تجزیه و تحلیل احساسات مرکز تماس

تجزیه و تحلیل احساسات مرکز تماس به‌طور سیستمی تعامل‌های مشتری را در کانال‌های مرکز تماس مانند تماس‌های تلفنی، ایمیل‌ها، چت زنده و پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی برای شناسایی و ارزیابی لحن عاطفی، نگرش و نظر‌های مشتریان تجزیه و تحلیل می‌‌کند. الگوریتم‌های تحلیل احساسات مرکز تماس با استفاده از پردازش پیشرفته زبان طبیعی  (NLP)و تکنیک‌های یادگیری ماشینی، احساس‌های مشتری را براساس زبان مورد استفاده، لحن صدا و زمینه ارتباط به‌عنوان مثبت، منفی یا خنثی طبقه‌بندی می‌کنند. با تجزیه و تحلیل خودکار احساس‌ها، بینش ارزشمندی در مورد سطوح رضایت مشتری بدست می‌آورید، مسائل تکراری یا نقاط دردناک را شناسایی می‌کنید و فرصت‌هایی را برای بهبود در محصول‌ها، خدمات و فرآیندهای پشتیبانی مشتری کشف می‌کنید. وقتی تجزیه و تحلیل احساس‌ها با معیارهایی مانند امتیاز خالص پروموتر  (NPS)‌و امتیاز تجربه مشتری  (CES)‌مرتبط باشد، یک دید کلی جامع از رضایت مشتری به‌دست می‌آورید.

انواع روش‌های تحلیل احساسات مرکز تماس

رویکرد مبتنی‌بر فرهنگ لغت

تجزیه و تحلیل احساس‌ها مبتنی‌بر واژگان از نمره‌ها احساس‌های مشروح از فرهنگ لغت برای تعیین مثبت، منفی یا خنثی بودن متن استفاده می‌کند. درحالی که از نظر محاسبه‌های کارآمد هستند، این روش‌ها با احساس‌های وابسته به زمینه، طعنه یا کنایه مبارزه می‌کنند.

تحلیل احساس‌های مبتنی‌بر جنبه

تجزیه و تحلیل احساس‌های 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 چه‌چیزهایی استقبال می‌کنند و چه‌چیزی را می‌توان بهبود بخشید. به‌‌ عنوان مثال، اگر مشتریان بگویند، "کشف محصول‌ها 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 احساس‌های انسان در مکالمه‌های 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 محاسبه‌ها 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 احساس‌های مبتنی‌ بر ماشین را ترکیب می‌کند. این به ویژه برای تجزیه و تحلیل احساس‌های رسانه‌های اجتماعی، جایی که ویژگی‌‌های زبان و اصطلاح‌های به‌صورت مداوم در حال تکامل هستند، موثر است.

روش یادگیری انتقالی

یادگیری انتقالی یک نسخه پیشرفته از تجزیه و تحلیل احساس‌های مبتنی‌ بر 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 احساس‌های چند وجهی

تجزیه و تحلیل احساس‌های چندوجهی داده‌ها را از منابع متعدد مانند متن، صدا، ویدئو و تصاویر ترکیب می‌کند تا یک تحلیل احساس‌های جامع ارائه دهد. با تجزیه و تحلیل داده‌ها از روش‌های مختلف، می‌تواند داده‌های متنی بیشتری را دریافت کند و نتایج دقیق‌تری ارائه دهد، به ویژه زمانی که نظر‌های مشتریان حاوی محتوای چند رسانه‌ای باشد.

تجزیه و تحلیل احساس‌های مبتنی‌بر هیجان

تجزیه و تحلیل احساس‌های مبتنی‌بر هیجان، احساس‌های خاصی را فراتر از طبقه‌بندی مثبت/منفی، مانند شادی، خشم، غم یا تعجب شناسایی می‌کند. این رویکرد بینش عمیق‌تری در مورد احساس‌های مشتری ارائه می‌دهد و به درک محرک‌های رفتار مشتری کمک می‌کند. با تجزیه و تحلیل احساس‌‌ها، می‌توانید خدمات بهتری ارائه دهید و محصول‌ها را به طور موثرتری بازاریابی کنید.