Согласно исследованию State of AI Report, в крупных компаниях 28% специалистов по клиентскому сервису в крупных компаниях используют ИИ для анализа обратной связи, что делает этот сценарий вторым по популярности после автоматической маршрутизации запросов.
Ключевые преимущества ИИ-анализа включают скорость обработки данных и масштабируемость. Например, компания Tradervue внедрила NLP-инструмент, который анализирует тысячи отзывов за минуты, автоматически категоризируя их и выделяя основные болевые точки. Однако у технологии есть и ограничения — чрезмерное увлечение автоматизацией может сократить живое общение с клиентами, как отмечает представитель компании Merchynt.
Один из наиболее эффективных способов применения ИИ — сентимент-анализ. Kenko Tea использовала эту технологию для выявления проблем с упаковкой продукта, что позволило оперативно внести изменения и повысить удовлетворенность клиентов на 10%. Другой полезный сценарий — прогнозирование трендов. Тот же бренд обнаружил растущий спрос на рецепты с матчей и создал соответствующий раздел на сайте.
Крупные компании успешно применяют ИИ для автоматической категоризации обращений. К примерк Sheer Velocity сократила время обработки тысяч тикетов с помощью NLP-технологий, а Toggl использует прогнозную аналитику для предупреждения потенциальных проблем до их возникновения.
Однако важно учитывать ограничения ИИ. Алгоритмы могут неверно интерпретировать сарказм или скрытую критику, а качество анализа сильно зависит от структурированности данных. Эксперты рекомендуют комбинировать ИИ с человеческой экспертизой, как это делает ICUC.Social, где аналитики проверяют и дополняют выводы искусственного интеллекта.
Для крупных компаний с большим объемом обратной связи внедрение ИИ оправдано и экономически эффективно. Однако малому бизнесу с ограниченным количеством клиентов такие решения могут не принести ощутимой пользы. Главное правило — использовать ИИ как инструмент для обработки данных, оставляя финальные решения за людьми.
