Аналіз розмов – це перспективна технологія, яка дозволяє отримувати інформацію про сприйняття вашого бренду клієнтами з різних каналів комунікації.
Завдяки прогресу в області штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МН), тепер є можливість використовувати хмарні або локальні програмні рішення для розшифрування великих обсягів голосових даних клієнтів за короткий час. Аналітика розмов лежить в основі цих сучасних інструментів.
Продовжуйте читати, щоб глибше зрозуміти принципи роботи аналітики розмов. Ця інформація допоможе вам впровадити цю технологію у вашому бізнесі, надавати послуги з її застосування іншим організаціям або стати розробником подібних рішень.
Що таке аналітика розмов?
Аналітика розмов використовує програмне забезпечення для аналізу різноманітних діалогів, які відбуваються в цифровому просторі навколо вашого бізнесу. Це можуть бути публікації в соціальних мережах, записи телефонних дзвінків/чатів зі службою підтримки, відгуки в онлайн-профілях, обговорення на форумах та інші джерела.
Основна мета цієї технології – швидко обробити велику кількість розмов клієнтів, що стосуються вашого бізнесу. Потім вона витягує важливі відомості, які можуть допомогти вам покращити ваш продукт, послугу або бренд, адаптуючи їх до вподобань вашої аудиторії.
ШІ та МН є двома ключовими технологіями, які лежать в основі програмного забезпечення для аналізу розмов. У ШІ, обробка природної мови (NLP) відіграє вирішальну роль, забезпечуючи розуміння людської мови цими програмами.
Ці передові інформаційні інструменти в поєднанні з можливостями хмарних обчислень дозволяють аналізувати комунікацію в різних форматах, таких як електронні листи, телефонні дзвінки та текстові повідомлення.
Аналітика розмов робить непотрібним ручний перегляд дзвінків у службу підтримки, електронних листів та чатів. ШІ-програми здатні обробити терабайти розмов за лічені хвилини.
Крім того, ці інструменти можуть збирати різноманітні дані, такі як політики, оцінка ризиків тощо, з інших інтегрованих систем і швидко виявляти проблемні моменти, з якими стикаються клієнти.
Якщо ви працюєте у сфері обслуговування клієнтів, ви знайдете широке застосування цієї технології для аналізу інформації. У цій сфері найчастіше застосовуються два основних типи інструментів для аналізу розмов:
- Аналіз голосових розмов
- Аналіз текстових розмов
Компанії використовують цю концепцію для аналізу розмов з клієнтами, співробітниками, партнерами та постачальниками. Організації повинні дотримуватись правил конфіденційності, наприклад, CCPA, GDPR, під час збору даних розмов від цільової аудиторії.
Чому аналіз розмов важливий?
#1. Отримайте глибинне розуміння ситуації
Відгуки клієнтів в інтернеті можуть дати уявлення про їхнє задоволення або невдоволення. Однак, найбільш повна картина ситуації розкривається під час їхнього спілкування з агентами служби підтримки.
Клієнти різного віку звертаються до служби підтримки, тому аналіз їхніх розмов дозволяє компаніям отримати більш повне уявлення про їхню аудиторію. Він допомагає не тільки зрозуміти поведінку та настрої клієнтів, але й виявити певні закономірності, що дозволяє приймати ефективні рішення.
#2. Прогнозуйте поведінку клієнтів
Кожен клієнт є унікальним, і неможливо на 100% передбачити його поведінку. Проте, аналізуючи сотні та тисячі розмов з клієнтами, можна виявити певні закономірності.
Це дозволяє дізнатися про потреби клієнтів ще до того, як вони їх сформулюють. В результаті, клієнти отримують кращий досвід після звернення до вашої служби підтримки.
#3. Отримуйте точнішу інформацію, ніж відгуки
Лише невелика частина клієнтів, які звертаються до служби підтримки, залишають відгуки. Як правило, відгуки залишають ті, хто має дуже позитивний або дуже негативний досвід.
Тому, дані отримані з відгуків, можуть бути необ’єктивними. Якщо ви хочете отримати точне уявлення про ставлення клієнтів до вашого бренду та рівня обслуговування, аналіз розмов – це найкращий спосіб досягти цієї мети.
#4. Зменште внутрішнє навантаження
Аналіз розмов – це автоматизований процес, який виконується за допомогою спеціального програмного забезпечення. Таким чином, немає потреби витрачати час співробітників на ручний перегляд розмов.
Замість цього вони можуть зосередитися на важливих завданнях, що сприяють збільшенню продажів та прибутковості. Крім того, аналіз дозволяє виявити типові питання або запити.
