เราเคยพูดถึงการใช้แชทบอทมาช่วยตอบแชทลูกค้าตลอด 24 ชั่วโมงไปแล้ว แต่การตอบแชทไวอย่างเดียวคงจะไม่พอ เพราะการตอบแชทลูกค้าต้องตอบด้วยความเข้าใจอีกด้วย เพราะในบางครั้ง ลูกค้าที่ทักแชทมา ทักมาด้วยอารมณ์และความรู้สึกไม่พอใจ แชทบอทจะสามารถรับมือกับอารมณ์ของลูกค้าได้อย่างไร? ในบทความนี้ เราจะมาพูดถึง ระบบวิเคราะห์อารมณ์ หรือ Sentiment Analysis ที่จะมาช่วยให้แชทบอทเข้าใจอารมณ์ของลูกค้าที่ทักเข้ามาตอนนั้น และหาทางรับมือได้อย่างลื่นไหลเหมือนมือโปร

ระบบวิเคราะห์อารมณ์ Sentiment Analysis คือ อะไร?

Sentiment Analysis คือ ระบบวิเคราะห์อารมณ์ที่มาพร้อมกับ NLP Chatbot เพื่อให้แชทบอทสามารถประมวลผลภาษาของคนเราได้อย่างลื่นไหล ซึ่งคุณสามารถอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ NLP Chatbot ได้ที่บทความนี้

Sentiment Analysis จะทำให้แชทบอทตรวจจับอารมณ์และความรู้สึกของลูกค้าได้จากข้อความที่พวกเขาพิมมาว่าพวกเขารู้สึกอะไรอยู่ โกรธ? มีความสุข? หรือรู้สึกเฉย ๆ ซึ่งทำให้แชทบอทสามารถตอบคำถามลูกค้าได้อย่างเหมาะสมกับสถานการณ์นั้น ๆ

ทำไมการใช้ Sentiment Analysis ถึงจำเป็นสำหรับสำหรับธุรกิจ?

เวลาที่ลูกค้าทักแชทมาด้วยความรู้สึกไม่พอใจ แน่นอนว่าการตอบกลับที่รวดเร็วแล้ว การตอบกลับด้วยความเข้าใจความรู้สึกของลูกค้าในเวลานั้น ๆ ย่อมสำคัญมาก เพราะถ้าเกิดเลือกคำตอบหรือวิธีการตอบที่ไม่เหมาะสมแล้วล่ะก็ อาจส่งผลต่อการสูญเสียลูกค้าทันที จากการวิจัยจะพบว่า 89% ของลูกค้าที่ได้รับประสบการณ์ที่ไม่ดีจะเปลี่ยนไปใช้บริการคู่แข่งทันที นั่นจึงเป็นเหตุผลสำคัญที่ Sentiment Analysis จำเป็นกับธุรกิจที่ใช้แชทบอท

ข้อดีของการใช้ Sentiment Analysis ในการรับมือลูกค้า

เข้าใจอารมณ์ของลูกค้า เมื่อแชทบอทเข้าใจอารมณ์ของลูกค้าที่ทักเข้ามาในเวลานั้น ก็จะสามารถตอบกลับด้วยชุดข้อความที่เหมาะสม เพื่อรับมือกับอารมณ์ของลูกค้าได้

เก็บข้อมูลเพื่อปรับปรุงการบริการ ระบบจะทำการเก็บข้อมูลและแบ่งกลุ่มลูกค้าได้อย่างละเอียด ว่าลูกค้าที่ทักเข้ามาด้วยอารมณ์และชุดข้อมูลที่แสดงออกถึงความไม่พอใจในแต่ละวันมีจำนวนเท่าไหร่ เพื่อให้ธุรกิจมีข้อมูลนำไปพัฒนาและปรับปรุงการให้บริการต่อไป

