Через технології, такі як обробка природної мови (NLP) та машинне навчання, компанії можуть розуміти наміри клієнтів через різні канали, надаючи персоналізовані пропозиції та покращуючи загальне задоволення. Що кожен клієнт є більш цінним для певного бізнесу, то цей інструмент стає критичним.

Виявлення намірів корисне для бізнесу, надаючи стратегічну перевагу в розумінні потреб клієнтів та оптимізації операцій. У своїй основі виявлення намірів включає в себе використання передових алгоритмів обробки природної мови (NLP) для аналізу та розуміння основної мети або цілі, що стоїть за введенням користувачів. Цей процес включає в себе вилучення значення з тексту чи мови, що дозволяє бізнесу розшифровувати намір клієнта. Моделі машинного навчання, такі як рекурентні нейронні мережі (RNN) або трансформерні архітектури, часто використовуються для виявлення патернів та контексту в запитах користувачів.

Типи намірів клієнта

Іноді важко визначити основну мету чи ціль за введенням користувача, оскільки люди можуть не завжди чітко виражати свої наміри. У багатьох випадках намірам потрібен аналіз контексту, оскільки потенційні клієнти можуть висловлювати свої цілі опосередковано або за допомогою неоднозначної мови. Проте за допомогою відповідних інструментів можна точно визначити різні типи намірів. Давайте розглянемо відповідні типи намірів для бізнесу.

Перше і головне - це намір покупки, коли користувачі висловлюють бажання придбати продукт чи послугу. Це простий сигнал для взаємодії з дилером.

Тоді є більш тонкий тип: намір розгляду покупки, коли хтось розглядає покупку, але не цілком впевнений. Розмова в цьому випадку вимагає витонченості, оскільки надмірний тиск може виявитися неефективним.

Складність збільшується з намірами опосередкованого характеру. Наприклад, чи означає публікація в Instagram, яка хвалить модель годинника, що користувач готовий купити її? Це інша група потенційних клієнтів, яких бізнес не повинен ігнорувати, але потрібно обробляти по-різному.

Інший сценарій - це намір нев

дачі, коли клієнти не задоволені отриманим обслуговуванням, що може бути шкідливим для бізнесу в секторах, таких як нерухомість, розкош та автомобільна роздрібна торгівля.

Все сказане, виявлення намірів також корисно для розбирання розподілу, який відноситься до комунікації, яка не має відношення до конкретного контексту бізнесу. Наприклад, негативний намір, де користувач пише, що він або вона ніколи не купить дорогий годинник, означає, що ця особа не є потенційним клієнтом.

Чи потрібне виявлення намірів кожному бізнесу?

За допомогою виявлення намірів бізнеси можуть автоматизувати відповіді, оптимізувати взаємодію з клієнтами та отримувати цінні уявлення про поведінку користувачів. Чи інтегровані в аналітичні інструменти, системи управління відносинами з клієнтами, чат-боти для підтримки клієнтів чи віртуальні асистенти, виявлення намірів дозволяє бізнесам надавати більш персоналізовані та ефективні послуги, що сприяє покращенню задоволення клієнтів та операційній ефективності.

Однак чи може це бути забагато добра? Наша класифікація намірів з попереднього параграфа може бути вказівкою в цьому випадку. З одного боку, для компаній, які продають масово виготовлені товари великими обсягами, боротьба за кожен відгук клієнта в інтернеті може бути дійсно занадто великою. Рішення придбати Pepsi чи Coke на Різдвяний вечір мало вплине на обидві компанії. З іншого боку, для бізнесів, де кожна угода значить багато, кожен потенційний клієнт може бути вартий набагато більше уваги, навіть коли маємо справу з опосередкованим наміром.

Проте більшість випадків знаходяться між цими екстремами, де виявлення намірів допомагає розуміти, чи варто спілкуватися з введенням користувача та які інструменти є відповідними. Загальне правило полягає в тому, що чим більше цінності може принести потенційний клієнт компанії, тим більше варто інвестувати в виявлення намірів клієнта та реагування на них.