Гласовите ботове вече са се превърнали в ценни служители, които могат да осигурят по-добро обслужване за
Един от вариантите за решаване на този проблем епредварително записан сценарий за различни ситуации, включително разговор с ядосан събеседник. Той позволява на гласовия бот да се адаптира към ситуацията и да предоставя съответна помощ. Това може да се нарече програмирана емпатия, основното условие на която е способността правилно да разпознава емоциите на човек и да отговаря на тях. А сегашното ниво на технологично развитие значително увеличава EQ (от английския Emotional Quotient, „емоционална интелигентност“ - „High-tech“) на гласовите ботове. Например, TWIN ботовете идентифицират правилно основните емоции в 96% от случаите: положителни, отрицателни или неутрални.
Но създаването на емпатични ботове, които могатсимулирането на EQ благодарение на предварително записани скриптове изисква голяма изчислителна мощност, което означава, че цената им автоматично се увеличава. Това не винаги е изгодно за бизнеса. Ето защо роботът често прехвърля разговора на жив служител, веднага щом диалогът изисква емпатична комуникация.
Как гласовият софтуер разпознава настроението на човека
Откриването на гласови емоции е микроуслугапостепенно учене чрез пример. За да направят това, те събират много диалози между бота и клиента и анализират тяхното качество, оценявайки колко правилно роботът е разпознал емоцията. Грешките се коригират и се заменят с правилната версия в системата.
Това обаче не може да стане без човек.Анализът и етикетирането на емоциите се извършва от лингвисти, които ясно определят нюансите на речта и реакциите: положителни, отрицателни или основни. Изслушват много диалози, от които избират епизоди с подчертан емоционален оттенък, категоризират ги и ги въвеждат в съответната база данни. Това създава набор от набори от данни или модели, които формират основата на емоционалната интелигентност на бота. Много е важно маркирането да се извършва от професионалист, тъй като дори малка грешка може напълно да „убие“ целия набор от данни.
След етикетирания примерен моделДанните са готови, започва фазата на обучение на невронната мрежа. На този етап, в допълнение към качеството на наборите от данни, са необходими най-добрите ML инженери (специалисти по машинно обучение - Hi-Tech). Освен това си струва внимателно да изберете технологичния стек. Това е единственият начин системата да работи перфектно, като разпознава емоционалното оцветяване на почти всяка реч, с изключение на шепота.
Основните трудности при разпознаването на емоциите:
- Разнообразие от емоционални нюанси- Дори човек трудно може да направи разлика между загриженост и раздразнение. Ето защо те в момента правят разлика между три основни емоции: това ни позволява да намалим грешката.
- Изразяване на емоции— често разчита роботъткъм словесни формулировки. Този подход обаче не винаги е ефективен. Например нецензурният език сам по себе си не означава непременно негативност. Поради това TWIN раздели две микроуслуги за откриване на емоции: едната се обучава на глас и се използва в разговори, другата се обучава на текстове и се използва в чатове.
В кои области ботовете трябва да могат да различават емоциите?
Сервизна поддръжка
Поддръжката на услуги често включваситуации, когато клиентът трябва бързо да бъде прехвърлен от робота към оператора, особено ако човекът има негативно отношение. Компаниите в транспортната индустрия често са изправени пред типично обаждане: разгневен потребител се обажда в контакт център, който не е получил поръчка навреме. След като получи обаждането, роботът чува много критики към компанията, но не може да отговори адекватно. Научихме урок от такива ситуации: сега обаждането автоматично се прехвърля на оператора веднага щом системата установи негативни емоции.
Емоционалната интелигентност става част от услугатав електронната търговия. Например, Amazon научи своя гласов асистент Алекса да разпознава емоциите чрез интонация. Функцията вероятно ще помогне за подобряване на качеството на комуникация на интелигентния асистент и потребителите. И Emotibot предлага гласов асистент за услуги за електронна търговия след продажба. Ботът приспособява отговорите към настроението на събеседника, за да предотврати ескалацията на оплакванията.
Анализ
Кол центровете също започват да експериментираттехнология за разпознаване на емоции, за да се оцени качеството на услугата. Например, системата може да анализира речта на оператора за появата на негативни конотации на речта: това контролира комуникацията на служителите с клиентите и предотвратява редовните нарушения на комуникационната етика.
Гласова технология с разпознаване на емоцииТе също така помагат да се анализира динамиката на настроенията на клиентите: например, за да се определи дали клиентите като цяло са станали по-раздразнени или, обратно, са намерили повече лоялност към марката. Това дава разбиране дали автоматизацията на кол центъра е успешна или някои процеси трябва да бъдат подобрени. Например, подобна технология беше тествана от Rosbank. В резултат на анализа на диалога между бота и клиента, мениджърът получава статистически отчет за всяко обаждане, който отразява такива данни като динамиката на индекса на удовлетвореност на потребителите и сравнителен показател за ефективността на услугата.
