آیا ChatGPT می تواند تجزیه و تحلیل احساسات مرکز تماس قابل اعتماد انجام دهد؟

آیا ChatGPT می تواند به طور قابل اعتماد تجزیه و تحلیل احساسات مرکز تماس را انجام دهد؟ پاسخ کوتاه این است که بله، با برخی هشدارها.

این مقاله مراحل کلیدی استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند ChatGPT را برای به دست آوردن بینش در مورد احساسات مشتری و سطوح رضایت از رونوشت تماس‌ها پوشش می‌دهد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه تماس های خود را رونویسی کنید، داده های خود را آماده کنید و از ChatGPT برای تجزیه و تحلیل استفاده کنید.

چرا هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل احساسات مرکز تماس به خوبی جفت می شود

تجزیه و تحلیل احساسات مرکز تماس در مورد درک احساسات مشتریان شما هنگام صحبت با تیم شما است. این رویکرد هوشمند به آنچه گفته می‌شود (و گاهی اوقات چگونه گفته می‌شود) نگاه می‌کند تا بفهمد آیا مشتری خوشحال، ناامید یا جایی در این بین است.

با انجام این کار، کسب‌وکارها می‌توانند حس واقعی کیفیت خدمات خود را دریافت کنند، چیزهایی را تغییر دهند تا مشتریان را خوشحال‌تر کنند، و حتی کارکنان خود را بر اساس بازخورد واقعی بهتر آموزش دهند.

اما آیا هوش مصنوعی واقعاً می تواند احساسات انسان را درک کند و در مورد آن گزارش دهد؟

بله. با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی (ML) در تجزیه و تحلیل احساسات مرکز تماس چیز جدیدی نیست. این فناوری مدت ها قبل از اینکه ChatGPT به یک نام آشنا تبدیل شود، از تجزیه و تحلیل احساسات پشتیبانی می کند.

هوش مصنوعی و ML از فناوری هایی مانند تشخیص خودکار گفتار (ASR) برای تبدیل کلمات گفتاری به متن و از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای کاوش در آن کلمات برای شناسایی احساسات و نگرش ها استفاده کنید. از این داده‌ها، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند روندهایی را کشف کنند که بینش‌های ارزشمندی را در مورد اینکه چگونه می‌توانید بهتر به مشتریان خود خدمت کنید، ارائه می‌دهند.

به طور سنتی، این ابزارهای هوش مصنوعی به دلیل هزینه و زمان برای استقرار، تنها برای بزرگترین سازمان ها در دسترس بودند.

با ورود ChatGPT و موارد دیگر مدل های زبان بزرگ (LLM)، بسیاری از شرکت‌ها می‌توانند از ابزارهای هوش مصنوعی برای تقویت تحلیل احساسات مرکز تماس استفاده کنند.

در مقایسه با ابزارهای قبلی، ChatGPT از قدرت پردازشی برای تجزیه و تحلیل مکالمات در مقیاس بسیار بزرگتر برخوردار است و درک بهتری از تفاوت های ظریف دارد. این بدان معنی است که می تواند نکات ظریف رضایت یا نارضایتی مشتری را دریافت کند، حتی زمانی که یک مکالمه بسیار پیچیده است.

استفاده از ChatGPT برای تجزیه و تحلیل احساسات مشتری به مراکز تماس کمک می کند تا مشتریان خود را به طور کامل تر درک کنند. سازمان‌ها می‌توانند تصمیمات هوشمندانه‌تری در مورد نحوه کمک به مشتریان بگیرند، بیشتر با آنها صحبت کنند و در کل مشتریان را خوشحال‌تر کنند.

قبلاً از LLM استفاده نکرده اید؟ ما را بررسی کنید راهنمای استفاده از ChatGPT.

نرم افزار تجزیه و تحلیل احساسات مرکز تماس در مقابل ChatGPT

نرم افزار تجزیه و تحلیل احساسات مرکز تماس به طور خاص برای تجزیه و تحلیل تماس ها، با استفاده از الگوریتم های دقیق تنظیم شده برای این محیط ساخته شده است. از نظر عملیاتی، برای ادغام با سیستم های تلفن، VoIP، IVR و سایر فناوری های مربوط به مرکز تماس طراحی شده است.

