成功客户服务的关键支柱之一是了解客户的能力——根据他们的语气和情绪采取行动是不可或缺的，尤其是在与心怀不满的客户打交道时。
准确的情绪分析长期以来一直是企业提高满意度的目标，但传统工具已经开始达到极限。来自旧类型情绪分析的见解源自有偏见的客户情绪示例：评论、反馈表和社交媒体几乎没有什么帮助，因为客户带着先入为主的想法和感受来寻找这些内容。此类工具还受到基本语言理解能力的限制，无法解读字里行间的含义并细致入微地了解客户情绪。
然而，自然语言处理可以重振情感分析，开发偏见更少、更准确的数据供代理和聊天机器人使用。凭借可靠的客户情绪数据，人工智能驱动的聊天机器人可以根据客户的需求提供更好的客户服务。
采取适当的行动
有时，客户请求可能不需要情感分析，但有时这可能是糟糕的客户体验和积极的客户体验之间的区别。以顾客从零售商处购买包袋为例。询问“我的追踪号码是多少?”可能有一个简单的答案，不需要音调变化，但如果客户的订单延迟或取消怎么办?
在这种情况下，人工智能驱动的聊天机器人可以根据客户的语气采取行动——以折扣的形式提供补救措施，或者准备重复订单或退款。传统上，修复日益恶化的支持情况是由人工代理完成的，但这有时会导致根据员工的可用性延迟解决问题，这可能会对原本积极的客户体验产生负面影响。通过基于客户情绪分析数据的响应策略，适应决策可以与所需的相关响应级别适当匹配，从而也可能减少成本损失。
虽然人工智能聊天机器人不会完全取代人工代理，但全球企业的客户群期待全天候支持，导致员工的工作时间并不总是能满足需求。客户希望能够立即回答简单的问题，并且不满足于等待订单更新或基本查询。聊天机器人可以提供即时响应时间，识别人类用户言语背后的情感或情绪，以及采取行动的适当时机。
其他人工智能见解
除了直接客户支持之外，通过人工智能聊天机器人进行情绪分析还可以提供有关客户行为和品牌绩效的宝贵见解。通过利用现有的数据，企业可以获取更明智的CX策略，无论是在优化业务流程方面，还是在获取比通过社交媒体或调查反馈更准确的客户体验情绪分析数据方面。