Analiza conversațională este tehnologia de ultimă generație care vă ajută să extrageți ceea ce spune clientul despre marca dvs. de pe mai multe canale.
Odată cu creșterea inteligenței artificiale (AI) și a învățării automate (ML), acum vă puteți baza doar pe aplicații cloud sau on-premise care pot descifra toate aceste voci ale clienților în câteva minute. Analiza conversațională este tehnologia din spatele acestor instrumente.
Citiți mai departe pentru a afla analiza conversațională din interior spre exterior. Vă va ajuta să implementați această tehnologie în afacerea dvs., să dezvoltați servicii gestionate pentru alte organizații sau să deveniți un dezvoltator al acestei tehnologii.
Cuprins
Ce este Analytics conversațional?
Analiza conversațională folosește software care poate trece prin diverse conversații din surse digitale despre afacerea ta. Aceste conversații includ postări pe rețelele sociale, apeluri telefonice/chaturi pentru serviciul clienți, recenzii ale profilului de afaceri, discuții pe forum și multe altele.
În esență, această tehnologie își propune să citească mii de conversații cu clienții cu sau despre afacerea dvs. în câteva minute. Apoi, extrageți informații vitale care vă pot ajuta să improvizați produsul, serviciul sau marca în funcție de preferințele clienților.
AI și ML sunt cele două tehnologii principale de dezvoltare software din spatele analizei conversaționale. În AI, procesarea limbajului natural (NLP) este algoritmul cheie din spatele unor astfel de programe.
Aceste instrumente avansate de tehnologie a informației și capabilități de cloud computing vă ajută să înțelegeți conversațiile sub orice formă, cum ar fi e-mailurile, apelurile telefonice și mesajele text.
Analiza conversațională înlocuiește nevoia de auditare manuală a apelurilor, e-mailurilor și chaturilor de serviciu pentru clienți. Software-ul AI poate scana prin terabytes de conversații în câteva minute.
De asemenea, instrumentele pot colecta diverse date de afaceri, cum ar fi politici, evaluarea riscurilor etc., de la alte aplicații integrate și pot sugera soluții imediate pentru punctele dureroase ale clienților.
Dacă sunteți în industria de servicii pentru clienți, veți găsi o utilizare abundentă a acestei tehnologii de analiză a informațiilor. Industria serviciilor folosește în principal următoarele două tipuri de instrumente pentru analiza conversațională:
- Conversație vocală
- Conversație text
Companiile folosesc acest concept de înaltă tehnologie pentru a analiza conversațiile cu clienții, angajații, clienții, vânzătorii etc. Organizațiile trebuie să respecte reglementările de confidențialitate CCPA, GDPR etc. în timp ce colectează date conversaționale de la publicul țintă.
De ce este importantă analiza conversațiilor?
#1. Obțineți Povestea Nuanțată
Este posibil să obțineți un fragment de plângere și satisfacție a clienților din recenziile lor online. Totuși, cel mai bun loc pentru a obține cea mai cuprinzătoare poveste este conversația lor cu agenții de servicii pentru clienți.
Mulți clienți de toate vârstele contactează serviciul de asistență pentru clienți, iar companiile vor obține o viziune mai bună analizându-și conversațiile. Pe lângă faptul că vă oferă o imagine detaliată a comportamentului și sentimentului clienților, vă permite să identificați modele și să luați măsuri.
#2. Preziceți comportamentul clientului
Fiecare client este diferit – cum se va comporta cineva este imposibil de prezis complet. Dar puteți identifica modele pe măsură ce treceți prin sute și mii de conversații cu clienții.
Cu ajutorul lui, veți ști de ce au nevoie clienții chiar înainte ca ei să știe. Ca rezultat, clienții vor avea o experiență mai bună după ce vor contacta asistența pentru clienți.
#3. Obțineți informații mai bune decât feedback-ul clienților
Doar un număr mic de persoane care au contactat serviciul dvs. pentru clienți vor împărtăși feedback. În cele mai multe cazuri, oamenii cu experiențe extrem de pozitive sau negative găsesc timp să-ți ofere feedback.
Din acest motiv, datele pe care le obțineți din feedback ar putea fi denaturate la extreme. Dacă doriți să obțineți date exacte despre cum se simt clienții despre marca dvs. și despre serviciul pentru clienți, analiza conversațiilor este cea mai bună modalitate de a face acest lucru.
#4. Reduceți volumul de muncă intern
Analiza conversației este un proces automat realizat cu ajutorul diverselor aplicații. Prin urmare, nu este nevoie să numiți un angajat care să parcurgă conversațiile manual, ceea ce necesită timp și este agitat.
În schimb, se pot concentra pe sarcini de mare valoare care generează mai multe vânzări și rentabilitate a investiției.
Pe de altă parte, analiza vă permite să identificați întrebări sau solicitări frecvente.
#5. Contați pe propriile lor cuvinte
Comentariile pe care oamenii le fac asupra produselor și companiei dvs. sunt nestructurate și scurte. Prin urmare, nu este ușor să le analizezi pentru acuratețea sentimentală. De asemenea, ar putea exista o limitare a caracterelor sau a cuvintelor care face dificil pentru clienți să scrie ceea ce simt.
