تجزیه و تحلیل احساسات مرکز تماس

تجزیه و تحلیل احساسات مرکز تماس به طور سیستماتیک تعاملات مشتری را در کانال‌های مرکز تماس مانند تماس‌های تلفنی، ایمیل‌ها، چت زنده و پلت فرم‌های رسانه‌های اجتماعی برای شناسایی و ارزیابی لحن عاطفی، نگرش و نظرات مشتریان تجزیه و تحلیل می‌‌کند.

الگوریتم‌های تحلیل احساسات مرکز تماس با استفاده از پردازش پیشرفته زبان طبیعی (NLP) و تکنیک‌های یادگیری ماشینی، احساسات مشتری را بر اساس زبان مورد استفاده، لحن صدا و زمینه ارتباط به‌عنوان مثبت، منفی یا خنثی طبقه‌بندی می‌کنند.

با تجزیه و تحلیل خودکار احساسات، بینش ارزشمندی در مورد سطوح رضایت مشتری به دست می‌آورید، مسائل تکراری یا نقاط دردناک را شناسایی می‌کنید و فرصت‌هایی را برای بهبود در محصولات، خدمات و فرآیندهای پشتیبانی مشتری کشف می‌کنید.

وقتی تجزیه و تحلیل احساسات با معیارهایی مانند امتیاز خالص پروموتر (NPS) و امتیاز تجربه مشتری (CES) مرتبط باشد، یک دید کلی جامع از رضایت مشتری به دست می‌آورید.

انواع روش‌های تحلیل احساسات مرکز تماس

رویکرد مبتنی‌بر فرهنگ لغت

تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی‌بر واژگان از نمرات احساسات مشروح از فرهنگ لغت برای تعیین مثبت، منفی یا خنثی بودن متن استفاده می‌کند. در حالی که از نظر محاسباتی کارآمد هستند، این روش‌ها با احساسات وابسته به زمینه، طعنه یا کنایه مبارزه می‌کنند.

تحلیل احساسات مبتنی‌بر جنبه

تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی‌بر جنبه، ویژگی‌های مثبت یا منفی خاص یک محصول یا خدمات ذکر شده توسط مشتریان را شناسایی می‌کند.

به شما کمک می‌کند بفهمید مشتریان از چه چیزهایی استقبال می‌کنند و چه چیزی را می‌توان بهبود بخشید. به‌‌عنوان مثال، اگر مشتریان بگویند، "کشف محصولات در داخل برنامه شما دشوار است"، به این معنی است که رابط کاربری برنامه شما نیاز به بهبود دارد.

رویکرد یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی روشی قدرتمند برای پیش‌بینی احساسات انسان در مکالمات مشتری با آموزش خود بر روی مجموعه داده‌های بزرگ است.

الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) و شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در درک الگوهای پیچیده در داده‌های متنی مهارت دارند. با این حال، به منابع محاسباتی و داده‌های آموزشی قابل توجهی نیاز دارد.

رویکرد ترکیبی

با این رویکرد بهترین‌های هر دو دنیا را به‌دست می‌آورید. این رویکرد ترکیبی، نقاط قوت و مقرون به‌صرفه بودن روش مبتنی‌بر واژگان و پیچیدگی تحلیل احساسات مبتنی‌بر ماشین را ترکیب می‌کند.

این به ویژه برای تجزیه و تحلیل احساسات رسانه‌های اجتماعی، جایی که ویژگی‌‌های زبان و اصطلاحات به‌طور مداوم در حال تکامل هستند، موثر است.

روش یادگیری انتقالی

یادگیری انتقالی یک نسخه پیشرفته از تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی‌بر یادگیری ماشینی است که در آن دانش از مجموعه داده‌های آموزشی متفاوت (مانند طبقه‌بندی متن عمومی) تکرار شده یا به مدل تحلیل احساسات منتقل می‌شود.

این به کاهش نیاز به مجموعه داده‌های آموزشی متعدد و بزرگ کمک می‌کند و از تجزیه و تحلیل سریع‌تر و دقت بهتر پشتیبانی می‌کند.

تحلیل احساسات چند وجهی

تجزیه و تحلیل احساسات چندوجهی اطلاعات را از منابع متعدد مانند متن، صدا، ویدئو و تصاویر ترکیب می‌کند تا یک تحلیل احساسات جامع ارائه دهد.

با تجزیه و تحلیل داده‌ها از روش‌های مختلف، می‌تواند اطلاعات متنی بیشتری را دریافت کند و نتایج دقیق‌تری ارائه دهد، به‌ویژه زمانی که نظرات مشتریان حاوی محتوای چند رسانه‌ای باشد.

تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی‌بر احساسات

تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی‌بر هیجان، احساسات خاصی را فراتر از طبقه‌بندی مثبت/منفی، مانند شادی، خشم، غم یا تعجب شناسایی می‌کند.

این رویکرد بینش عمیق‌تری در مورد احساسات مشتری ارائه می‌دهد و به درک محرک‌های رفتار مشتری کمک می‌کند. با تجزیه و تحلیل احساسات، می‌توانید خدمات بهتری ارائه دهید و محصولات را به‌طور موثرتری بازاریابی کنید.