Yapay zekanın (AI) bir iletişim merkezi üzerindeki en büyük etkilerinden biri müşteri memnuniyetini artırmaktır. Yapay zeka, doğru bir şekilde dağıtıldığında temsilcilerin arayanlara verimli bir şekilde yardımcı olmasını sağlayarak daha iyi bir müşteri deneyimine (CX) yol açabilir.
Ayrıca duyarlılık analizindeki iyileştirmeler sayesinde müşteri memnuniyetini artık daha kolay takip edebiliyoruz.
Bunu aklımızda tutarak, duygu analizine, LLM'lerin (Büyük Dil Modelleri) duygu analizi araçlarının geliştirilmesinde oynadığı role ve MiaRec gibi şirketlerin telefon görüşmelerine bakışımızı nasıl değiştirdiğine daha yakından bakalım.
Duygu analizi nedir?
Duygu analizi, telefon görüşmelerini ve transkriptleri analiz etmek için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanan bir araçtır. Bu size arayanın nasıl hissettiği, çalışanların nasıl performans gösterdiği ve aramanın doğru şekilde ele alınıp alınmadığı hakkında fikir verir.
Duygu analizi araçları genellikle çağrıları üç kategoriden birine ayırır:
- Olumlu (memnuniyeti, coşkuyu ve takdiri belirtir)
- Olumsuz (hayal kırıklığını, hayal kırıklığını veya memnuniyetsizliği belirtir)
- Tarafsız (bir tarafa veya diğerine karşı güçlü duygular yok)
Konuşmaları bu kategorilere ayırmak, şirketlere müşteri etkileşimlerini ölçmek ve değerli CX içgörüleri elde etmek için ölçülebilir bir yol sağlar. Bu, arayanlara mümkün olan en iyi desteği sağlamak için trendleri belirlemelerine, temsilci performansını iyileştirmelerine ve bilinçli iş kararları almalarına yardımcı olur.
Duygu analizi türleri
Duygu analizi araçlarının tümü aynı şekilde çalışmaz. Yıllardır yapay zeka tabanlı analizler sunmak için çeşitli teknolojiler kullanan MiaRec'e göre, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birkaç nesil duygu analizi var:
Anahtar kelime tabanlı
Anahtar kelime tabanlı duyarlılık analizi (genellikle “kural tabanlı” olarak anılır), önceden tanımlanmış bir “olumlu” ve “negatif” terimler listesinden belirli anahtar kelimeler için transkriptleri tarar. Bu anahtar kelimelere, genel müşteri memnuniyetini belirlemek için kullanılan, genellikle ne kadar olumlu veya olumsuz olduklarına bağlı olarak puanlar atanır. Örneğin, “harika” diyen bir müşteri +5 puan alırken, küfür eden bir müşteri -10 puan kazanabilir.
Ancak bu yöntem en az doğru olanıdır çünkü bağlamdan bağımsız olarak kelimeleri ve terimleri arar ve sözlü ipuçlarını toplayamaz. Örneğin, bir müşteri “Evet, bu harika” derse çoğu kişi bunu alaycı olarak algılayacaktır, ancak duygu analizi aracı yine de “harika” kelimesini algılayacak ve bunun olumlu bir ifade olduğunu varsayacaktır.
Basit dil modeli
Basit dil modelleri (SLM'ler), olumlu ve olumsuz duyguları tespit etmek için tasarlanmış önceden eğitilmiş araçlardır. Bunlar bir şirketin özel iş kullanım durumuna göre özelleştirilebilir, ancak bu karmaşık ve hantal bir iştir, dolayısıyla çoğu kuruluş varsayılan ayarlara güvenir.
Anahtar kelimeye dayalı duyarlılık analizi tek tek kelimelere bakarken, basit dil modelleri tüm cümlelere bakabildiğinden biraz daha gelişmiş ve doğrudur. SLM duyarlılık analizi, bir konuşma metnindeki tüm olumlu ve olumsuz ifadeleri tanımlar ve ardından bunları nihai puan için bir ortalama oluşturmak üzere birleştirir.
Ancak basit dil modelleri hâlâ konuşmanın tam bağlamı olmadan cümlelere bakıyor. Örneğin, bir müşteri konuşmanın çoğunu hayal kırıklıklarını ifade ederek geçirirse ancak konuşmayı aldığı çözümle bitirirse, bir SLM duygu analizi aracı bunu yine de “olumsuz” bir görüşme olarak işaretleyecektir çünkü olumsuz ifadeler olumlu ifadelerden daha ağır basmaktadır.
SLM'yi, anahtar kelimeye dayalı duyarlılık analizi ile büyük dil modelleri arasında bir orta yol olarak düşünebilirsiniz, bu da bizi şu noktaya getiriyor:
Mükemmel dil modeli
Büyük dil modeli, büyük miktarda veri üzerinde eğitilen ve üzerinde eğitim aldığı metni temel alan cümleleri anlayabilen ve oluşturabilen olasılıksal bir doğal dil modelidir. Bunu, olası bir kelime grubuna dayalı olarak cümleler oluşturabilen karmaşık bir otomatik tamamlama işlevi olarak düşünebilirsiniz.
Geniş bir dil modeli kullanan duygu analizi, bir konuşmanın tüm içeriğini transkript aracılığıyla anlayabildiğinden önceki örneklerin çok ötesine geçer. Ayrıca alaycılık gibi nüansları da yakalayabilirler, bu da konuşmalara ilişkin doğru bilgiler sağlar.
Yüksek Lisans tabanlı duyarlılık analizi, büyük ölçüde yapay zekaya sağlanan ve iletişim merkezlerinin olumlu ve olumsuz çağrıları hızlı ve kolay bir şekilde tanımlamasına olanak tanıyan duyarlılık analizi istemine dayanır. Örneğin, bir satış iletişim merkezi, bir anlaşmanın tamamlandığı çağrıları olumlu olarak sınıflandırabilirken, bir temsilcinin bir anlaşmayı tamamlayamadığı çağrıları olumsuz olarak sınıflandırabilir.
Önceki duyarlılık modellerinde ya bu özelleştirme seçeneği yoktu ya da bunu başarmak için ciddi çalışmalar yapılması gerekiyordu. MiaRec'in Yapay Zeka İstem Tasarımcısı bu süreci iyileştirerek kullanıcıların doğru duygu analizi için doğal dil istemleri oluşturmasına ve test etmesine olanak tanır.
Duygu analizinin ardındaki teknoloji gelişmeye devam ettikçe, MiaRec gibi şirketler müşterilerin nasıl hissettiğini ve konuşmalarınızın ne kadar başarılı olduğunu anlamanın giderek daha güçlü, doğru ve özelleştirilebilir yollarını ortaya çıkarıyor. Açıkçası, duyarlılık analizi için bir Yüksek Lisans kullanmak, her bir görüşmenizin en net ve en doğru görünümünü sağlayarak hem müşterileriniz hem de temsilcileriniz için mükemmel bir iletişim merkezi deneyimi oluşturmanıza yardımcı olur.
Bir yanıt yazın