تحليل المشاعر

ما هو تحليل المشاعر؟

تحليل المشاعر هو استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلّم الآلي لتحديد النبرة العاطفية في النصوص أو الكلام واستخلاصها وتصنيفها. وفي خدمة العملاء، يقرأ تحليل المشاعر الرسائل الواردة ورسائل البريد الإلكتروني ونصوص المحادثات وتسجيلات المكالمات ليحدّد ما إذا كان العميل راضيًا أو محبطًا أو حائرًا أو معرّضًا لخطر المغادرة. وتُستخدم هذه المعلومات بعد ذلك لتحديد أولويات التذاكر وتوجيه المحادثات وتوجيه الوكلاء وتفعيل التصعيد، وكل ذلك في الوقت الفعلي. وبهذا يحوّل تحليل المشاعر تواصل العملاء غير المنظّم إلى بيانات قابلة للتنفيذ.

كيف يعمل تحليل المشاعر

يعمل تحليل المشاعر عبر مسار متعدد المراحل. أولًا، تتم المعالجة المسبقة للنص الخام: تنظيفه وتقسيمه إلى وحدات (tokens) وتوحيد صيغته. بعد ذلك، يطبّق النظام أسلوبًا أو أكثر من أساليب التصنيف لتحديد قطبية المشاعر (إيجابية أو سلبية أو محايدة)، ويكتشف في التطبيقات الأكثر تقدمًا مشاعر محددة مثل الإحباط أو الإلحاح أو الرضا.

يعتمد تحليل المشاعر الحديث على عدة أساليب، غالبًا ما تُستخدم مجتمعة. فالأساليب القائمة على المعاجم تقيّم النص وفق قواميس من الكلمات الحاملة للمشاعر. أما مصنّفات التعلّم الآلي (مثل آلات المتجهات الداعمة أو الانحدار اللوجستي) فتتعلّم الأنماط من بيانات تدريب مصنّفة. وتحقق النماذج القائمة على المحوّلات (Transformers) مثل BERT وRoBERTa أعلى دقة بفضل فهمها للسياق والنفي والفروق الدقيقة. وفي التفاعلات الصوتية، تجمع تحليلات الكلام بين تحويل الكلام إلى نص والإشارات المصاحبة للكلام، بما فيها النبرة والإيقاع وارتفاع الصوت، لقراءة المشاعر من الكلمات المنطوقة.

ويذهب تحليل المشاعر القائم على الجوانب إلى أبعد من ذلك، إذ يحدّد الجانب من التجربة الذي يشعر العميل تجاهه بقوة. فقد تعبّر رسالة واحدة عن الرضا عن المنتج والإحباط من الفوترة في آن معًا. وتفكيك المشاعر إلى هذا المستوى يمنح الفرق رؤى دقيقة قابلة للتنفيذ.

لماذا يهمّ تحليل المشاعر

تتعامل فرق خدمة العملاء مع آلاف التفاعلات يوميًا، ولا تحمل جميعها القدر نفسه من الإلحاح. فسؤال مهذب عن الفوترة ورسالة غاضبة من عميل يهدد بالإلغاء يتطلبان سرعة استجابة وأسلوبًا مختلفين تمامًا. ومن دون تحليل المشاعر، تبدو كل التذاكر متشابهة في قائمة الانتظار.

ووفقًا لما ورد في دليل AWS لتحليل المشاعر، يشمل هذا المجال التنقيب عن الآراء والذكاء الاصطناعي العاطفي وتحليل الذاتية، وقد امتد من مراجعات المنتجات إلى خدمة العملاء في الوقت الفعلي والرعاية الصحية ورصد وسائل التواصل الاجتماعي.

يتيح تحليل المشاعر تحديد الأولويات بذكاء. إذ يُشار إلى العملاء الغاضبين أو المستائين لـالتصعيد الفوري، وتُعرض الحسابات المعرّضة للخطر على فرق الاحتفاظ بالعملاء، وتُحدَّد التفاعلات الإيجابية بوصفها فرصًا للبيع الإضافي أو جمع الشهادات. والنتيجة عمليات دعم تستجيب بالقدر المناسب من الإلحاح في كل مرة.

