Determinar o sentimento e o tom de um cliente pode ajudar a localizar os melhores tickets para avaliação.

Com o Filtro de análise de sentimentos do Klaus, você pode filtrar os tickets nos quais o sentimento do cliente foi considerado positivo ou negativo.

Como funciona?

Basta criar um novo filtro e adicionar a regra de "Sentimento Positivo/Negativo".

Isso mostrará todas as conversas nas quais o Klaus encontrou sentimentos Positivos ou Negativos.

As mensagens no ticket com sentimentos negativos ou positivos serão marcadas com uma carinha verde sorridente ou uma carinha vermelha brava.

Você também pode usar a linha do tempo para identificar a localização dessas mensagens no thread e saltar rapidamente para elas.


Como calculamos isso?

Usamos modelos avançados de processamento de linguagem natural para atribuir sentimentos a mensagens de clientes.

Nossos dados demonstram que o sentimento está diretamente correlacionado aos valores de CSAT, ou seja, as conversas negativas tendem a apresentar valores de CSAT mais baixos. Isso faz do filtro de sentimentos uma ferramenta eficaz para saber que tipos de conversas resultam em clientes insatisfeitos.

Às vezes, um sentimento negativo não significa, necessariamente, que o cliente está frustrado, mas pode indicar que a mensagem descreve um problema complexo que é transmitido com vocabulário um tanto negativo dentro da linguagem padrão.

É claro que nenhum modelo de aprendizado de máquina é perfeito, e a qualidade da saída depende do tipo de texto. Se a mensagem contiver código de produção, longas sequências de números ou letras e outros tipos de texto que não sejam palavras, será mais difícil para a máquina processar apropriadamente a entrada, o que pode levar a um julgamento impreciso.

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