体验基于GenAI的顾客聊天的脉冲,使用Falcon Evaluate的情感模块。
猎鹰评估现可帮助计算用户分析--情感评分,用于您的客户互动应用程序。
简介
欢迎来到Falcon Evaluate用户分析-情感模块的世界!这不仅仅是一个工具;它是你在理解使用GenAI app与客户聊天时他们真实感受的新伙伴。想象一下,它就像你拥有一种超能力,能够看透文字背后的真实情感,洞察客户对话中的每一个😊,😠或😢。
这就是交易:我们知道你的客户与你的AI进行的每一次聊天都不仅仅是文字。它关乎感受。这就是为什么我们创建了情绪模块。它就像拥有一个聪明的朋友,会在字里行间读懂,告诉你你的客户是开心的,还是还好,或者可能有点不悦。这一切都是为了确保你真正理解你的客户的感受,通过他们使用的表情符号,例如👍代表“干得好!”或😞代表“哦不!”。
我们创建了这个工具,有一个重要目标:让您与客户的聊天不仅更智能,而且更加人性化和可亲。想象一下,能够准确了解客户的感受,并能恰如其分地回应。这就是情感模块的作用所在。它易于使用,与您的聊天数据完美结合,并为您提供有关改善客户互动的见解,一次一次地进行。
所以,准备好将您与客户的聊天从屏幕上的文字转化为充满真实、被理解的情感的对话吧。Falcon Evaluate的情感模块为每一次聊天赋予重要意义!
积极的:👍赞同- 😊愉悦- 💕关怀- 😍渴望- 🥰欣赏- 🌟乐观- ❤️爱- 🤩兴奋- 😂娱乐- 🙏感激- 😇自豪
中性:- 😐中立- 😮认识到- 🤔好奇心- 😯惊讶
负面:😞 失望- 😢 悲伤- 😒 烦恼- 🙅 不赞成- 😰 紧张- 😠 愤怒- 😳 尴尬- 😔 懊悔- 🤢 厌恶- 😭 悲痛- 😕 困惑- 😌 宽慰- 😨 害怕
用例
如何在电信客户协助聊天机器人中使用Falcon评估用户分析情感模块。
让我们看看如何使用Falcon评估- 用户分析情绪来跟踪电信客户助理聊天机器人中的用户旅程。
将用户的情绪与电信客户援助聊天机器人中的客户旅程进行对应,需要理解客户旅程的不同阶段以及客户在每个阶段可能感受到的情绪。以下是一个逐步的方法:
识别客户旅程阶段
- 认识: 客户意识到一个需求或问题。
- 考虑:客户开始探索解决方案。
- 购买:客户决定购买一项解决方案或服务。
- 服务/支持:客户使用服务可能需要支持。
- 忠诚度/倡导:顾客成为重复购买者或品牌的倡导者。
在每个阶段,了解典型客户情绪
意识:好奇,不确定。
考虑因素:兴趣,困惑,压倒性。
购买:兴奋,焦虑。
服务/支持:沮丧、解脱、满意。
忠诚度/倡导:喜悦、自豪、失望。
基于情绪设计聊天机器人交互
自定义回复:根据客户在每个阶段的情绪状态,定制聊天机器人的回复。例如,在服务/支持阶段,当客户可能感到沮丧时,提供安慰和清晰简洁的解决方案。
使用情感识别:通过实施情绪分析来识别并回应客户的情感状态,根据需要调整对话的语调和内容。
收集和分析数据
收集反馈:使用调查、表情符号反应或直接在与聊天机器人对话中提供反馈,以了解客户的感受。
分析互动:监控聊天记录并使用情感分析来评估客户互动的情绪语气,识别出模式或改进的领域。
迭代和改进 (改善)
完善聊天机器人:利用数据分析的见解来优化聊天机器人的回答,旨在更好地应对客户在每个阶段的情绪。
个性化体验:随着系统对个体客户的偏好和情感反应了解得越来越多,将互动个性化,以创造更具共情力和更有效的支持体验。
!pip install falcon_evaluate -q
from falcon_evaluate.user_analytics import Emotions
import pandas as pd
# Telecom - Customer Assistant Chatbot conversation
data = {"Session_ID":{"0":"47629","1":"47629","2":"47629","3":"47629","4":"47629","5":"47629","6":"47629","7":"47629"},"User_Journey_Stage":{"0":"Awareness","1":"Consideration","2":"Consideration","3":"Purchase","4":"Purchase","5":"Service\/Support","6":"Service\/Support","7":"Loyalty\/Advocacy"},"Chatbot_Robert":{"0":"Robert: Hello! I'm Robert, your virtual assistant. How may I help you today?","1":"Robert: That's great to hear, Ramesh! We have a variety of plans that might suit your needs. Could you tell me a bit more about what you're looking for?","2":"Robert: I understand. Choosing the right plan can be confusing. Our Home Office plan offers high-speed internet with reliable customer support, which sounds like it might be a good fit for you. Would you like more details about this plan?","3":"Robert: The Home Office plan includes a 500 Mbps internet connection and 24\/7 customer support. It's designed for heavy usage and multiple devices. Plus, we're currently offering a 10% discount for the first six months. How does that sound?","4":"Robert: Not at all, Ramesh. Our team will handle everything, ensuring a smooth setup process at a time that's convenient for you. Plus, our