Samtaleanalyse representerer en neste generasjons teknologi som gir innsikt i hva dine kunder formidler om din merkevare på tvers av ulike kommunikasjonskanaler.
Med fremveksten av kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML), er det nå mulig å benytte skybaserte eller lokale applikasjoner for å tolke store mengder kundetilbakemeldinger på bare noen få minutter. Samtaleanalyse er den underliggende teknologien som driver disse verktøyene.
Fortsett å lese for å få en dypere forståelse av samtaleanalyse, både teknisk og praktisk. Dette vil være til hjelp for deg enten du ønsker å implementere denne teknologien i egen virksomhet, utvikle tjenester for andre organisasjoner eller jobbe som utvikler innen dette feltet.
Hva er Samtaleanalyse?
Samtaleanalyse innebærer bruk av programvare for å analysere samtaler fra diverse digitale kilder relatert til din virksomhet. Dette inkluderer alt fra innlegg på sosiale medier, kundeservicesamtaler og chatter, til anmeldelser av bedriftsprofiler og diskusjoner i fora.
Kort fortalt er målet med denne teknologien å effektivt behandle tusenvis av samtaler angående din bedrift. Deretter trekkes relevant informasjon ut, noe som gir deg mulighet til å forbedre dine produkter, tjenester eller merkevare i samsvar med kundenes preferanser.
AI og ML er to sentrale teknologier som ligger til grunn for samtaleanalyse, med Naturlig Språkbehandling (NLP) som en sentral algoritme innen AI.
Disse avanserte IT-verktøyene kombinert med skybasert databehandling, gir en dypere forståelse av samtaler i forskjellige formater, som e-post, telefonsamtaler og tekstmeldinger.
Samtaleanalyse eliminerer behovet for manuell gjennomgang av kundeservicehenvendelser, e-poster og chatter. AI-programvare er i stand til å analysere enorme mengder data på få minutter.
Verktøyene kan også hente inn annen relevant data fra integrerte applikasjoner, som forretningspolicyer og risikovurderinger, og dermed foreslå umiddelbare løsninger på kundenes utfordringer.
Dersom du jobber innen kundeservice, vil du oppdage et bredt spekter av bruksområder for denne teknologien. Tjenesteytende virksomheter benytter primært to typer verktøy for samtaleanalyse:
- Stemmebasert samtaleanalyse
- Tekstbasert samtaleanalyse
Selskaper bruker dette avanserte konseptet for å analysere samtaler med kunder, ansatte, klienter og leverandører. Organisasjoner må være nøye med å overholde personvernregler som CCPA og GDPR når de samler inn data fra målgruppen.
Hvorfor er Analyse av Samtaler Viktig?
#1. Avdekke Den Nyanserte Historien
Du kan få et visst inntrykk av kundetilfredshet gjennom online anmeldelser. Den mest komplette historien finner du derimot i kundenes samtaler med kundeserviceagenter.
Et stort antall kunder, uavhengig av alder, kontakter kundeservice. Bedrifter kan få et bedre overblikk ved å analysere disse samtalene. I tillegg til detaljert innsikt i kundeatferd og følelser, gir det mulighet for å identifisere mønstre og iverksette tiltak.
#2. Forutsi Kundeatferd
Hver kunde er unik, og det er umulig å forutse deres atferd fullstendig. Ved å analysere tusenvis av kundesamtaler vil du imidlertid kunne identifisere mønstre.
Dette gir deg mulighet til å forstå kundenes behov, før de selv er klar over det. Som et resultat vil kunder oppleve en bedre kundeopplevelse etter å ha tatt kontakt med kundestøtte.
#3. Få Bedre Innsikt enn via Kundetilbakemeldinger
Kun en liten andel av de som har kontaktet kundeservice vil gi tilbakemelding. Oftest vil de med enten ekstremt positive eller negative erfaringer ta seg tid til å dele sin mening.
Dette kan føre til skjevheter i tilbakemeldingsdataene. Dersom du ønsker et korrekt bilde av hvordan kundene oppfatter din merkevare og kundeservice, er samtaleanalyse den beste metoden.
#4. Reduser Intern Arbeidsbelastning
Samtaleanalyse er en automatisert prosess som utføres ved hjelp av ulike applikasjoner. Det er ikke lenger nødvendig å bruke ressurser på å manuelt gå gjennom samtaler, noe som er både tidkrevende og krevende.
De ansatte kan i stedet fokusere på oppgaver som bidrar til økt salg og inntekter.
Analysen gir deg også mulighet til å identifisere hyppige spørsmål eller forespørsler.
