Konverzační analytika je technologie nové generace, která vám pomáhá extrahovat to, co zákazník říká o vaší značce, z mnoha kanálů.
S růstem umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) se nyní můžete spolehnout pouze na cloudové nebo on-premise aplikace, které dokážou všechny tyto zákaznické hlasy dešifrovat během několika minut. Technologie za těmito nástroji je konverzační analytika.
Čtěte dále a naučte se konverzační analytiku zevnitř. Pomůže vám implementovat tuto technologii do vašeho podnikání, vyvinout řízené služby pro jiné organizace nebo se stát vývojářem této technologie.
Table of Contents
Co je konverzační analýza?
Konverzační analytika využívá software, který dokáže procházet různými konverzacemi z digitálních zdrojů o vaší firmě. Tyto konverzace zahrnují příspěvky na sociálních sítích, telefonní hovory/chaty zákaznických služeb, recenze firemních profilů, diskuze na fórech a další.
Cílem této technologie je v podstatě přečíst tisíce konverzací zákazníků s vaší firmou nebo o vaší firmě během několika minut. Poté extrahujte důležité informace, které by vám mohly pomoci improvizovat váš produkt, službu nebo značku podle přání vašich zákazníků.
AI a ML jsou dvě hlavní technologie vývoje softwaru, které stojí za konverzační analýzou. V AI je klíčovým algoritmem za těmito programy zpracování přirozeného jazyka (NLP).
Tyto pokročilé nástroje informačních technologií a možnosti cloud computingu vám pomohou porozumět konverzacím v jakékoli formě, jako jsou e-maily, telefonní hovory a textové zprávy.
Konverzační analytika nahrazuje potřebu ručního auditu hovorů, e-mailů a chatů zákaznických služeb. Software AI dokáže prohledat terabajty konverzací během několika minut.
Nástroje také mohou shromažďovat různá obchodní data, jako jsou zásady, hodnocení rizik atd., z jiných integrovaných aplikací a navrhovat okamžitá řešení problémů zákazníků.
Pokud jste v odvětví služeb zákazníkům, najdete hojné využití této technologie analýzy informací. Odvětví služeb používá pro konverzační analytiku především následující dva typy nástrojů:
- Hlasová konverzace
- Textová konverzace
Firmy využívají tento high-tech koncept k analýze konverzací se zákazníky, zaměstnanci, klienty, dodavateli atd. Organizace musí při shromažďování konverzačních dat od své cílové skupiny dodržovat předpisy CCPA, GDPR atd., na ochranu soukromí.
Proč je analýza konverzací důležitá?
#1. Získejte Nuanced Story
Z jejich online recenzí můžete získat část stížností a spokojenosti zákazníků. Nejlepším místem k získání nejkomplexnějšího příběhu je však jejich rozhovor s agenty zákaznických služeb.
Mnoho zákazníků všech věkových kategorií kontaktuje zákaznickou péči a společnosti získají lepší přehled díky analýze jejich konverzací. Kromě toho, že vám nabízí detailní pohled na chování a sentiment zákazníků, umožňuje vám identifikovat vzorce a podniknout kroky.
#2. Předvídat chování zákazníků
Každý zákazník je jiný – nelze zcela předvídat, jak se zachová. Ale můžete identifikovat vzorce, když procházíte stovkami a tisíci konverzací se zákazníky.
S jeho pomocí budete vědět, co zákazníci potřebují, ještě dříve, než to vědí. V důsledku toho budou mít zákazníci po kontaktování vaší zákaznické podpory lepší zkušenost.
#3. Získejte lepší statistiky než zpětnou vazbu od zákazníků
Zpětnou vazbu sdílí pouze malý počet lidí, kteří kontaktovali váš zákaznický servis. Ve většině případů si lidé s extrémně pozitivními nebo negativními zkušenostmi najdou čas, aby vám poskytli zpětnou vazbu.
Z tohoto důvodu mohou být data, která získáte ze zpětné vazby, zkreslená do extrémů. Pokud chcete získat přesná data o tom, jak se zákazníci cítí o vaší značce a zákaznických službách, nejlepším způsobem je analýza konverzací.
#4. Snižte vnitřní pracovní zátěž
Analýza konverzace je automatický proces prováděný pomocí různých aplikací. Není tedy potřeba jmenovat zaměstnance, aby procházel konverzacemi ručně, což je časově náročné a hektické.
Místo toho se mohou soustředit na úkoly s vysokou hodnotou, které zvyšují prodej a návratnost investic.
Na druhou stranu vám analýza umožňuje identifikovat běžné otázky nebo požadavky.
#5. Počítejte s jejich vlastními slovy
Komentáře lidí k vašim produktům a společnosti jsou nestrukturované a stručné. Proto není snadné je analyzovat na sentimentální přesnost. Může také existovat omezení znaků nebo slov, které zákazníkům ztěžuje napsat, co cítí.
