A társalgási elemzés a következő generációs technológia, amely számos csatornából segít kivonni, amit az ügyfelek mondanak a márkáról.
A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) térnyerésével most már csak a felhőalapú vagy helyszíni alkalmazásokra támaszkodhat, amelyek percek alatt megfejtik az ügyfelek összes hangját. A társalgási elemzés az ezen eszközök mögött meghúzódó technológia.
Olvasson tovább, és tanulja meg a beszélgetési elemzést belülről. Segítségével megvalósíthatja ezt a technológiát a vállalkozásában, felügyelt szolgáltatásokat fejleszthet más szervezetek számára, vagy e technológia fejlesztőjévé válhat.
Tartalomjegyzék
Mi az a beszélgetési elemzés?
A társalgási elemzés olyan szoftvert használ, amely képes végigmenni a vállalkozásával kapcsolatos, digitális forrásokból származó különféle beszélgetéseken. Ezek a beszélgetések magukban foglalják a közösségi médiában megjelent bejegyzéseket, az ügyfélszolgálati telefonhívásokat/csevegéseket, az üzleti profilok áttekintését, a fórumbeszélgetéseket stb.
Lényegében ennek a technológiának az a célja, hogy néhány perc alatt több ezer ügyfél-beszélgetést olvasson el a vállalkozásával kapcsolatban. Ezután nyerjen ki olyan létfontosságú információkat, amelyek segíthetnek termékének, szolgáltatásának vagy márkájának rögtönzésében az ügyfelek tetszése szerint.
Az AI és az ML a két fő szoftverfejlesztési technológia a párbeszédes elemzés mögött. Az AI-ban a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) a kulcs algoritmus az ilyen programok mögött.
Ezek a fejlett információs technológiai eszközök és számítási felhő-képességek segítenek megérteni a beszélgetéseket bármilyen formában, például e-maileket, telefonhívásokat és szöveges üzeneteket.
A beszélgetések elemzése felváltja az ügyfélszolgálati hívások, e-mailek és csevegések manuális auditálásának szükségességét. Az AI-szoftver percek alatt képes beolvasni a terabájtnyi beszélgetést.
Ezenkívül az eszközök különféle üzleti adatokat, például irányelveket, kockázatértékelést stb. gyűjthetnek más integrált alkalmazásokból, és azonnali megoldásokat javasolhatnak az ügyfelek fájdalmaira.
Ha Ön az ügyfélszolgálati iparágban dolgozik, akkor bőségesen használja ezt az információelemző technológiát. A szolgáltatóipar főként a következő kétféle eszközt használja a párbeszédes elemzéshez:
- Hangos beszélgetés
- Szöveges beszélgetés
A vállalkozások ezt a csúcstechnológiás koncepciót használják az ügyfelekkel, alkalmazottakkal, ügyfelekkel, szállítókkal stb. folytatott beszélgetések elemzésére. A szervezeteknek követniük kell a CCPA, GDPR stb. adatvédelmi előírásokat, miközben beszélgetési adatokat gyűjtenek a célközönségüktől.
Miért fontos a beszélgetések elemzése?
#1. Szerezd meg az Árnyalt történetet
Előfordulhat, hogy az online értékeléseikből megtudhatja az ügyfelek panaszait és elégedettségét. Ennek ellenére a legjobb hely a legátfogóbb történet megszerzéséhez az az ügyfélszolgálati ügynökökkel folytatott beszélgetés.
Sok ügyfél – minden korosztálytól függetlenül – felveszi a kapcsolatot az ügyfélszolgálattal, és a vállalatok jobb képet kapnak beszélgetéseik elemzésével. Amellett, hogy részletes képet nyújt az ügyfelek viselkedéséről és hangulatáról, lehetővé teszi a minták azonosítását és a cselekvések megtételét.
#2. Előre jelezni az ügyfelek viselkedését
Minden ügyfél más és más – lehetetlen megjósolni, hogyan fog viselkedni. De felismerheti a mintákat, miközben több száz és ezer ügyfélbeszélgetésen megy keresztül.
Segítségével már azelőtt tudni fogja, mire van szüksége az ügyfeleknek. Ennek eredményeként az ügyfelek jobb élményben részesülnek, miután kapcsolatba lépnek az ügyfélszolgálattal.