продажбата
Емоционалното състояние влияе прякожеланието на купувача да направи покупка. Човек по-лесно продава нещо, когато е в добро настроение. Изследванията потвърждават това: например беларуски експеримент демонстрира пряка връзка между положителните емоции и желанието за комуникация с мениджър продажби, както и цялостната лоялност към марката.
Разпознаването на емоциите може да увеличи доходите отботове, които се справят с обработката на олово. Така, например, разчитайки на този маркер, роботът продавач е в състояние незабавно да прехвърли повикване на „жив“ служител, за да не пропусне „гореща“ преднина. Вероятно в бъдеще този инструмент ще се използва от повечето компании, където ботовете са ангажирани да извикват студена или топла база.
Развойната индустрия вече предложионлайн търговци на дребно бот-водач, който може да действа като дигитален консултант и да изгражда диалог с потребителя въз основа на неговия характер (ботът го определя по емоциите му). Такива решения обаче едва навлязоха в етапа на проучване и тестване от пазара, така че все още не са получили масово разпространение.
Трябва ли роботът да разпознае пола на събеседника
Клиентите искат да видят индивидуален подход къмобслужване във всяка индустрия. В проучване на SmarterHQ две трети от потребителите казаха, че се ангажират само когато получават персонализирани съобщения. Това диктува необходимостта да продължим да работим върху това да направим гласовите ботове по-умни, сегментирайки събеседниците въз основа на различни критерии, най-очевидният от които е полът.
Разпознаването на пола ви позволява да изграждате реч скато се вземе предвид този критерий, а също така се намали процентът на грешки при набиране на абонат. Например, ако Наталия е посочена в базата данни и мъжът събеседник вдигне телефона, ботът ще може незабавно да реагира и да каже: „Мога ли да говоря с Наталия?“ вместо "Здравей, Наталия".
Същото е и с обажданията.Нека симулираме ситуацията: роботът набира клиент, чието име в базата данни е Наталия. Съответно той преминава към режим на комуникация с жена. Но изведнъж съпругът или братът на Наталия вдига телефона и казва: „Съжалявам, аз не съм Наталия.“ Ако роботът не определи пола на събеседника по глас, може да възникне забавна ситуация: клиентът ще докаже, че не е Наталия, а роботът ще продължи да общува с Наталия и разговорът най-вероятно ще приключи много бързо.
Разбира се, можете напълно да се откажете от имената иОбръщайте се към всички по унифициран начин, тъй като в около 3% от случаите на телефона отговаря лице, което не е регистрирано при регистрацията. Но за търговците на дребно, например, това ще струва няколко точки за лоялност. Само си представете: поръчахте продукт от онлайн магазин и преди да го изпратите, бот се обажда и пита дали ще бъде удобно да получите поръчката си в близко бъдеще. Безименният адрес ще направи разговора студен, докато простото „Здравей, Сергей!“ ще го омекоти много. Много е полезно да запомните фразата на Дейл Карнеги: „Името на човек е най-милият и най-важен звук за него на всеки език.“ Това се потвърждава от учените Денис П. Кармоди и Майкъл Луис, които доказаха, че мозъкът ни изпада в екстаз, когато чуем името си, което моментално фокусира вниманието върху звука.
Така че, за да избегнете неудобни ситуации,макар да не се жертва лоялността на потребителите, е необходимо да се прави разлика между мъжете и жените по глас. Нашите ботове например правилно определят пола на човек в 98% от случаите. На Запад My Voice AI е оборудван с подобна функция, която също може да определи приблизителната възраст и емоционалното състояние.
Роботите тепърва започват да изследват дълбинитечовешка реч и разграничете настроението или пола на клиента. Технологиите вероятно ще напредват бързо в бъдеще. Gartner прогнозира, че 10% от всички устройства ще бъдат оборудвани с емоционална диагностика след две години. Това неминуемо ще стимулира развитието на пазара за системи за анализи и разпознаване на емоции: според данни от MarketsAndMarkets, той ще нарасне от 21,6 милиарда долара през 2019 г. до 56 милиарда долара до 2024 г., със среден годишен темп на растеж от 21%.
Вижте също:
Астрономите намират екзопланета със странна орбита
Ледникът на Страшния съд се оказа по-опасен, отколкото учените смятаха. Казваме основното
Земята е в процес на шесто изчезване. Как ще се отрази това на човечеството