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中關(guān)村科金得助智能-小得
產(chǎn)品功能
2024-01-23 19:15:06
作者：科技藍(lán)
閱讀量：595
文章目錄
隨著客戶行為和需求加速改變，企業(yè)與客戶在數(shù)字渠道溝通并交易的比重大幅提升。企業(yè)通過在線客服、社交媒體、短信、語音助手等數(shù)字化渠道與客戶建立聯(lián)系的方式，不僅拓寬了溝通途徑，更顯著提高了服務(wù)效率和質(zhì)量。
與此同時(shí)，數(shù)字化渠道沉淀了大量交互、對(duì)話數(shù)據(jù)，其中蘊(yùn)含著豐富的消費(fèi)者信息和需求，如何挖掘和利用此類對(duì)話數(shù)據(jù)價(jià)值，反哺營銷及客戶服務(wù)，是企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程中的重要課題。
企業(yè)對(duì)話數(shù)據(jù)具有重要價(jià)值
全面了解對(duì)話情況，優(yōu)化管理策略
分析員工與消費(fèi)者之間的對(duì)話數(shù)據(jù)，不僅可以反映出員工的服務(wù)質(zhì)量和工作效率，還可以暴露出服務(wù)過程中存在的潛在問題和所面臨的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。通過深入分析，管理者可以在問題擴(kuò)大之前及時(shí)介入，優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量、提高客戶滿意度。
沉淀優(yōu)秀經(jīng)驗(yàn)與方法論，輔助員工快速成長
通過詳細(xì)分析對(duì)話數(shù)據(jù)，管理者可以了解到哪些溝通話術(shù)更受歡迎，哪些溝通流程可以更加合理。沉淀此類經(jīng)驗(yàn)不僅可以用于提高員工業(yè)務(wù)能力，還可以為優(yōu)化工作流程、改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量提供借鑒參考。
挖掘客戶需求，精準(zhǔn)制定商業(yè)策略
通過對(duì)話數(shù)據(jù)，企業(yè)可以了解到最新的客戶狀態(tài)、客戶的消費(fèi)意愿度、消費(fèi)偏好以及服務(wù)滿意度等重要信息，從而幫助企業(yè)制定更加精準(zhǔn)的商業(yè)策略。
傳統(tǒng)對(duì)話分析方式瓶頸需突破
對(duì)話數(shù)據(jù)需要企業(yè)重視及投入，但傳統(tǒng)對(duì)話分析方式存在的瓶頸限制了數(shù)據(jù)價(jià)值的充分釋放。
預(yù)設(shè)標(biāo)簽的局限性：存在片面性和不準(zhǔn)確性
由于對(duì)話數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性，任何一組預(yù)設(shè)標(biāo)簽都無法完全覆蓋所有的會(huì)話內(nèi)容。分析師在標(biāo)簽分配過程中也可能會(huì)受到個(gè)人偏見和主觀判斷的影響，從而導(dǎo)致標(biāo)簽的不準(zhǔn)確性和不一致性。
NLP技術(shù)的局限性：無法深入理解會(huì)話含義
在真實(shí)的對(duì)話場景中，人們往往使用隱喻、比喻等修辭手法來表達(dá)自己的意圖和需求，即使有NLP技術(shù)的加持，文本分析暫時(shí)亦無法準(zhǔn)確把握對(duì)話的深層含義。
對(duì)話洞察的復(fù)雜性：傳統(tǒng)方法難以綜合理解
會(huì)話洞察面臨的更大挑戰(zhàn)在于，需要綜合理解不同用戶在不同背景下發(fā)表的不同觀點(diǎn)，進(jìn)而得出結(jié)論。傳統(tǒng)方法通常是基于預(yù)設(shè)的標(biāo)簽和規(guī)則對(duì)會(huì)話內(nèi)容進(jìn)行分類和分析，這種方法在處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)可能有效，但在處理復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，無法準(zhǔn)確理解對(duì)話內(nèi)容的真實(shí)含義從而給出定性分析。
大模型會(huì)話洞察平臺(tái)，破局傳統(tǒng)對(duì)話分析局限性
大模型具有強(qiáng)大記憶力和深入理解力，為突破傳統(tǒng)對(duì)話分析的局限性提供了可能性。通過大量的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，大模型不僅具備龐大的知識(shí)庫，更掌握著豐富的語言模式和語義規(guī)則，能夠精準(zhǔn)地理解每一段對(duì)話的含義，為每一通對(duì)話進(jìn)行全面、準(zhǔn)確的標(biāo)注。這樣的標(biāo)注能力是人類分析師難以比擬的。此外，大模型消除了主觀判斷和偏見的影響，讓分析結(jié)果更加客觀和準(zhǔn)確。
