Papo (https://papo.global/) बातचीत के संदेशों का वास्तविक समय में विश्लेषण करने और ग्राहक की भावना को सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ के रूप में वर्गीकृत करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करता है। यह विश्लेषण ग्राहक सेवा और बिक्री टीमों को असंतुष्ट ग्राहकों, व्यावसायिक अवसरों की सक्रिय रूप से पहचान करने और Synapse के Radar de Clientes जैसे टूल और ऑटोमेशन नियमों के माध्यम से सबसे महत्वपूर्ण इंटरैक्शन को प्राथमिकता देने में सक्षम बनाता है।
ग्राहक के संदेश के पीछे की भावना को समझना गुणवत्तापूर्ण सेवा प्रदान करने के लिए महत्वपूर्ण है। "मदद" के लिए एक अनुरोध का स्वर तटस्थ हो सकता है, जबकि "मुझे अभी मदद चाहिए, कुछ भी काम नहीं कर रहा है" स्पष्ट रूप से नकारात्मक भावना व्यक्त करता है। Papo का AI इन बारीकियों को समझने के लिए प्रशिक्षित है, जो बातचीत के स्वर को आपके संचालन के लिए एक कार्रवाई योग्य डेटा में बदल देता है।
| भावना | इसका क्या मतलब है | रणनीतिक उपयोग का उदाहरण |
|---|---|---|
| सकारात्मक | ग्राहक संतुष्ट है, उत्पाद की प्रशंसा कर रहा है, किसी समाधान से सहमत है या उत्साह दिखा रहा है। | ब्रांड प्रमोटरों की पहचान करना, प्रशंसापत्र का अनुरोध करना, या अपग्रेड (अपसेल) ऑफ़र के लिए निर्देशित करना। |
| नकारात्मक | ग्राहक निराश है, किसी समस्या की शिकायत कर रहा है, प्रतिस्पर्धियों का उल्लेख कर रहा है या निराशा व्यक्त कर रहा है। | सेवा को प्राथमिकता देना, "तत्काल" लेबल लगाना, एक पर्यवेक्षक को सूचित करना या ग्राहक हानि (churn) से बचने के लिए एक प्रवाह को ट्रिगर करना। |
| तटस्थ | ग्राहक एक वस्तुनिष्ठ प्रश्न पूछ रहा है, जानकारी का अनुरोध कर रहा है, डेटा की पुष्टि कर रहा है या पूरी तरह से लेन-देन संबंधी बातचीत में है। | मानक सेवा प्रवाह का पालन करना, जानकारी एकत्र करना या त्वरित उत्तर या सहायता केंद्र के लेख के लिए निर्देशित करना। |
Papo का AI भावना का विश्लेषण कैसे करता है
Papo का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस केवल अलग-अलग कीवर्ड पर आधारित नहीं है। सिस्टम को लाखों बातचीत के उदाहरणों के साथ प्रशिक्षित किया गया है ताकि संदर्भ, इरादे और भाषाई पैटर्न को समझा जा सके जो ग्राहक की भावनात्मक स्थिति को दर्शाते हैं।
विश्लेषण कई कारकों पर विचार करता है:
- शब्दों का चुनाव: "अविश्वसनीय", "उत्तम" और "उत्कृष्ट" जैसे मजबूत विशेषणों की उपस्थिति सकारात्मकता का संकेत देती है, जबकि "समस्या", "निराश", "त्रुटि" और "काम नहीं कर रहा" जैसे शब्द नकारात्मक भावना का संकेत देते हैं।
- वाक्य का संदर्भ: AI पूरे वाक्य का मूल्यांकन करता है। "मुझे कोई समस्या नहीं हुई" एक सकारात्मक वाक्य है, भले ही इसमें "समस्या" शब्द शामिल हो।
- तीव्रता: बड़े अक्षरों का उपयोग, शब्दों की पुनरावृत्ति ("कभी नहीं, फिर कभी नहीं") और अत्यधिक विराम चिह्न (!!!, ???) व्यक्त की गई भावना के तीव्रक के रूप में व्याख्या किए जाते हैं।
यह विश्लेषण सीधे Synapse जैसे इंटेलिजेंस मॉड्यूल को फीड करता है। इसमें, Radar de Clientes किसी संपर्क की "महत्वपूर्णता" की गणना करने के लिए भावना को मुख्य कारकों में से एक के रूप में उपयोग करता है। लगातार नकारात्मक भावना वाली बातचीत की महत्वपूर्णता अधिक होगी, जो टीम को संकेत देगी कि उस ग्राहक को ग्राहक हानि (churn) से बचने के लिए तत्काल ध्यान देने की आवश्यकता है।