#3. Szerezzen jobb betekintést, mint az ügyfelek visszajelzése
Csak néhány ember fog visszajelzést küldeni, akik kapcsolatba léptek az ügyfélszolgálatával. A legtöbb esetben a rendkívül pozitív vagy negatív tapasztalatokkal rendelkező emberek találnak időt arra, hogy visszajelzést adjanak Önnek.
Emiatt a visszajelzésekből származó adatok a szélsőségekig torzulhatnak. Ha pontos adatokat szeretne kapni arról, hogy az ügyfelek hogyan vélekednek a márkáról és az ügyfélszolgálatról, a beszélgetések elemzése a legjobb módja ennek.
#4. Csökkentse a belső munkaterhelést
A beszélgetéselemzés egy automatikus folyamat, amelyet különféle alkalmazások segítségével hajtanak végre. Ezért nincs szükség arra, hogy alkalmazottat jelöljön ki a beszélgetések manuális végigjátszására, ami időigényes és hektikus.
Ehelyett olyan nagy értékű feladatokra összpontosíthatnak, amelyek több értékesítést és megtérülést eredményeznek.
Másrészt az elemzés lehetővé teszi a gyakori kérdések vagy kérések azonosítását.
#5. Számíts a saját szavaikra
Az emberek termékeivel és cégével kapcsolatos megjegyzései strukturálatlanok és rövidek. Ezért nem könnyű ezeket szentimentális pontosság szempontjából elemezni. Ezenkívül előfordulhat karakter- vagy szókorlátozás, amely megnehezíti az ügyfelek számára, hogy leírják, amit éreznek.
A beszélgetésekben nincsenek ilyen korlátozások, és onnan is lehet megfelelően elemezni az érzéseket.
#6. Szerezze meg a szükséges adatokat maguktól az ügyfelektől
Az ügyfélélmény javításának legjobb módja, ha adatokat gyűjtünk mindenféle visszajelzésből. Bármilyen ügyféladatokat is szeretne gyűjteni, megteheti a saját véleményét tartalmazó beszélgetésekből.
Hogyan működik a beszélgetési elemzés?
A technológia nagymértékben támaszkodik az AI-ra, különösen az NLP-re. Ezen kívül szüksége van szöveges adatok adatbázisaira, telefonhívások archívumára, valós idejű integrációra az ügyfélszolgálati műveleti eszközökkel stb.
Mesterséges intelligencia
Az ML és az NLP használatával a szoftverfejlesztők arra tanítják alkalmazásaikat, hogy megértsék az írott és beszélt nyelveket. Például a Google Assistant vagy az Amazon Alexa olyan mesterséges intelligencia-programok, amelyek képesek megérteni a beszélt nyelvet, és azt a szoftver parancsaivá alakítani.
Az NLP túlzottan használja a nyelvészeti és fonetikai fogalmakat. Például az NLP algoritmus a kimondott mondatokat fonémákra bontja. Ezek olyan hangegységek, amelyek segítenek a gépnek több millió szó megkülönböztetésében.
Az angol nyelvnek 42 fonémája van. Hasonlóképpen, más nyelveknek is vannak sajátos fonémái, amelyeket egy NLP algoritmus használ az emberi nyelvek megértésére.
Hozzáférés a belső adatokhoz
Miután az NLP készen áll, össze kell kapcsolnia a programot több külső forrásból származó ügyféladatok folyamatos folyamával.
Mivel Ön közvetlenül gyűjt adatokat ügyfeleitől telefonhívások, e-mailek és csevegés útján, és ők elfogadják az Ön adatvédelmi megállapodását, ez biztonságosabb, mint a harmadik féltől származó adatforrások.
Érzelemelemzés
Az NLP programhoz érzéselemző algoritmus is tartozik. A cél az ügyfelek csevegéseinek és telefonhívásainak rögzítése, amelyek jelzik az ügyfél módját vagy szándékát.
Például, ha az algoritmus olyan pozitív szavakat talál, mint a Csodálatos, Kiváló, Fantasztikus stb., az azt jelenti, hogy a felhasználó boldog. Másrészt az olyan negatív szavak, mint a haszontalan, nem jó, értéktelen, levélszemét stb., azt jelentik, hogy a hívó nem boldog.
