ما المقصود بتحليلات المحادثات؟

تتوقع Gartner أنه بحلول عام 2026، ستؤدي عمليات نشر الذكاء الاصطناعي الحواري داخل مراكز الاتصال إلى تقليل تكاليف عمالة الوكلاء بمقدار 80 مليار دولار أمريكي^.1 ومع زيادة التفاعلات بين العملاء والمنظمات التي تتم عبر هذه التطبيقات، فقد أصبح هذا المجال جزءًا أساسيًا من إدارة علاقات العملاء (CRM).

يركز هذا النوع من التحليلات على فهم المحتوى والسياق والقصد والمشاعر والجوانب الأخرى ذات الصلة بالمحادثات. ويتمثل الهدف في الحصول على معارف قابلة للتنفيذ لتحسين تجارب العملاء وتعزيز جودة الخدمة ومساعدة المديرين على اتخاذ قرارات تجارية أكثر استنارة.

من بين العناصر الرئيسية لتحليلات المحادثات ما يلي:

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) يساعد أجهزة الكمبيوتر على فهم اللغة البشرية وتفسيرها. تعتمد تحليلات المحادثات بشكل كبير على تقنيات NLP لاستخراج المعنى والسياق من المدخلات النصية أو الصوتية.
   

• تحليل المشاعر: يتضمن ذلك تحديد المشاعر أو النبرة الموجودة في الكلام البشري. يساعد هذا الشركات على قياس رضا العملاء وتحديد المشكلات أو المخاوف المحتملة.
   

• التعرُّف على الهدف: يتعلق بفهم الغرض أو الهدف من وراء استفسار أو طلب العميل. يسمح هذا للشركات بتقديم ردود ذات صلة وتحسين فاعلية التفاعلات الحوارية.
   

• تحليل مسار العميل: يمكن استخدام تحليلات المحادثات لتحليل تفاعلات العملاء عبر نقاط اتصال متعددة واكتساب رؤى حول مسارهم مع الشركة.
   

• مراقبة الأداء: يمكن للشركات استخدام برمجيات تحليلات المحادثات لتتبُّع أداء واجهات المحادثة الخاصة بها، مثل لوحات معلومات الخدمة الذاتية المزوَّدة بروبوتات المحادثة. يتضمن ذلك قياس مؤشرات الأداء الرئيسية مثل أوقات الاستجابة ومعدلات الدقة وتحديد مجالات التحسين.
   

• استخراج الموضوعات: يمكن لتحليلات المحادثات تحديد الموضوعات أو المشكلات الرئيسية في المحادثات. يساعد هذا الشركات على التركيز على المشكلات الأكثر صلة وتحديد التوجهات أو الأنماط في استفسارات العملاء.
   

• التخصيص والتوصيات: من خلال تحليل المحادثات، يمكن للشركات تخصيص الردود والتوصيات بناءً على سلوك العملاء وتفضيلاتهم.

تمكّن تحليلات المحادثات الشركات من فهم احتياجات العملاء بشكل أفضل، وتحسين التفاعلات، واتخاذ قرارات قائمة على البيانات لتحسين تجارب العملاء والكفاءة التشغيلية. وإليك كيفية عملها.

تبدأ العملية بجمع بيانات المحادثات. يمكن أن يتضمن ذلك مصادر بيانات متعددة، بما في ذلك سجلات المحادثة وتسجيلات المكالمات وتفاعلات البريد الإلكتروني ورسائل وسائل التواصل الاجتماعي وتفاعلات المساعد الصوتي. بمجرد جمع بيانات العميل (يتم النسخ بالنسبة للبيانات الصوتية)، تتم معالجتها معالجة أولية لتنظيف النص وتوحيده، وإزالة التشويش والمعلومات غير ذات الصلة. تتضمن هذه الخطوة مهام مثل الترميز (تقسيم النص إلى كلمات أو عبارات)، وتحويل النص إلى أحرف صغيرة، وإزالة الكلمات المستبعدة (stop words) (الكلمات الشائعة مثل "and"، و"the"، إلخ).

بعد ذلك، تُطبق تقنيات NLP لفهم محتوى ومعنى المحادثات. تحلل خوارزميات NLP النص المعالج مسبقًا لتحديد الكيانات، المشاعر، النوايا، السياقات، وغيرها من الخصائص اللغوية.

بعد معالجة البيانات باستخدام خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي، تقوم منصات التحليلات بتوليد المعارف والمقاييس. يمكن للشركات اكتساب معارف حول تفضيلات العملاء ومشاعرهم والمشكلات الشائعة والاتجاهات. يتم عرض هذه المعلومات باستخدام أدوات التصور لتقديم معارف العملاء بطريقة واضحة وبديهية، مما يساعد المستخدمين على تفسير المعلومات والتصرف بناء عليها. مع جمع بيانات جديدة، يمكن للنظام تحديث نماذجه لتوفير استجابات أكثر دقة وتخصيصًا بمرور الوقت.

تُستخدم تحليلات المحادثات في العديد من الصناعات. تتضمن بعض حالات الاستخدام الرئيسية ما يلي:

يمكن استخدام تحليلات المحادثة لتحليل تفاعلات العملاء مع روبوتات المحادثة أو المساعدين الافتراضيين أو وكلاء مراكز الاتصال. يساعد هذا الشركات على تحديد مشكلات العملاء الشائعة ومراقبة أداء الوكلاء وتحسين أوقات الاستجابة لتقديم خدمة عملاء أفضل.

