Phân tích cảm xúc

Phân tích cảm xúc là gì?

Phân tích cảm xúc là việc sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy để nhận diện, trích xuất và phân loại sắc thái cảm xúc thể hiện trong văn bản hoặc lời nói. Trong dịch vụ khách hàng, phân tích cảm xúc đọc tin nhắn đến, email, bản ghi chat và bản ghi âm cuộc gọi để xác định khách hàng đang hài lòng, bực bội, bối rối hay có nguy cơ rời bỏ. Thông tin này sau đó được dùng để ưu tiên phiếu hỗ trợ, định tuyến hội thoại, huấn luyện nhân viên và kích hoạt chuyển cấp, tất cả đều theo thời gian thực. Phân tích cảm xúc biến các trao đổi phi cấu trúc với khách hàng thành dữ liệu có thể hành động.

Phân tích cảm xúc hoạt động như thế nào

Phân tích cảm xúc vận hành qua một quy trình nhiều giai đoạn. Đầu tiên, văn bản thô được tiền xử lý: làm sạch, tách token và chuẩn hóa. Tiếp theo, hệ thống áp dụng một hoặc nhiều kỹ thuật phân loại để xác định cực cảm xúc (tích cực, tiêu cực hoặc trung tính) và, ở các triển khai nâng cao hơn, phát hiện những cảm xúc cụ thể như bực bội, khẩn cấp hay hài lòng.

Phân tích cảm xúc hiện đại sử dụng nhiều phương pháp, thường kết hợp với nhau. Phương pháp dựa trên từ điển chấm điểm văn bản dựa trên danh sách các từ mang cảm xúc. Các bộ phân loại học máy (như máy vectơ hỗ trợ hoặc hồi quy logistic) học các mẫu từ dữ liệu huấn luyện đã gắn nhãn. Các mô hình dựa trên transformer như BERT và RoBERTa cho độ chính xác cao nhất nhờ hiểu được ngữ cảnh, phủ định và sắc thái. Với tương tác bằng giọng nói, phân tích giọng nói kết hợp chuyển giọng nói thành văn bản với các tín hiệu cận ngôn ngữ như giọng điệu, tốc độ và âm lượng để đọc cảm xúc từ lời nói.

Phân tích cảm xúc theo khía cạnh tiến xa hơn bằng cách xác định khách hàng có cảm xúc mạnh về phần nào của trải nghiệm. Một tin nhắn có thể vừa thể hiện sự hài lòng với sản phẩm vừa bực bội về thanh toán. Phân tách cảm xúc đến mức này mang lại cho đội ngũ những thông tin chi tiết chính xác và có thể hành động.

Vì sao phân tích cảm xúc quan trọng

Đội ngũ dịch vụ khách hàng xử lý hàng nghìn tương tác mỗi ngày, và không phải tương tác nào cũng khẩn cấp như nhau. Một câu hỏi lịch sự về thanh toán và một tin nhắn giận dữ từ khách hàng dọa hủy dịch vụ đòi hỏi tốc độ và cách phản hồi rất khác nhau. Không có phân tích cảm xúc, mọi phiếu hỗ trợ trong hàng đợi đều trông như nhau.

Theo hướng dẫn về phân tích cảm xúc của AWS, lĩnh vực này bao gồm khai phá ý kiến, AI cảm xúc và phân tích tính chủ quan, và đã mở rộng từ đánh giá sản phẩm sang dịch vụ khách hàng theo thời gian thực, y tế và giám sát mạng xã hội.

Phân tích cảm xúc cho phép ưu tiên một cách thông minh. Khách hàng giận dữ hoặc lo lắng được gắn cờ để chuyển cấp ngay lập tức. Các tài khoản có rủi ro được đưa đến đội ngũ giữ chân khách hàng. Còn các tương tác tích cực được xác định là cơ hội bán thêm hoặc thu thập lời chứng thực. Kết quả là một hoạt động hỗ trợ luôn phản hồi với mức độ khẩn cấp phù hợp.

