Sarunu analīze ir nākamās paaudzes tehnoloģija, kas palīdz no daudziem kanāliem iegūt to, ko klients saka par jūsu zīmolu.
Pieaugot mākslīgajam intelektam (AI) un mašīnmācībai (ML), tagad varat paļauties uz mākoņa vai lokālām lietojumprogrammām, kas var atšifrēt visas šīs klientu balsis dažu minūšu laikā. Sarunu analīze ir šo rīku tehnoloģija.
Lasiet tālāk, lai apgūtu sarunvalodas analīzi no iekšpuses. Tas palīdzēs jums ieviest šo tehnoloģiju jūsu biznesā, izstrādāt pārvaldītus pakalpojumus citām organizācijām vai kļūt par šīs tehnoloģijas izstrādātāju.
Kas ir sarunu analīze?
Sarunu analīzē tiek izmantota programmatūra, kas var veikt dažādas sarunas no digitālajiem avotiem par jūsu uzņēmumu. Šīs sarunas ietver ierakstus sociālajos tīklos, klientu apkalpošanas tālruņa zvanus/tērzēšanu, uzņēmuma profilu pārskatus, foruma diskusijas un daudz ko citu.
Būtībā šīs tehnoloģijas mērķis ir dažu minūšu laikā izlasīt tūkstošiem klientu sarunu ar jūsu uzņēmumu vai par to. Pēc tam iegūstiet svarīgu informāciju, kas varētu palīdzēt improvizēt savu produktu, pakalpojumu vai zīmolu atbilstoši klientu vēlmēm.
AI un ML ir divas galvenās programmatūras izstrādes tehnoloģijas aiz sarunvalodas analīzes. AI gadījumā dabiskās valodas apstrāde (NLP) ir galvenais šādu programmu algoritms.
Šie uzlabotie informācijas tehnoloģiju rīki un mākoņdatošanas iespējas palīdz izprast sarunas jebkurā formā, piemēram, e-pastus, tālruņa zvanus un īsziņas.
Sarunu analītika aizstāj vajadzību manuāli pārbaudīt klientu apkalpošanas zvanus, e-pastus un tērzēšanu. AI programmatūra dažu minūšu laikā var skenēt sarunu terabaitus.
Turklāt rīki var apkopot dažādus biznesa datus, piemēram, politikas, riska novērtējumu utt., no citām integrētajām lietotnēm un ieteikt tūlītējus risinājumus klientu sāpīgajiem punktiem.
Ja jūs strādājat klientu apkalpošanas nozarē, jūs atradīsiet bagātīgu šīs informācijas analīzes tehnoloģijas izmantošanu. Pakalpojumu nozare sarunvalodas analīzei galvenokārt izmanto šādus divu veidu rīkus:
- Balss saruna
- Īsziņas saruna
Uzņēmumi izmanto šo augsto tehnoloģiju koncepciju, lai analizētu sarunas ar klientiem, darbiniekiem, klientiem, pārdevējiem utt. Organizācijām ir jāievēro CCPA, GDPR u.c. konfidencialitātes noteikumi, vācot sarunu datus no savas mērķauditorijas.
Kāpēc ir svarīgi analizēt sarunas?
#1. Iegūstiet niansēto stāstu
Jūs varat iegūt daļu no klientu sūdzībām un apmierinātības ar viņu tiešsaistes atsauksmēm. Tomēr labākā vieta, kur iegūt visaptverošāko stāstu, ir viņu saruna ar klientu apkalpošanas aģentiem.
Daudzi visu vecumu klienti sazinās ar klientu apkalpošanas dienestu, un uzņēmumi iegūs labāku priekšstatu, analizējot viņu sarunas. Tas ne tikai piedāvā detalizētu priekšstatu par klientu uzvedību un noskaņojumu, bet arī ļauj noteikt modeļus un rīkoties.
#2. Paredzēt klientu uzvedību
Katrs klients ir atšķirīgs – to, kā viņš uzvedīsies, nav iespējams pilnībā paredzēt. Bet jūs varat noteikt modeļus, veicot simtiem un tūkstošiem klientu sarunu.
Ar tās palīdzību jūs uzzināsiet, kas klientiem ir nepieciešams, pat pirms viņi to zina. Tādējādi klientiem būs labāka pieredze pēc sazināšanās ar jūsu klientu atbalsta dienestu.