更重要的是，大模型具備令人驚嘆的上下文理解能力，不僅可以理解單個(gè)對(duì)話的表面語義，更能根據(jù)對(duì)話的上下文環(huán)境，自動(dòng)推斷出真實(shí)含義。這使得大模型可以更好地理解復(fù)雜的會(huì)話數(shù)據(jù)，對(duì)會(huì)話的深層含義和意圖進(jìn)行精準(zhǔn)解讀。無論是客戶服務(wù)過程中常規(guī)的問題解答，還是營銷場景下的銷售推進(jìn)，大模型都能高效理解和處理。
可以說，大模型為深入挖掘會(huì)話數(shù)據(jù)價(jià)值提供了有力的技術(shù)支撐。通過綜合不同對(duì)話中的信息，大模型能夠精準(zhǔn)地捕捉到業(yè)務(wù)過程中的關(guān)鍵細(xì)節(jié)，準(zhǔn)確挖掘出有效的話術(shù)，此外還能收集產(chǎn)品賣點(diǎn)、評(píng)估員工能力、分析客戶狀態(tài)等。這些曾經(jīng)難以實(shí)現(xiàn)的任務(wù)，在大模型的幫助下變得輕松易解。
利用大模型完成會(huì)話數(shù)據(jù)打標(biāo)
中關(guān)村科金得助基于大模型升級(jí)后的會(huì)話洞察平臺(tái)，無需借助經(jīng)驗(yàn)豐富的分析師花費(fèi)數(shù)周時(shí)間建立會(huì)話分析體系、上傳會(huì)話數(shù)據(jù)，平臺(tái)可自動(dòng)抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)交由大模型進(jìn)行業(yè)務(wù)場景學(xué)習(xí)。完成學(xué)習(xí)后，會(huì)話洞察平臺(tái)將自動(dòng)構(gòu)建會(huì)話標(biāo)簽體系，以及每個(gè)標(biāo)簽的定義。
當(dāng)有新數(shù)據(jù)傳入時(shí)，會(huì)話洞察平臺(tái)也能自動(dòng)分析是否生成新的標(biāo)簽，并將新標(biāo)簽推薦給分析師，確保所有的數(shù)據(jù)都能全面、精準(zhǔn)覆蓋。
如果推薦的標(biāo)簽仍有遺漏，分析師只需提示大模型需要?jiǎng)?chuàng)建的標(biāo)簽名稱，會(huì)話洞察平臺(tái)即可自動(dòng)生成該標(biāo)簽特征，包括標(biāo)簽的描述、標(biāo)簽需要符合的前序事件和包含事件、會(huì)話意圖、情緒特征等。無需配置正則或訓(xùn)練NLP模型，便可快速建立對(duì)話分析標(biāo)簽。
根據(jù)測(cè)試，中關(guān)村科金得助會(huì)話洞察平臺(tái)在營銷、客戶服務(wù)、員工陪練、反詐宣防等不同行業(yè)、不同場景下，對(duì)話數(shù)據(jù)打標(biāo)準(zhǔn)確率、召回率均能達(dá)到90%以上。目前，中關(guān)村科金已逐步提供并打通質(zhì)檢、CEM、智能工單等產(chǎn)品基于大模型的數(shù)據(jù)打標(biāo)能力。
利用大模型進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值
除了上述功能外，基于大模型的會(huì)話洞察平臺(tái)還能進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。利用大模型提供的豐富且實(shí)時(shí)信息，根據(jù)不同場景的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行更深入的洞察分析。
例如在營銷場景下，銷售主管可以根據(jù)對(duì)過往營銷通話的分析，篩選出意向度更高的客戶并制定更佳的銷售策略。同時(shí)利用對(duì)通話內(nèi)容的實(shí)時(shí)打標(biāo)與客戶狀態(tài)的實(shí)時(shí)計(jì)算，匹配更精準(zhǔn)的推薦話術(shù)和溝通建議。在通話結(jié)束后，還可通過對(duì)銷售進(jìn)程的判斷與客戶消費(fèi)意愿的分析，為開展下一步行動(dòng)提供數(shù)據(jù)支持。
在陪練場景中，中關(guān)村科金得助會(huì)話洞察平臺(tái)同樣能發(fā)揮巨大作用。通過對(duì)過往通話記錄的分析，提煉常見的對(duì)話場景以及每個(gè)對(duì)話場景中包含的流程話題等細(xì)節(jié)；從員工和客戶角度分別分析過往通話內(nèi)容中員工工作的短板、未接觸到的業(yè)務(wù)場景，以及不同客戶的性格特點(diǎn)、語言風(fēng)格等，將這些特征數(shù)據(jù)提供給陪練系統(tǒng)，從而生成更有針對(duì)性、更加真實(shí)的陪練任務(wù)。
隨著大模型在各領(lǐng)域應(yīng)用的日益成熟，中關(guān)村科金期望在實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同工作之外，會(huì)話洞察平臺(tái)能夠獨(dú)立完成諸如智能質(zhì)檢、智能客服、智能外呼、智能陪練等使用場景中更為復(fù)雜的任務(wù)，使當(dāng)前的智能化應(yīng)用從基于固定策略的感知智能化，升級(jí)為“一客一策”的認(rèn)知智能化，為客戶提供更為優(yōu)質(zhì)的體驗(yàn)，并幫助企業(yè)降低成本、 提高效率。
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