Konverzační analýza představuje novou generaci technologií, které vám pomohou získat cenné informace o tom, co zákazníci říkají o vaší značce, a to z různých komunikačních kanálů.
Díky pokroku v oblasti umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) se nyní můžete spolehnout na cloudové nebo lokální aplikace, které dokáží tyto zákaznické hlasy analyzovat během několika málo minut. Základem těchto nástrojů je právě konverzační analýza.
Čtěte dále a pronikněte do tajů konverzační analýzy. Pomůžeme vám s implementací této technologie ve vaší firmě, s rozvojem řízených služeb pro jiné organizace nebo se stanete vývojářem těchto technologií.
Co je to konverzační analýza?
Konverzační analýza využívá specializovaný software, který dokáže prozkoumávat různé konverzace o vaší firmě z digitálních zdrojů. Jedná se například o příspěvky na sociálních sítích, telefonní hovory či chaty se zákaznickou podporou, recenze firemních profilů, diskuse na fórech a další.
Hlavním cílem této technologie je zpracovat tisíce konverzací zákazníků, ať už s vaší společností, nebo o ní, v řádu minut. Následně extrahuje klíčové informace, které vám mohou pomoci zlepšit váš produkt, službu nebo značku podle přání vašich zákazníků.
Umělá inteligence (AI) a strojové učení (ML) jsou dvě klíčové technologie, které stojí za vývojem softwaru pro konverzační analýzu. V AI je stěžejním algoritmem zpracování přirozeného jazyka (NLP).
Tyto sofistikované IT nástroje a cloudové výpočetní kapacity vám pomohou porozumět konverzacím v jakékoli podobě, jako jsou e-maily, telefonní hovory nebo textové zprávy.
Konverzační analýza nahrazuje potřebu manuální kontroly hovorů, e-mailů a chatů zákaznické podpory. Software s umělou inteligencí dokáže prohledat terabajty dat konverzací během několika minut.
Nástroje tohoto typu mohou rovněž sbírat různá obchodní data, jako jsou zásady, hodnocení rizik, a to z jiných integrovaných aplikací, a navrhovat okamžitá řešení problémů zákazníků.
Pokud působíte v odvětví služeb zákazníkům, zjistíte, že tato technologie pro analýzu informací je velmi užitečná. Odvětví služeb využívá pro konverzační analýzu především následující dva typy nástrojů:
- Hlasová konverzace
- Textová konverzace
Firmy využívají tento moderní přístup k analýze konverzací se zákazníky, zaměstnanci, klienty, dodavateli a dalšími. Při shromažďování konverzačních dat od své cílové skupiny musí organizace dodržovat pravidla ochrany osobních údajů, jako jsou například CCPA a GDPR.
Proč je analýza konverzací důležitá?
#1. Získejte komplexní obraz
Z online recenzí můžete získat určitý pohled na spokojenost či nespokojenost zákazníků. Nicméně nejkomplexnější informace získáte analýzou jejich interakce s pracovníky zákaznické podpory.
Zákazníci různých věkových skupin se obracejí na zákaznickou péči a díky analýze jejich konverzací mohou společnosti získat lepší přehled. Kromě podrobných informací o chování a názorech zákazníků to umožňuje i identifikovat trendy a podniknout následné kroky.
#2. Předvídejte chování zákazníků
Každý zákazník je jedinečný – nelze s absolutní jistotou předpovědět, jak se zachová. Nicméně můžete identifikovat vzorce chování při analyzování stovek či tisíců konverzací se zákazníky.
Díky tomu budete vědět, co zákazníci potřebují, ještě dříve, než si to sami uvědomí. To následně povede k lepším zkušenostem zákazníků s vaší zákaznickou podporou.
#3. Získejte lepší informace než ze zpětné vazby
Zpětnou vazbu sdílí jen zlomek zákazníků, kteří se na vaši zákaznickou podporu obrátí. Většinou se ozvou pouze zákazníci s extrémně pozitivní nebo negativní zkušeností.
Z tohoto důvodu mohou být data získaná ze zpětné vazby zkreslená do extrémů. Pokud chcete získat relevantní údaje o tom, jak se zákazníci cítí ohledně vaší značky a zákaznických služeb, nejlepším řešením je analýza konverzací.
#4. Snižte interní pracovní zátěž
Analýza konverzací je automatizovaný proces, který se provádí pomocí specializovaných aplikací. Není tedy nutné, aby zaměstnanci trávili čas ručním procházením konverzací, které je časově náročné a vyčerpávající.
Místo toho se mohou soustředit na důležité úkoly, které přispívají k růstu prodejů a návratnosti investic.
Analýza vám také umožňuje identifikovat opakující se otázky nebo požadavky.
#5. Vycházejte z jejich vlastních slov
Zákaznické komentáře k vašim produktům či službám bývají stručné a ne vždy srozumitelné. Proto je obtížné analyzovat je z hlediska přesného sentimentu. Může také existovat omezení počtu znaků nebo slov, které zákazníkům ztěžují vyjádření toho, co cítí.
