Может ли ChatGPT проводить надежный анализ настроений в колл-центре?
9 октября 2024 г.Может ли ChatGPT надежно выполнять анализ настроений в колл-центре? Короткий ответ — да, с некоторыми оговорками.
В этой статье рассматриваются основные шаги, связанные с использованием больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, для получения информации об эмоциях и уровнях удовлетворенности клиентов из расшифровок звонков. Вы узнаете, как расшифровывать звонки, подготавливать данные и использовать ChatGPT для анализа.
Почему ИИ хорошо сочетается с анализом настроений в колл-центре
Анализ настроений в колл-центре заключается в понимании того, что чувствуют ваши клиенты, когда они общаются с вашей командой. Этот умный подход рассматривает то, что говорится (а иногда и то, как это говорится), чтобы выяснить, доволен ли клиент, расстроен или находится где-то посередине.
Благодаря этому компании могут получить реальное представление о качестве своих услуг, внести коррективы, чтобы сделать клиентов более довольными, и даже лучше обучать своих сотрудников на основе реальных отзывов.
Но может ли ИИ действительно понимать и сообщать о человеческих чувствах?
Да. Использование ИИ и машинного обучения (ML) в анализе настроений в колл-центрах не является чем-то новым. Эта технология поддерживала анализ настроений задолго до того, как ChatGPT стал нарицательным.
AI и ML используют такие технологии, как автоматическое распознавание речи (ASR), чтобы превращать произнесенные слова в текст, и используют обработку естественного языка (NLP), чтобы углубляться в эти слова и определять чувства и отношения. Используя эти данные, инструменты AI могут выявлять тенденции, которые дают ценную информацию о том, как вы можете лучше обслуживать своих клиентов.
Традиционно эти инструменты ИИ были доступны только крупнейшим организациям из-за их стоимости и времени развертывания.
С появлением ChatGPT и других крупных языковых моделей (LLM) гораздо больше компаний смогут начать использовать инструменты ИИ для улучшения анализа настроений в колл-центрах.
По сравнению с предыдущими инструментами ChatGPT обладает вычислительной мощностью для анализа разговоров в гораздо большем масштабе и лучше понимает нюансы. Это означает, что он может улавливать тонкие намеки на удовлетворенность или неудовлетворенность клиента, даже если разговор особенно сложный.
Использование ChatGPT для анализа чувств клиентов помогает колл-центрам лучше понимать своих клиентов. Организации могут принимать более разумные решения о том, как помочь клиентам, общаться с ними более лично и делать клиентов в целом более счастливыми.
Никогда раньше не пользовался LLM? Ознакомьтесь с нашим руководством по использованию ChatGPT.
Программное обеспечение для анализа настроений в колл-центре против ChatGPT
Программное обеспечение для анализа настроений в колл-центре специально создано для анализа звонков с использованием тонко настроенных алгоритмов для этой среды. С точки зрения эксплуатации оно было разработано для интеграции с телефонными системами, VoIP, IVR и другими связанными технологиями колл-центра.
Хотя он не был создан специально для этой задачи, ChatGPT может предоставить гораздо более богатую обратную связь по голосовым данным, чем традиционное программное обеспечение для анализа настроений в колл-центрах. Помимо простого тегирования звонков как позитивных, нейтральных или негативных настроений, ChatGPT может улавливать тонкости человеческого разговора, что позволяет ему предоставлять более глубокий анализ.
Использование программного обеспечения для анализа настроений в колл-центре
Инструменты анализа настроений используют алгоритмы для оценки тона, языка и контекста телефонных взаимодействий клиентов. Он предлагается как отдельный инструмент или как дополнительная функция с премиальным программным обеспечением колл-центра.
Эта технология сканирует голосовые записи или транскрипции звонков, чтобы идентифицировать и классифицировать эмоции, такие как счастье, разочарование или гнев. Она помогает колл-центрам понять, что клиенты думают об их услугах или продуктах.