من خلال تحليل تعليقات العملاء عبر قنوات المحادثات المختلفة مثل المكالمات الهاتفية مع مركز الاتصال أو تفاعلات روبوتات المحادثة، يمكن للشركات الحصول على معارف حول تفضيلات العملاء، والمشكلات التي تواجههم، والمشاعر العامة تجاه المنتجات أو الخدمات.

يمكن أن تساعد تحليلات المحادثات على فهم استفسارات العملاء أثناء تفاعلات المبيعات. يساعد هذا الشركات على تحديد فرص البيع الإضافي أو البيع المتقاطع وتحسين الرسائل التسويقية بناءً على استجابات العملاء.

يمكن أن يساعد تحليل محادثات العملاء على إنشاء تجارب مخصصة بناءً على تفضيلات وسلوك العملاء الفرديين. كما أنه يساعد على رسم مسار العملاء لتحسين التفاعل والاحتفاظ بهم.

في المنظمات المالية، يمكن أن تساعد تحليلات المحادثات على اكتشاف الأنشطة المشبوهة أو السلوك الاحتيالي أثناء تفاعلات العملاء، مما يعزز التدابير الأمنية.

يمكن استخدام أدوات تحليلات المحادثة لمراقبة الامتثال للوائح والسياسات الداخلية أثناء تفاعلات العملاء لضمان الالتزام بمعايير الصناعة.

على الرغم من أن تحليلات المحادثة قوية وواعدة، فإنها تواجه العديد من التحديات التي يجب معالجتها لتحقيق تنفيذ ناجح واستخدام فعال. تشمل بعض التحديات الرئيسية لتحليلات المحادثات ما يلي:

• الغموض والتنوع في اللغة الطبيعية: اللغة الطبيعية غامضة بطبيعتها ويمكن أن تختلف بشكل كبير بين الأفراد. قد تتضمن المحادثات لغة عامية أو لغة غير رسمية أو قواعد نحوية غير قياسية، ما يجعل من الصعب على خوارزميات NLP تفسير النية والمشاعر بدقة.
   

• حساسية السياق: يُعَد فهم السياق أمرًا بالغ الأهمية للحصول على ردود هادفة في المحادثات. ومع ذلك، يمكن أن يكون التقاط السياق والحفاظ عليه طوال المحادثة أمرًا معقدًا، خاصةً في التفاعلات متعددة الأدوار.
   

• جودة البيانات والضوضاء: قد تحتوي بيانات المحادثات على ضوضاء وأخطاء إملائية أو معلومات غير كاملة. يمكن أن تؤثِّر البيانات ذات الجودة المنخفضة في دقة نماذج NLP وتؤدي إلى رؤى مضللة.
  
  
• تحيّز بيانات التدريب: يتم تدريب نماذج معالجة اللغات الطبيعية على البيانات التاريخية، والتي قد تحتوي على تحيّزات موجودة في تفاعلات سابقة. تؤدي بيانات التدريب المتحيزة إلى استجابات متحيزة، ما قد يتسبب في ضرر أو تعزيز الصور النمطية.
  
  

• قابلية التوسع والأداء: يتطلب التعامل مع حجم كبير من المحادثات في الوقت الحقيقي بنية تحتية قابلة للتوسع وعالية الأداء. يمكن أن تمثِّل سرعة معالجة خوارزميات NLP تحديًا في الحفاظ على واجهات المحادثات سريعة الاستجابة.
   

• الدعم متعدد اللغات: دعم لغات متعددة في تحليلات الكلام يقدِّم تعقيدات إضافية، حيث تتميز كل لغة بخصائص لغوية وهياكل نحوية فريدة.
   

• الخصوصية وحماية البيانات: تتطلب تحليلات المحادثات تحليل تفاعلات حساسة مع العملاء. يُعَد ضمان خصوصية البيانات والامتثال للوائح حماية البيانات أمرًا ضروريًا، ولكنه يمثِّل تحديًا في الموازنة بين تقديم ردود مخصصة وحماية معلومات العملاء.
   

• مواصلة التعلم والتكيف: تحتاج أنظمة تحليلات المحادثات إلى التكيف والتحسين المستمر بناءً على البيانات الجديدة وتغيُّر سلوك المستخدم. يمثِّل ضمان التكامل السلس للبيانات والتحديثات في النماذج تحديًا دائمًا.
   

• بناء ثقة المستخدم وقبوله: قد يشعر العملاء الذين يتفاعلون مع تطبيقات روبوتات المحادثة بقلق بشأن الخصوصية أو أمن البيانات أو دقة الردود. يعد بناء ثقة المستخدم وقبوله أمرًا بالغ الأهمية لنجاح مبادرات الذكاء الاصطناعي الحواري.

تتطلب مواجهة هذه التحديات إجراء بحث مستمر، والتقدم في تقنيات NLP والذكاء الاصطناعي، إلى جانب اتباع نهج مدروس لجمع البيانات والتدريب على النماذج وتصميم الأنظمة. تجاوز هذه العقبات سيمكن المنظمات من تحقيق العديد من الفوائد التي تقدمها حلول تحليلات المحادثات.