Samtaleanalyse er neste generasjonsteknologi som hjelper deg å trekke ut det kunden sier om merkevaren din fra mange kanaler.
Med veksten av kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML), kan du nå bare stole på sky- eller lokale applikasjoner som kan tyde alle disse kundestemmene på få minutter. Samtaleanalyse er teknologien bak disse verktøyene.
Les videre for å lære samtaleanalyse fra innsiden og ut. Det vil hjelpe deg med å implementere denne teknologien i virksomheten din, utvikle administrerte tjenester for andre organisasjoner eller bli en utvikler av denne teknologien.
Innholdsfortegnelse
Hva er Conversational Analytics?
Samtaleanalyse er å bruke programvare som kan gå gjennom ulike samtaler fra digitale kilder om virksomheten din. Disse samtalene inkluderer innlegg på sosiale medier, telefonsamtaler/chatter til kundeservice, anmeldelser av bedriftsprofiler, forumdiskusjoner og mer.
I hovedsak har denne teknologien som mål å lese tusenvis av kundesamtaler med eller om bedriften din på noen få minutter. Trekk deretter ut viktig informasjon som kan hjelpe deg med å improvisere produktet, tjenesten eller merkevaren i henhold til kundenes smak.
AI og ML er de to viktigste programvareutviklingsteknologiene bak samtaleanalyse. I AI er naturlig språkbehandling (NLP) nøkkelalgoritmen bak slike programmer.
Disse avanserte informasjonsteknologiske verktøyene og cloud computing-funksjonene hjelper deg å forstå samtaler i alle former, som e-post, telefonsamtaler og tekstmeldinger.
Samtaleanalyse erstatter behovet for manuell revisjon av kundeserviceanrop, e-poster og chatter. AI-programvare kan skanne gjennom terabyte med samtaler på minutter.
Verktøyene kan også samle ulike forretningsdata, som retningslinjer, risikovurdering, etc., fra andre integrerte apper og foreslå umiddelbare løsninger på kundenes smertepunkter.
Hvis du er i kundeservicebransjen, vil du finne rikelig bruk av denne informasjonsanalyseteknologien. Tjenestenæringen bruker hovedsakelig følgende to typer verktøy for samtaleanalyse:
- Stemmesamtale
- Tekstsamtale
Bedrifter bruker dette høyteknologiske konseptet til å analysere samtaler med kunder, ansatte, klienter, leverandører osv. Organisasjoner må følge CCPA, GDPR, etc., personvernforskriftene mens de samler inn samtaledata fra målgruppen.
Hvorfor er det viktig å analysere samtaler?
#1. Få den nyanserte historien
Du kan få et fragment av kundeklager og tilfredshet fra deres online anmeldelser. Likevel, det beste stedet å få den mest omfattende historien er samtalen deres med kundeserviceagentene.
Mange kunder i alle aldre tar kontakt med kundeservice, og bedrifter vil få bedre oversikt ved å analysere samtalene deres. I tillegg til å gi deg en detaljert oversikt over kundeadferd og sentiment, lar den deg identifisere mønstre og iverksette tiltak.
#2. Forutsi kundeadferd
Hver kunde er forskjellig – hvordan man vil oppføre seg er umulig å forutsi fullstendig. Men du kan identifisere mønstre når du går gjennom hundrevis og tusenvis av kundesamtaler.
Med dens hjelp vil du vite hva kundene trenger selv før de vet ordet av det. Som et resultat vil kunder få en bedre opplevelse etter å ha kontaktet kundestøtten.
#3. Få bedre innsikt enn tilbakemeldinger fra kunder
Bare et lite antall personer som har kontaktet kundeservicen din vil dele tilbakemeldinger. I de fleste tilfeller finner personer med ekstremt positive eller negative erfaringer tid til å gi deg tilbakemeldinger.
Av denne grunn kan dataene du får fra tilbakemeldingene være skjev til det ytterste. Hvis du ønsker å få nøyaktige data om hvordan kundene føler om merkevaren din og kundeservicen din, er det å analysere samtaler den beste måten å gjøre det på.
#4. Reduser intern arbeidsbelastning
Samtaleanalyse er en automatisk prosess som gjøres ved hjelp av ulike applikasjoner. Derfor er det ikke nødvendig å utpeke en ansatt til å gå gjennom samtalene manuelt, noe som er tidkrevende og hektisk.
I stedet kan de fokusere på oppgaver med høy verdi som gir mer salg og avkastning.
På den annen side lar analysen deg identifisere vanlige spørsmål eller forespørsler.
#5. Stol på deres egne ord
Kommentarer folk kommer med på produktene og bedriften din er ustrukturerte og korte. Derfor er det ikke lett å analysere dem for sentimental nøyaktighet. Det kan også være en tegn- eller ordbegrensning som gjør det vanskelig for kundene å skrive hva de føler.