În conversații, nu există astfel de restricții și, de asemenea, puteți analiza corect sentimentele de acolo.
#6. Obțineți datele necesare de la clienții înșiși
Cea mai bună modalitate de a îmbunătăți experiența clienților este să aduni date din tot felul de feedback. Indiferent de datele despre clienți pe care doriți să le colectați, pot fi făcute din conversații care implică propria părere.
Cum funcționează analiza conversațională?
Tehnologia se bazează în mare măsură pe AI, în special pe NLP. În afară de asta, aveți nevoie de baze de date cu date text, arhive de apeluri telefonice, integrare în timp real cu instrumente de operațiuni de servicii pentru clienți etc.
Inteligenţă artificială
Folosind ML și NLP, dezvoltatorii de software își antrenează aplicațiile pentru a înțelege limbile scrise și vorbite. De exemplu, Google Assistant sau Amazon Alexa sunt programe AI care vă pot înțelege limba vorbită și o pot transforma în comenzi pentru software.
NLP folosește în mod excesiv conceptele de lingvistică și fonetică. De exemplu, algoritmul NLP descompune propozițiile rostite în foneme. Acestea sunt unități de sunet care ajută o mașină să distingă milioane de cuvinte.
Limba engleză are 42 de foneme. În mod similar, alte limbi au foneme specifice pe care un algoritm NLP le utilizează pentru a înțelege limbajele umane.
Acces la datele primare
Odată ce NLP-ul este gata, trebuie să conectați programul cu un flux constant de date despre clienți din mai multe surse primare.
Deoarece colectați direct date de la clienții dvs. prin apeluri telefonice, e-mailuri și chat-uri, iar aceștia acceptă acordul dvs. de protecție a confidențialității, este mai sigur decât sursele de date terțe.
Analiza sentimentelor
Programul NLP vine și cu un algoritm de analiză a sentimentelor. Obiectivul este de a captura chat-urile și apelurile telefonice ale clienților care indică modul sau intenția clientului.
De exemplu, dacă algoritmul găsește cuvinte pozitive precum Uimitor, Superb, Fantastic etc., înseamnă că utilizatorul este fericit. Pe de altă parte, cuvinte negative precum Inutil, Nu este bine, Fără valoare, Nedorit etc., înseamnă că apelantul nu este fericit.
Acum, odată ce combinați toate acestea într-o singură aplicație cloud, obțineți o putere enormă de a vă înțelege eficient clientul. Îți poți modifica serviciul pentru a-i face fericiți fără a pierde banii.
Unele instrumente de analiză conversațională sunt atât de puternice încât îi informează pe liderii echipei de servicii pentru clienți cu privire la orice incidente negative în timp real la apeluri sau conversații prin chat. Prin urmare, managerul sau supervizorul poate ajuta agentul de asistență să ofere o experiență încântătoare celui care apelează.
Beneficii
#1. Localizați punctele de durere ale clienților
Satisfacția clienților este principalul motor al succesului în afaceri. Dacă nu aflați punctele lor dure, devine imposibil pentru orice companie să le adreseze și să păstreze clienții.
Cel mai important beneficiu al analizei conversației este să vă ajute să identificați cauzele și declanșatorii frustrărilor clienților. Astfel, devine mai ușor să abordăm problemele cât mai curând posibil, în timp ce companiile pot lua măsurile necesare pentru a le preveni.
#2. Rate mai bune de vânzări și conversie
Fiecare afacere are ca scop o conversie mai bună a traficului și vânzări. De aceea trebuie să analizați conversația cu clientul.
Vă informează despre funcțiile despre care utilizatorii întreabă cel mai mult. Dacă cineva nu este mulțumit de anumite funcționalități ale produsului sau serviciului dvs., puteți afla acel instrument din datele de analiză.
#3. Obțineți informații mai bune despre UX
Cu datele de analiză a conversațiilor, puteți obține informații care vă vor face să înțelegeți întreaga călătorie a clienților. De asemenea, vă face să fiți conștienți de schimbările sentimentului clienților în timpul călătoriei.
Pe măsură ce puteți afla informații despre experiența digitală și pe telefon a clienților, le puteți folosi pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului.
#4. Luarea deciziilor informate
Fiecare decizie de afaceri pe care o iei ar trebui să fie bine informată și susținută de dovezi. Deoarece serviciile dvs. au ca scop satisfacerea clienților, nu poate exista o dovadă mai bună decât conversația cu clientul.
Parcurgeți datele de analiză pentru a afla ce doresc clienții de la produsele dvs. pentru a lua decizii cu privire la următoarea gamă de produse sau actualizări pe care urmează să le aduceți pe piață.
#5. Monitorizarea în timp real a agenților
Agenții de asistență sunt reprezentanții companiei dumneavoastră care se ocupă de clienții dumneavoastră. Unele instrumente de analiză a conversațiilor sunt, de asemenea, suficient de capabile pentru a oferi informații despre performanța în timp real a agenților.
