当你经营一家本地企业时，很容易当场收集反馈。但是当你有成千上万甚至数百万的客户分散在世界各地时，你会怎么做呢？倾听客户的声音仍然很重要，尤其是当您的业务遍布几个大洲时。

然而，你需要合适的工具。仅仅希望有优秀的客户支持来实现这个目标是不够的。当比例是一个问题时，尽可能自动化才是正确答案。

在AI和机器学习之前，反馈的自动分析更注重量化指标，比如星级或产品评论。通过搜索特定关键词或自行查看人们在论坛或投诉邮件中对产品的评论。

自然语言处理(NLP)的进步为倾听客户所说的话提供了一个新世界。我们正在走向一家公司，与公司的客户体验竞争。在这个新领域，客户需要全天候的帮助和自助工具的可用性，等待时间和摩擦越少越好。如果公司能够预见和预防未来的问题，将成为客户服务的下一步。

AI能为客户反馈分析做些什么？

人工智能在模式检测和分类方面效果最好。这对客户支持来说是个好消息。如果您可以识别问题并将其组合起来，就可以提供适当的解决方案类。

在客户反馈问题中使用AI的优势在于，这种方法可以帮助你理解用人类语言表达的客户反馈。这比简单的星级评定更有启发性，因为它可以提供对问题本质的洞察。

分析文本

在NLP之前，改善服务的唯一方法是记录客户和呼叫代理之间的交互并重放以找到问题的根源，或者扫描大量投诉电子邮件。现在有一种更好更快的基于文本分析的方法。

以这种方式查看客户反馈的结果包括了解投诉的主题、问题的规模以及客户的主导情绪。TAI软件通过查看某些单词的频率并对它们进行分组来实现这一点。

理解文本最简单的方法就是看关键词出现的频率和强度。功能分析可以用来识别单词之间的关系，因为成对或成组的单词通常比简单的单词更具表现力。这类似于longtail关键字，可以帮助我们更多地了解问题是什么。如果同一个词组出现在更多带有相关强度指标的评论中，则说明了一个值得研究的情况。

当客户对某个话题有强烈(负面)意见时，他们通常会花时间提供反馈。情感分析提供了一种衡量顾客对品牌热情的方法。这种方法唯一的问题可能是使用了人工智能系统无法准确检测到的反语。

分类问题

因为AI适合模式检测，所以它有很强的能力创建问题组并自动标记它们。然后，基于标签，软件可以对个人投诉进行分类，并将其放入相应的类别。情感分析显示，用户认为问题很重要。这可以为故障单分配优先级。应该谨慎使用，因为大多数客户在遇到困难时往往会非常有偏见，夸大他们的问题。

将客户票据自动分类到预定义的类别中也是一个选项，它允许票据被自动解析或传递给人工代理。好消息是分类算法也可以用于同义词。

识别异常。

AI系统可以将定性和定量分析结合起来。通过查看每组问题的频率，并将其与其他参数(如天数或周数)进行比较，它可以在特定问题呈趋势时触发警报。

这种异常可能表明特定的产品或功能比其他产品或功能引起更多的麻烦，因此需要特别注意。因为AI是动态运行的，可以采用新的输入，可以识别系统设计者没有首先考虑的异常情况。

AI用例反馈客户反馈。

通过实时查看反馈，社交倾听可以帮助公司及时了解客户的问题。

使用这个系统的一个很好的例子是游戏社区的反馈分析。一些网络游戏平台聚集了数百万用户，他们不断传达自己对产品的看法。他们使用特殊的论坛，甚至聊天集成到游戏中。在这里，AI可以帮助自动收集反馈。还可以训练NLP模型理解特定游戏的俚语，从而像玩家一样沉浸在社区中。这是一个很好的工具，用于评估新版本的实现，并保持其无错误和最新。

另一个应用是分析从聊天机器人检索的信息。机器学习算法可以自动对问题进行分类，并智能地将呼叫路由到自动系统或人工呼叫代理。此外，通过查看以前交互的成功通信模式，聊天机器人甚至可以通过在现场建议最佳响应来帮助新代理。这个功能也可以用在电子邮件营销自动化软件中，这有助于创建更个性化的消息和改善客户沟通。

自动社交倾听正在兴起。

虽然听起来像老大哥的新闻，但社交倾听已经成为现实。随着NLP和机器学习系统的不断完善，这将成为客户服务的常态。人工智能将影响企业管理的几乎所有方面，在竞争中发挥真正的作用。

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