I samtaler er det ingen slike begrensninger, og du kan også analysere følelsene ordentlig derfra.
#6. Få de nødvendige dataene fra kundene selv
Den beste måten å forbedre kundeopplevelsen på er å samle data fra alle typer tilbakemeldinger. Uansett hvilken kundedata du ønsker å samle inn kan gjøres fra samtaler som involverer deres egen mening.
Hvordan fungerer samtaleanalyse?
Teknologien er sterkt avhengig av AI, spesielt NLP. Bortsett fra det trenger du databaser med tekstdata, arkiver for telefonsamtaler, sanntidsintegrasjon med driftsverktøy for kundeservice, etc.
Kunstig intelligens
Ved å bruke ML og NLP trener programvareutviklere applikasjonene sine til å forstå skriftlige og muntlige språk. For eksempel er Google Assistant eller Amazon Alexa AI-programmer som kan forstå talespråket ditt og konvertere det til kommandoer for programvaren.
NLP bruker språkvitenskapelige og fonetikkbegreper overdrevent. For eksempel bryter NLP-algoritmen ned talte setninger til fonemer. Dette er lydenheter som hjelper en maskin med å skille millioner av ord.
Det engelske språket har 42 fonemer. På samme måte har andre språk spesifikke fonemer som en NLP-algoritme bruker for å forstå menneskelige språk.
Tilgang til førstepartsdata
Når NLP er klar, må du koble programmet med en jevn strøm av kundedata fra flere førstepartskilder.
Siden du samler inn data direkte fra kundene dine gjennom telefonsamtaler, e-poster og chatter, og de godtar personvernavtalen din, er det sikrere enn tredjeparts datakilder.
Sentimentanalyse
NLP-programmet kommer også med en sentimentanalysealgoritme. Målet er å fange opp kundechatter og telefonsamtaler som indikerer modusen eller intensjonen til kunden.
For eksempel, hvis algoritmen finner positive ord som Amazing, Superb, Fantastic, etc., betyr det at brukeren er fornøyd. På den annen side betyr negative ord som Useless, Not Good, Worthless, Junk, etc. at den som ringer ikke er fornøyd.
Nå, når du kombinerer alle disse i én skyapplikasjon, får du enorm kraft til å forstå kunden din effektivt. Du kan endre tjenesten din for å gjøre dem glade uten å tømme banken.
Noen verktøy for samtaleanalyse er så kraftige at de informerer kundeserviceteamledere om eventuelle negative hendelser i sanntid på samtaler eller chatter. Derfor kan lederen eller veilederen hjelpe støtteagenten med å levere en herlig opplevelse til den som ringer.
fordeler
#1. Finn kundesmertepunkter
Kundetilfredshet er den primære driveren for suksess. Med mindre du finner ut deres smertepunkter, blir det umulig for ethvert selskap å ta tak i dem og beholde kunder.
Den mest avgjørende fordelen med samtaleanalyse er å hjelpe deg med å identifisere årsakene og triggerne til kundefrustrasjoner. Dermed blir det lettere å ta tak i problemene så snart som mulig, mens selskaper kan ta nødvendige skritt for å forhindre dem.
#2. Bedre salgs- og konverteringsrater
Hver virksomhet tar sikte på bedre trafikkkonvertering og salg. Derfor må du analysere kundesamtalen.
Den gir deg beskjed om funksjonene brukere spør mest om. Hvis noen ikke er fornøyd med visse funksjoner til produktet eller tjenesten din, kan du lære det verktøyet fra analysedataene.
#3. Få bedre innsikt i UX
Med samtaleanalysedata kan du få innsikt som gjør at du forstår hele kundereisen. Det gjør deg også oppmerksom på endringene i kundenes sentiment under reisen.
Ettersom du kan lære om praktisk innsikt i kunders digitale og telefonopplevelse, kan du bruke den til å forbedre brukeropplevelsen.
#4. Ta informerte beslutninger
Hver forretningsbeslutning du tar bør være godt informert og støttet av bevis. Siden tjenestene dine er rettet mot å tilfredsstille kundene, kan det ikke finnes bedre bevis enn kundesamtale.
Gå gjennom analysedataene for å finne ut hva kundene vil ha i produktene dine for å ta avgjørelser om neste utvalg av produkter eller oppdateringer du er i ferd med å bringe inn i markedet.
#5. Sanntidsovervåking av agenter
Støtteagentene er representantene for bedriften din som handler med kundene dine. Noen verktøy for samtaleanalyse er også i stand til å gi innsikt i agentenes ytelse i sanntid.