حالات الاستخدام والتطبيقات

يُطبَّق تحليل المشاعر في وظائف متعددة لخدمة العملاء:

ميزة Maven

تستخدم Maven AGI تحليل المشاعر مكوّنًا أساسيًا في منصة وكيل الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. إذ يرصد Agent Maven مشاعر العميل طوال كل تفاعل ويكيّف أسلوب ردّه وفقًا لذلك، فيستخدم نبرة أكثر تعاطفًا مع العملاء المحبطين ونبرة أكثر مباشرة مع الاستفسارات البسيطة. وعندما تشير إشارات المشاعر إلى أن المحادثة تتطلب تعاطفًا أو تقديرًا بشريًا، يصعّد Maven المحادثة إلى وكيل بشري عبر AI Copilot مع إرفاق سياق المشاعر كاملًا.

حققت Check، وهي شركة تقنية مالية، دقة بلغت 85% بفضل الدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي من Maven AGI. ومن خلال دمج تحليل المشاعر في مسار الحل، تضمن Maven أن تتجاوز الدقة صحة المعلومات لتشمل الملاءمة العاطفية، وهي عامل حاسم في رضا العملاء.

وعلى مستوى قاعدة عملائها، تحقق Maven AGI معدلات حل تتراوح بين 80% و93%، منها 90% حل ذاتي لدى Papaya Pay و93% حل في الدردشة المباشرة لدى Mastermind. ويؤدي تحليل المشاعر دورًا مباشرًا في الحفاظ على هذه النتائج، إذ يضمن أن يعرف الذكاء الاصطناعي متى يحلّ المشكلة بنفسه ومتى يُشرك موظفًا بشريًا. تعرّفوا على أسس تحليل المشاعر في هذه المراجعة لأحدث ما توصلت إليه معالجة اللغة الطبيعية في تحليل المشاعر، أو اكتشفوا كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا في خدمة العملاء لدى Gartner.

الأسئلة الشائعة

ما مدى دقة تحليل المشاعر في خدمة العملاء؟

تعتمد الدقة على النموذج وبيانات التدريب والمجال. وتحقق التطبيقات المؤسسية التي تستخدم نماذج قائمة على المحوّلات مع ضبط دقيق خاص بالمجال دقة تتراوح بين أواخر نطاق 80% وأوائل نطاق 90%. وتتطلب تحديات مثل السخرية والمشاعر المختلطة والمصطلحات الخاصة بالقطاع ضبطًا مستمرًا. وتعمل Maven AGI على تحسين نماذج المشاعر لديها باستمرار استنادًا إلى نتائج التفاعلات الفعلية.

هل يمكن تطبيق تحليل المشاعر على التفاعلات الصوتية؟

نعم. تجمع أنظمة الذكاء الاصطناعي الصوتي بين تحويل الكلام إلى نص وتحليل الخصائص المصاحبة للكلام مثل النبرة وسرعة الحديث وارتفاع الصوت لتقييم المشاعر خلال المكالمات الهاتفية. ويكتسب ذلك قيمة خاصة في بيئات مراكز الاتصال حيث يظل الهاتف قناة رئيسية.

ما هو تحليل المشاعر القائم على الجوانب؟

يحدّد تحليل المشاعر القائم على الجوانب الموضوع أو السمة المحددة التي يشعر العميل تجاهها بقوة. فبدلًا من تصنيف الرسالة بأكملها على أنها "سلبية"، قد يكتشف أن موقف العميل سلبي تجاه الفوترة لكنه إيجابي تجاه المنتج نفسه. وتساعد هذه الرؤية التفصيلية الفرق على معالجة السبب الجذري بدلًا من التعامل مع كل إشارة سلبية بالطريقة نفسها.

هل يثير تحليل المشاعر مخاوف تتعلق بالخصوصية؟

يعالج تحليل المشاعر تواصل العملاء الذي تتلقاه الشركات وتخزّنه بالفعل. ومع ذلك، ينبغي للمؤسسات ضمان الشفافية بشأن كيفية معالجة الذكاء الاصطناعي للتفاعلات والامتثال للوائح مثل GDPR وCCPA. وقد صُمّمت Maven AGI وفق معايير امتثال مؤسسية، بما فيها SOC 2 وHIPAA وGDPR، لحماية بيانات العملاء طوال مسار التحليل.