Через такие технологии, как обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) и машинное обучение, компании могут понимать намерения клиентов на различных каналах, предоставляя персонализированные предложения и повышая общую удовлетворенность. Чем ценнее каждый клиент для конкретного бизнеса, тем более важным становится это средство.

Обнаружение намерений полезно для бизнеса, предоставляя стратегическое преимущество в понимании потребностей клиентов и оптимизации операций. В основе обнаружения намерений лежит использование продвинутых алгоритмов обработки естественного языка (NLP) для анализа и понимания основной цели или задачи, стоящей за вводом пользователей. Этот процесс включает в себя извлечение смысла из текста или речи, что позволяет компаниям раскрывать намерения клиентов. Модели машинного обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) или архитектуры трансформера, часто используются для выявления паттернов и контекста в запросах пользователей.

Типы намерений клиентов:

Иногда бывает сложно определить основную цель или задачу, стоящую за вводом пользователя, так как люди не всегда четко выражают свои намерения. Во многих случаях намерения требуют более детального анализа контекста, так как потенциальные клиенты могут выражать свои цели косвенно или с использованием неоднозначного языка. Тем не менее, с правильными инструментами можно точно определить различные типы намерений. Давайте рассмотрим соответствующие типы намерений для бизнеса.

Во-первых, есть намерение купить, когда пользователи выражают желание купить продукт или услугу. Это является прямым сигналом для взаимодействия с клиентами.

Затем есть более тонкий тип - намерение рассмотреть, когда кто-то обдумывает покупку, но не уверен на 100%. В этом случае разговор требует гибкости, так как слишком много давления может вызвать обратный эффект.

Сложность возрастает с косвенными намерениями. Например, означает ли пост в Instagram, в котором хвалится модель часов, что пользователь готов ее купить? Это разные категории потенциальных клиентов, которых бизнес не должен игнорировать, но с которыми нужно обращаться по-разному.

Еще одним сценарием является намерение неудачи, когда клиенты не удовлетворены полученным сервисом, что может быть вредно для бизнеса в секторах, таких как недвижимость, роскошь и автомобильная розница.

Тем не менее, обнаружение намерений также полезно для анализа оттока, который означает коммуникацию, не имеющую отношения к конкретному бизнес-контексту. Например, негативное намерение, когда пользователь пишет, что он или она никогда не купит дорогие часы, означает, что этот пользователь не является потенциальным клиентом.

Нужно ли каждому бизнесу обнаружение намерений?

Используя обнаружение намерений, компании могут автоматизировать ответы, оптимизировать взаимодействие с клиентами и получать ценные инсайты в поведение пользователей. Независимо от того, интегрировано ли это в аналитические инструменты, системы управления клиентами (CRM), чат-боты для поддержки клиентов или виртуальных ассистентов, обнаружение намерений дает компаниям возможность предоставлять более персонализированные и эффективные услуги, что способствует улучшению удовлетворенности клиентов и операционной эффективности.

Тем не менее, можно ли сказать, что бывает слишком много хорошего? Наша классификация намерений из предыдущего абз

аца может быть хорошей рекомендацией в этом случае. С одной стороны, для компаний, продажа массовых товаров в большом масштабе, борьба за каждое мнение клиента в Интернете может быть буквально излишней. Решение о покупке Pepsi или Coke на рождественский ужин не окажет критического воздействия на обе компании. С другой стороны, для бизнесов, где каждая сделка имеет большое значение, каждый потенциальный клиент может быть стоить гораздо большего внимания, даже при работе с косвенными намерениями.

Тем не менее, большинство случаев находятся между этими крайностями, где обнаружение намерений помогает понять, стоит ли взаимодействовать с запросом пользователя и какие инструменты подходят. Общее правило заключается в том, что чем больше ценности потенциальный клиент может принести компании, тем больше внимания следует уделять обнаружению намерений клиентов и реагированию соответственно.