สร้างความพึงพอใจให้ลูกค้า การพูดคุยและเข้าใจถึงปัญหาและอารมณ์ของลูกค้าในเวลานั้น ๆ อย่างเหมาะสม จะเป็นโอกาสที่ดีที่จะสร้างความพึงพอใจของลูกค้า ทำให้ลูกค้ารู้สึกว่าธุรกิจมีความเข้าใจ และเอาใจใส่ปัญหาของพวกเขา

วิธีฝึกแชทบอทให้รับมือกับอารมณ์ลูกค้าด้วย Sentiment Analysis

แน่นอนว่าถึงแม้ NLP Chatbot จะมีความฉลาดมากเพียงใด แต่ถ้าหากว่าเราไม่ได้ทำการฝึกหรือป้อนฐานข้อมูลต่าง ๆ เกี่ยวกับคำพูด และอารมณ์ของลูกค้าให้ครอบคลุมทุกสถานการณ์ ก็จะไม่สามารถดึงการทำงานของ NLP Chatbot ให้เกิดประสิทธิภาพที่สุดได้ ดังนั้น การเตรียมข้อมูลเพื่อฝึกแชทบอทจึงเป็นเรื่องสำคัญมาก โดยคุณสามารถทำได้ดังนี้

สร้างฐานข้อมูลคำพูดต่าง ๆ ให้ครอบคลุม เราสามารถรวบรวมข้อมูลจากบทสนาทนาเก่า ๆ เพื่อตั้งค่าฝึกแชทบอทได้ เช่น คำพูดที่ลูกค้ามักจะใช้เมื่อมีปัญหา อย่างคำว่า “แย่มาก”, “รอนานมาก”, “ไม่ชอบ”, “โมโหมาก” เป็นต้น เพื่อให้บอทสามารถแยกแยะอารมณ์ของลูกค้าได้ เมื่อเจอข้อความเหล่านี้

สร้างชุดคำตอบที่เหมาะสมกับแต่ละสถานการณ์ ไม่ว่าจะเป็นการขอโทษ การรับทราบปัญหา หรือการแนะนำแนวทางแก้ไข แชทบอทควรตอบกลับด้วยความชัดเจนและแสดงความเข้าใจ เช่น “เราต้องอภัยเป็นอย่างสูงที่คุณไม่ได้รับบริการตามที่คาดหวัง เราจะรีบตรวจสอบและแก้ไขปัญหาทันทีค่ะ”

ตั้งค่าให้แชทบอทโอนบทสนทนาให้แอดมินเมื่อจำเป็น ในบางสถานการณ์ที่ลูกค้าเกิดปัญหา หรือมีความไม่พอใจอย่างมาก เช่น เป็นปัญหาที่เร่งด่วน, ปัญหาที่เกินความเข้าใจของแชทบอท แชทบอทจะทำการตอบแชทเบื้องต้นด้วยความสุภาพ ก่อนจะถ่ายโอนบทสนทนาต่อให้แอดมินได้ทันที เพื่อแก้ปัญหาให้ลูกค้าได้อย่างเหมาะสม

สรุป

Sentiment Analysis ช่วยให้ธุรกิจฝึกแชทบอทให้สามารถรับมือกับลูกค้าในสถานการณ์ต่าง ๆ ได้เป็นอย่างดี เป็นวิธีสำคัญสำหรับเจ้าของธุรกิจที่ต้องการใช้ AI Chatbot ในการบริการลูกค้าให้มีประสิทธิภาพ การที่แชทบอทมีความเข้าใจและตอบสนองต่ออารมณ์ของลูกค้าได้อย่างถูกต้องและเหมาะสม จะช่วยลดโอกาสในการสูญเสียลูกค้า สร้างความพึงพอใจในการให้บริการ และเป็นการสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับลูกค้าในระยะยาวได้อีกด้วย ใครที่กำลังมองหาแชทบอทที่มีระบบ NLP พร้อม Sentiment Analysis อยู่ละก็ อย่าลืมทักเรามาได้เลยที่ Chatcone