Як визначити настрій клієнтів за допомогою AI та покращувати його

Щодня ваші менеджери проводять десятки розмов з клієнтами. І кожна з них може або принести компанії нового лояльного покупця, або назавжди відвернути його від бренду. На жаль, більшість бізнесів навіть не підозрюють, скільки можливостей вони втрачають через неефективну комунікацію. Нещодавнє масштабне дослідження Ringostat, проведене на основі аналізу штучним інтелектом 50 000 розмов, показало тривожну статистику: чимало розмов отримують низьку оцінку через помилки, а високий бал має лише 1% діалогів. Це означає, що більшість компаній навіть не підозрюють, скільки можливостей вони втрачають через неефективну комунікацію.

При цьому традиційний підхід до контролю якості розмов — прослуховування записів супервайзером — вже не відповідає сучасним викликам. Людина фізично не здатна проаналізувати всі дзвінки, зрозуміти емоційний стан кожного клієнта та вчасно помітити проблеми в комунікації. Саме тому є сенс впровадити штучний інтелект.

AI здатний не просто транскрибувати розмови, але й визначати настрій співрозмовників, аналізувати якість комунікації та виявляти потенційні проблеми. Як також показало дослідження Ringostat, настрій менеджера повʼязаний із настроєм клієнта. Наприклад, коли менеджер використовує професійний підхід, у 24% випадків клієнт зацікавлений, тоді як невпевнений менеджер у 34% випадків спілкується з розгубленими покупцями.

Що ці знання означають для бізнесу? Можливість не просто контролювати, але й суттєво покращувати якість обслуговування, спираючись на конкретні дані, а не на суб’єктивні враження. У цій статті ми розглянемо, як саме працює AI-аналіз настрою клієнтів, які можливості він відкриває для бізнесу та як впровадити цю технологію з максимальною користю.

Як AI аналізує емоції

Можливості штучного інтелекту в аналізі емоцій давно вийшли за межі простого розпізнавання тексту. Сучасні AI-системи здатні комплексно оцінювати розмову, враховуючи не лише слова, але й контекст, тон та динаміку спілкування.

Наприклад, коли йдеться про телефонні розмови, штучний інтелект Ringostat аналізує одразу три ключові параметри:

• настрій менеджера;
• настрій клієнта;
• загальний тон розмови.

Аналіз розмов дозволяє отримати повну картину взаємодії та зрозуміти, як розвивався діалог. Наприклад, клієнт міг почати розмову роздратованим, але завдяки правильному підходу менеджера закінчити її в позитивному настрої. Або навпаки ― почати нейтрально, але через непрофесійну поведінку співробітника стати незадоволеним.

Як це працює на практиці?

Сучасні системи штучного інтелекту використовують різні підходи до аналізу емоцій: обробку текстових даних, аналіз голосу, розпізнавання міміки на відео. У сфері телефонних продажів AI зосереджується на аналізі голосу та змісту розмови, щоб визначити емоційний стан співрозмовників.

Ringostat реалізував цю технологію у своїй мовній аналітиці, створивши комплексну систему оцінки діалогів за такими ключовими параметрами:

• оцінка за кожен етап розмови: відкриття, виявлення потреб, презентація, закриття;
• аналіз настрою менеджера і покупця, а також загального тону розмови;
• виявлення слів-паразитів та стоп-слів;
• фіксація ключових слів;
• перевірка дотримання обов’язкових фраз зі скрипту;
• оцінка того, що було зроблено добре;
• оцінка помилок;
• рекомендації щодо подальших кроків;
• підсумок розмови у структурованому вигляді.

За результатами кожної розмови AI формує детальний звіт, що містить висновки за всіма вищеперерахованими параметрами. Завдяки такому глибокому аналізу система може не лише визначити поточний стан комунікації, але й надати конкретні рекомендації щодо покращення.

Переваги AI-аналізу перед людським контролем

Особливо цінним є те, що система може аналізувати 100% розмов, на відміну від людини-супервайзера, який фізично здатен прослухати лише обмежену кількість діалогів.

Але аналіз настрою за допомогою AI має й кілька інших суттєвих переваг.