Companiile pot folosi aceste date pentru a instrui directori de asistență pentru clienți, descoperindu-le punctele forte și punctele slabe. De asemenea, aceleași date pot fi folosite pentru a dezvolta o strategie improvizată pentru a trata diferiți clienți.
#6. Creșteți productivitatea centrului de asistență
Analizarea conversației într-un centru de asistență (apel și chat) vă permite, de asemenea, să faceți sistemul mai productiv. Aici, se pot folosi și datele de analiză pentru o mai bună clasificare și rutare.
Împărtășește informații despre agenți anumi care sunt buni în gestionarea anumitor probleme. Astfel, companiile pot direcționa mai eficient chat-urile și apelurile de la clienți.
Cazuri de utilizare acționabile
#1. Colectarea feedback-ului de la mai multe canale
Un singur instrument de analiză conversațională poate acoperi toate mediile pe care le utilizați pentru a face schimb de cuvinte cu publicul dvs. Astfel, puteți colecta informații utile din feedback-ul clienților din chat-uri, comentarii pe rețelele sociale, tweet-uri, apeluri telefonice, e-mailuri, recenzii despre afaceri și așa mai departe.
De exemplu, clienții raportează în mod excesiv o problemă de produs sau serviciu pe diverse canale. Instrumentul poate analiza instantaneu aceste rafale de comentarii, poate înțelege problema și vă poate recomanda să interveniți cu o rezoluție.
#2. Teste de produse
Dacă sunteți un IMM sau un startup și nu vă puteți permite lansarea la scară largă a unui produs/serviciu pentru încercare, un instrument de analiză conversațională vă poate ajuta.
De exemplu, puteți lansa produsul/serviciul într-un grup mic de clienți. Apoi monitorizează-le comentariile, feedback-ul și angajamentele pe diverse platforme. Algoritmul NLP vă va ajuta să adunați sentimente pozitive, neutre și negative.
Apoi, puteți măsura statistic dacă lansarea va avea succes sau nu.
#3. Asistent virtual de servicii pentru clienți
Un punct de durere pentru industria de servicii pentru clienți este apelanții repetate. Se întâmplă atunci când primul agent nu se ocupă de apelant în mod eficient.
O IA de analiză conversațională analizează diverse dialoguri și monologuri ale afacerii dvs. și ale consumatorilor.
Când observă că orice apelant sună echipa de servicii pentru clienți de mai multe ori, poate semnala incidentele managerilor. Apoi, un agent de asistență pentru clienți cu experiență se poate ocupa cu delicatețe de problemă.
#4. Conformitate în centrele de apeluri
Fraudele care implică carduri de credit, carduri de debit, SSN și identitate sunt unele dintre marile provocări pentru orice centru de apel. Companiile pot gestiona astfel de fraude în mod eficient și accesibil folosind un instrument de analiză conversațională.
Algoritmul analizează toate apelurile, e-mailurile și chaturile în timp real. Ori de câte ori detectează informații despre cardul de credit, cardul de debit sau SSN de la un client, poate semnala imediat incidentul.
Apoi, echipa dvs. de auditare și conformare a centrului de apeluri poate interveni pentru a împiedica publicarea datelor sensibile ale clienților.
#5. Evaluarea conducerii
Echipele de marketing pot economisi mult prin analizarea clienților potențiali prin analiza conversațională. Algoritmul vă va ajuta echipa să analizeze sentimentul prospectului despre marca dvs.
Dacă analiza găsește ceva negativ, puteți înceta să urmăriți liderul, deoarece nu se va converti.
#6. Marketing personalizat
Un algoritm de analiză conversațională poate funcționa îndeaproape cu un instrument de marketing care trimite clienților e-mailuri, texte, apeluri telefonice IVR, mesaje WhatsApp etc.
De exemplu, un client a contactat agentul dumneavoastră în legătură cu un viitor smartphone pe care îl lansați. După apel, la primirea unui declanșator de la algoritm, CRM-ul tău de marketing poate trimite un e-mail personalizat cu un link de checkout pentru telefon la data lansării.
Prin urmare, clienții pot cumpăra dispozitivul cu un singur clic și v-ați asigurat mai multe conversații potențiale.
Cuvinte finale
Analiza conversațională este o abordare excelentă pentru a valorifica datele clienților pentru creșterea afacerii. Cu toate acestea, trebuie să vă asigurați că capturați din punct de vedere etic conversațiile cu consumatorii, angajații sau vânzătorii.
Declararea că chatul, apelul sau recenziile pot fi salvate pentru a înțelege nevoile este o modalitate excelentă de a evita orice încălcare a reglementărilor privind confidențialitatea.
Până acum, ați învățat acest instrument de analiză a datelor de afaceri cu creștere rapidă de la un nivel de bază. Acum puteți aplica această tehnologie în afacerea dvs. în mod eficient și sigur.
Apoi, puteți verifica software-ul de fidelizare și reținere a clienților pentru a obține mai multe venituri din baza de clienți existentă.