Использование ChatGPT для анализа настроений в колл-центре
Использование ChatGPT для анализа настроений в колл-центре подразумевает загрузку больших объемов данных транскрипции колл-центра в большую языковую модель для обработки. Оттуда ChatGPT может быть предложено проанализировать язык и контекст этих разговоров, выявив масштабные сведения о настроении и настроении клиентов.
Как провести анализ настроений в колл-центре с помощью ChatGPT
Проведение анализа настроений в колл-центре с помощью ChatGPT включает в себя несколько ключевых шагов и соображений, которые позволят вам эффективно улавливать и понимать настроения клиентов.
Вот общее руководство, с которого можно начать.
Транскрибировать звонки
Транскрибирование звонков — первый шаг для проведения анализа настроений с использованием таких инструментов, как ChatGPT. Автоматизация процесса транскрибирования имеет важное значение для обработки объема звонков, с которым сталкивается даже небольшой колл-центр.
Вот как можно расшифровать звонки с помощью технологии автоматического распознавания речи:
- Выберите инструмент ASR: начните с выбора инструмента ASR, который соответствует вашим потребностям. Доступно множество инструментов: от бесплатных инструментов, подходящих для небольшого объема звонков, до более продвинутых услуг на основе подписки, которые предлагают более высокую точность и дополнительные функции, такие как идентификация говорящего.
Подготовьте свои аудиофайлы: перед тем как расшифровывать их, убедитесь, что ваши аудиофайлы имеют правильный формат для выбранного вами инструмента ASR. Для некоторых инструментов могут потребоваться определенные форматы, такие как WAV или MP3.
Разбейте большие файлы: если у вас очень длинные аудиофайлы, рассмотрите возможность разбить их на более мелкие сегменты. Это делает процесс расшифровки более управляемым и может повысить точность инструмента ASR за счет снижения нагрузки на обработку.
Загрузка и расшифровка: загрузите свои аудиофайлы в инструмент ASR. Этот процесс обычно можно выполнять массово для эффективности. После загрузки инструмент обработает аудио и сгенерирует расшифровки.
Очистить данные
Очистка данных подразумевает проверку ваших расшифровок, чтобы убедиться в их точности, отсутствии ошибок и единообразном форматировании.
Большинство программ ASR и преобразования речи в текст будут включать инструменты, которые помогут вам очистить голосовые данные, что важно, поскольку традиционные инструменты очистки данных не обязательно созданы для этого. Типичные задачи включают:
- Удалите фоновый шум: инструменты ASR могут ошибочно транскрибировать фоновый шум или перекрестные разговоры из других разговоров. Вам нужно будет удалить или исправить их, чтобы не было путаницы.
Исправьте неправильно услышанные слова: автоматические транскрипции иногда могут неправильно интерпретировать слова, особенно если это отраслевые термины или слова, произнесенные с сильным акцентом. Просмотрите и исправьте эти ошибки для более точного анализа.
Удалите слова-паразиты: слова типа «гм», «э-э» и другие разговорные паразиты могут загромождать ваши данные, не добавляя осмысленного контекста. Вы можете удалить их для более четкого анализа настроений.
Используйте единообразное форматирование: убедитесь, что все ваши транскрипты соответствуют единообразному формату для меток говорящих, временных меток и пунктуации. Это помогает поддерживать единообразный набор данных для более точного анализа.
Аннотировать данные
Аннотирование данных транскрипта может значительно повысить точность и полезность результатов анализа настроений. Аннотации предоставляют дополнительный контекст и метаданные, помогающие инструментам ИИ, таким как ChatGPT, лучше понимать нюансы каждого разговора. Этот процесс аннотирования может выполняться вручную рецензентами-людьми или с помощью автоматизированных инструментов аннотирования.