1. Об’єктивність оцінки ― система не має упереджень та оцінює кожну розмову за однаковими критеріями.
2. Миттєва обробка ― результати доступні одразу після завершення розмови.
3. Масштабованість ― можливість аналізувати необмежену кількість діалогів
4. Постійно висока якість ― система не втомлюється і не знижує уважність з часом.

Наприклад, один з клієнтів Ringostat ― компанія Ardmor ― завдяки впровадженню AI-аналітики змогла скоротити час на контроль команди на 4 години щотижня, при цьому суттєво підвищивши якість моніторингу.

Як повʼязані настрої менеджера та клієнта: дані дослідження

Настрій менеджера має визначальний вплив на результат розмови — це підтвердило і дослідження 50 000 діалогів, проведене Ringostat. Штучний інтелект проаналізував, як емоційний стан менеджера корелює з реакціями клієнтів, і виявив чіткі закономірності.

1. Професійний підхід менеджера ― довіра клієнта. Коли менеджер демонструє професіоналізм, у 44% випадків клієнт залишається нейтральним, а у 24% проявляє зацікавленість. Це показує, що діловий тон та компетентність створюють комфортну атмосферу для обговорення. Клієнти відчувають, що спілкуються з експертом, і готові конструктивно вести діалог.
2. Готовність допомогти викликає взаємність. Найкращі результати показує допомагаючий настрій менеджера. Під час таких розмов 44% клієнтів демонструють зацікавленість у продовженні спілкування.
3. Невпевненість породжує розгубленість. Невпевнений менеджер у 34% випадків спілкується з розгубленими клієнтами, а у 27% — зберігають нейтральний настрій, що може свідчити про невисокий інтерес до розмови.
4. Доброзичливість — запорука позитивної взаємодії. Особливо показовим є те, що при доброзичливому настрої менеджера клієнти взагалі не демонструють негативних реакцій — не бувають роздратованими, розгубленими чи нетерплячими. У 80% випадків клієнт залишається нейтральним, а у 12% проявляє зацікавленість.
5. Наполегливість може шкодити продажам. Цікавий парадокс виявило дослідження у випадках, коли менеджери були надто наполегливими. У 39% випадків вони спілкувались с байдужим клієнтом, а у 27% — з невпевненим.
6. Це може свідчити про те, що агресивні техніки продажів та надмірний тиск не приносять очікуваного результату, а можуть навіть мати зворотний ефект. Клієнт або «закривається» від спілкування, демонструючи байдужість, або починає сумніватися у правильності можливої покупки. Під тиском людині складно прийняти зважене рішення. Надмірна наполегливість менеджера може сприйматися як спроба «впарити», що знижує довіру до компанії загалом. Значно ефективнішим є підхід, коли менеджер допомагає клієнту зробити усвідомлений вибір, демонструючи експертність та розуміння його потреб.

Що це означає для бізнесу?

На жаль, дослідження показало, що серед вдалих моментів проаналізованих розмов, лише у 2% випадків менеджери демонстрували уважність та розуміння ситуації клієнта. Це величезне поле для покращення якості обслуговування.

Відстежування настрою за допомогою AI дозволяє:

• вчасно виявляти проблемні моменти у спілкуванні;
• визначати найбільш ефективні підходи до комунікації;
• створювати навчальні програми на основі реальних даних;
• покращувати клієнтський досвід через розуміння емоційних тригерів.

Практичні кейси: як бізнес використовує AI для аналізу настрою

Як на практиці компанії застосовують аналіз настрою за допомогою AI? Розглянемо кілька показових прикладів клієнтів Ringostat.

Американська компанія економить 4 години щотижня

Ремонтна компанія Ardmor зі США обробляє понад 2000 дзвінків щотижня. «Раніше ми витрачали забагато часу на контроль розмов — при тому, що він має бути регулярним», — розповідає співзасновник компанії Назарій Семенюк.

Зараз керівництво щодня перевіряє дані мовної аналітики з AI, приділяючи особливу увагу:

• настрою менеджерів та замовників послуг;
• стислим підсумкам розмов;
• рекомендованим наступним крокам.