#5. Hør Kunder Med Egne Ord
Kommentarer som folk legger igjen om dine produkter eller virksomheten er ofte korte og ustrukturerte, noe som gjør det vanskelig å analysere dem nøyaktig. Begrensninger i antall tegn eller ord kan også hindre kundene i å uttrykke seg fullstendig.
I samtaler er det ingen slike begrensninger, og du kan derfor få en bedre forståelse av kundenes følelser.
#6. Få Nødvendig Data Direkte fra Kundene
Den beste måten å forbedre kundeopplevelsen er å samle inn data fra alle typer tilbakemeldinger. All kundedata du ønsker å samle inn, kan hentes fra samtaler som gjenspeiler deres egne meninger.
Hvordan Fungerer Samtaleanalyse?
Teknologien er i stor grad avhengig av AI, spesielt NLP. I tillegg er databaser med tekstdata, arkiver med telefonsamtaler, og sanntidsintegrasjon med kundeserviceverktøy nødvendig.
Kunstig Intelligens
Ved hjelp av ML og NLP trenes programvare for å forstå både skriftlig og muntlig språk. For eksempel er Google Assistant eller Amazon Alexa AI-programmer som forstår talespråk og konverterer det til kommandoer for programvaren.
NLP benytter seg av språkvitenskapelige og fonetiske prinsipper. For eksempel vil en NLP-algoritme bryte ned talte setninger til fonemer. Dette er lydenheter som hjelper en maskin å skille mellom millioner av ord.
Det engelske språket har 42 fonemer, mens andre språk har sine egne spesifikke fonemer som NLP-algoritmen benytter for å forstå menneskelig språk.
Tilgang til Førstepartsdata
Når NLP er på plass, må programmet kobles til en kontinuerlig strøm av kundedata fra flere førstepartskilder.
Dataene samles direkte fra kundene gjennom telefonsamtaler, e-poster og chatter, og med deres samtykke til personvernavtalen, er det sikrere enn tredjeparts datakilder.
Sentimentanalyse
NLP-programmet inkluderer også en sentimentanalysealgoritme, som skal identifisere følelser og intensjoner i kundesamtaler.
Dersom algoritmen finner positive ord som «Fantastisk», «Utmerket» eller «Supert», indikerer dette fornøyde kunder. Negative ord som «Ubrukelig», «Dårlig» eller «Søppel», indikerer misnøye.
Kombinasjonen av disse elementene i en skyapplikasjon gir en kraftfull mulighet til å forstå kundene effektivt. Dette gir deg mulighet til å forbedre tjenestene dine uten å tømme budsjettet.
Noen samtaleanalyseverktøy er så kraftige at de varsler ledere i kundeserviceteam om negative hendelser i sanntid, enten det er i samtaler eller chatter. Dette gir lederne mulighet til å støtte agentene i å levere en god kundeopplevelse.
Fordeler
#1. Identifiser Kundens Utfordringer
Kundetilfredshet er avgjørende for suksess. Uten å identifisere kundenes utfordringer vil det være vanskelig for bedrifter å møte behovene og beholde kunder.
Den mest betydningsfulle fordelen med samtaleanalyse er at det hjelper deg å identifisere årsaker og triggere til kundefortvilelse. Dette gjør det lettere å takle problemene raskt, samtidig som bedrifter kan ta forholdsregler for å forebygge dem.
#2. Økte Salgs- og Konverteringsrater
Enhver virksomhet streber etter å øke trafikkomsetning og salg. Dette er grunnen til at det er nødvendig å analysere kundesamtaler.
Analysen gir deg informasjon om hvilke funksjoner brukere spør mest om. Dersom noen er misfornøyd med spesifikke funksjoner i produktet eller tjenesten, gir analysedataene deg mulighet til å oppdage dette.
#3. Bedre Innsikt i Brukeropplevelsen (UX)
Data fra samtaleanalyse gir innsikt i hele kundereisen og gjør deg bevisst på endringer i kundenes følelser underveis.
Ettersom du lærer om kundenes digitale og telefonopplevelser, kan du bruke denne innsikten til å forbedre brukeropplevelsen.
#4. Ta Informerte Beslutninger
Alle forretningsbeslutninger bør baseres på god informasjon og dokumentert bevis. Ettersom tjenestene dine skal tilfredsstille kundene, er kundesamtaler den beste kilden til bevis.
Gjennomgå analysedataene for å forstå hva kundene ønsker i produktene dine, og ta deretter beslutninger om kommende produktlinjer eller oppdateringer som skal lanseres.
#5. Sanntidsovervåking av Agenter
Kundestøtteagentene er representanter for din virksomhet i kontakten med kunder. Noen samtaleanalyseverktøy gir også innsikt i agentenes prestasjoner i sanntid.