ऑटोमेशन में भावना विश्लेषण का उपयोग कैसे करें
भावना विश्लेषण की वास्तविक शक्ति इसका उपयोग कार्यों को स्वचालित करने और प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने में है। Papo में, यह मुख्य रूप से ऑटोमेशन नियमों के माध्यम से किया जाता है। आप ऐसे नियम कॉन्फ़िगर कर सकते हैं जो किसी संदेश में पता लगाई गई भावना के आधार पर ट्रिगर होते हैं।
भावना के आधार पर ऑटोमेशन के व्यावहारिक उदाहरण:
-
असंतुष्ट ग्राहकों को प्राथमिकता देना:
- ट्रिगर: जब कोई संदेश प्राप्त होता है।
- शर्त: यदि संदेश की भावना
नकारात्मकहै। - कार्यवाही: "जोखिम में ग्राहक" लेबल जोड़ें और बातचीत को एक वरिष्ठ एजेंट या प्रतिधारण टीम को असाइन करें।
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प्रतिक्रिया के अवसरों की पहचान:
- ट्रिगर: जब कोई बातचीत हल हो जाती है।
- शर्त: यदि ग्राहक के अंतिम संदेश की भावना
सकारात्मकथी। - कार्यवाही: ग्राहक से समीक्षा या प्रशंसापत्र छोड़ने के लिए कहने वाला एक स्वचालित संदेश 24 घंटे बाद भेजने का शेड्यूल करें।
-
छँटाई और संगठन:
- ट्रिगर: जब कोई नई बातचीत बनाई जाती है।
- शर्त: यदि पहले संदेश की भावना
नकारात्मकहै। - कार्यवाही: बातचीत को
लंबितऔर उच्च प्राथमिकता के रूप में चिह्नित करें ताकि यह कतार में सबसे पहले संभाली जाए।
भावना के आधार पर लेबल के अनुप्रयोग को स्वचालित करके, आप अपनी रिपोर्टों को भी समृद्ध करते हैं। लेबल रिपोर्ट अब न केवल सबसे सामान्य विषयों को दिखाती है, बल्कि संतुष्ट और असंतुष्ट ग्राहकों का अनुपात भी दिखाती है, जो आपकी सेवा के स्वास्थ्य का स्पष्ट दृष्टिकोण प्रदान करती है।
चरण-दर-चरण: भावना-आधारित ऑटोमेशन बनाना
आगे, असंतुष्ट ग्राहक के साथ सेवा को स्वचालित रूप से बढ़ाने के लिए एक नियम बनाने का एक उदाहरण दिया गया है।
| चरण | कार्यवाही | कॉन्फ़िगरेशन विवरण |
|---|---|---|
| 1. ऑटोमेशन तक पहुंचें | Papo डैशबोर्ड में, ऑटोमेशन मॉड्यूल पर नेविगेट करें और एक नया नियम बनाने का विकल्प चुनें। | नियम को एक स्पष्ट नाम दें, जैसे "नकारात्मक सेवा बढ़ाएँ"। |
| 2. ट्रिगर परिभाषित करें | उस घटना का चयन करें जो नियम की जाँच शुरू करेगी। | "संदेश बनाया गया" ट्रिगर का चयन करें और इसे केवल ग्राहक संदेशों द्वारा ट्रिगर होने के लिए कॉन्फ़िगर करें। |
| 3. शर्त जोड़ें | मुख्य शर्त निर्दिष्ट करें जिसे नियम को निष्पादित करने के लिए पूरा किया जाना चाहिए। | शर्त जोड़ें: संदेश की भावना > है > नकारात्मक। |
| 4. (वैकल्पिक) नियम को परिष्कृत करें | नियम को अधिक विशिष्ट बनाने के लिए अन्य शर्तें जोड़ें। | आप एक शर्त जोड़ सकते हैं जैसे इनबॉक्स > है > तकनीकी सहायता ताकि नियम केवल इस चैनल पर लागू हो। |
| 5. कार्यवाहियां परिभाषित करें | निर्धारित करें कि जब शर्तें सत्य हों तो प्लेटफ़ॉर्म को क्या करना चाहिए। | "लेबल जोड़ें" कार्यवाही जोड़ें और "तत्काल - असंतुष्ट" टैग का चयन करें। फिर, "टीम को असाइन करें" कार्यवाही जोड़ें और "समर्थन स्तर 2" टीम चुनें। |
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या AI का भावना विश्लेषण 100% सटीक है?