#3. Iegūstiet labāku ieskatu nekā klientu atsauksmes
Tikai neliels skaits cilvēku, kas sazinājās ar jūsu klientu apkalpošanas dienestu, dalīsies atsauksmēs. Vairumā gadījumu cilvēki ar ārkārtīgi pozitīvu vai negatīvu pieredzi atrod laiku, lai sniegtu jums atsauksmes.
Šī iemesla dēļ dati, ko saņemat no atsauksmēm, var būt novirzīti līdz galējībām. Ja vēlaties iegūt precīzus datus par to, kā klienti jūtas par jūsu zīmolu un klientu apkalpošanu, sarunu analīze ir labākais veids, kā to izdarīt.
#4. Samaziniet iekšējo darba slodzi
Sarunu analīze ir automātisks process, kas tiek veikts ar dažādu lietojumprogrammu palīdzību. Līdz ar to nav nepieciešams iecelt darbinieku, lai sarunas veiktu manuāli, kas ir laikietilpīgi un drudžains.
Tā vietā viņi var koncentrēties uz vērtīgiem uzdevumiem, kas veicina lielāku pārdošanas apjomu un IA.
No otras puses, analīze ļauj identificēt bieži uzdotos jautājumus vai pieprasījumus.
#5. Paļaujieties uz viņu pašu vārdiem
Komentāri, ko cilvēki sniedz par jūsu produktiem un uzņēmumu, ir nestrukturēti un īsi. Tāpēc nav viegli analizēt tos sentimentālai precizitātei. Var būt arī rakstzīmju vai vārdu ierobežojums, kas klientiem apgrūtina rakstīt to, ko viņi jūt.
Sarunās šādu ierobežojumu nav, un no turienes jūs varat arī pareizi analizēt sentimentus.
#6. Iegūstiet nepieciešamos datus no pašiem klientiem
Labākais veids, kā uzlabot klientu pieredzi, ir apkopot datus no visa veida atsauksmēm. Neatkarīgi no klienta datiem, ko vēlaties apkopot, var iegūt no sarunām, kas ietver viņu pašu viedokli.
Kā darbojas sarunu analīze?
Tehnoloģija lielā mērā ir atkarīga no AI, īpaši NLP. Papildus tam jums ir nepieciešamas teksta datu datu bāzes, tālruņa zvanu arhīvi, reāllaika integrācija ar klientu apkalpošanas operāciju rīkiem utt.
Mākslīgais intelekts
Izmantojot ML un NLP, programmatūras izstrādātāji apmāca savas lietojumprogrammas, lai saprastu rakstītās un runātās valodas. Piemēram, Google Assistant vai Amazon Alexa ir AI programmas, kas var saprast jūsu runāto valodu un pārvērst to programmatūras komandās.
NLP pārmērīgi izmanto lingvistikas un fonētikas jēdzienus. Piemēram, NLP algoritms izrunātos teikumus sadala fonēmās. Šīs ir skaņas vienības, kas palīdz mašīnai atšķirt miljoniem vārdu.
Angļu valodā ir 42 fonēmas. Tāpat citām valodām ir specifiskas fonēmas, kuras NLP algoritms izmanto, lai saprastu cilvēku valodas.
Piekļuve pirmās puses datiem
Kad NLP ir gatavs, programma ir jāsavieno ar vienmērīgu klientu datu plūsmu no vairākiem pirmās puses avotiem.
Tā kā jūs tieši apkopojat datus no saviem klientiem, izmantojot tālruņa zvanus, e-pastus un tērzēšanu, un viņi piekrīt jūsu privātuma aizsardzības līgumam, tas ir drošāks nekā trešo pušu datu avoti.
Sentimenta analīze
NLP programmai ir arī sentimenta analīzes algoritms. Mērķis ir tvert klientu tērzēšanu un tālruņa zvanus, kas norāda uz klienta režīmu vai nodomu.
Piemēram, ja algoritms atrod pozitīvus vārdus, piemēram, Amazing, Superb, Fantastic utt., tas nozīmē, ka lietotājs ir laimīgs. No otras puses, negatīvi vārdi, piemēram, bezjēdzīgi, nederīgi, nevērtīgi, nevēlami utt., nozīmē, ka zvanītājs nav apmierināts.
