Los robots de voz ya se han convertido en empleados valiosos que pueden brindar un mejor servicio a
Una de las opciones para solucionar este problema esguión pregrabado para diversas situaciones, incluida una conversación con un interlocutor enojado. Permite que el robot de voz se adapte a la situación y brinde la ayuda pertinente. Esto se puede llamar empatía programada, cuya condición principal es la capacidad de reconocer correctamente las emociones de una persona y responder a ellas. Y el nivel actual de desarrollo tecnológico aumenta significativamente el EQ (del cociente emocional en inglés, "inteligencia emocional" - "alta tecnología") de los robots de voz. Por ejemplo, los bots TWIN identifican correctamente las emociones básicas en el 96% de los casos: positivas, negativas o neutrales.
Pero crear robots empáticos que puedanLa simulación del ecualizador mediante scripts pregrabados requiere una gran potencia informática, lo que significa que su coste aumenta automáticamente. Esto no siempre es rentable para los negocios. Por eso, el robot a menudo cambia la conversación a un empleado en vivo tan pronto como el diálogo requiere una comunicación empática.
Cómo el software de voz reconoce el estado de ánimo de una persona
La detección de emociones por voz es un microservicioaprendiendo poco a poco con el ejemplo. Para ello, recopilan muchos diálogos entre el bot y el cliente y analizan su calidad, evaluando qué tan correctamente el robot reconoció la emoción. Los errores se corrigen y reemplazan con la versión correcta en el sistema.
Sin embargo, esto no se puede hacer sin una persona.El análisis y etiquetado de las emociones lo llevan a cabo lingüistas que definen claramente los matices del habla y las reacciones: positivas, negativas o básicas. Escuchan muchos diálogos, de los que seleccionan episodios con marcadas connotaciones emocionales, los clasifican y los introducen en la base de datos correspondiente. Esto crea un conjunto de conjuntos de datos o modelos que forman la base de la inteligencia emocional del bot. Es muy importante que el marcado lo realice un profesional, ya que incluso un pequeño error puede "matar" por completo todo el conjunto de datos.
Después del modelo de muestra etiquetadoLos datos están listos, comienza la fase de entrenamiento de la red neuronal. En esta etapa, además de la calidad de los conjuntos de datos, se necesitan los mejores ingenieros de ML (especialistas en aprendizaje automático - Hi-Tech). Además, vale la pena elegir cuidadosamente la pila de tecnología. Sólo así el sistema funcionará perfectamente, reconociendo el color emocional de casi cualquier discurso, a excepción de los susurros.
Las principales dificultades para reconocer las emociones:
- Variedad de matices emocionales.- Incluso a una persona le puede resultar difícil distinguir entre preocupación e irritación. Por eso actualmente distinguen tres emociones básicas: esto nos permite reducir el error.
- Expresión de emociones— el robot a menudo depende dea formulaciones verbales. Sin embargo, este enfoque no siempre es eficaz. Por ejemplo, el lenguaje obsceno en sí mismo no necesariamente indica negatividad. Por lo tanto, TWIN dividió dos microservicios de detección de emociones: uno está entrenado en voz y se usa en llamadas, el otro está entrenado en textos y se usa en chats.
¿En qué áreas necesitan los bots poder distinguir emociones?
Servicio de ayuda
El soporte de servicio a menudo implicasituaciones en las que el cliente necesita ser transferido rápidamente del robot al operador, especialmente si la persona tiene una actitud negativa. Las empresas de la industria del transporte a menudo se enfrentan a una llamada típica: un usuario enojado llama a un centro de contacto que no recibió un pedido a tiempo. Una vez recibida la llamada, el robot escucha muchas críticas contra la empresa, pero no puede responder adecuadamente. Aprendimos una lección de tales situaciones: ahora la llamada se transfiere automáticamente al operador tan pronto como el sistema identifica emociones negativas.
La inteligencia emocional pasa a formar parte del servicioen el comercio electrónico. Por ejemplo, Amazon le enseñó a su asistente de voz Alexa a reconocer las emociones por entonación. Es probable que la función ayude a mejorar la calidad de la comunicación del asistente inteligente y los usuarios. Y Emotibot ofrece un asistente de voz para los servicios de comercio electrónico posventa. El bot ajusta las respuestas al estado de ánimo del interlocutor para evitar la escalada de quejas.
Analítica
Los centros de llamadas también están empezando a experimentar contecnología de reconocimiento de emociones para evaluar la calidad del servicio. Por ejemplo, el sistema puede analizar el discurso del operador en busca de connotaciones negativas: esto controla la comunicación de los empleados con los clientes y previene violaciones regulares de la ética de la comunicación.
