Искусственный интеллект YandexGPT 2 для разбора писем, сообщений в Wazzup, Авито для интеграции c Битрикс24
Запрос на внедрение искусственного интеллекта становится все более популярен. Один из наших постоянных заказчиков обратился с задачей сделать интеграцию ИИ и Битрикс24 для анализа текстовых коммуникаций сотрудников. Мы реализовали этот сценарий с помощью нового инструмента Пинкит: связки нейросети YandexGPT 2 с Битрикс24.
1. Ситуация. Боль. Решение
В предыдущем кейсе мы подробно рассказывали, как ИИ помогает уменьшить трудозатраты отдела продаж благодаря транскрибации записей звонков в текст и анализировать текст нейросетью.
Но если в вашей компании не ведется запись телефонных звонков для дальнейшего анализа, то, можно анализировать письменные коммуникации, которые ведут менеджеры с клиентами: почта, мессенджеры, онлайн-чат.
В чем боль? Чтобы повысить конверсию в продажу, важно контролировать: выполняет ли менеджер заданный скрипт, написал ли он клиенту про акцию, предложил ли персональную скидку и т.д. Но вручную руководитель физически не в состоянии взять под контроль весь поток переписок и анализировать, в какой форме ведется общение с клиентами.
В качестве решения для анализа коммуникаций менеджера в Битрикс24 мы предложили заказчику интеграцию ИИ и Битрикс24.
Облегченный вариант этой интеграции (без инструмента Yandex SpeechKit) работает только с текстом. ИИ получает текст (переписка с клиентов в письмах или чатах) и анализирует его по заданной шкале: упоминание в переписке стоп-слов снижает оценку, а упоминание продающих фраз — повышает.
Такую автоматизацию можно использовать дополнительно к анализу аудио записей звонков, чтобы покрыть всю коммуникацию с клиентами (или между сотрудниками внутри компании).
Что можно анализировать?
Приведем примеры.
1.1. Письма в Битрикс24 — входящие или исходящие.
1.2. Переписка в мессенджерах, интеграция Wazzup.
1.3. Переписка в корпоративных чатах и чатах онлайн-сервисов, например, Авито Работа.
Искусственный интеллект, задействованный в интеграции Пинкит, снимает нагрузку с сотрудника, который занимается вычиткой и анализом переписки сотрудников с клиентами. А если у вас в компании такого сотрудника нет, то интеграция просто необходима.
Самое важное в этом кейсе автоматизации — определить цель и поставить перед нейросетью задачу. Здесь задача полностью зависит от ваших нужд: оцениваете ли вы уровень деловой переписки ваших менеджеров, ищете негативные фидбэки от клиентов или просто проверяете коммуникации на соответствие внутренним регламентам. Спектр использования ИИ довольно обширен.
О том, как настроить интеграцию Пинкит и по какому сценарию была выполнена клиентская задача, расскажем далее.
2. Настройка интеграции Пинкит по анализу коммуникаций с помощью YandexGPT 2
Как мы говорили выше, клиент обратился к нам за анализом текстовых коммуникаций по почте и сообщений в мессенджерах WhatsApp/Telegram (для этого в компании используется интеграция Wazzup и Битрикс24 на платформе Пинкит).
Как это работает в двух словах?
2.1. От клиента приходит письмо либо сообщение в мессенджере.
2.2. Интеграция YandexGPT 2 и Битрикс24 выполняет запрос по тексту письма. Здесь могут быть варианты: выявить стоп-слова, сделать краткий пересказ, определить эмоциональную окраску текста и другое.
2.3. Результат можно передать в живую ленту продажи, в таблицу эксель или в корпоративный чат.
Таким способом можно разбирать переписку менеджеров с клиентами в различных сервисах, например, Авито Работа или HeadHunter.
Важным плюсом является то, что ИИ может проанализировать письменную коммуникацию сразу, после ее совершения. Если в диалоге есть моменты, которые вызывают вопросы, то интеграция сразу поставит задачу на разбор данной коммуникации.
Данный релиз Пинкит дает возможность проанализировать большой объем переписки. Можно анализировать даже те коммуникации, которые были созданы до запуска интеграции. Это поможет выявить те коммуникации, которые были сделаны не оптимальным образом в заданном периоде времени.
Иными словами, искусственный интеллект может выполнить работу полноценного аналитика дешевле и за гораздо меньшее время. Он способен обработать огромный массив информации. А так как нейросеть постоянно обучается и становится "умнее", то и качество анализа будет постоянно расти.
А у меня вопрос: различает ли ИИ эмоции? Например, текст может быть написан в позитиве, а смайлы негативные или наоборот, есть ли возможность выявить оттенки эмоций?