Os bots de voz já se tornaram funcionários valiosos que podem fornecer melhores serviços para
Uma das opções para resolver este problema éroteiro pré-gravado para várias situações, incluindo uma conversa com um interlocutor irritado. Ele permite que o bot de voz se adapte à situação e forneça assistência relevante. Isso pode ser chamado de empatia programada, cuja condição principal é a capacidade de reconhecer corretamente as emoções de uma pessoa e responder a elas. E o nível atual de desenvolvimento de tecnologia aumenta significativamente o EQ (do inglês Emotional Quotient, "inteligência emocional" - "alta tecnologia") dos robôs de voz. Por exemplo, os bots TWIN identificam corretamente as emoções básicas em 96% dos casos: positivas, negativas ou neutras.
Mas criar bots empáticos que possamsimular EQ graças a scripts pré-gravados requer grande poder de computação, o que significa que seu custo aumenta automaticamente. Isso nem sempre é lucrativo para os negócios. É por isso que o robô muitas vezes muda a conversa para um funcionário ao vivo assim que o diálogo exige comunicação empática.
Como o software de voz reconhece o humor de uma pessoa
A detecção de emoção por voz é um microsserviçoaprendendo gradualmente pelo exemplo. Para isso, eles coletam diversos diálogos entre o bot e o cliente e analisam sua qualidade, avaliando o quão corretamente o robô reconheceu a emoção. Os erros são corrigidos e substituídos pela versão correta no sistema.
No entanto, isso não pode ser feito sem uma pessoa.A análise e rotulagem das emoções são realizadas por linguistas que definem claramente os matizes da fala e das reações: positivas, negativas ou básicas. Eles ouvem muitos diálogos, dos quais selecionam episódios com conotações emocionais pronunciadas, categorizam-nos e inserem-nos na base de dados apropriada. Isto cria um conjunto de conjuntos de dados ou modelos que formam a base da inteligência emocional do bot. É muito importante que a marcação seja feita por um profissional, pois mesmo um pequeno erro pode “matar” completamente todo o conjunto de dados.
Após o modelo de amostra rotuladoOs dados estão prontos, começa a fase de treinamento da rede neural. Nesta fase, além da qualidade dos conjuntos de dados, são necessários os melhores engenheiros de ML (especialistas em aprendizado de máquina - Hi-Tech). Além disso, vale a pena escolher cuidadosamente a pilha de tecnologia. Só assim o sistema funcionará perfeitamente, reconhecendo o colorido emocional de quase todas as falas, com exceção dos sussurros.
As principais dificuldades em reconhecer emoções:
- Variedade de nuances emocionais- Até mesmo uma pessoa pode achar difícil distinguir entre preocupação e irritação. É por isso que atualmente distinguem entre três emoções básicas: isto permite-nos reduzir o erro.
- Expressão de emoções— o robô muitas vezes dependeàs formulações verbais. No entanto, esta abordagem nem sempre é eficaz. Por exemplo, a linguagem obscena em si não indica necessariamente negatividade. Portanto, o TWIN dividiu dois microsserviços de detecção de emoções: um é treinado em voz e é usado em chamadas, o outro é treinado em textos e é usado em chats.
Em que áreas os bots precisam ser capazes de distinguir emoções?
Serviço de suporte
O suporte de serviço geralmente envolvesituações em que o cliente precisa ser rapidamente transferido do robô para o operador, principalmente se a pessoa tiver uma atitude negativa. As empresas do setor de transporte frequentemente se deparam com uma ligação típica: um usuário irritado liga para um contact center que não recebeu um pedido no prazo. Ao receber a ligação, o robô ouve muitas críticas contra a empresa, mas não consegue responder de forma adequada. Aprendemos uma lição com essas situações: agora a ligação é transferida automaticamente para a operadora, assim que o sistema identifica emoções negativas.
A inteligência emocional torna-se parte do serviçono e-commerce. Por exemplo, a Amazon ensinou sua assistente de voz Alexa a reconhecer emoções por entonação. A função provavelmente ajudará a melhorar a qualidade da comunicação do assistente inteligente e dos usuários. E a Emotibot oferece um assistente de voz para serviços de e-commerce pós-venda. O bot ajusta as respostas ao humor do interlocutor para evitar o agravamento das reclamações.
Analytics
Os call centers também estão começando a experimentartecnologia de reconhecimento de emoções para avaliar a qualidade do serviço. Por exemplo, o sistema pode analisar a fala do operador quanto à ocorrência de conotações negativas de fala: isso controla a comunicação dos funcionários com os clientes e evita violações regulares da ética da comunicação.