भावना विश्लेषण मशीन लर्निंग मॉडल पर आधारित है और इसमें उच्च सटीकता है, लेकिन यह अचूक नहीं है। व्यंग्य, विडंबना और जटिल सांस्कृतिक संदर्भों को कभी-कभी गलत समझा जा सकता है। इसे एक शक्तिशाली सहायता और छँटाई उपकरण के रूप में उपयोग किया जाना चाहिए, लेकिन संवेदनशील मामलों के लिए मानवीय निर्णय अभी भी मूल्यवान है।
भावना विश्लेषण किन भाषाओं में काम करता है?
Papo प्लेटफ़ॉर्म कई भाषाओं का समर्थन करने के लिए विकसित किया गया है। भावना विश्लेषण द्वारा कवर की गई भाषाओं की पूरी और अद्यतन सूची प्राप्त करने के लिए, आधिकारिक दस्तावेज़ या Papo वेबसाइट पर सुविधाओं का पृष्ठ देखें।
भावना विश्लेषण और AI द्वारा लेबलिंग में क्या अंतर है?
ये दो पूरक कार्यक्षमताएं हैं। भावना विश्लेषण संदेश की भावना या स्वर (सकारात्मक, नकारात्मक, तटस्थ) की पहचान करता है। AI द्वारा लेबलिंग बातचीत के विषय या विषय (उदाहरण: "बिलिंग प्रश्न", "पहुंच समस्या") की पहचान करता है। साथ में, वे एक पूर्ण संदर्भ प्रदान करते हैं: नकारात्मक भावना और पहुंच समस्या लेबल वाली बातचीत एक स्पष्ट प्राथमिकता है।
भावना विश्लेषण ग्राहक हानि (churn) को रोकने में कैसे मदद करता है?
वास्तविक समय में निराशा और असंतोष का पता लगाकर, भावना विश्लेषण सक्रिय कार्रवाई की अनुमति देता है। ग्राहक के औपचारिक शिकायत करने या आपकी सेवा का उपयोग बंद करने की प्रतीक्षा करने के बजाय, ऑटोमेशन सेवा को एक विशेषज्ञ तक बढ़ा सकते हैं या तुरंत एक प्रबंधक को सूचित कर सकते हैं, जिससे स्थिति को पलटने और ग्राहक को बनाए रखने की संभावना बढ़ जाती है।
क्या मैं ग्राहकों की भावना के आधार पर रिपोर्ट बना सकता हूँ?
हाँ। पता लगाई गई भावना के आधार पर "संतुष्ट" या "असंतुष्ट" जैसे लेबल लागू करने के लिए ऑटोमेशन नियमों का उपयोग करके, आप समय के साथ, चैनल द्वारा या टीम द्वारा ग्राहक संतुष्टि के वितरण और रुझानों को देखने के लिए लेबल रिपोर्ट का उपयोग कर सकते हैं।
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