اگرچه ChatGPT به طور خاص برای این کار ساخته نشده است، اما ChatGPT می تواند بازخورد بسیار غنی تری را از داده های صوتی نسبت به نرم افزار تجزیه و تحلیل احساسات مرکز تماس سنتی ارائه دهد. ChatGPT بیش از برچسب گذاری تماس ها به عنوان احساسات مثبت، خنثی یا منفی، می تواند ظرافت های مکالمه انسانی را درک کند و به آن امکان می دهد تجزیه و تحلیل عمیق تری ارائه دهد.

با استفاده از نرم افزار تحلیل احساسات مرکز تماس

ابزارهای تحلیل احساسات از الگوریتم‌هایی برای ارزیابی لحن، زبان و زمینه تعاملات تلفنی مشتری استفاده می‌کنند. این به عنوان یک ابزار مستقل یا به عنوان یک ویژگی افزودنی با حق بیمه ارائه می شود نرم افزار مرکز تماس.

این فناوری صداهای ضبط شده یا رونویسی تماس ها را اسکن می کند تا احساساتی مانند شادی، ناامیدی یا خشم را شناسایی و دسته بندی کند. این به مراکز تماس کمک می کند تا درک کنند که مشتریان در مورد خدمات یا محصولات خود چه احساسی دارند.

مزایا	معایب
مناسب برای داده های مرکز تماس. شامل تمام ابزارهای لازم برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها است. بینش خاصی در مورد عملکرد عامل تماس ارائه می دهد.	ممکن است تفاوت های ظریف در گفتار انسان را به اشتباه تشخیص دهد. اجرا و آموزش زمان بر است. نگهداری می تواند پرهزینه باشد.

استفاده از ChatGPT برای تجزیه و تحلیل احساسات مرکز تماس

استفاده از ChatGPT برای تجزیه و تحلیل احساسات مرکز تماس شامل آپلود انبوه داده های رونویسی مرکز تماس در مدل زبان بزرگ برای پردازش است. از آنجا می توان از ChatGPT خواسته شد تا زبان و زمینه این مکالمات را تجزیه و تحلیل کند، و بینش هایی را در مورد روحیه و احساسات مشتری در مقیاس مشخص کند.

مزایا	معایب
در درک نکات ظریف در زبان مهارت بالایی دارد. می تواند حجم زیادی از داده ها را به طور موثر اداره کند. به طور مداوم با داده های بیشتر بهبود می یابد.	ممکن است نیاز به تنظیم دقیق برای زمینه های مرکز تماس خاص داشته باشد. چالش‌های بالقوه ایجاد اعلان‌های مؤثر. وابستگی به رونویسی با کیفیت

نحوه اجرای تجزیه و تحلیل احساسات مرکز تماس با ChatGPT

در حال اجرا مرکز تماس تحلیل احساسات با ChatGPT شامل چندین مرحله و ملاحظات کلیدی است تا اطمینان حاصل شود که شما به طور مؤثر احساسات مشتری را جذب و درک می کنید.

در اینجا یک راهنمای کلی برای شروع شما آورده شده است.

رونویسی تماس ها

رونویسی تماس ها اولین گام برای انجام تحلیل احساسات با استفاده از ابزارهایی مانند ChatGPT است. خودکارسازی فرآیند رونویسی برای رسیدگی به حجم تماس هایی که حتی یک مرکز تماس کوچک با آن مواجه می شود، ضروری است.

در اینجا نحوه رونویسی تماس ها با استفاده از فناوری تشخیص خودکار گفتار آورده شده است:

1. ابزار ASR را انتخاب کنید: با انتخاب یک ابزار ASR که متناسب با نیاز شماست شروع کنید. در دسترس هستند، از ابزارهای رایگان مناسب برای حجم کم تماس گرفته تا خدمات پیشرفته‌تر مبتنی بر اشتراک که دقت بالاتر و ویژگی‌های اضافی مانند شناسایی بلندگو را ارائه می‌دهند.
2. فایل های صوتی خود را آماده کنید: قبل از رونویسی آنها، مطمئن شوید که فایل های صوتی شما در فرمت صحیح ابزار ASR انتخابی شما هستند. برخی از ابزارها ممکن است به فرمت های خاصی مانند WAV یا MP3 نیاز داشته باشند.
3. شکستن فایل های حجیم: اگر فایل های صوتی بسیار طولانی دارید، آنها را به بخش های کوچکتر تقسیم کنید. این امر فرآیند رونویسی را قابل مدیریت تر می کند و ممکن است با کاهش بار پردازش، دقت ابزار ASR را بهبود بخشد.
4. آپلود و رونویسی: فایل های صوتی خود را در ابزار ASR آپلود کنید. این فرآیند را معمولا می توان به صورت عمده برای کارایی انجام داد. پس از آپلود، ابزار صدا را پردازش کرده و رونوشت تولید می کند.

