Как машинное обучение помогает развиваться бизнесу

Машинное обучение набирает популярность, и сегодня даже небольшой бизнес может позволить себе чат-бота с распознаванием речи. В этой статье мы рассказываем, какие услуги на базе машинного могут быть доступны для вашей организации.

3 главных направления

1. Машинное обучение для распознавания текстов

NLP (обработка естественного языка) и машинное обучение — области компьютерных наук, связанные с искусственным интеллектом. NLP заботится о распознавании естественного языка человека, с которым пытается общаться программа (например, чат-бот). Это понимание позволяет чат-боту интерпретировать ввод и производить ответ в форме человеческого языка.

Например, сейчас большинство чат-ботов воспринимают команды, полностью соответствующие тем, которые заложены в их алгоритмы. Других команд они не понимают. Использование обработки естественного языка позволяет распознавать и выдавать ответ на менее точные запросы.

Диалог 1: без искусственного интеллекта
Бот:
Для того, чтобы узнать наши цены - наберите “1”.
Узнать, как проехать, - наберите “2”.

Пользователь:
2
Бот:
Воробьево шоссе 135, станция метро Пушкинская.

Диалог 2: с искусственным интеллектом
Бот:
Какой вопрос вас интересует?
Пользователь:
Как к вам доехать?
Бот:
Воробьево шоссе 135, станция метро Пушкинская

2. Анализ поведения пользователей

Анализ поведения пользователей позволяет узнать о них больше и найти способы, которые будут мотивировать именно этого пользователя на целевое действие. Например, бот анализирует несколько параметров печатной речи пользователя: как часто он пишет, сколько времени занимает его ответ, в какой день недели и какое время он чаще использует чат.

В зависимости от этих показателей, алгоритм общения бота может меняться. Он будет выбирать наиболее приемлемый способ общения именно для этого пользования с учетом аналитических данных. Алгоритм классифицирует пользователя, соотносит его с той или иной группой. В зависимости от группы бот может адаптировать структуру собственных ответов.

3. Анализ работы операторов

В рамках чат-центра вы можете получать аналитику о качестве работы ваших операторов, чтобы улучшить клиентский сервис. Как это работает? В чат-центр подключаются все мессенджеры, по которым вы общаетесь с клиентами (ранее мы уже разъясняли, что это повышает доверие клиентов). После этого алгоритм изучает поведение операторов и клиентов и помогает выявить проблемные места. Алгоритм может ранжировать всех операторов по задаваемым критериям и присуждать им баллы.

Например, у одного из операторов уже через несколько минут пользователи покидают чат или даже блокируют его. Если это не единичные случаи, то ваша репутация может пострадать. Анализ работы операторов помогает отслеживать и корректировать действия своих сотрудников по отношению к клиентам.

Перечисленные алгоритмы могут быть общими для всех или настраиваемыми под клиента. Единый алгоритм позволяет создать качественного чат-бота, который сможет отвечать на простые вопросы пользователей. Второй вариант — это более углубленная настройка, которая учитывает специфику целевой аудитории, продукт и особенности бизнеса в целом. Несмотря на то, что индивидуальная настройка более дорогостоящая, она дает больший результат и позволяет работать именно на свою ЦА, это лучшее решение для крупных компаний, для которых нужны многовариативные диалоги со сложным деревом ответов для многотысячной базы пользователей.
Сервис Chatti позволяет использовать преимущества искусственного интеллекта для организаций любого размера.