V konverzacích žádná taková omezení neexistují a můžete odtud také správně analyzovat pocity.
#6. Získejte potřebná data od samotných zákazníků
Nejlepší způsob, jak zlepšit zákaznickou zkušenost, je shromažďovat data ze všech druhů zpětné vazby. Jakékoli údaje o zákaznících, které chcete shromáždit, lze získat z rozhovorů zahrnujících jejich vlastní názor.
Jak funguje konverzační analýza?
Technologie do značné míry spoléhá na AI, zejména NLP. Kromě toho potřebujete databáze textových dat, archivy telefonních hovorů, integraci v reálném čase s provozními nástroji zákaznických služeb atd.
Umělá inteligence
Pomocí ML a NLP trénují vývojáři softwaru své aplikace tak, aby rozuměly psanému a mluvenému jazyku. Například Google Assistant nebo Amazon Alexa jsou programy AI, které dokážou porozumět vaší mluvené řeči a převést ji na příkazy pro software.
NLP nadměrně používá lingvistické a fonetické koncepty. Algoritmus NLP například rozděluje mluvené věty na fonémy. Jedná se o zvukové jednotky, které pomáhají stroji rozlišit miliony slov.
Anglický jazyk má 42 fonémů. Podobně i jiné jazyky mají specifické fonémy, které NLP algoritmus využívá k porozumění lidským jazykům.
Přístup k datům první strany
Jakmile je NLP připraveno, musíte program propojit se stálým proudem zákaznických dat z několika zdrojů první strany.
Vzhledem k tomu, že shromažďujete data přímo od svých zákazníků prostřednictvím telefonních hovorů, e-mailů a chatů a oni přijímají vaši smlouvu o ochraně soukromí, je to bezpečnější než zdroje dat třetích stran.
Analýza sentimentu
Program NLP také přichází s algoritmem analýzy sentimentu. Cílem je zachytit zákaznické chaty a telefonní hovory, které naznačují způsob nebo záměr zákazníka.
Pokud například algoritmus najde pozitivní slova jako Úžasný, Vynikající, Fantastický atd., znamená to, že uživatel je šťastný. Na druhou stranu, negativní slova jako Neužitečný, Není dobrý, Bezcenný, Nevyžádaná atd. znamenají, že volající není šťastný.
Nyní, jakmile toto vše zkombinujete do jedné cloudové aplikace, získáte obrovskou moc efektivně porozumět svému zákazníkovi. Svou službu můžete upravit tak, aby byla spokojená, aniž byste museli vydělat peníze.
Některé nástroje konverzační analýzy jsou tak výkonné, že informují vedoucí týmů zákaznických služeb o všech negativních incidentech v reálném čase při hovorech nebo chatech. Manažer nebo nadřízený tak může pomoci agentovi podpory při poskytování příjemného zážitku volajícímu.
Výhody
#1. Najděte body zákaznické bolesti
Spokojenost zákazníků je hlavním motorem obchodního úspěchu. Dokud nezjistíte jejich bolestivá místa, nebude pro žádnou společnost možné je oslovit a udržet si zákazníky.
Nejdůležitější výhodou analýzy konverzace je, že vám pomůže identifikovat příčiny a spouštěče frustrace zákazníků. Je tedy snazší řešit problémy co nejdříve, zatímco společnosti mohou podniknout nezbytné kroky, aby jim předešly.
#2. Lepší míry prodeje a konverze
Každé podnikání se zaměřuje na lepší konverzi návštěvnosti a prodej. To je důvod, proč musíte analyzovat konverzaci se zákazníkem.
Dává vám vědět o funkcích, na které se uživatelé nejvíce ptají. Pokud někdo není spokojen s určitými funkcemi vašeho produktu nebo služby, můžete se o tomto nástroji dozvědět z dat analýzy.
#3. Získejte lepší vhled do UX
Díky analytickým datům konverzací můžete získat statistiky, které vám umožní pochopit celou cestu zákazníka. Také vás upozorní na změny nálady zákazníků během cesty.
Jak se můžete dozvědět o praktických poznatcích o digitálních a telefonických zkušenostech zákazníků, můžete je použít ke zlepšení uživatelského dojmu.
#4. Činění informovaných rozhodnutí
Každé obchodní rozhodnutí, které učiníte, by mělo být dobře informované a podložené důkazy. Protože vaše služby jsou zaměřeny na uspokojení zákazníků, nemůže existovat lepší důkaz než konverzace se zákazníky.
Projděte si analytická data a zjistěte, co zákazníci od vašich produktů chtějí, abyste mohli rozhodovat o další řadě produktů nebo aktualizacích, které se chystáte uvést na trh.