Most, ha mindezt egy felhőalkalmazásban egyesíti, hatalmas erőt kap az ügyfelek hatékony megértéséhez. Módosíthatja szolgáltatását úgy, hogy boldoggá tegye őket anélkül, hogy megtörné a pénzt.
Egyes társalgási elemző eszközök olyan erősek, hogy tájékoztatják az ügyfélszolgálati csoport vezetőit minden valós idejű negatív incidensről hívások vagy csevegés közben. Ezért a menedzser vagy a felügyelő segíthet a támogató ügynöknek abban, hogy kellemes élményt nyújtson a hívónak.
Előnyök
#1. Keresse meg az ügyfél fájdalompontjait
Az ügyfelek elégedettsége az üzleti siker elsődleges hajtóereje. Hacsak nem derül ki a fájdalmas pontjaikról, lehetetlenné válik, hogy bármely cég megszólítsa őket és megtartsa az ügyfeleket.
A beszélgetéselemzés legfontosabb előnye, hogy segít azonosítani az ügyfelek frusztrációinak okait és kiváltóit. Így könnyebbé válik a problémák mielőbbi orvoslása, miközben a vállalatok megtehetik a szükséges lépéseket ezek megelőzésére.
#2. Jobb értékesítési és konverziós arány
Minden vállalkozás célja a jobb forgalom konverzió és értékesítés. Ezért kell elemeznie az ügyfélbeszélgetést.
Tájékoztatást nyújt azokról a funkciókról, amelyekről a felhasználók a legtöbbet kérdeznek. Ha valaki nem elégedett terméke vagy szolgáltatása bizonyos funkcióival, az elemzési adatokból megismerheti ezt az eszközt.
#3. Szerezzen jobb betekintést az UX-be
A beszélgetéselemzési adatok segítségével olyan betekintést nyerhet, amely segít megérteni a teljes ügyfélutat. Azt is tudatja Önnel, hogy az utazás során a vásárlói hangulat megváltozik.
Ahogy megismerheti az ügyfelek digitális és telefonos élményének gyakorlati betekintését, felhasználhatja a felhasználói élmény javítására.
#4. Tájékozott döntések meghozatala
Minden üzleti döntését jól informáltnak és bizonyítékokkal kell alátámasztania. Mivel szolgáltatásai célja az ügyfelek kielégítése, nincs jobb bizonyíték, mint az ügyfelek beszélgetése.
Nézze át az elemzési adatokat, hogy megtudja, mit akarnak a vásárlók az Ön termékeitől, hogy döntéseket hozhassanak a következő termékskáláról vagy frissítésekről, amelyeket hamarosan piacra dob.
#5. Az ügynökök valós idejű megfigyelése
A támogatási ügynökök az Ön cégének képviselői, akik az ügyfelekkel foglalkoznak. Egyes beszélgetéselemző eszközök is elegendőek ahhoz, hogy betekintést nyújtsanak az ügynökök valós idejű teljesítményébe.
A vállalkozások ezeket az adatokat felhasználhatják ügyfélszolgálati vezetők képzésére azáltal, hogy kiderítik erősségeiket és gyengeségeiket. Ugyanazok az adatok felhasználhatók egy rögtönzött stratégia kidolgozására is a különböző ügyfelekkel való kapcsolattartásra.
#6. Növelje a támogatási központ termelékenységét
A támogatási központban folytatott beszélgetés elemzése (hívás és chat) szintén lehetővé teszi a rendszer termelékenységének növelését. Itt az analitikai adatok is felhasználhatók a jobb kategorizálás és útválasztás érdekében.
Megosztja a betekintést bizonyos ügynökökkel, akik jók bizonyos problémák kezelésében. Így a vállalatok hatékonyabban irányíthatják át a csevegéseket és az ügyfelektől érkező hívásokat.
Intézhető használati esetek
#1. Visszajelzés gyűjtése számos csatornától
Egyetlen társalgási elemző eszköz lefedheti az összes olyan médiumot, amelyet a közönséggel való szóváltáshoz használ. Így hasznos betekintést gyűjthet a csevegésekből, a közösségi médiában írt megjegyzésekből, tweetekből, telefonhívásokból, e-mailekből, üzleti értékelésekből stb.