Вот полезные аннотации, которые можно добавить в расшифровки звонков:
- Определите говорящих: если ваш инструмент ASR не различает говорящих автоматически, вручную отметьте агента и клиента в стенограмме. Это особенно важно для отдельного анализа настроений клиентов и сотрудников.
Отметьте эмоции: отметьте разделы стенограмм, в которых вы обнаруживаете сильные эмоции, такие как гнев, замешательство или удовлетворение. Это позволяет легко определить наиболее эмоционально заряженные моменты разговора.
Сегментируйте темы: разделите стенограммы на отдельные разделы в зависимости от обсуждаемой темы. Таким образом, вы можете проанализировать настроения по каждой основной проблеме по отдельности.
Определите молчание и перебор: отметьте места, где есть неловкое молчание или инциденты, когда агент и клиент говорят друг с другом.
Добавьте временные метки: добавление временных меток в стенограмму упрощает поиск и анализ критических моментов в разговоре.
Интеграция с ChatGPT
Интеграция расшифрованных и аннотированных данных звонков с ChatGPT для анализа настроений требует некоторой дополнительной настройки.
Одним из вариантов является программное взаимодействие с ChatGPT через автоматический программный интерфейс (API), например API OpenAI. Это означает написание кода для отправки данных транскрипции в API, чтобы он мог выполнить анализ. Этот программный подход обеспечивает большую гибкость для настройки интеграции и потенциально более высокую производительность. Однако он требует некоторых навыков кодирования.
Другой вариант — использовать предварительно интегрированную платформу или сервис, который уже встроил языковые модели ChatGPT в свое программное обеспечение. Эти платформы скрывают сложные технические детали интеграции с ChatGPT за кулисами, позволяя вам получить доступ к его возможностям через простой, удобный интерфейс.
Эти платформы менее гибки, чем метод API, но могут значительно облегчить нетехническим командам использование надежного понимания языка ChatGPT без сложного кодирования.
Какой бы путь вы ни выбрали, вам нужно будет приобрести подписку или тарифный план. Многие поставщики предлагают бесплатные пробные версии или начальные ценовые уровни, чтобы помочь вам оценить их возможности ИИ и определить, соответствуют ли они вашим потребностям в объеме вызовов и анализе.
Обучайте и совершенствуйте ChatGPT
Хотя базовая языковая модель ChatGPT невероятно мощна, вам придется провести индивидуальное обучение или тонкую настройку, чтобы получить оптимальные результаты для вашего конкретного варианта использования. Тонкая настройка модели на основе транскриптов из вашего колл-центра позволит вам обучить ее отраслевому языку, названиям продуктов и общим фразам. Эта специализация помогает ChatGPT точно понимать контекст и нюансы ваших разговоров.
Также хорошей практикой является анализ ваших первоначальных результатов анализа настроений, а затем использование этой обратной связи для повышения точности. Если вы заметили, что модель испытывает трудности с определенными лингвистическими шаблонами или темами, дополнительные данные для обучения, сосредоточенные на этих областях, могут помочь усилить ее возможности.
Анализ и внедрение идей
Подготовив данные и настроив интеграцию, вы готовы начать использовать ChatGPT для масштабного анализа настроений в расшифровках звонков. Запустите модель на полном наборе данных транскрибированных и аннотированных разговоров, чтобы извлечь информацию о тенденциях настроений клиентов.
При просмотре результатов анализа ищите общие проблемы или болевые точки, которые негативно влияют на настроение. Не менее важно определить типы взаимодействия и поведения агентов, которые приводят к положительным эмоциям клиентов.
Следуйте лучшим практикам принятия решений на основе данных. Полученные вами знания должны затем стать основой для конкретных действий и стратегий. Это может означать обновление учебных материалов для агентов, уточнение сценариев и процедур звонков или даже управление направлением продукта на основе повторяющихся разочарований клиентов. Регулярный анализ настроений клиентов после внесения улучшений может помочь подтвердить, оказали ли эти изменения желаемый положительный эффект.
Оригинал