I robot vocali sono già diventati dipendenti preziosi che possono fornire un servizio migliore
Una delle opzioni per risolvere questo problema ècopione pre-registrato per varie situazioni, inclusa una conversazione con un interlocutore arrabbiato. Consente al bot vocale di adattarsi alla situazione e fornire assistenza pertinente. Questa può essere chiamata empatia programmata, la cui condizione principale è la capacità di riconoscere correttamente le emozioni di una persona e rispondere ad esse. E l'attuale livello di sviluppo tecnologico aumenta in modo significativo l'EQ (dall'inglese Quoziente Emotivo, "intelligenza emotiva" - "High-tech") dei robot vocali. Ad esempio, i bot TWIN identificano correttamente le emozioni di base nel 96% dei casi: positive, negative o neutre.
Ma creare robot empatici che possano farlosimulare l'equalizzazione grazie a script preregistrati richiede una grande potenza di calcolo, il che significa che il loro costo aumenta automaticamente. Questo non è sempre redditizio per le imprese. Questo è il motivo per cui il robot spesso trasferisce la conversazione a un dipendente dal vivo non appena il dialogo richiede una comunicazione empatica.
Come il software vocale riconosce l'umore di una persona
Il rilevamento delle emozioni vocali è un microservizioimparando gradualmente con l'esempio. Per fare ciò, raccolgono molti dialoghi tra il bot e il cliente e ne analizzano la qualità, valutando quanto correttamente il robot abbia riconosciuto l’emozione. Gli errori vengono corretti e sostituiti con la versione corretta nel sistema.
Tuttavia, questo non può essere fatto senza una persona.L'analisi e l'etichettatura delle emozioni viene effettuata da linguisti che definiscono chiaramente le sfumature del discorso e delle reazioni: positive, negative o basilari. Ascoltano molti dialoghi, dai quali selezionano episodi con pronunciate sfumature emotive, li classificano e li inseriscono nell'apposito database. Ciò crea una serie di set di dati o modelli che costituiscono la base dell’intelligenza emotiva del bot. È molto importante che la marcatura venga eseguita da un professionista, poiché anche un piccolo errore può “uccidere” completamente l’intero set di dati.
Dopo il modello campione etichettatoI dati sono pronti, inizia la fase di addestramento della rete neurale. In questa fase, oltre alla qualità dei dataset, sono necessari i migliori ingegneri ML (specialisti del machine learning – Hi-Tech). Inoltre, vale la pena scegliere attentamente lo stack tecnologico. Solo così il sistema funzionerà perfettamente, riconoscendo la colorazione emotiva di quasi tutti i discorsi, ad eccezione dei sussurri.
Le principali difficoltà nel riconoscere le emozioni:
- Varietà di sfumature emotive- Anche una persona può avere difficoltà a distinguere tra preoccupazione e irritazione. Ecco perché attualmente si distinguono tre emozioni fondamentali: questo permette di ridurre l'errore.
- Espressione di emozioni- su cui spesso fa affidamento il robotalle formulazioni verbali. Tuttavia, questo approccio non è sempre efficace. Ad esempio, il linguaggio osceno di per sé non indica necessariamente negatività. Pertanto, TWIN ha diviso due microservizi di rilevamento delle emozioni: uno è addestrato alla voce e viene utilizzato nelle chiamate, l'altro è addestrato ai testi e viene utilizzato nelle chat.
In quali aree i bot devono essere in grado di distinguere le emozioni?
Servizio di supporto
Il supporto del servizio spesso implicasituazioni in cui il cliente deve essere trasferito rapidamente dal robot all'operatore, soprattutto se la persona ha un atteggiamento negativo. Le aziende del settore dei trasporti si trovano spesso di fronte a una chiamata tipica: un utente arrabbiato chiama un contact center che non ha ricevuto un ordine in tempo. Ricevuta la chiamata, il robot sente molte critiche nei confronti dell'azienda, ma non può rispondere adeguatamente. Abbiamo imparato una lezione da tali situazioni: ora la chiamata viene trasferita automaticamente all'operatore non appena il sistema individua emozioni negative.
L'intelligenza emotiva diventa parte del servizionell'e-commerce. Ad esempio, Amazon ha insegnato al suo assistente vocale Alexa a riconoscere le emozioni tramite l'intonazione. È probabile che la funzione contribuisca a migliorare la qualità della comunicazione dell'assistente intelligente e degli utenti. Ed Emotibot offre un assistente vocale per i servizi di e-commerce post-vendita. Il bot adatta le risposte all'umore dell'interlocutore per evitare l'escalation dei reclami.
Analytics
Anche i call center stanno iniziando a sperimentaretecnologia di riconoscimento delle emozioni per valutare la qualità del servizio. Ad esempio, il sistema può analizzare il discorso dell'operatore per rilevare la presenza di connotazioni negative del discorso: ciò controlla la comunicazione dei dipendenti con i clienti e impedisce regolari violazioni dell'etica della comunicazione.