Tecnología de voz con reconocimiento de emocionesTambién ayudan a analizar la dinámica del sentimiento del cliente: por ejemplo, para determinar si los clientes en general se han irritado más o, por el contrario, han encontrado más lealtad a la marca. Esto permite comprender si la automatización del centro de llamadas va bien o si es necesario mejorar algunos procesos. Por ejemplo, Rosbank probó una tecnología similar. Como resultado de la analítica del diálogo entre el bot y el cliente, el gerente recibe un informe estadístico para cada llamada, que refleja datos como la dinámica del índice de satisfacción del consumidor y un indicador comparativo de eficiencia del servicio.
Ventas
El estado emocional afecta directamentedisposición del comprador a realizar una compra. Es más fácil para una persona vender algo cuando está de buen humor. Las investigaciones lo confirman: por ejemplo, un experimento bielorruso demostró una conexión directa entre las emociones positivas y la voluntad de comunicarse con un gerente de ventas, así como la lealtad general a la marca.
Reconocer las emociones puede aumentar los ingresosbots que manejan el procesamiento de clientes potenciales. Entonces, por ejemplo, confiando en este marcador, un robot de ventas puede transferir inmediatamente una llamada a un empleado "en vivo" para no perder un cliente potencial "caliente". Probablemente, en el futuro esta herramienta será utilizada por la mayoría de empresas donde los bots se dedican a llamar a una base fría o cálida.
La industria del desarrollo ya ha propuestominoristas en línea un robot guía que puede actuar como un consultor digital y entablar un diálogo con el usuario en función de su carácter (el robot lo determina por sus emociones). Sin embargo, estas soluciones apenas han entrado en la etapa de estudio y prueba en el mercado, por lo que aún no han recibido una distribución masiva.
¿Debería el robot reconocer el sexo del interlocutor?
Los clientes quieren ver un enfoque individual paraservicio en cualquier industria. En una encuesta de SmarterHQ, dos tercios de los consumidores admitieron que sólo entablan conversaciones cuando reciben mensajes personalizados. Esto impone la necesidad de seguir trabajando para hacer que los robots de voz sean más inteligentes, segmentando a los interlocutores según varios criterios, el más obvio de los cuales es el género.
El reconocimiento de género te permite desarrollar el habla conteniendo en cuenta este criterio, y también reducir el porcentaje de errores al marcar un suscriptor. Por ejemplo, si Natalia aparece en la base de datos y un interlocutor masculino descolgó el teléfono, el bot podrá reaccionar instantáneamente y decir: "¿Puedo hablar con Natalia?" en lugar de "Hola, Natalia".
Lo mismo ocurre con las llamadas.Simulemos la situación: el robot está reclutando a un cliente cuyo nombre en la base de datos es Natalya. En consecuencia, cambia al modo de comunicación con una mujer. Pero de repente el marido o el hermano de Natalya levanta el teléfono y dice: "Lo siento, no soy Natalya". Si el robot no determina por voz el sexo del interlocutor, puede surgir una situación divertida: el cliente demostrará que no es Natalya, y el robot continuará comunicándose con Natalya, y lo más probable es que la conversación termine muy rápidamente.
Por supuesto, puedes abandonar completamente los nombres ydirigirse a todos de manera unificada, porque en aproximadamente el 3% de los casos el teléfono es contestado por una persona que no estaba registrada durante el registro. Pero a los minoristas, por ejemplo, les costará unos pocos puntos de fidelidad. Imagínese: ordenó un producto en una tienda en línea y, antes de enviarlo, un robot lo llama y le pregunta si será conveniente recibir su pedido en un futuro próximo. Una dirección anónima enfriará la conversación, mientras que un simple “¡Hola, Sergey!” lo ablandará mucho. Es muy útil recordar el eslogan de Dale Carnegie: "El nombre de una persona es el sonido más dulce e importante para ella en cualquier idioma". Así lo confirman los científicos Dennis P. Carmody y Michael Lewis, quienes demostraron que nuestro cerebro entra en éxtasis cuando escuchamos nuestro nombre, lo que instantáneamente centra la atención en el sonido.
Entonces, para evitar situaciones incómodas,sin sacrificar la lealtad del consumidor, es necesario distinguir entre hombres y mujeres por la voz. Nuestros bots, por ejemplo, determinan correctamente el sexo de una persona en el 98% de los casos. En Occidente, una función similar está equipada con My Voice AI, que también puede determinar la edad aproximada y el estado emocional.
Los robots recién comienzan a explorar las profundidadeshabla humana y distingue el estado de ánimo o el género del cliente. Es probable que la tecnología avance rápidamente en el futuro. Gartner predice que el 10% de todos los dispositivos estarán equipados con diagnósticos emocionales en dos años. Esto estimulará inevitablemente el desarrollo del mercado de sistemas de análisis y reconocimiento de emociones: según MarketsAndMarkets, crecerá de $ 21.6 mil millones en 2019 a $ 56 mil millones en 2024 con una tasa de crecimiento anual promedio del 21%.
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