داده ها را پاک کنید

پاک کردن داده‌های شما شامل بازبینی رونوشت‌های شما برای اطمینان از دقیق بودن، بدون خطا بودن و قالب‌بندی آن‌ها است.

اکثر نرم‌افزارهای ASR و گفتار به متن دارای ابزارهایی هستند که به شما کمک می‌کنند داده‌های صوتی را تمیز کنید، که این مهم است زیرا ابزارهای سنتی پاک‌سازی داده‌ها لزوماً برای این کار ساخته نشده‌اند. وظایف معمولی عبارتند از:

1. حذف نویز پس زمینه: ابزارهای ASR می توانند به اشتباه نویز پس زمینه یا گفتگوی متقابل را از سایر مکالمات رونویسی کنند. می‌خواهید این موارد را حذف یا تصحیح کنید تا هیچ سردرگمی وجود نداشته باشد.
2. کلمات اشتباه شنیده شده را درست کنید: رونویسی خودکار گاهی اوقات ممکن است کلمات را اشتباه تفسیر کند، به خصوص اگر اصطلاحات خاص صنعت باشند یا با لهجه های سنگین صحبت شوند. برای تحلیل دقیق تر، این خطاها را بررسی و تصحیح کنید.
3. حذف کلمات پرکننده: کلماتی مانند “اوهوم”، “اوه” و سایر پرکننده‌های مکالمه می‌توانند داده‌های شما را بدون افزودن زمینه معنی‌دار به هم بریزند. برای تجزیه و تحلیل احساسات واضح تر می توانید این موارد را حذف کنید.
4. از قالب بندی ثابت استفاده کنید: مطمئن شوید که همه رونوشت‌های شما از یک قالب ثابت برای برچسب‌های بلندگو، مهرهای زمانی و علائم نگارشی پیروی می‌کنند. این به حفظ یک مجموعه داده یکنواخت برای تجزیه و تحلیل دقیق تر کمک می کند.

حاشیه نویسی داده ها

حاشیه نویسی داده های رونوشت شما می تواند دقت و سودمندی نتایج تجزیه و تحلیل احساسات شما را تا حد زیادی بهبود بخشد. حاشیه نویسی زمینه و ابرداده اضافی را برای کمک به ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT فراهم می کند تا تفاوت های ظریف هر مکالمه را بهتر درک کنند. این فرآیند حاشیه نویسی را می توان به صورت دستی توسط بازبین های انسانی یا با استفاده از ابزارهای حاشیه نویسی خودکار انجام داد.

در اینجا حاشیه نویسی های مفیدی وجود دارد که باید به رونویسی تماس خود اضافه کنید:

1. گویندگان را شناسایی کنید: اگر ابزار ASR شما به طور خودکار بین بلندگوها تفاوت قائل نمی شود، به صورت دستی نماینده و مشتری را در رونوشت برچسب گذاری کنید. این به ویژه برای تجزیه و تحلیل احساسات مشتری در مقابل کارکنان به طور جداگانه مهم است.
2. احساسات را تگ کنید: بخش‌هایی از رونوشت‌ها را پرچم‌گذاری کنید که در آن احساسات قوی مانند خشم، سردرگمی یا رضایت را تشخیص می‌دهید. این باعث می شود تا شناسایی پر احساس ترین لحظات مکالمه آسان شود.
3. موضوعات بخش: رونوشت ها را بر اساس موضوع مورد بحث به بخش های مجزا تقسیم کنید. به این ترتیب، می توانید احساسات را برای هر موضوع اصلی به صورت جداگانه تجزیه و تحلیل کنید.
4. سکوت و حرف زدن را مشخص کنید: مکان‌هایی را علامت‌گذاری کنید که در آن سکوت‌های ناخوشایند یا اتفاقاتی در مورد صحبت نماینده و مشتری بر سر یکدیگر رخ می‌دهد.
5. اضافه کردن مهر زمانی: افزودن مهرهای زمانی به رونوشت، مکان یابی و تجزیه و تحلیل لحظات مهم مکالمه را آسان تر می کند.

ادغام با ChatGPT

ادغام داده‌های تماس رونویسی شده و حاشیه‌نویسی شده با ChatGPT برای تجزیه و تحلیل احساسات نیاز به تنظیمات بیشتری دارد.