#5. Monitorování agentů v reálném čase
Agenti podpory jsou zástupci vaší společnosti, kteří jednají s vašimi zákazníky. Některé nástroje pro analýzu konverzací jsou také dostatečně schopné, aby nabízely přehled o výkonu agentů v reálném čase.
Podniky mohou tato data použít ke školení vedoucích pracovníků péče o zákazníky tím, že zjistí jejich silné a slabé stránky. Stejná data lze také použít k vytvoření improvizované strategie pro jednání s různými zákazníky.
#6. Zvyšte produktivitu centra podpory
Analýza konverzace v centru podpory (hovor a chat) vám také umožňuje zvýšit produktivitu systému. Zde lze také použít analytická data pro lepší kategorizaci a směrování.
Sdílí poznatky o konkrétních agentech, kteří jsou dobří při řešení určitých problémů. Společnosti tak mohou efektivněji směrovat chaty a hovory od zákazníků.
Použitelné případy použití
#1. Sbírání zpětné vazby z mnoha kanálů
Jediný nástroj pro analýzu konverzace může pokrýt všechna média, která používáte k výměně slov s publikem. Můžete tedy sbírat užitečné informace ze zpětné vazby od zákazníků z chatů, komentářů na sociálních sítích, tweetů, telefonních hovorů, e-mailů, obchodních recenzí a tak dále.
Zákazníci například nadměrně hlásí problém s produktem nebo službou v různých kanálech. Nástroj dokáže tyto návaly komentářů okamžitě analyzovat, porozumět problému a doporučit vám, abyste zasáhli řešením.
#2. Zkoušky produktů
Pokud jste SMB nebo startup a nemůžete si dovolit vydání produktu/služby v plném rozsahu na zkoušku, může vám pomoci nástroj konverzační analýzy.
Můžete například zavést produkt/službu mezi malou skupinu zákazníků. Poté sledujte jejich komentáře, zpětnou vazbu a zapojení na různých platformách. Algoritmus NLP vám pomůže získat pozitivní, neutrální a negativní pocity.
Poté můžete statisticky změřit, zda bude zavedení úspěšné nebo ne.
#3. Virtuální asistent zákaznického servisu
Problémem odvětví zákaznických služeb jsou opakující se volající. Stává se to, když první agent nepracuje s volajícím efektivně.
Konverzační analytická umělá inteligence analyzuje různé dialogy a monology vaší firmy a spotřebitelů.
Když si všimne, že některý volající volá tým zákaznických služeb vícekrát, může nahlásit incidenty manažerům. Zkušený agent zákaznické podpory pak může problém jemně vyřešit.
#4. Soulad v call centrech
Podvody týkající se kreditních karet, debetních karet, SSN a identity jsou některé z velkých výzev pro každé call centrum. Podniky mohou tyto podvody řešit efektivně a levně pomocí nástroje konverzační analýzy.
Algoritmus analyzuje všechny hovory, e-maily a chaty v reálném čase. Kdykoli zjistí jakékoli předkládání informací o kreditní kartě, debetní kartě nebo SSN od zákazníka, může incident okamžitě označit.
Poté může váš tým pro audit a dodržování předpisů v call centru zasáhnout, aby se citlivá data zákazníků nedostala na veřejnost.
#5. Hodnocení vedení
Marketingové týmy mohou hodně ušetřit analýzou potenciálních zákazníků prostřednictvím konverzační analýzy. Algoritmus pomůže vašemu týmu analyzovat sentiment potenciálního zákazníka ohledně vaší značky.
Pokud analýza nalezne něco negativního, můžete přestat hledat vedení, protože nedojde ke konverzi.
#6. Personalizovaný marketing
Algoritmus konverzační analýzy může úzce spolupracovat s marketingovým nástrojem, který zákazníkům posílá e-maily, textové zprávy, telefonní hovory IVR, zprávy WhatsApp atd.
Zákazník například kontaktoval vašeho zástupce ohledně nadcházejícího smartphonu, který uvádíte na trh. Po hovoru, po obdržení spouštěče 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 zajištěno několik hlavních konverzací.
Závěrečná slova
Konverzační analytika je skvělý přístup k využití zákaznických dat pro obchodní růst. Musíte se však ujistit, že zachycujete konverzace se spotřebiteli, zaměstnanci nebo prodejci eticky.
Prohlášení, že chat, hovor nebo recenze mohou být uloženy, aby bylo možné pochopit potřeby, je skvělý způsob, jak se vyhnout jakémukoli porušení nařízení o ochraně soukromí.
Doposud jste se tento rychle rostoucí nástroj pro analýzu obchodních dat naučili od základní úrovně. Nyní můžete tuto technologii efektivně a bezpečně aplikovat ve svém podnikání.
Dále si můžete vyzkoušet software pro věrnost a udržení zákazníků, abyste mohli využít více příjmů ze stávající zákaznické základny.