Завдяки впровадженню ШІ, Ardmor економить 4 години робочого часу щотижня, які раніше витрачалися на прослуховування розмов. При цьому якість контролю навіть зросла, адже аналізуються всі дзвінки, а не вибіркова частина.

Центр слуху втричі прискорив контроль якості

Інший показовий приклад — центр слуху «Беттертон». Тут якість комунікації особливо важлива, адже клієнти часто потребують детальної консультації перед придбанням слухового апарату.

«Спочатку я не дуже вірила в ефективність AI, проте зараз він став нашим найулюбленішим інструментом», — зазначає Ольга Клімова, бізнес-асистент «Беттертон». 

Компанія використовує аналіз настрою для:

• оцінки професіоналізму адміністраторів;
• відстеження зміни настрою пацієнтів протягом розмови;
• аналізу рівня задоволеності та лояльності клієнтів.

Завдяки впровадженню AI-аналітики компанія скоротила час на контроль розмов щонайменше втричі. Але головне — тепер «Беттертон». може оперативно реагувати на випадки, які потребують покращення, та використовувати отримані дані для навчання нових співробітників.

Ключові переваги, які отримує бізнес

Досвід компаній, які впровадили штучний інтелект, показує, що аналіз настрою дозволяє:

• контролювати 100% розмов, а не вибіркові діалоги;
• швидко виявляти проблемні ситуації;
• економити час керівництва;
• створювати ефективніші навчальні програми;
• підвищувати якість обслуговування на основі реальних даних.

Практичні рекомендації щодо впровадження AI для аналізу настрою клієнтів

Перш за все, підготуйте необхідні матеріали для впровадження штучного інтелекту Ringostat.

1. Скрипти розмов. Створіть окремі сценарії для кожного продукту чи послуги. Як показує досвід успішних впроваджень, AI може працювати з різними скриптами одночасно, визначаючи з контексту потрібний сценарій оцінки. Важливо описати всі можливі варіанти діалогів.
2. Структура розмови. Чітко визначте етапи (відкриття, анамнез, презентація, закриття), а також обов’язкові дії менеджера на кожному з них. Наприклад, які саме питання має поставити менеджер для з’ясування потреб клієнта на етапі анамнезу?
3. Система оцінювання. Розробіть диференційовану шкалу балів, де більш важливі дії мають вищу вагу. Наприклад: привітання — 1 бал, опрацювання заперечень — 2 бали, призначення наступного контакту — 4 бали.
4. Внутрішні правила. Задокументуйте специфічні вимоги вашого бізнесу — заборонені фрази, обов’язкові застереження, законодавчі обмеження.

На етапі налаштування мовної аналітики визначте технічні параметри:

• оберіть мову для транскрибації та аналізу розмов — це може бути або мова оригіналу, або переклад англійською;
• налаштуйте критерії оцінки для різних сценаріїв розмов, якщо у вас кілька продуктів;
• сплануйте інтеграцію з CRM, щоб отримувати рекомендації AI та оцінки безпосередньо в картках клієнтів.

Але впровадження AI для аналізу настрою клієнтів — це не просто встановлення нового інструменту. Це також зміна підходу компанії до роботи з клієнтами, а також до організації процесів в команді продажів. 

Ось що варто зробити, щоб отримати максимум користі від цієї технології.

Щоденний моніторинг настрою

Виділіть 15-20 хвилин щодня на аналіз даних AI. Приділіть особливу увагу розмовам, під час яких клієнт мав негативний настрій. Якщо маєте час для ручного аналізу, зберіть також ті розмови, де позитивний настрій напочатку розмови зіпсувався в процесі — це найцінніше джерело інформації про проблеми в комунікації. 

Створіть таблицю емоційних тригерів: що саме викликає негативну реакцію клієнтів? Які фрази чи дії менеджерів призводять до погіршення настрою?

Наприкінці тижня проаналізуйте, які патерни повторюються найчастіше. Можливо, клієнти регулярно дратуються через довге очікування відповіді або через те, що менеджер не може швидко надати потрібну інформацію. Використовуйте ці дані для навчання і вдосконалення скілів менеджерів.

Створення бази успішних сценаріїв

AI допоможе виявити найефективніші підходи до комунікації. Збирайте розмови, де менеджеру вдалося:

• заспокоїти роздратованого клієнта;
• перетворити байдужість на зацікавленість;
• зберегти позитивний настрій протягом усієї розмови.

