Как понять эмоции потребителей с помощью ИИ

Звучит парадоксально, но одной из главных задач генеративного ИИ для поиска инсайтов может быть помощь в понимании того, что чувствуют клиенты и почему так происходит.

 

 

Роль эмоций при принятии решений

Эмоции управляют человеческим выбором. Эта идея, противоречащая доминировавшей десятилетиями концепции «человека рационального», сегодня получает все больше научных подтверждений. По словам Дэниела Канемана, более 90% принятых решений обусловлены эмоциями, а не логикой.

В современном мире, перенасыщенном информацией и альтернативами, эмоции становятся решающим фактором при выборе товаров и услуг. Прочная эмоциональная связь клиентов с брендом способна дать компании уверенное преимущество перед конкурентами.

Ведущие бренды используют эмоционально-окрашенные нарративы в коммуникациях, апеллируя к индивидуальным ценностям и чувствам целевых аудиторий. Даже в B2B-сфере наращивает популярность тренд на «очеловечивание» брендов с опорой на искренность и эмпатию – социально-ориентированный маркетинг.

Сегодня способность брендов улавливать изменчивые эмоциональные потребности аудитории позволяет компаниям сохранять лидирующие позиции на рынке. Понимание эмоций и драйверов разных сегментов аудитории позволяет брендам подстраивать коммуникации под каждый из них. Это значит, что компаниям потребуются более эффективные инструменты и методики для анализа эмоций клиентов.

 

 

Ценность свободных ответов и отзывов для поиска инсайтов

Естественная обратная связь – ключ к пониманию того, какие чувства испытывают клиенты при взаимодействии с брендом. В отличие от закрытых вопросов с заранее заданными вариантами ответов, открытые вопросы позволяют клиентам высказать свое мнение без каких-либо ограничений.

В таких неструктурированных текстах можно найти действительно ценные инсайты. Дав людям возможность рассказывать о своих впечатлениях, делиться эмоциями и высказывать пожелания к бренду, маркетологи могут изучать применение продукта в контексте потребителя.

 

Проблема обработки неструктурированной обратной связи

Основная сложность состоит в том, чтобы извлечь максимум содержательных данных из сырого массива текстов. Поскольку большие объемы обратной связи в виде свободных ответов, комментариев в соцсетях и на тематических форумах, отзывов на отзовиках и картах не всегда можно обработать вручную.

При этом человеческий фактор неизбежно снижает качество данных. Поскольку аналитики могут по-разному интерпретировать отзывы в зависимости от настроения, взглядов и личного опыта.

В результате ограничения в ресурсах приводят к тому, что большой пласт обратной связи остается неизученным и не приводит к изменениям в продукте. Поэтому бизнесу так нужны простые и доступные инструменты для извлечения и категоризации смыслов из огромных массивов текста.

 

 

Возможности ИИ для обработки «сырых» данных

В эпоху стремительного развития ИИ у бизнеса появился мощный инструмент для анализа текстовых данных. Современные языковые модели ИИ способны не только генерировать осмысленные тексты, но и понимать нюансы и контекст естественных человеческих высказываний. 

Благодаря этому ИИ может мгновенно обрабатывать тысячи отзывов и комментариев на семантическом уровне – с определением ключевых тем, тональности и контекста высказывания. ИИ способен определять не только знак высказывания (позитивное или негативное), но и его оттенки – восхищение, ностальгию, разочарование или тревогу.

Кроме углубленного понимания мотивов и чувств клиентов, ИИ способен кратно увеличить производительность самих маркетинговых команд, взяв на себя рутинные задачи по анализу и разметке текстовой обратной связи. ИИ высвобождает значительные ресурсы, которые можно направить на проверку гипотез и разработку на их основе действенных маркетинговых стратегий. 

Дополнительным преимуществом становится кратный рост скорости обработки данных. То, что раньше занимало дни и недели, теперь происходит в режиме реального времени. Бизнес получают доступ к пульсу своих клиентов – это открывает новые возможности для мгновенного реагирования на изменение настроений и запроса адитории. 

 

Вопрос доверия к выводам ИИ

Основным барьером для полноценного использования ИИ для анализа текстовых данных остается вопрос доверия к результатам. Многие компании справедливо опасаются ошибок и «галлюцинаций» ИИ, когда тот ссылается на несуществующие источники, чтобы подкрепить собственные тезисы.

Действительно, современные нейросети пока несовершенны. Из-за своей статистической природы они могут ошибочно интерпретировать высказывания, которые в недостаточном объеме представлены в обучающей выборке. Из-за чего бесконтрольное внедрение ИИ чревато серьезными рисками для репутации и финансовыми потерями для бизнеса.

Однако полностью отказаться от использования технологии было бы неразумно. Золотая середина состоит в том, чтобы обеспечить необходимую прозрачность выводов и контроль над ИИ-системами.

Обеспечение прозрачности работы ИИ

Первым шагом к доверию является реализация прозрачности вычислительных процессов ИИ. У аналитиков должна быть возможность «вернуться» к сырым данным, на которых основаны выводы, и убедиться в их обоснованности.

Не менее важно иметь возможность изучать внутреннюю логику ИИ, в соответствии с которой формулируются гипотезы и итоговые выводы. Современные модели способны «объяснять» связь между семантикой текста и выделенными категориями.

Кроме того, выводы ИИ нужно сопоставлять с оценками экспертов: различия в мнениях фиксируют, чтобы понимать возможности и ограничения ИИ-систем в текущий момент.

 

 

Контроль ИИ человеком

Полный контроль над ИИ обеспечивает подход «человек в цикле», когда у аналитиков есть возможность корректировать процесс на каждом этапе. Например, самим настраивать веса и фильтры, чтобы акцентировать или игнорировать те или иные семантические единицы. При этом аналитики могут настраивать дополнительные логические правила, чтобы корректно трактовать полученные выводы с учетом специфики ниши. 

Одной из лучших практик является адаптация модели к специфическим данным: обучение ИИ на отзывах на конкурентов сфокусирует систему на особенностях коммуникации в вашем бизнесе.

По мере того, как ИИ все чаще используют в бизнес-аналитике, его роль в извлечении инсайтов из неструктурированной обратной связи будет только расти. Способность ИИ круглосуточно обрабатывать новые отзывы о продукте открывает новые возможности для развития бизнеса.

 

Возможности ИИ для мониторинга инфополя

Оперативность и скорость. Представьте, что ИИ выявил тенденцию роста негативных отзывов об определенном функционале продукта. В случае ручного мониторинга эта проблема могла бы неделями оставаться незамеченной, пока не отразилась бы на объемах продаж. В свою очередь ИИ позволяет регистрировать подобные потенциальные угрозы на ранних этапах.

Поиск решения. На основе «всплесков» обратной связи по проблемам продукта ИИ способен автоматически генерировать гипотезы о возможных причинах и путях решения. После чего гипотезы проверяют живые эксперты, но сам процесс многократно ускоряется.

Постоянный контроль. ИИ также может выступать в роли «пожарной сигнализации» бренда, обнаруживая нежелательный резонанс в результате маркетинговых активностей. Это позволяет вовремя удалять спорные рекламные кампании для избежания репутационных потерь.

***

Благодаря развитию ИИ бренды получили мощный инструмент для изучения и мониторинга настроений и запросов аудитории, чтобы персонализировать продукт и укреплять эмоциональную связь с брендом.
Компании, осознающие роль клиентской эмпатии и реализующие этот принцип с помощью ИИ, смогут не только оставаться на плаву, но и процветать в гиперконкурентной среде будущего.