使用情绪分析丰富客户服务

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随着本世纪的发展，企业发现获得最佳客户服务的最不可思议的方式就是深入了解他们。随着人工智能以指数级速度发展，公司可以使用人工智能 (AI) 来获得对客户的宝贵洞察。特别是，人工智能的进步正在提高不同行业顶点的客户服务效率。

情绪分析
使用情绪分析
机器学习和基于人工智能的交互式语音响应系统为客户和客户服务代理对这些技术的期望创造了一种新的范式。如果应用得当，人工智能将以各种方式增强客户体验，从通过情绪分析识别他们的兴趣到收集有关他们偏好的数据。  

人工智能类型和用例

人工智能是由计算机和机器而不是人类产生和展示智能。存在各种形式的人工智能。通用人工智能和狭义人工智能通常是两种类型的人工智能。这是我们日常生活中在电脑和智能手机上看到的狭义人工智能。与传统计算机相比，它们是无需编程即可执行特定任务的智能自动化系统。

识别语音和语音的 AI 系统，例如 Siri、Alexa 和自动驾驶汽车，或扫描 MRI 结果的医疗 AI 都是狭义 AI 的例子。相比之下，通用 AI 在电影中出现的频率更高，例如可以学习执行人类所做任何事情的 AI。将自然语言处理 (NLP)集成到电子商务设置中可以帮助对会话文本进行情感分析，使企业能够真正了解客户/用户的在线行为。

狭义人工智能在客户服务中的应用比您想象的要广泛。这项服务在整个旅程中为客户提供指导和帮助。Furthermore, it can be embodied in chatbots, self-service, machine learning for analyzing customer data, natural language processing for voice recognition, and many other applications.

人工智能、机器学习和情绪分析

机器学习和深度学习等 AI 分支实际上是从他们分析的数据中学习，而不是依赖于明确的预定义规则。作为训练的结果，机器学习算法产生了理解基础数据的模型。该模型将根据训练时使用的数据来预测输入数据时的结果。正是这些模型使情绪分析得以应用。随着时间的推移，当不断向机器学习模型提供数据时，它们会变得更加准确。

情绪分析过程通过自动化过程确定文本的正面、负面或中性情绪。公司使用它来分析文本，例如调查、客户支持问题、在线评论和实时聊天，以跟踪客户满意度。社交媒体监控、客户服务分析和客户反馈分析是情绪分析的众多用途之一。使用机器学习软件和自然语言处理可能是一种有用的排序方法

用情感分析理解客户的声音

分析客户反馈以改进您的产品、解决方案或服务被称为客户之声 (VoC)。客户反馈系统和调查工具通常用于衡量客户满意度。几乎所有公司都认识到客户情绪分析对其客户服务计划的重要性。组织需要更好地了解其客户满意度的数据仍然是使用过时的方法提取的。

吸引客户的最佳方法是关注他们并倾听他们的意见。通过发现重复出现的主题和否则会在数据源中被忽视的主题，情绪分析解决方案使用文本分析 API 来提取信息。因此，您可以获得竞争情报、帮助做出更好的产品质量决策、改进产品分类并改善客户服务。

使您的业务适应您的市场基础是最终决定公司成功的因素，因此必须定期测量客户之声 (VOC)。客户之声方法可以提供有关组织在哪些方面做得很好以及在哪些方面需要改进的有价值的信息。

通过情绪分析加强客户服务

您的座席可以使用情绪分析来了解客户当前的情绪以采取适当的措施。客户在使用的服务或使用的产品遇到问题时寻求支持。如果客户没有及时得到必要的帮助，他们可能会在离开在线平台、论坛和社交媒体渠道时留下负面反馈。情绪分析可以帮助企业偷窥客户的反应，从而进一步做出明智的决定，以改善他们的客户服务。  

如今，客户可以访问不同的渠道，例如聊天、电话和电子邮件，以联系他们的卖家和服务提供商，以解决他们关于品牌服务或产品的问题。对客户和支持代理之间此类交互的情绪的分析可以提供对客户遇到的服务差距的洞察。

为了有效地将正确的案例分配给正确的代理，可以使用情绪分析来评估支持票中的细微差别。

当他们与合适的代理处理具有挑战性的情况或愤怒的客户时，它有助于改善客户体验。这可以更快地解决问题并提高客户对服务的满意度。

了解客户情绪以改进产品/服务

评论部分，特别是在商业或电子商务网站上，可以找到来自不满意客户的大量负面评论。不仅如此，在线讨论论坛也往往会收到许多不满意客户失望的概念。情绪分析可以帮助您了解导致客户失望的根本原因，同时还可以帮助企业跟踪客户对产品和服务的态度、方法和行为的变化。

使用情感分析数据集训练的基于人工智能的 NLP 系统足以读取隐藏在文本之间的客户情感，即在线评论、评论、社交媒体帖子、调查和讨论论坛上共享的反馈。企业可以深入了解潜在客户不断变化的购买观点，以及他们对改进产品和服务感到失望的原因。此外，它可以利用通过客户情绪获得的洞察力来提高产品质量和改善服务交付。  

个性化客户互动的情感分析

如今，买家更喜欢他们的服务供应商和产品销售商提供的个性化服务。客户希望组织了解他们对供应商的产品和服务的需求和感受。情绪分析可以评估买卖双方之间过去和实时的互动，为企业提供个性化沟通的洞察力。一般来说，客户希望获得适合他们兴趣的体验。

话还没说完，but sentiment analysis can decode customers' emotions and experiences which can help businesses personalize the inter-communication to enrich customer experience through uninterrupted communication between buyers and sellers。

当企业可以访问客户对其产品或/和服务的情绪的正确分析时，商业实体和组织可以发现反映在客户在线评论、反馈以及讨论中留下的问题和答案中的用户文本触发器类型论坛。在这两种情况下，企业都可以让他们的代理预先准备好，为客户提供对客户查询和担忧的真实回应，从而积极影响客户对产品和服务的感觉。  

最后的想法

情绪分析使组织能够真正确定客户对品牌、产品和服务产品的感受。在更广泛的意义上，它可以为企业提供来自互联网的所有见解，以支持提供卓越的客户体验并增强客户参与度。

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关键词：客户服务 Applications Application Recognition Experiences