Використовуйте ці вдалі приклади для навчання команди. Розбирайте, які саме техніки спрацювали, які фрази викликали позитивний відгук, як менеджер адаптував свій стиль спілкування під настрій клієнта.

Дізнайтесь більше про те, як побудувати навчання менеджерів на основі аналітичних даних штучного інтелекту – «Віртуальний коуч. Як сейлзу вирости від «середнячка» до зірки продажів зі штучним інтелектом».

Персоналізація комунікації

Дані про емоційний стан клієнтів дозволяють створити більш персоналізований підхід. Навчіть менеджерів розпізнавати емоційний стан клієнта з перших секунд розмови та підлаштовувати свій стиль спілкування. Наприклад:

• для стурбованого клієнта — більше уваги та заспокійливий тон;
• для зацікавленого — енергійність та готовність надати детальну інформацію;
• для роздратованого — спокій та чіткість у розв’язанні проблеми.

Читайте також статтю – «7 способів побудувати персоналізований клієнтський досвід». 

Майбутнє використання AI для вимірювання і покращення клієнтських відносин

Розвиток технологій штучного інтелекту відкриває нові можливості для бізнесу щодо аналізу настрою та покращення клієнтського досвіду. Вже зараз можна передбачити кілька ключових напрямків розвитку.

1. Прогнозування. AI зможе не лише аналізувати поточний емоційний стан клієнта, але й передбачати потенційні зміни настрою ― базуючись на даних попередньої комунікації. Це дозволить менеджерам заздалегідь адаптувати підхід до кожного співрозмовника та запобігати виникненню негатива.
2. Інтеграція поглиблених даних про комунікацію з CRM-системами. Об’єднання даних про настрій клієнтів з іншою клієнтською інформацією створить повну картину взаємодії. Компанії зможуть:

• відстежувати динаміку настрою протягом всього життєвого циклу клієнта;
• створювати персоналізовані сценарії комунікації на основі історії взаємодії;
• прогнозувати ймовірність відтоку клієнтів за зміною емоційного стану.

Наприклад, клієнт Ringostat — компанія Keramis — вже реалізувала інтеграцію AI-аналітики з CRM. За допомогою Webhook всі дані про дзвінки, включаючи оцінки штучного інтелекту, автоматично передаються до CRM-системи. Ці дані прикріплюються до лідів або угод, а менеджери отримують рекомендації AI та перелік помилок прямо у CRM.

Такий підхід дозволяє керівництву Keramis аналізувати розмови в контексті конкретних угод та швидко виявляти випадки, коли менеджер «не дотиснув» клієнта. Завдяки оперативному розбору цих ситуацій з командою, компанія підвищує конверсію у продажі.

3. Автоматизовані рекомендації для менеджерів. Штучний інтелект зможе надавати менеджерам рекомендації в режимі реального часу, аналізуючи не лише слова та інтонації, але й контекст розмови. Система підказуватиме оптимальні фрази та підходи, базуючись на успішному досвіді тисяч подібних ситуацій.

Висновок

Аналіз настрою клієнтів за допомогою штучного інтелекту відкриває нові можливості для розуміння та покращення клієнтського досвіду. Як показує дослідження Ringostat, емоційний стан клієнта напряму впливає на результат взаємодії — професійний підхід менеджера допомагає завоювати довіру, а надмірний тиск не сприяє продуктивній комунікації, а може навіть призвести до втрати інтересу.

Використання AI для аналізу настроїв дозволяє відстежувати поточний емоційний стан, а навіть краще розуміти причини його зміни протягом розмови. Відстеження цього показника дає бізнесу можливість вчасно виявляти проблемні моменти в комунікації, адаптувати підхід менеджерів та створювати персоналізований клієнтський досвід. А інтеграція з CRM-системами може зробити ці дані частиною комплексної стратегії з покращення сервісу.

Впровадження штучного інтелекту в продажі — це інвестиція в майбутнє компанії, яка дозволяє створити справді клієнтоорієнтований сервіс, заснований на глибокому розумінні емоцій та потреб покупців.