V konverzacích taková omezení neplatí a díky tomu je možné přesněji analyzovat pocity.
#6. Získejte potřebná data přímo od zákazníků
Nejlepší způsob, jak vylepšit zákaznickou zkušenost, je shromažďovat data ze všech druhů zpětné vazby. Veškeré potřebné údaje o zákaznících lze získat z rozhovorů, v nichž vyjadřují své vlastní názory.
Jak funguje konverzační analýza?
Tato technologie je založena především na umělé inteligenci, zejména na zpracování přirozeného jazyka (NLP). Dále potřebujete databáze textových dat, archivy telefonních hovorů a integraci s nástroji zákaznických služeb v reálném čase.
Umělá inteligence
Vývojáři softwaru s využitím strojového učení (ML) a NLP trénují své aplikace, aby porozuměly psanému i mluvenému jazyku. Například Google Assistant nebo Amazon Alexa jsou programy AI, které dokáží porozumět vaší mluvené řeči a převést ji na softwarové příkazy.
NLP ve velké míře využívá lingvistické a fonetické koncepty. Například algoritmus NLP rozděluje mluvené věty na fonémy. Jedná se o zvukové jednotky, které pomáhají strojům rozlišovat mezi miliony slov.
Angličtina má 42 fonémů. Podobně i další jazyky mají své specifické fonémy, které algoritmy NLP využívají pro porozumění lidským jazykům.
Přístup k datům první strany
Jakmile je NLP připraveno, je nutné propojit program s neustálým tokem zákaznických dat z několika zdrojů první strany.
Jelikož data shromažďujete přímo od svých zákazníků prostřednictvím telefonních hovorů, e-mailů a chatů, a ti souhlasí se zásadami ochrany osobních údajů, je to bezpečnější, než datové zdroje třetích stran.
Analýza sentimentu
Program NLP je také vybaven algoritmem pro analýzu sentimentu. Jeho cílem je analyzovat zákaznické chaty a telefonní hovory a identifikovat náladu či záměr zákazníka.
Například, pokud algoritmus detekuje pozitivní slova jako „Úžasný“, „Vynikající“, „Fantastický“ atd., signalizuje to spokojenost uživatele. Na druhou stranu negativní slova jako „Neužitečný“, „Není dobrý“, „Bezcenný“, „Odpad“ atd., znamenají, že volající je nespokojený.
Když toto všechno spojíte do jedné cloudové aplikace, získáte obrovskou sílu k efektivnímu porozumění vašim zákazníkům. Můžete tak upravovat své služby podle potřeb zákazníků.
Některé nástroje pro konverzační analýzu jsou tak výkonné, že v reálném čase informují vedoucí týmů zákaznických služeb o negativních událostech během hovorů nebo chatů. Manažer nebo nadřízený tak může podpořit pracovníka zákaznické podpory v poskytování pozitivní zkušenosti volajícím.
Výhody
#1. Identifikujte slabá místa zákazníků
Spokojenost zákazníků je klíčem k úspěchu firmy. Pokud neznáte jejich slabá místa, nemůžete s nimi efektivně komunikovat a udržet si je.
Nejvýznamnější výhodou analýzy konverzací je, že vám pomůže identifikovat důvody a spouštěče zákaznické frustrace. Díky tomu můžete problémy rychle řešit a přijímat preventivní opatření.
#2. Zlepšení prodejů a konverzí
Každý podnik se zaměřuje na zlepšení konverzí a prodejů. Proto je nezbytné analyzovat konverzace se zákazníky.
Dozvíte se, na jaké funkce se uživatelé nejvíce ptají. Pokud je někdo nespokojen s určitými funkcemi vašeho produktu nebo služby, můžete se o tom dozvědět z dat analýzy.
#3. Získejte lepší vhled do UX
Díky analytickým datům konverzací můžete získat informace, které vám pomohou pochopit celou cestu zákazníka. Upozorní vás také na změny nálad zákazníků během této cesty.
Můžete tak získat praktické informace o digitálních i telefonních zkušenostech zákazníků, které můžete využít ke zlepšení uživatelské zkušenosti.
#4. Čiňte informovaná rozhodnutí
Každé obchodní rozhodnutí by mělo být podloženo daty a důkazy. Protože vaše služby jsou navrženy k uspokojení zákazníků, nemůže existovat lepší důkaz než konverzace se zákazníky.
Analyzujte data a zjistěte, co zákazníci od vašich produktů očekávají, abyste se mohli informovaně rozhodovat o dalších produktech nebo aktualizacích, které se chystáte uvést na trh.
#5. Sledování agentů v reálném čase
Pracovníci zákaznické podpory jsou zástupci vaší společnosti, kteří komunikují s vašimi zákazníky. Některé nástroje pro analýzu konverzací jsou natolik sofistikované, že nabízejí vhled do výkonu agentů v reálném čase.
