Анализ намерений клиента и простой подсчёт ключевых слов: в чём разница

Короткий ответ

Подсчёт ключевых слов показывает, какое слово сколько раз встречается в разговорах. Анализ намерений клиента определяет, чего клиент хотел добиться в этом разговоре: купить, сравнить цены, пожаловаться, отменить подписку или просто собрать информацию. Слово «цена» может прозвучать и у готового купить клиента, и у того, кто хочет отказаться, — слово одно, намерение совсем разное.

Подсчёт слов дёшев и прозрачен, но попадает в пять типичных ловушек. Анализ намерений их обходит, но требует ясного определения и проверки человеком.

Когда достаточно подсчёта слов

Отказываться от подсчёта слов полностью не нужно. Он хорошо работает для точных однозначных терминов: название продукта, бренд конкурента, код кампании, название конкретной услуги. Чтобы узнать, как часто упоминается «Model X», сложный анализ не нужен. Платформы вроде AWS Contact Lens сохраняют точный поиск фраз как отдельную опцию и рекомендуют его для поиска конкретных фраз, например приветствия по скрипту.

Ловушка 1: отрицание

Во фразе «скидка мне не нужна, я просто спрашиваю про доставку» есть слово «скидка». Подсчёт слов засчитает это как интерес к скидке. В азербайджанском отрицание часто стоит в конце глагола, и поиск по слову его не видит.

Ловушка 2: цитата и чужие слова

«Друг сказал, что у вас дорого, но я хочу посмотреть» — здесь «дорого» не собственное возражение клиента. Он пересказывает чужое мнение и, наоборот, проявляет интерес.

Ловушка 3: синонимы и разные написания

Одно намерение выражается десятками способов: «дорого», «выходит за бюджет», «в другом месте дешевле», «скидочку можно?», на другом языке или смешанным письмом. Каким бы длинным ни был список слов, он всегда что-то пропускает, а чем он длиннее, тем больше ложных совпадений.

Ловушка 4: слова оператора и бота

Слово «гарантия» встречается в разговорах 30 раз, но все 30 сказал оператор, потому что это есть в скрипте. Подсчёт слов покажет это как интерес клиентов к гарантии. Намерение нужно извлекать только из слов клиента.

Ловушка 5: контекст и последовательность

Клиент сначала спрашивает цену, потом доставку, потом говорит «завтра заберу». Подсчёт слов видит три темы. А намерение одно — купить. И наоборот, во фразе «большое спасибо, я подумаю» нет ни одного ключевого слова, но намерение — по крайней мере пока — не покупать.

Как задать поле намерения

1. 1Начните с решенияДля какого решения вам нужно намерение? Для воронки продаж может хватить «купить / сравнить / информация / жалоба».
2. 24–8 значенийСлишком много значений сливаются. Каждое значение должно требовать своего следующего шага.
3. 3Определение + граница«Хочет купить: говорит о конкретном товаре, дате или оплате либо выражает согласие. Просто вопрос о цене сюда не входит».
4. 4НеясноЕсли клиент не выразил намерения, нужно значение «неясно» — без выбора через силу.
5. 5Только клиентПрямо пропишите в инструкции: решать только по словам клиента.

Гибридный подход: слова и намерение вместе

На практике лучший результат даёт сочетание двух методов. Подсчёт слов ловит точные названия: какой продукт, какой конкурент, какой код кампании. Поле намерения говорит, чего клиент хотел в том же разговоре. Например, распределение намерений в разговорах, где упоминается конкурент, показывает, упоминают ли его в основном с намерением «сравнить» или уже говорят «купил у них, есть проблема». Первый случай требует шага от продаж, второй — возможность для маркетинга.

Небольшой тест для проверки поля намерения

1. 1Выберите 40 разговоровПримерно по 10 на каждое значение намерения, чтобы проверить и редкие значения.
2. 2Двое оценивают отдельноКаждый пишет своё значение, не глядя на результат AI.
3. 3Сравните три результатаЕсли двое людей не согласны, проблема в определении, а не в AI. Если люди согласны, а AI нет, уточните инструкцию.
4. 4Исправьте определениеПерепишите одним предложением границу между двумя самыми спорными значениями и повторите тест.

Тема плюс намерение

Самый полезный результат даёт пересечение темы и намерения. Сколько разговоров на тему «цена» имеют намерение «купить», а сколько — «сравнить»? Чем отличается распределение намерений у клиентов из Instagram и из WhatsApp? Как построить список тем — в статье анализ обращений клиентов.

Иллюстративное сравнение

Это иллюстративный пример. Мебельный магазин видит слово «кредит» в 18% разговоров и планирует кредитную кампанию. После добавления поля намерения картина меняется: лишь в трети разговоров со словом «кредит» клиент сам о нём спрашивает. В остальных его предлагает оператор или клиент говорит «без кредита, наличными». Кампанию сокращают и вместо неё тестируют скидку на доставку при оплате наличными.

Границы анализа намерений

• Намерение — оценка по разговору; клиент может позже передумать.
• В коротких неясных разговорах намерение часто будет «неясно» — это нормально.
• AI может ошибаться; особенно сложны ирония и вежливый отказ.
• Намерение не должно быть единственным основанием для решения о клиенте с высокими рисками (кредит, отказ, разная цена).

Не прячьте в отчёте долю «неясно». Если она растёт, то либо разговоры стали короче, либо пришла новая группа клиентов, чьё намерение не укладывается в существующие значения. Оба случая стоит разобрать отдельно.

Поле намерения в Vexvon

В Vexvon работает анализ по полям, а не подсчёт слов: компания создаёт поле вроде «намерение» со своими значениями и инструкцией, AI в каждом разговоре читает сообщения клиента в контексте и выбирает одно значение из списка, сохраняя фразу клиента как доказательство. AI-помощник панели отвечает на вопросы-пересечения вроде «распределение намерений по каналам»; пересечение считает разговоры, а не строки фактов, поэтому один разговор не учитывается дважды. Подробнее: аналитика Vexvon.

Следующий шаг

Возьмите одно ключевое слово, которое вы отслеживаете сейчас, и прочитайте 30 разговоров, где оно встречается: в скольких клиент действительно проявляет это намерение? Если разрыв большой, пора переходить на поле намерения. Поле на ваших разговорах можно собрать на демо.