Tecnologia vocale con riconoscimento delle emozioniAiutano anche ad analizzare le dinamiche del sentiment dei clienti: ad esempio, per determinare se i clienti in generale sono diventati più irritati o, al contrario, hanno trovato più fedeltà alla marca. Ciò consente di capire se l'automazione del call center sta andando bene o se alcuni processi devono essere migliorati. Ad esempio, una tecnologia simile è stata testata da Rosbank. Come risultato dell'analisi del dialogo tra il bot e il cliente, il gestore riceve un report statistico per ogni chiamata, che riflette dati come la dinamica dell'indice di soddisfazione del consumatore e un indicatore comparativo dell'efficienza del servizio.
la vendita
Lo stato emotivo influisce direttamentevolontà dell'acquirente di effettuare un acquisto. È più facile per una persona vendere qualcosa quando è di buon umore. La ricerca lo conferma: ad esempio, un esperimento bielorusso ha dimostrato una connessione diretta tra le emozioni positive e la volontà di comunicare con un responsabile delle vendite, nonché la fedeltà generale al marchio.
Riconoscere le emozioni può aumentare il reddito dabot che gestiscono l'elaborazione dei lead. Quindi, ad esempio, facendo affidamento su questo marker, un robot di vendita è in grado di trasferire immediatamente una chiamata a un dipendente "live" per non perdere un lead "caldo". Probabilmente, in futuro questo strumento verrà utilizzato dalla maggior parte delle aziende in cui i bot sono impegnati a chiamare una base fredda o calda.
L'industria dello sviluppo ha già propostorivenditori online un bot guida che può fungere da consulente digitale e costruire un dialogo con l'utente in base al suo carattere (il bot lo determina dalle sue emozioni). Tuttavia, tali soluzioni sono appena entrate nella fase di studio e sperimentazione da parte del mercato, quindi non hanno ancora ricevuto una distribuzione di massa.
Il robot dovrebbe riconoscere il sesso dell'interlocutore
I clienti vogliono vedere un approccio individualeservizio in qualsiasi settore. In un sondaggio SmarterHQ, due terzi dei consumatori hanno ammesso di impegnarsi in conversazioni solo quando ricevono messaggi personalizzati. Ciò impone la necessità di continuare a lavorare per rendere i bot vocali più intelligenti, segmentando gli interlocutori in base a diversi criteri, il più evidente dei quali è il genere.
Il riconoscimento del genere ti consente di creare parole contenendo conto di questo criterio e ridurre anche la percentuale di errori durante la composizione di un abbonato. Ad esempio, se Natalia è elencata nel database e un interlocutore maschio ha sollevato il telefono, il bot sarà in grado di reagire immediatamente e dire: "Posso parlare con Natalia?" invece di "Hello, Natalia".
È lo stesso con le chiamate.Simuliamo la situazione: il robot sta reclutando un cliente il cui nome nel database è Natalya. Di conseguenza, passa alla modalità di comunicazione con una donna. Ma all'improvviso il marito o il fratello di Natalya prende il telefono e dice: "Mi dispiace, non sono Natalya". Se il robot non determina a voce il sesso dell'interlocutore, potrebbe verificarsi una situazione divertente: il cliente dimostrerà di non essere Natalya e il robot continuerà a comunicare con Natalya e molto probabilmente la conversazione finirà molto rapidamente.
Certo, puoi abbandonare completamente i nomi erivolgersi a tutti in modo unitario, perché nel 3% circa dei casi risponde al telefono una persona che non si era registrata in fase di registrazione. Ma per i rivenditori, ad esempio, costerà alcuni punti fedeltà. Immagina: hai ordinato un prodotto da un negozio online e, prima di inviarlo, un bot chiama e ti chiede se sarà conveniente ricevere il tuo ordine nel prossimo futuro. Un indirizzo senza nome renderà fredda la conversazione, mentre un semplice "Ciao, Sergey!" lo ammorbidirà molto. È molto utile ricordare lo slogan di Dale Carnegie: “Il nome di una persona è il suono più dolce e più importante per lei in qualsiasi lingua”. Ciò è confermato dagli scienziati Dennis P. Carmody e Michael Lewis, i quali hanno dimostrato che il nostro cervello va in estasi quando sentiamo il nostro nome, cosa che focalizza immediatamente l'attenzione sul suono.
Quindi, per evitare situazioni imbarazzanti,pur non sacrificando la lealtà dei consumatori, è necessario distinguere tra uomini e donne a voce. I nostri bot, ad esempio, determinano correttamente il sesso di una persona nel 98% dei casi. In Occidente, una funzione simile è dotata di My Voice AI, che può anche determinare l'età approssimativa e lo stato emotivo.
I robot stanno appena iniziando a esplorare le profonditàlinguaggio umano e distinguere l'umore o il sesso del cliente. È probabile che la tecnologia progredisca rapidamente in futuro. Gartner prevede che il 10% di tutti i dispositivi sarà dotato di diagnostica emotiva in due anni. Ciò stimolerà inevitabilmente lo sviluppo del mercato dei sistemi di analisi e riconoscimento delle emozioni: secondo MarketsAndMarkets, passerà da 21,6 miliardi di dollari nel 2019 a 56 miliardi di dollari entro il 2024 con un tasso di crescita medio annuo del 21%.
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