Firmy mohou tato data použít ke školení vedoucích pracovníků péče o zákazníky, zjistit jejich silné a slabé stránky. Stejná data lze použít i k vytvoření strategií pro komunikaci s různými zákazníky.
#6. Zvyšte produktivitu centra podpory
Analýza konverzací v centru podpory (hovory i chat) vám také pomůže zvýšit produktivitu celého systému. Analytická data lze využít pro lepší kategorizaci a směrování požadavků.
Získáte také informace o konkrétních pracovnících, kteří jsou efektivní při řešení specifických problémů. Společnosti tak mohou efektivněji směrovat chaty a hovory od zákazníků.
Praktické případy použití
#1. Sbírání zpětné vazby z mnoha kanálů
Jeden nástroj pro analýzu konverzací dokáže pokrýt všechny komunikační kanály, které používáte pro komunikaci se zákazníky. Můžete tedy získávat užitečné informace ze zpětné vazby od zákazníků z chatů, komentářů na sociálních sítích, tweetů, telefonních hovorů, e-mailů, recenzí a tak dále.
Pokud například zákazníci opakovaně hlásí problém s produktem nebo službou na různých kanálech, nástroj dokáže tyto komentáře okamžitě analyzovat, porozumět problému a doporučit řešení.
#2. Testování produktů
Pokud jste malá nebo střední firma, případně startup, a nemáte možnost uvádět na trh plnou verzi produktu/služby k testování, může vám nástroj pro analýzu konverzací pomoci.
Můžete například zavést produkt/službu mezi malou skupinu zákazníků. Sledujte jejich komentáře, zpětnou vazbu a zapojení na různých platformách. Algoritmus NLP vám pomůže získat přehled o pozitivních, neutrálních a negativních pocitech.
Následně můžete statisticky vyhodnotit, zda bude zavedení produktu úspěšné, nebo ne.
#3. Virtuální asistent zákaznického servisu
Problémem zákaznické podpory jsou opakující se volající, kteří se obracejí na zákaznickou linku znova, protože předchozí pracovník s nimi nejednal efektivně.
Konverzační analytická umělá inteligence analyzuje různé dialogy i monology vaší společnosti a spotřebitelů.
Pokud zjistí, že některý z volajících opakovaně kontaktuje zákaznickou podporu, může nahlásit incidenty manažerům. Zkušený pracovník zákaznické podpory pak může problém efektivně vyřešit.
#4. Dodržování předpisů v call centrech
Podvody s kreditními kartami, debetními kartami a identity jsou velkou výzvou pro každé call centrum. Firmy mohou tyto podvody řešit efektivně a levně pomocí nástroje pro analýzu konverzací.
Algoritmus analyzuje všechny hovory, e-maily a chaty v reálném čase. Pokud zjistí jakékoliv sdílení informací o kreditní kartě, debetní kartě nebo rodném čísle, může incident okamžitě označit.
Váš tým pro audit a dodržování předpisů v call centru pak může zakročit, aby se citlivá data zákazníků nedostala na veřejnost.
#5. Hodnocení potenciálních zákazníků
Marketingové týmy mohou ušetřit čas i peníze analýzou potenciálních zákazníků prostřednictvím konverzační analýzy. Algoritmus pomůže vašemu týmu analyzovat sentiment potenciálního zákazníka ohledně vaší značky.
Pokud analýza odhalí něco negativního, můžete se přestat zabývat tímto potenciálním zákazníkem, protože nedojde ke konverzi.
#6. Personalizovaný marketing
Algoritmus pro konverzační analýzu může úzce spolupracovat s marketingovými nástroji, které zákazníkům posílají e-maily, SMS zprávy, telefonní hovory IVR, zprávy WhatsApp atd.
Například zákazník kontaktoval vašeho zástupce ohledně nového smartphonu, který uvádíte na trh. Po hovoru, na základě signálu z algoritmu, může vaše marketingové CRM odeslat personalizovaný e-mail s odkazem na pokladnu pro telefon v den spuštění.
Zákazníci si tak mohou koupit zařízení jediným kliknutím, a vy máte zajištěn vyšší počet konverzí.
Závěrem
Konverzační analýza je skvělý způsob, jak využít data od zákazníků pro růst vašeho podnikání. Nicméně je třeba zajistit, aby bylo sbírání konverzací se spotřebiteli, zaměstnanci či prodejci etické.
Oznámení, že chat, hovor nebo recenze mohou být uloženy za účelem porozumění potřebám zákazníků, je dobrý způsob, jak se vyhnout porušení pravidel ochrany osobních údajů.
V tomto článku jste se seznámili s tímto rychle rostoucím nástrojem pro analýzu obchodních dat od základní úrovně. Nyní můžete tuto technologii efektivně a bezpečně aplikovat ve své firmě.
Dále můžete vyzkoušet software pro věrnost a udržení zákazníků, abyste zvýšili svůj zisk ze stávající zákaznické základny.