یکی از گزینه ها تعامل با ChatGPT از طریق برنامه نویسی است رابط برنامه نویسی خودکار (API) مانند API OpenAI. این به معنای نوشتن کد برای ارسال داده های رونویسی به API است تا بتواند تجزیه و تحلیل را انجام دهد. این رویکرد برنامه‌ای انعطاف‌پذیری بیشتری برای سفارشی‌سازی یکپارچه‌سازی و عملکرد بالقوه سریع‌تر ارائه می‌دهد. با این حال، به برخی از مهارت های کدنویسی نیاز دارد.

گزینه دیگر استفاده از یک پلتفرم یا سرویس از پیش یکپارچه است که قبلاً مدل های زبان ChatGPT را در نرم افزار خود قرار داده است. این پلتفرم ها جزئیات فنی پیچیده ادغام با ChatGPT را در پشت صحنه پنهان می کنند و به شما امکان می دهند از طریق یک رابط کاربری ساده و کاربرپسند به قابلیت های آن دسترسی داشته باشید.

این پلتفرم‌ها نسبت به روش API انعطاف‌پذیری کمتری دارند، اما می‌توانند استفاده از درک زبان قوی ChatGPT را بدون کدنویسی پیچیده برای تیم‌های غیر فنی بسیار آسان‌تر کنند.

هر مسیری را که انتخاب کنید، باید یک اشتراک یا طرح خدمات خریداری کنید. بسیاری از فروشندگان آزمایش‌های رایگان یا ردیف‌های قیمت‌گذاری اولیه را ارائه می‌کنند تا به شما کمک کنند قابلیت‌های هوش مصنوعی خود را ارزیابی کنید و تعیین کنید که آیا حجم تماس و نیازهای تجزیه و تحلیل شما را برآورده می‌کند یا خیر.

آموزش و اصلاح ChatGPT

در حالی که مدل زبان پایه ChatGPT فوق‌العاده قدرتمند است، شما باید برخی از آموزش‌های سفارشی یا تنظیم دقیق را انجام دهید تا نتایج بهینه را برای موارد استفاده خاص خود به دست آورید. با تنظیم دقیق مدل روی رونوشت های مرکز تماس خود، می توانید زبان خاص صنعت، نام محصول و عبارات رایج را به آن آموزش دهید. این تخصص به ChatGPT کمک می کند تا زمینه و تفاوت های ظریف مکالمات شما را به درستی درک کند.

همچنین تمرین خوبی است که نتایج تحلیل احساسات اولیه خود را تجزیه و تحلیل کنید و سپس از آن بازخورد برای بهبود دقت استفاده کنید. اگر متوجه شدید که مدل با الگوها یا موضوعات زبانی خاصی دست و پنجه نرم می کند، داده های آموزشی اضافی متمرکز بر آن حوزه ها می تواند به تقویت قابلیت های آن کمک کند.

بینش ها را تحلیل و اجرا کنید

با آماده‌سازی داده‌های خود و راه‌اندازی یکپارچه‌سازی، آماده استفاده از ChatGPT برای تجزیه و تحلیل احساسات در مقیاس بزرگ در رونوشت‌های تماس خود هستید. مدل را روی مجموعه داده کامل خود از مکالمات رونویسی شده و حاشیه نویسی شده اجرا کنید تا بینش هایی را در مورد روندهای احساسات مشتری استخراج کنید.

همانطور که نتایج تجزیه و تحلیل را مرور می کنید، به دنبال مسائل رایج یا نقاط دردناکی باشید که بر احساسات تأثیر منفی می گذارد. شناسایی انواع تعاملات و رفتارهای عاملی که منجر به احساسات مثبت مشتری می شود به همان اندازه مهم است.

بهترین شیوه های تصمیم گیری مبتنی بر داده را دنبال کنید. بینش‌هایی که کشف می‌کنید باید اقدامات و استراتژی‌های مشخص را نشان دهند. این می تواند به معنای به روز رسانی مواد آموزشی برای نمایندگان، اصلاح اسکریپت ها و رویه های تماس، یا حتی هدایت محصول بر اساس ناامیدی های مکرر مشتری باشد. تجزیه و تحلیل منظم احساسات مشتری پس از ایجاد بهبود می تواند به تأیید اینکه آیا این تغییرات تأثیر مثبت مورد نظر را داشته اند یا خیر کمک کند.