support team is here to help with any questions or concerns you might have.","5":"Robert: Fantastic choice, Ramesh! I can set up your account and schedule the installation right now. Could you please provide some additional details? [Customer provides details and the purchase is completed.] Robert: All set! Your installation is scheduled, and you'll receive a confirmation email shortly. Remember, our support team is always here to assist you. Is there anything else I can help you with today?","6":"","7":"Robert: You're welcome, Ramesh! We're excited to have you on board. If you love your new plan, don't hesitate to tell your friends or give us a shoutout on social media. Have a wonderful day!"},"Customer_Ramesh":{"0":"Ramesh: Hi, I've recently heard about your new internet plans and I'm interested in learning more.","1":"Ramesh: Well, I need a reliable connection for my home office, and I'm not sure which plan is the best fit.","2":"Ramesh: Yes, please.","3":"Ramesh: That sounds quite good. But I'm worried about installation and setup. Is it complicated?","4":"Ramesh: Alright, I'm in. How do I proceed with the purchase?","5":"","6":"Ramesh: No, that's all for now. Thank you for your help, Robert.","7":"Ramesh: Will do. Thanks again!"}}
# Create the DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
#Compute emotion score with Falcon evaluate module
remotions = Emotions()
result_df = emotions.evaluate(df.loc[['Chatbot_Robert','Customer_Ramesh']])
pd.concat([df[['Session_ID', 'User_Journey_Stage']],result_df], axis=1)
通过将用户情绪与客户旅程相对应,电信客户辅助聊天机器人可以提供更具移情、引人入胜和有效的服务,最终提升客户满意度和忠诚度。
Colab
猎鹰评估库
结论
在GenAI空间中,Falcon Evaluate的用户分析情感模块是一个改变游戏规则的工具,将客户互动转化为有意义的对话。这个工具不仅仅是简单的分析,它是具有共情能力的,让每个客户的情感——每个微笑、皱眉或眼泪——感到被认可和重视。这不仅仅是解决问题,更是培养关系和建立信任。通过Falcon Evaluate,我们不仅在推进技术,更在提升我们的人性,确保每一次聊天不仅仅是被计算,而是能被感受到,让我们在一个常常感到疏远的世界中更加亲近。让我们拥抱这个旅程,在这里每一次互动不仅仅是听到,而是深入理解的。
参考
附录
常见问题
当然可以!以下是根据提供的Falcon Evaluate情感模块文章所整理的10个常见问题(FAQs)及其答案:
1. 猎隼评估的情感模块是一个先进工具,旨在计算和分析客户互动中的情感分数,尤其是与人工智能驱动的聊天应用程序有关。它通过分析聊天过程中客户使用的表情符号来帮助理解客户的情感。
2. 情感模块如何增强客户聊天体验?该模块通过识别谈话的情感背景来增强聊天体验。它可以读懂客户聊天中的情感线索,识别出喜悦、愤怒或悲伤等情绪,并帮助更富有同理心和更有效地回应客户。
3. Falcon Evaluate 模块可以检测哪些情绪?它可以检测一系列被归类为积极情绪的情感(如喜悦、爱、兴奋),中性情绪(如好奇、惊讶),以及消极情绪(如悲伤、愤怒、失望)。
4. 情感模块能够与现有的聊天系统集成吗?是的,该模块经过设计,可以轻松地与现有的聊天数据集成,为您提供无缝的分析和见解,而不会打乱当前的系统。
5. 天猫鹰眼如何提高电信等行业的客户服务?以电信行业为例,它将客户的情感映射到不同阶段,例如意识或支持阶段,从而实现个性化回应,并更好地理解客户的需求和感受。
6. 使用情感模块对于企业有哪些好处?企业通过提高客户参与度、更好地理解客户情绪、个性化回应以及增强客户满意度和忠诚度等方面获得好处。
7. 在情绪模块中,如何收集和分析客户反馈?反馈是通过调查、表情符号反应和直接聊天回复进行收集的。该模块会分析这些数据以及聊天记录中的情感语调和模式,以不断改善互动。
8. Falcon Evaluate提供哪种数据分析?Falcon Evaluate提供情感分析和情绪评分,通过提供有关客户心情和偏好的洞察,并识别客户互动中的改进区域来提供分析。
9. 猎鹰情感评估模块对企业友好吗?是的,它被设计成用户友好的,可以轻松安装并集成到现有的聊天系统中,并提供直观易懂、可操作性强的见解。
10. 如何使Falcon Evaluate对于客户互动的未来做出贡献?通过强调情感理解和同理心回应,Falcon Evaluate正在引领客户互动的新方法,重视情商,在商业环境中增强技术和人际关系的结合。