Bedrifter kan bruke disse dataene til å lære opp kundebehandlingsledere ved å finne ut deres styrker og svakheter. De samme dataene kan også brukes til å utvikle en improvisert strategi for å håndtere ulike kunder.
#6. Øk støttesenterets produktivitet
Ved å analysere samtalen i et støttesenter (ring og chat) kan du også gjøre systemet mer produktivt. Her kan man også bruke analysedataene for bedre kategorisering og ruting.
Den deler innsikt om spesifikke agenter som er flinke til å håndtere visse problemer. Dermed kan bedrifter rute chatter og anrop fra kunder mer effektivt.
Handlingsbare brukstilfeller
#1. Samler tilbakemeldinger fra mange kanaler
Et enkelt verktøy for samtaleanalyse kan dekke alle mediene du bruker til å utveksle ord med publikummet ditt. Så du kan samle handlingsrettet innsikt fra tilbakemeldinger fra kunder fra chatter, kommentarer på sosiale medier, tweets, telefonsamtaler, e-poster, forretningsanmeldelser og så videre.
Kunder rapporterer for eksempel for mye om et produkt- eller tjenesteproblem i ulike kanaler. Verktøyet kan umiddelbart analysere disse utbruddene av kommentarer, forstå problemet og anbefale deg å gripe inn med en løsning.
#2. Produktprøver
Hvis du er en SMB eller nystartet bedrift og ikke har råd til fullskala utgivelse av et produkt/tjeneste for prøveversjon, kan et verktøy for samtaleanalyse hjelpe deg.
Du kan for eksempel rulle ut produktet/tjenesten blant en liten gruppe kunder. Overvåk deretter deres kommentarer, tilbakemeldinger og engasjementer på ulike plattformer. NLP-algoritmen vil hjelpe deg å samle positive, nøytrale og negative følelser.
Deretter kan du statistisk måle om utrullingen vil lykkes eller ikke.
#3. Virtuell kundeserviceassistent
Et smertepunkt for kundeservicebransjen er gjentatte oppringere. Det skjer når den første agenten ikke håndterer den som ringer effektivt.
En AI for samtaleanalyse analyserer ulike dialoger og monologer av virksomheten din og forbrukerne.
Når den legger merke til en innringer som ringer kundeserviceteamet flere ganger, kan den rapportere hendelsene til lederne. Deretter kan en erfaren kundestøtteagent håndtere problemet forsiktig.
#4. Samsvar i Call Centers
Svindel som involverer kredittkort, debetkort, SSN-er og identitet er noen av de store utfordringene for ethvert kundesenter. Bedrifter kan håndtere slike svindel effektivt og rimelig ved å bruke et verktøy for samtaleanalyse.
Algoritmen analyserer alle samtaler, e-poster og chatter i sanntid. Hver gang den oppdager visning av kredittkort-, debetkort- eller SSN-informasjon fra en kunde, kan den umiddelbart flagge hendelsen.
Deretter kan revisjons- og overholdelsesteamet ditt for kundesenteret gripe inn for å forhindre at kundenes sensitive data blir offentlige.
#5. Lead vurdering
Markedsføringsteam kan spare mye ved å analysere potensielle kunder gjennom samtaleanalyse. Algoritmen vil hjelpe teamet ditt med å analysere prospektets følelser om merkevaren din.
Hvis analysen finner noe negativt, kan du slutte å forfølge ledelsen, da den ikke vil konvertere.
#6. Personlig markedsføring
En samtaleanalysealgoritme kan jobbe tett sammen med et markedsføringsverktøy som sender e-poster, tekstmeldinger, IVR-telefonsamtaler, WhatsApp-meldinger osv. til kunder.
For eksempel kontaktet en kunde agenten din om en kommende smarttelefon du lanserer. Etter samtalen, etter å ha mottatt en utløser fra algoritmen, kan markedsførings-CRM sende en personlig e-post med en betalingskobling for telefonen på lanseringsdatoen.
Derfor kan kunder kjøpe enheten med bare ett klikk, og du har sikret flere lead-samtaler.
Siste ord
Samtaleanalyse er en flott tilnærming til å utnytte kundedata for forretningsvekst. Du må imidlertid sørge for at du etisk fanger opp samtaler med forbrukere, ansatte eller leverandører.
Å erklære at chatten, samtalen eller anmeldelsene kan lagres for å forstå behovene er en fin måte å unngå brudd på personvernregler.
Så langt har du lært dette raskt voksende verktøyet for forretningsdataanalyse fra et grunnleggende nivå. Du kan nå bruke denne teknologien i virksomheten din effektivt og sikkert.
Deretter kan du sjekke ut kundelojalitets- og oppbevaringsprogramvare for å utnytte mer inntekter fra den eksisterende kundebasen.