Tagad, apvienojot tos vienā mākoņa lietojumprogrammā, jūs iegūsit milzīgu spēku, lai efektīvi izprastu savu klientu. Jūs varat modificēt savu pakalpojumu, lai padarītu viņus laimīgus, nesabojājot banku.
Daži sarunvalodas analīzes rīki ir tik spēcīgi, ka tie informē klientu apkalpošanas komandu vadītājus par jebkādiem reāllaika negatīviem incidentiem zvanu vai tērzēšanas laikā. Tādējādi vadītājs vai vadītājs var palīdzēt atbalsta aģentam sniegt zvanītājam patīkamu pieredzi.
Ieguvumi
#1. Atrodiet klientu sāpju punktus
Klientu apmierinātība ir galvenais biznesa panākumu virzītājspēks. Ja vien jūs nenoskaidrojat viņu sāpju punktus, nevienam uzņēmumam kļūst neiespējami tos uzrunāt un noturēt klientus.
Sarunu analīzes vissvarīgākais ieguvums ir palīdzēt jums noteikt klientu neapmierinātības cēloņus un izraisītājus. Tādējādi kļūst vieglāk risināt problēmas pēc iespējas ātrāk, kamēr uzņēmumi var veikt nepieciešamos pasākumus, lai tos novērstu.
#2. Labāki pārdošanas un konversijas rādītāji
Katra uzņēmuma mērķis ir labāka trafika pārveidošana un pārdošana. Tāpēc jums ir jāanalizē klientu saruna.
Tas ļauj uzzināt par funkcijām, par kurām lietotāji visvairāk jautā. Ja kāds nav apmierināts ar noteiktām jūsu produkta vai pakalpojuma funkcijām, varat uzzināt šo rīku no analīzes datiem.
#3. Iegūstiet labāku ieskatu UX
Izmantojot sarunu analīzes datus, varat gūt ieskatu, kas ļaus izprast visu klienta ceļu. Tas arī liek jums apzināties klientu noskaņojuma izmaiņas ceļojuma laikā.
Tā kā jūs varat uzzināt par praktiskiem ieskatiem klientu digitālajā un tālruņa pieredzē, varat to izmantot, lai uzlabotu lietotāju pieredzi.
#4. Apzinātu lēmumu pieņemšana
Katram jūsu pieņemtajam biznesa lēmumam jābūt labi informētam un pamatotam ar pierādījumiem. Tā kā jūsu pakalpojumi ir vērsti uz klientu apmierināšanu, nevar būt labāka pierādījuma par klientu sarunu.
Pārlūkojiet analītikas datus, lai uzzinātu, ko klienti vēlas no jūsu produktiem, lai pieņemtu lēmumus par nākamo produktu klāstu vai atjauninājumiem, ko grasāties laist tirgū.
#5. Aģentu uzraudzība reāllaikā
Atbalsta aģenti ir jūsu uzņēmuma pārstāvji, kas nodarbojas ar jūsu klientiem. Daži sarunu analīzes rīki ir arī pietiekami spējīgi, lai sniegtu ieskatu aģentu darbībā reāllaikā.
Uzņēmumi var izmantot šos datus, lai apmācītu klientu apkalpošanas vadītājus, noskaidrojot viņu stiprās un vājās puses. Tāpat tos pašus datus var izmantot, lai izstrādātu improvizētu stratēģiju darbam ar dažādiem klientiem.
#6. Palieliniet atbalsta centra produktivitāti
Sarunas analīze atbalsta centrā (zvans un tērzēšana) arī ļauj padarīt sistēmu produktīvāku. Šeit var izmantot arī analītiskos datus, lai uzlabotu kategorizēšanu un maršrutēšanu.
Tajā ir sniegts ieskats par konkrētiem aģentiem, kas labi risina noteiktas problēmas. Tādējādi uzņēmumi var efektīvāk maršrutēt tērzēšanu un zvanus no klientiem.
Lietojuma gadījumi
#1. Atsauksmju vākšana no daudziem kanāliem
Viens sarunvalodas analīzes rīks var aptvert visus līdzekļus, ko izmantojat vārdu apmaiņai ar savu auditoriju. Tādējādi varat apkopot praktiskus ieskatus no klientu atsauksmēm no tērzēšanas sarunām, sociālo mediju komentāriem, tvītiem, tālruņa zvaniem, e-pastiem, uzņēmumu atsauksmēm un tā tālāk.
