TL; DR: Sztuczna inteligencja pomaga identyfikować potrzeby klientów poprzez trzy powiązane ze sobą możliwości: sortowanie oparte na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i analizę sentymentu dużych wolumenów informacji zwrotnych, dopracowane modele językowe, które identyfikują potrzeby podstawowe i drugorzędne dokładniej niż analitycy eksperccy (badanie MIT Sloan z 2025 roku wykazało, że dopracowane modele wykrywały 100% podstawowych potrzeb klientów w porównaniu z 87.5% w przypadku analityków) oraz generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG), które zapewnia sztucznej inteligencji dostęp do dodatkowych dokumentów, gdy dane treningowe są niewystarczające. Interesujący jest kolejny poziom: połączenie sztucznej inteligencji agentowej i awatarów AI otwiera nowe możliwości dla marketerów i sprzedawców AI, którzy są szkoleni specjalnie w zakresie analizy potrzeb. W tym artykule omówiono, co sztuczna inteligencja może, a czego nie może zrobić w analizie potrzeb klientów i gdzie ludzie nadal zajmują miejsce w tym procesie.
Mówienie o tym, jak nowoczesne narzędzia sztucznej inteligencji mają uwolnić ludzi od rutynowych obowiązków, od dawna stało się już banałem. Przykładami są zazwyczaj sortowanie e-maili i wiadomości, wyróżnianie kluczowych fragmentów tekstu, personalizowanie standardowych wiadomości, budowanie „piramid dostawców”, monitorowanie wydajności w czasie rzeczywistym i tak dalej. Bądźmy szczerzy – to wszystko stało się banalne.
Znacznie ciekawiej jest przyjrzeć się zadaniom należącym do kategorii warunkowej „rutyny twórczej”. Nazwa może brzmieć paradoksalnie, ale doskonale opisuje sytuację. Analiza tego, czego naprawdę pragną klienci, jest właśnie jednym z takich zadań. To jedno z najcenniejszych zadań w biznesie, wymagające zrozumienia natury ludzkiej, doświadczenia, intuicji i prawdziwych umiejętności interpersonalnych. To również ogromna ilość czasochłonnej, wyczerpującej i żmudnej pracy analitycznej, obejmującej analizę tysięcy (a nawet dziesiątek tysięcy) wywiadów z klientami, rozmów handlowych, recenzji, opinii, komentarzy i próśb. Oczywiste jest, jak bardzo sukces produktu lub usługi zależy od jakości tej pracy: czy „trafi w cel”, czy po prostu będzie zbierał kurz na półce.
Kto co powiedział i jak to powiedział?
Na pierwszy rzut oka, co sztuczna inteligencja może zaoferować w tak głęboko ludzkiej sprawie? Na szczęście całkiem sporo. Na przykład niezwykle staranne sortowanie. Współczesność Narzędzia analityczne AI korzystające z przetwarzania języka naturalnego (NLP) mogą klasyfikować i organizować tysiące recenzji, komentarzy, zgłoszeń pomocy technicznej i innych opinii klientów, dzieląc je na tematy.
Rezultat: dane posegregowane na kategorie z dokładnie takim poziomem szczegółowości, jakiego potrzebuje marketer: od prostego „70% klientów jest raczej zadowolonych z usługi, 30% jest raczej niezadowolonych” po „klienci narzekający na skomplikowaną konfigurację – 21%”, „klienci, którzy chcą kupić produkt na czerwono – 17%”, „liderzy przedsiębiorstw zainteresowani usługą – 6%”, „mężczyźni, którzy odmówili dodatkowej gwarancji – 55%” i tak dalej.
Sztuczna inteligencja wspomaga tę złożoną klasyfikację między innymi dzięki analizie sentymentu. Narzędzie określa zabarwienie emocjonalne tekstu i może dzielić komunikaty na grupy „pozytywne” i „negatywne” lub stosować bardziej zniuansowane kategorie: „zachwyt”, „irytacja”, „radość”, „gniew”, „rozczarowanie”, „satysfakcja”, „obojętność” i inne.