Például az ügyfelek túlzottan jelentenek egy termékkel vagy szolgáltatással kapcsolatos problémát különböző csatornákon. Az eszköz azonnal elemzi ezeket a megjegyzések sorozatát, megérti a problémát, és javasolja, hogy lépjen be a megoldással.
#2. Termékpróbák
Ha Ön kis- és középvállalkozás vagy startup, és nem engedheti meg magának egy termék/szolgáltatás teljes körű kiadását próbaverzió céljából, egy párbeszédes elemző eszköz segíthet.
Például bevezetheti a terméket/szolgáltatást az ügyfelek egy kis csoportja körében. Ezután figyelje megjegyzéseiket, visszajelzéseiket és elkötelezettségeiket a különböző platformokon. Az NLP algoritmus segít a pozitív, semleges és negatív érzelmek összegyűjtésében.
Ezután statisztikailag mérheti, hogy a közzététel sikeres lesz-e vagy sem.
#3. Virtuális ügyfélszolgálati asszisztens
Az ügyfélszolgálati ágazat fájdalmai az ismétlődő hívók. Ez akkor fordul elő, ha az első ügynök nem kezeli hatékonyan a hívót.
A társalgási elemző mesterséges intelligencia elemzi az Ön vállalkozásának és fogyasztóinak különféle párbeszédeit és monológjait.
Ha azt észleli, hogy bármelyik hívó többször hívja az ügyfélszolgálati csapatot, megjelölheti az incidenseket a vezetők felé. Ezután egy tapasztalt ügyfélszolgálati ügynök finoman kezelheti a problémát.
#4. Megfelelőség a Call Centerekben
A hitelkártyákkal, betéti kártyákkal, SSN-ekkel és személyazonossággal kapcsolatos csalások a nagy kihívások közé tartoznak bármely call center számára. A vállalkozások hatékonyan és megfizethetően kezelhetik az ilyen csalásokat egy párbeszédes elemző eszköz segítségével.
Az algoritmus valós időben elemzi az összes hívást, e-mailt és csevegést. Valahányszor hitelkártya-, bankkártya- vagy SSN-információt észlel az ügyféltől, azonnal megjelölheti az incidenst.
Ezután a call center auditálási és megfelelőségi csapata beavatkozhat, hogy megakadályozza az ügyfelek érzékeny adatainak nyilvánosságra kerülését.
#5. Vezető értékelés
A marketingcsapatok sokat takaríthatnak meg, ha párbeszédes elemzéssel elemeznek potenciális ügyfeleket. Az algoritmus segít a csapatának elemezni a potenciális ügyfelek véleményét a márkával kapcsolatban.
Ha az elemzés bármi negatívat talál, akkor abbahagyhatja a vezetés keresését, mivel az nem konvertálódik.
#6. Személyre szabott marketing
A párbeszédes elemzési algoritmus szorosan együttműködhet egy olyan marketingeszközzel, amely e-maileket, szöveges üzeneteket, IVR-telefonhívásokat, WhatsApp-üzeneteket stb. küld az ügyfeleknek.
Például egy ügyfél felvette a kapcsolatot az ügynökével egy közelgő okostelefonról, amelyet Ön piacra dob. A hívást követően, az algoritmustól kapott triggert követően, a marketing CRM személyre szabott e-mailt küldhet a telefon pénztári linkjével az indulás napján.
Így az ügyfelek egyetlen kattintással megvásárolhatják az eszközt, és Ön több vezető beszélgetést is biztosít.
Végső szavak
A társalgási elemzés nagyszerű módszer az ügyfelek adatainak az üzleti növekedés érdekében történő felhasználására. Gondoskodnia kell azonban arról, hogy a fogyasztókkal, alkalmazottakkal vagy eladókkal folytatott beszélgetéseket etikusan rögzítse.
Ha kijelenti, hogy a csevegést, hívást vagy véleményeket elmenthetjük az igények megértése érdekében, ez nagyszerű módja annak, hogy elkerüljük az adatvédelmi szabályok megsértését.
Eddig alapszinten tanulta meg ezt a gyorsan növekvő üzleti adatelemző eszközt. Most már hatékonyan és biztonságosan alkalmazhatja ezt a technológiát vállalkozásában.
Ezután megtekintheti az ügyfélhűség- és -megtartó szoftvereket, hogy több bevételt tudjon kihasználni a meglévő ügyfélbázisból.