Piemēram, klienti dažādos kanālos pārmērīgi ziņo par produkta vai pakalpojuma problēmu. Šis rīks var nekavējoties analizēt šos komentāru sērijus, izprast problēmu un ieteikt jums iejaukties ar risinājumu.
#2. Produktu izmēģinājumi
Ja esat MVU vai jaunuzņēmējs un nevarat atļauties pilna apjoma produkta/pakalpojuma izlaišanu izmēģinājumam, jums var palīdzēt sarunvalodas analīzes rīks.
Piemēram, jūs varat piedāvāt produktu/pakalpojumu nelielai klientu grupai. Pēc tam pārraugiet viņu komentārus, atsauksmes un iesaistīšanos dažādās platformās. NLP algoritms palīdzēs jums apkopot pozitīvu, neitrālu un negatīvu noskaņojumu.
Pēc tam varat statistiski novērtēt, vai izlaišana būs veiksmīga.
#3. Virtuālais klientu apkalpošanas asistents
Sāp punkts klientu apkalpošanas nozarē ir atkārtoti zvanītāji. Tas notiek, ja pirmais aģents nedarbojas efektīvi ar zvanītāju.
Sarunu analītikas AI analizē dažādus jūsu uzņēmuma un patērētāju dialogus un monologus.
Ja tas pamana, ka zvanītājs vairākas reizes zvana klientu apkalpošanas komandai, tas var atzīmēt incidentus vadītājiem. Pēc tam pieredzējis klientu atbalsta aģents var delikāti risināt šo problēmu.
#4. Atbilstība zvanu centros
Krāpšana, kas saistīta ar kredītkartēm, debetkartēm, SSN un identitāti, ir daži no lielākajiem izaicinājumiem jebkuram zvanu centram. Uzņēmumi var efektīvi un lēti tikt galā ar šādu krāpšanu, izmantojot sarunvalodas analīzes rīku.
Algoritms reāllaikā analizē visus zvanus, e-pastus un tērzēšanu. Ikreiz, kad tā konstatē jebkādu klienta kredītkartes, debetkartes vai SSN informācijas izvietošanu, tā var nekavējoties atzīmēt incidentu.
Pēc tam jūsu zvanu centra audita un atbilstības komanda var iejaukties, lai novērstu klientu sensitīvo datu publiskošanu.
#5. Vadības novērtējums
Mārketinga komandas var daudz ietaupīt, analizējot potenciālos pirkumus, izmantojot sarunvalodas analīzi. Algoritms palīdzēs jūsu komandai analizēt potenciālā klienta noskaņojumu par jūsu zīmolu.
Ja analīzē tiek atklāts kaut kas negatīvs, varat pārtraukt tiekties pēc galvenās pozīcijas, jo tas nenotiks.
#6. Personalizēts mārketings
Sarunu analītikas algoritms var cieši sadarboties ar mārketinga rīku, kas klientiem sūta e-pastus, īsziņas, IVR tālruņa zvanus, WhatsApp ziņas utt.
Piemēram, klients sazinājās ar jūsu aģentu par gaidāmo viedtālruni, kuru jūs izlaižat. Pēc zvana, saņemot aktivizētāju no algoritma, jūsu mārketinga CRM var nosūtīt personalizētu e-pastu ar tālruņa izrakstīšanās saiti palaišanas datumā.
Tādējādi klienti var iegādāties ierīci tikai ar vienu klikšķi, un jūs esat nodrošinājis vairākas interesentu sarunas.
Nobeiguma vārdi
Sarunu analīze ir lieliska pieeja klientu datu izmantošanai biznesa izaugsmei. Tomēr jums ir jāpārliecinās, ka sarunas ar patērētājiem, darbiniekiem vai pārdevējiem tverat ētiski.
Paziņojums, ka tērzēšana, zvans vai atsauksmes var tikt saglabātas, lai izprastu vajadzības, ir lielisks veids, kā izvairīties no jebkādiem privātuma noteikumu pārkāpumiem.
Līdz šim jūs esat apguvis šo strauji augošo biznesa datu analīzes rīku no pamata līmeņa. Tagad varat efektīvi un droši izmantot šo tehnoloģiju savā biznesā.
Pēc tam varat pārbaudīt klientu lojalitātes un saglabāšanas programmatūru, lai gūtu lielākus ieņēmumus no esošās klientu bāzes.