Bedrifter kan bruke disse dataene til å forbedre kundestøtteledere gjennom å identifisere deres styrker og svakheter. De samme dataene kan også brukes til å utvikle mer effektive strategier for å håndtere ulike kunder.
#6. Øk Produktiviteten i Kundesenteret
Ved å analysere samtalene i et kundesenter, både telefonsamtaler og chatter, kan du også øke produktiviteten. Analysedata kan benyttes for bedre kategorisering og ruting av henvendelser.
Det gir også innsikt i hvilke agenter som er dyktige til å håndtere spesifikke problemstillinger. Dette gir bedrifter mulighet til å rute samtaler og chatter fra kunder mer effektivt.
Praktiske Anvendelsesområder
#1. Innsamling av Tilbakemeldinger fra Flere Kanaler
Et enkelt verktøy for samtaleanalyse kan dekke alle mediekanaler som benyttes for å kommunisere med publikummet. Du kan samle handlingsrettet innsikt fra tilbakemeldinger fra kunder i chatter, kommentarer på sosiale medier, tweets, telefonsamtaler, e-poster, forretningsanmeldelser og mer.
Dersom det for eksempel rapporteres om et produkt- eller tjenesteproblem i flere kanaler, vil verktøyet umiddelbart analysere disse kommentarene, forstå problemet, og gi anbefalinger for tiltak.
#2. Produktprøver
Dersom du er en SMB eller en oppstartsbedrift som ikke har mulighet til å lansere en fullskala produkt- eller tjenesteprøve, kan et verktøy for samtaleanalyse være til hjelp.
Du kan for eksempel rulle ut produktet eller tjenesten til en liten gruppe kunder, og deretter overvåke kommentarer, tilbakemeldinger og engasjementer på ulike plattformer. NLP-algoritmen vil hjelpe deg å samle inn positive, nøytrale og negative følelser.
Deretter kan du statistisk vurdere om lanseringen vil være vellykket.
#3. Virtuell Kundeserviceassistent
Gjentatte anrop er en utfordring for kundeservicebransjen. Dette skjer ofte når den første agenten ikke løser problemet effektivt.
En AI for samtaleanalyse analyserer ulike dialoger og monologer mellom virksomheten og forbrukerne.
Når den oppdager en kunde som ringer kundeservice flere ganger, kan den rapportere dette til lederne, slik at en erfaren agent kan håndtere problemet.
#4. Samsvar i Kundesentre
Svindel med kredittkort, debetkort og identitet er store utfordringer for kundesentre. Bedrifter kan effektivt og økonomisk håndtere slik svindel ved å bruke verktøy for samtaleanalyse.
Algoritmen analyserer alle samtaler, e-poster og chatter i sanntid. Hver gang den oppdager at kredittkort-, debetkort- eller personnummer-informasjon fra en kunde blir vist, vil den umiddelbart flagge hendelsen.
Dette gjør det mulig for revisjons- og overholdelsesteamet å gripe inn og forhindre at kundenes sensitive data blir offentliggjort.
#5. Vurdering av Potensielle Kunder
Markedsføringsteam kan spare ressurser ved å analysere potensielle kunder gjennom samtaleanalyse. Algoritmen vil hjelpe teamet med å analysere prospektets følelser om merkevaren.
Dersom analysen avdekker noe negativt, kan du avslutte prosessen med den aktuelle kunden, da det er lite sannsynlig at de vil konvertere til kunder.
#6. Personlig Markedsføring
En samtaleanalysealgoritme kan samarbeide med et markedsføringsverktøy som sender e-poster, tekstmeldinger, IVR-samtaler og WhatsApp-meldinger til kunder.
For eksempel, hvis en kunde har kontaktet en agent om en kommende smarttelefon, kan markedsførings-CRM sende en personlig e-post med en betalingslenke etter at samtalen er avsluttet, basert på en utløser fra algoritmen.
Dette gir kundene mulighet til å kjøpe enheten med ett enkelt klikk, og sikrer et høyere antall konverteringer.
Avsluttende Ord
Samtaleanalyse er en effektiv metode for å utnytte kundedata til forretningsvekst. Det er viktig at samtaler med forbrukere, ansatte eller leverandører fanges opp på en etisk måte.
Ved å informere om at samtaler og anmeldelser lagres for å forstå behov, kan du unngå brudd på personvernregler.
Du har nå fått en grunnleggende forståelse av dette raskt voksende verktøyet for forretningsanalyse. Du kan nå bruke denne teknologien i virksomheten din på en effektiv og sikker måte.
I neste omgang kan du undersøke programvare for kundelojalitet og -bevaring, for å øke inntektene fra din eksisterende kundebase.