Tecnologia de voz com reconhecimento de emoçãoEles também ajudam a analisar a dinâmica do sentimento do cliente: por exemplo, para determinar se os clientes em geral ficaram mais irritados ou, inversamente, encontraram mais fidelidade à marca. Isso dá uma compreensão se a automação do call center está indo bem ou se alguns processos precisam ser melhorados. Por exemplo, uma tecnologia semelhante foi testada por Rosbank. Como resultado da análise do diálogo entre o bot e o cliente, o gestor recebe um relatório estatístico para cada chamada, que reflete dados como a dinâmica do índice de satisfação do consumidor e um indicador comparativo da eficiência do serviço.
Vendas
O estado emocional afeta diretamentedisposição do comprador em fazer uma compra. É mais fácil para uma pessoa vender algo quando está de bom humor. A investigação confirma isto: por exemplo, uma experiência bielorrussa demonstrou uma ligação direta entre emoções positivas e a vontade de comunicar com um gestor de vendas, bem como a lealdade geral à marca.
Reconhecer emoções pode aumentar a receita debots que lidam com o processamento de leads. Assim, por exemplo, contando com este marcador, um robô de vendas é capaz de transferir imediatamente uma chamada para um funcionário “vivo” para não perder um lead “quente”. Provavelmente, no futuro, essa ferramenta será usada pela maioria das empresas onde os bots estão empenhados em chamar uma base fria ou quente.
A indústria do desenvolvimento já propôsvarejistas on-line um bot guia que pode atuar como consultor digital e construir um diálogo com o usuário com base em seu caráter (o bot o determina por suas emoções). Porém, tais soluções apenas entraram em fase de estudo e testes pelo mercado, portanto ainda não receberam distribuição em massa.
O robô deve reconhecer o sexo do interlocutor
Os clientes querem ver uma abordagem individual paraserviço em qualquer setor. Num inquérito SmarterHQ, dois terços dos consumidores admitiram que só iniciam conversas quando recebem mensagens personalizadas. Isto dita a necessidade de continuar a trabalhar para tornar os voice bots mais inteligentes, segmentando os interlocutores com base em vários critérios, o mais óbvio dos quais é o género.
O reconhecimento de gênero permite que você construa a fala comlevando em consideração este critério, e também reduzir a porcentagem de erros ao discar para um assinante. Por exemplo, se Natalia estiver listada no banco de dados, e um interlocutor masculino atender o telefone, o bot será capaz de reagir instantaneamente e dizer: "Posso falar com Natalia?" em vez de "Olá, Natalia".
O mesmo acontece com as chamadas.Vamos simular a situação: o robô está recrutando uma cliente cujo nome no banco de dados é Natalya. Assim, ele muda para o modo de comunicação com uma mulher. Mas de repente o marido ou irmão de Natalya pega o telefone e diz: “Desculpe, não sou Natalya”. Se o robô não determinar o sexo do interlocutor pela voz, pode surgir uma situação engraçada: o cliente provará que não é Natalya, e o robô continuará a se comunicar com Natalya, e a conversa provavelmente terminará muito rapidamente.
Claro, você pode abandonar completamente os nomes eatender a todos de forma unificada, pois em aproximadamente 3% dos casos o telefone é atendido por uma pessoa que não estava cadastrada no cadastro. Mas para os varejistas, por exemplo, custará alguns pontos de fidelidade. Imagine só: você encomendou um produto em uma loja online e, antes de enviá-lo, um bot liga e pergunta se será conveniente receber seu pedido em um futuro próximo. Um endereço sem nome tornará a conversa fria, enquanto um simples “Olá, Sergey!” vai suavizar muito. É muito útil lembrar o bordão de Dale Carnegie: “O nome de uma pessoa é o som mais doce e importante para ela em qualquer idioma”. Isto é confirmado pelos cientistas Dennis P. Carmody e Michael Lewis, que provaram que nosso cérebro entra em êxtase quando ouvimos nosso nome, o que instantaneamente concentra a atenção no som.
Então, para evitar situações embaraçosas,embora não sacrifique a lealdade do consumidor, é necessário distinguir entre homens e mulheres pela voz. Nossos bots, por exemplo, determinam corretamente o sexo de uma pessoa em 98% dos casos. No Ocidente, uma função semelhante é equipada com o My Voice AI, que também pode determinar a idade aproximada e o estado emocional.
Os robôs estão apenas começando a explorar as profundezasfala humana e distinguir o humor ou gênero do cliente. A tecnologia provavelmente avançará rapidamente no futuro. O Gartner prevê que 10% de todos os dispositivos serão equipados com diagnósticos emocionais em dois anos. Isso inevitavelmente estimulará o desenvolvimento do mercado de sistemas para análise e reconhecimento de emoção: de acordo com dados da MarketsAndMarkets, crescerá de US $ 21,6 bilhões em 2019 para US $ 56 bilhões em 2024, com uma taxa média de crescimento anual de 21%.
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