Czy w ogóle trzeba wspominać, że sztuczna inteligencja potrafi to wszystko robić, monitorując jednocześnie napływ nowych informacji w czasie rzeczywistym? Prawdopodobnie nie, ale doprecyzowaliśmy to na wszelki wypadek.
Co kryje się za słowami?
Nawet najmądrzejsze sortowanie, które „odczytuje” również emocje, wciąż nie odpowiada na główne pytanie: „Czego właściwie chce klient?”. Problem polega na tym, że słowa klienta często nie odzwierciedlają jego pragnień. Nie dlatego, że próbują kogoś oszukać, ale po prostu dlatego, że taka jest ludzka natura.
Oto najprostszy przykład: prośba „Kup wędkę”. Sortowanie AI umieści ją w folderze „Klienci, którzy chcą kupić wędkę”. Ale w rzeczywistości osoba ta nie chce samej wędki. Chce łowić ryby! Albo, szerzej, łowić ryby. Albo może chce komuś dać prezent. W każdym razie prawdopodobieństwo, że faktycznie chce wędki jako rzeczy samej w sobie, jest niezwykle niskie.
Zadaniem marketera jest zrozumienie, wyliczenie i wyczucie prawdziwych motywów kryjących się za słowami klienta. A motywy te są zazwyczaj o wiele bardziej złożone niż w powyższym przykładzie.
Jeśli pracujesz w tradycyjny sposób, musisz ręcznie czytać i analizować wiadomości klientów – nawet jeśli zostały już starannie posortowane przez sztuczną inteligencję. I znowu to rutyna. Byłoby wspaniale, gdyby sztuczna inteligencja potrafiła wyjść poza sortowanie i faktycznie zrozumieć, co kryje się za pragnieniami klientów. I (marzenia się spełniają!) już się tego nauczyła.
Mówimy o rozwiązaniach opartych na sztucznej inteligencji duże modele językowe (LLM), które przeszły dostrajanie, czyli dostrajanie pod nadzorem. Dodatkowo zostali przeszkoleni na przykładach wywiadów z klientami, recenzji i komentarzy, które zostały już przeanalizowane przez specjalistów.
Z reguły nie wymaga to ogromnych ilości danych. W Badanie MIT Sloan z 2025 r.Wystarczyło około tysiąca przykładów. Model przeanalizował opinie nabywców bejcy do drewna i zidentyfikował 100% zarówno podstawowych potrzeb klientów (w sumie osiem), jak i 30 drugorzędnych. Profesjonalni analitycy zidentyfikowali 87.5% podstawowych potrzeb – pomijając jedną z ośmiu.
Model ten wykazał równie wysoką jakość analizy w innych kategoriach produktów i usług.
Klasyczny przykład: gdy klient narzekał na baterię swojego smartfona, sztuczna inteligencja prawidłowo doszła do wniosku, że prawdziwą potrzebą jest „długie, nieprzerwane użytkowanie poza domem”. Ta wiedza natychmiast poszerza możliwości sprzedawcy – może on polecić przenośny powerbank i podobne urządzenia.
Jeśli modelowi brakuje danych, z pomocą przychodzi generacja z rozszerzonym wyszukiwaniem (RAG) – generacja z rozszerzonym wyszukiwaniem. Sztuczna inteligencja uzyskuje dostęp do dodatkowych źródeł (dokumentów, stron internetowych, baz wiedzy) i wykorzystuje je w procesie analizy.
Marketingowcy i sprzedawcy wykorzystujący sztuczną inteligencję
Wydawałoby się, że temat jest zamknięty. Postanowiliśmy jednak pójść o krok dalej i zadać pytanie: jak faktycznie zostaną wykorzystane informacje o potrzebach klientów, pozyskane za pomocą sztucznej inteligencji?
Dziś odpowiedź nie jest już tak oczywista, jak jeszcze pięć lat temu. Dwie szybko rozwijające się technologie (w tym segment awatarów AI, który ma osiągnąć $ 5.93 mld 2032) pojawiły się takie, które bezpośrednio wiążą się z naszym tematem:
- Agentyczna sztuczna inteligencja – co umożliwia tworzenie autonomicznych agentów AI zdolnych do planowania i wykonywania złożonych, sekwencyjnych działań.
