什么是会话分析？

Gartner 预测，到 2026 年，客服中心内的会话式 AI 部署将减少 800 亿美元的座席人员的人工成本。¹ 随着越来越多的客户与组织通过此类应用程序进行互动，该领域已成为客户关系管理 (CRM) 的重要组成部分。

这类分析侧重于了解对话的内容、语境、意图、情绪和其他相关方面。目标是获得可行的洞察分析，以改善客户体验、提高服务质量，并帮助管理者做出更明智的业务决策。

会话分析的主要组成部分包括：

• 自然语言处理 (NLP)：NLP 是人工智能 (AI) 的一个分支，可帮助计算机理解和解读人类语言。会话分析主要依靠 NLP 技术从文本或语音输入中提取意义和上下文。
  

• 情感分析：这包括确定客户情绪或人类语言中蕴含的语气。这有助于企业衡量客户满意度，发现潜在问题或疑虑。
  

• 意图识别：意图识别是指了解客户询问或请求背后的目的或目标。它使企业能够提供相关的响应，并提高对话互动的有效性。
  

• 客户旅程分析：会话分析可用于分析多个接触点的客户互动，并深入了解他们与企业的合作历程。
  

• 性能监控：企业可以使用会话分析软件来跟踪其对话界面的性能，例如配备聊天机器人的自助服务仪表板。这包括衡量响应时间、解决率等关键绩效指标 (KPI) 以及确定需要改进的领域。
  

• 主题提取：会话分析可以识别对话的主要话题或主题。这有助于企业关注最相关的问题，并识别客户咨询的趋势或模式。
  

• 个性化和建议：通过分析对话，企业可以根据客户行为和偏好提供个性化的响应和推荐。

会话分析使企业能够更好地了解客户需求、优化互动，并根据数据做出决策，从而改善客户体验和运营效率。其工作原理如下。

该过程从收集对话数据开始。这可能涉及多个数据源，包括聊天记录、通话录音、电子邮件互动、社交媒体消息和语音助手互动。收集到客户数据后（语音数据需要转录），就会对其进行预处理，以清理和规范文本，去除噪音和不相关信息。该步骤包括标记化（将文本拆分为单词或短语）、小写和删除停用词（（“and”、“the”等常见词）等任务。

然后，应用 NLP 技术来理解对话的内容和含义。NLP 算法对预处理文本进行分析，以识别实体、情感、意图、上下文和其他语言特征。

一旦 NLP 和机器学习算法处理了数据，分析平台就会生成洞察分析和指标。企业可以深入了解客户的喜好、情绪、常见问题和趋势。这些信息通过可视化工具进行报告，以清晰直观的方式展示客户洞察分析，帮助用户解读信息并采取行动。当收集到新的数据时，该系统可以更新其模型，从而随着时间的推移提供更准确、更个性化的响应。

会话分析可应用于许多行业。其中部分主要用例包括：

会话分析可用于分析客户与聊天机器人、虚拟助理或呼叫中心座席人员的互动。它可帮助企业识别常见的客户问题、监控座席人员的表现并缩短响应时间，从而提供更好的客户服务。

通过分析来自不同对话渠道（如呼叫联络中心的电话或聊天机器人互动）的客户反馈，企业可以深入了解客户的喜好、痛点以及对产品或服务的总体看法。

会话分析有助于了解客户在销售互动过程中的询问。它可以帮助企业识别潜在的追加销售或交叉销售机会，并根据客户的反应优化营销信息。

分析客户对话有助于根据个人喜好和行为打造个性化体验。它还有助于绘制客户历程图，提高参与度和保留率。

在金融机构中，会话分析可帮助检测客户互动过程中的可疑活动或欺诈行为，从而加强安全措施。

会话分析工具可用于监控客户互动过程中对法规和内部政策的遵守情况，以确保遵守行业标准。

会话分析虽然功能强大、前景广阔，但也面临着一些挑战，要想成功实施和有效使用，就必须应对这些挑战。会话分析面临的一些主要挑战包括：

• 自然语言的模糊性和可变性：自然语言本身就含糊不清，而且个体差异很大。对话可能涉及俚语、口语或非标准语法，这使得 NLP 算法更难准确解释意图和情感。
  

• 语境敏感性：了解语境对于在对话中做出有意义的回应至关重要。然而，在整个对话过程中捕捉和维护语境可能会很复杂，尤其是在多轮交互中。
  

• 数据质量和噪音：对话数据可能存在噪音，包含错误、拼写错误或不完整信息。低质量的数据会影响 NLP 模型的准确性，并导致误导性的洞察分析。
  
  
• 训练数据偏差：NLP 模型根据历史数据进行训练，其中可能包含过去互动中存在的偏差。带有偏差的训练数据可能会导致带有偏差的反应，从而可能造成伤害或强化刻板印象。
  
  

• 可扩展性和性能：处理大量实时对话需要可扩展的高性能基础架构。NLP 算法的处理速度可能是保持对话界面响应速度的一个挑战。
  

• 多语言支持：在语音分析中支持多种语言会带来额外的复杂性，因为不同的语言具有独特的语言特点和句法结构。
  

• 隐私和数据保护：会话分析涉及分析敏感的客户互动。确保数据隐私和遵守数据保护法规至关重要，但要在提供个性化响应和保护客户信息之间取得平衡，可能具有挑战性。
  

• 持续学习和适应：会话式分析系统需要根据新数据和不断变化的用户行为不断进行调整和改进。确保将新数据和更新无缝整合到模型中是一项持续的挑战。
  

• 用户信任度和接受度：与聊天机器人应用程序互动的客户可能会担心隐私、数据安全或回复的准确性。建立用户的信任和接受度是会话式 AI 计划取得成功的至关重要。

要应对这些挑战，就必须不断开展研究，推进 NLP 和 AI 技术的发展，并在数据收集、模型训练和系统设计方面采用深思熟虑的方法。克服这些障碍将使组织实现会话分析解决方案的诸多优势。