Tình huống sử dụng và ứng dụng

Phân tích cảm xúc được áp dụng trên nhiều chức năng dịch vụ khách hàng:

Lợi thế của Maven

Maven AGI sử dụng phân tích cảm xúc như một thành phần cốt lõi của nền tảng tác tử AI. Agent Maven theo dõi cảm xúc của khách hàng trong suốt mọi tương tác và điều chỉnh cách phản hồi cho phù hợp: đồng cảm hơn với khách hàng đang bực bội và trực tiếp hơn với những câu hỏi đơn giản. Khi tín hiệu cảm xúc cho thấy cuộc hội thoại cần sự đồng cảm hoặc phán đoán của con người, Maven chuyển cấp cho nhân viên hỗ trợ thông qua AI Copilot kèm đầy đủ ngữ cảnh cảm xúc.

Check, một công ty FinTech, đạt độ chính xác 85% với hệ thống hỗ trợ ứng dụng AI của Maven AGI. Bằng cách tích hợp phân tích cảm xúc vào quy trình giải quyết, Maven đảm bảo độ chính xác không chỉ dừng ở tính đúng đắn về thông tin mà còn bao gồm sự phù hợp về cảm xúc, một yếu tố then chốt đối với sự hài lòng của khách hàng.

Trên toàn bộ tập khách hàng, Maven AGI đạt tỷ lệ giải quyết từ 80% đến 93%, trong đó Papaya Pay đạt 90% giải quyết tự động và Mastermind đạt 93% giải quyết qua live chat. Phân tích cảm xúc đóng vai trò trực tiếp trong việc duy trì những kết quả này bằng cách giúp AI biết khi nào nên tự giải quyết và khi nào cần có sự tham gia của con người. Tìm hiểu nền tảng của phân tích cảm xúc trong bài tổng quan về phân tích cảm xúc bằng NLP hiện đại này, hoặc xem AI đang thay đổi dịch vụ khách hàng theo Gartner như thế nào.

Câu hỏi thường gặp

Phân tích cảm xúc trong dịch vụ khách hàng chính xác đến mức nào?

Độ chính xác phụ thuộc vào mô hình, dữ liệu huấn luyện và lĩnh vực. Các triển khai cấp doanh nghiệp sử dụng mô hình dựa trên transformer và tinh chỉnh theo lĩnh vực đạt độ chính xác từ mức cao của khoảng 80% đến đầu khoảng 90%. Những thách thức như mỉa mai, cảm xúc lẫn lộn và thuật ngữ chuyên ngành đòi hỏi tinh chỉnh liên tục. Maven AGI liên tục cải thiện các mô hình cảm xúc dựa trên kết quả tương tác thực tế.

Phân tích cảm xúc có áp dụng được cho tương tác bằng giọng nói không?

Có. Các hệ thống Voice AI kết hợp chuyển giọng nói thành văn bản với phân tích các đặc điểm cận ngôn ngữ như giọng điệu, tốc độ nói và âm lượng để đánh giá cảm xúc trong cuộc gọi. Điều này đặc biệt có giá trị trong môi trường contact center, nơi điện thoại vẫn là kênh chính.

Phân tích cảm xúc theo khía cạnh là gì?

Phân tích cảm xúc theo khía cạnh xác định chủ đề hoặc thuộc tính cụ thể mà khách hàng có cảm xúc mạnh. Thay vì phân loại cả tin nhắn là "tiêu cực", nó có thể phát hiện khách hàng tiêu cực về thanh toán nhưng tích cực về chính sản phẩm. Thông tin chi tiết này giúp đội ngũ xử lý tận gốc vấn đề thay vì đối xử với mọi tín hiệu tiêu cực như nhau.

Phân tích cảm xúc có gây lo ngại về quyền riêng tư không?

Phân tích cảm xúc xử lý các trao đổi của khách hàng mà doanh nghiệp vốn đã nhận và lưu trữ. Tuy nhiên, tổ chức cần minh bạch về cách AI xử lý các tương tác và tuân thủ các quy định như GDPR và CCPA. Maven AGI được xây dựng với khả năng tuân thủ cấp doanh nghiệp, bao gồm SOC 2, HIPAA và GDPR, nhằm bảo vệ dữ liệu khách hàng trong suốt quy trình phân tích.