- awatarów AI - realistycznych „cyfrowych ludzi” które wykorzystują mimikę twarzy, gesty, intonację i patrzą ludziom w oczy, nie wywołując efekt doliny niepokoju.
Połączenie tych dwóch technologii otwiera niesamowite możliwości. Na przykład, Scoot Airlines, spółka zależna Singapore Airlines, wykorzystuje już technologię XR i generatywną sztuczną inteligencję w symulatorze do szkolenia personelu pokładowego. Cyfrowi pasażerowie przedstawiają kapryśne dzieci, osoby zmieniające miejsca bez pozwolenia, pijanych pasażerów i innych „trudnych” pasażerów.
Innym uderzającym przypadkiem jest Partnerstwo badawcze, która tworzy awatary AI oparte na prawdziwych historiach pacjentów. Ci „cyfrowi pacjenci” opowiadają lekarzom i badaczom o swoich problemach i doświadczeniach, gdy z jakiegoś powodu bezpośredni kontakt jest niemożliwy.
Czy potrafisz sobie wyobrazić, jakie możliwości otwiera dla biznesu połączenie sztucznej inteligencji agentowej i awatarów AI? Sztuczna inteligencja w ludzkiej postaci wywołuje znacznie silniejsza reakcja od klientów niż bezosobowy chatbot. Dlaczego nie wykorzystać precyzyjnych danych o potrzebach do stworzenia sprzedawców AI?
Te same technologie umożliwiają szkolenie marketerów wykorzystujących sztuczną inteligencję, którzy będą przeprowadzać wywiady z klientami i gromadzić jeszcze więcej danych do analizy.
Analiza kreatywna i szkolenia eksperckie
Co więc ostatecznie dają nam nowoczesne technologie sztucznej inteligencji?
Sztuczna inteligencja potrafi precyzyjnie sortować opinie klientów według dziesiątek parametrów i identyfikować rzeczywiste pragnienia i potrzeby. Na podstawie tych danych można wyszkolić agentów AI z interfejsem przypominającym człowieka (awatary AI), które będą mogły zarówno sprzedawać produkty i usługi, jak i komunikować się z klientami w celu gromadzenia nowych danych.
Nasuwa się logiczne pytanie: gdzie w tym systemie jest miejsce człowieka? Jak to się ma do zasady ludzkiego udziału w procesie? Czy sprzedawcy i marketingowcy… stracić pracę pod presją wyszkolonych przez siebie agentów AI, ubranych w atrakcyjne awatary AI?
Nie martw się, nie zrobią tego.
Marketerzy mają przed sobą najciekawszą część: kreatywną analizę danych po przetworzeniu przez sztuczną inteligencję. Niezależnie od tego, jak dokładna i szybka jest sztuczna inteligencja, głębokie zrozumienie ludzi Na poziomie doświadczonych marketerów jest wciąż nieosiągalne. Nie osiągnęło jeszcze poziomu kształtowania taktyk i strategii marketingowych. Zbyt wiele w tym procesie zależy od zjawisk trudnych do algorytmizacji.
Marketerzy to eksperci, którzy muszą wybierać wysokiej jakości dane do precyzyjnego dostrajania i kontrolowanego szkolenia. Biorąc pod uwagę szybkość zmian, systemy sztucznej inteligencji wymagają regularnego przeszkolenia i aktualizacji.
Jeśli chodzi o sprzedawców – oni również radzą sobie dobrze. Zawsze będą klienci o złożonych i interesujących potrzebach, które może w pełni zrozumieć tylko doświadczony sprzedawca z inteligencją biologiczną.
Więc bez względu na to, jak bardzo sztuczna inteligencja nam pomoże, zawsze będzie dużo pracy w oparciu o zasadę „ludzie dla ludzi”.
I tutaj, być może, położymy temu kres.