#5. Аналізуйте слова клієнтів у їхній первинній формі
Коментарі клієнтів щодо продуктів і компаній часто є неструктурованими та короткими, тому їх нелегко проаналізувати з точки зору емоцій. Крім того, обмеження щодо кількості символів або слів можуть ускладнити для клієнтів вираження своїх думок.
У розмовах таких обмежень немає, що дозволяє точно аналізувати настрої.
#6. Отримуйте необхідні дані безпосередньо від клієнтів
Найкращий спосіб покращити взаємодію з клієнтами – це збирати дані з різних джерел зворотного зв’язку. Будь-яку необхідну інформацію можна отримати з розмов, які відображають особисті думки клієнтів.
Як працює аналітика розмов?
Ця технологія значною мірою залежить від ШІ, зокрема від НЛП. Крім того, потрібні бази даних текстових даних, архіви телефонних дзвінків, інтеграція з інструментами обслуговування клієнтів в режимі реального часу та інше.
Штучний інтелект
Застосовуючи МН та НЛП, розробники програм навчають їх розуміти письмову та усну мови. Наприклад, Google Assistant або Amazon Alexa – це програми ШІ, які можуть розуміти вашу мову та перетворювати її на команди для виконання програмного забезпечення.
НЛП активно використовує лінгвістичні та фонетичні концепції. Наприклад, алгоритм НЛП розбиває речення на фонеми, що є звуковими одиницями, які допомагають розрізняти різні слова.
В англійській мові налічується 42 фонеми. Аналогічно, інші мови мають свої фонеми, які використовуються алгоритмом НЛП для розуміння людської мови.
Доступ до даних першої сторони
Після налаштування НЛП необхідно підключити програму до постійного потоку даних про клієнтів з різних внутрішніх джерел.
Оскільки ви збираєте дані безпосередньо від своїх клієнтів через телефонні дзвінки, електронні листи та чати, і вони погоджуються на вашу політику конфіденційності, це безпечніше, ніж сторонні джерела даних.
Аналіз настроїв
Програма НЛП також включає алгоритм для аналізу настроїв. Мета полягає в тому, щоб ідентифікувати в розмовах та телефонних дзвінках вирази настрою або наміри клієнта.
Наприклад, виявлення таких позитивних слів, як “чудовий”, “неймовірний”, “фантастичний” свідчить про те, що користувач задоволений. Натомість, негативні слова, такі як “марно”, “погано”, “непотрібно” означають, що абонент незадоволений.
Поєднуючи всі ці елементи в єдиному хмарному рішенні, ви отримуєте потужний інструмент для глибокого розуміння ваших клієнтів. Ви можете оптимізувати свої послуги, щоб задовольнити їхні потреби без зайвих витрат.
Деякі інструменти аналізу розмов настільки просунуті, що сповіщають керівників команд обслуговування про будь-які негативні ситуації в режимі реального часу під час дзвінків або чатів. Це дозволяє менеджеру або супервайзеру надати підтримку агенту служби підтримки для забезпечення позитивного враження клієнта.
Переваги
#1. Визначення проблемних точок клієнтів
Задоволеність клієнтів є ключовим фактором успіху будь-якого бізнесу. Якщо не виявляти їхніх проблем, жодна компанія не зможе їх вирішити і утримати клієнтів.
Важлива перевага аналізу розмов полягає в тому, що він допомагає виявити причини та тригери розчарування клієнтів. Таким чином, стає легше оперативно вирішувати проблеми, а компанії можуть вжити заходів для запобігання їх виникненню.
#2. Збільшення продажів та конверсії
Кожен бізнес прагне збільшити конверсію трафіку та продажів. Для цього необхідно аналізувати розмови з клієнтами.
Це дає змогу дізнатися про функції, які користувачі запитують найчастіше. Якщо хтось незадоволений певними аспектами вашого продукту або послуги, аналіз розмов дозволить вам про це дізнатися.
#3. Поглиблення розуміння UX
За допомогою аналізу розмов можна отримати статистичні дані, що допомагають зрозуміти шлях клієнта. Це також дозволяє відстежувати зміни настроїв клієнтів під час їхньої взаємодії.
Оскільки ви отримуєте практичну інформацію про цифровий та телефонний досвід клієнтів, ви можете використовувати її для покращення взаємодії з користувачем.
#4. Прийняття обґрунтованих рішень
Кожне бізнес-рішення має бути обґрунтованим та підтвердженим даними. Оскільки ваша діяльність спрямована на задоволення потреб клієнтів, немає більш надійного джерела інформації, ніж їхні розмови.
Аналізуйте отримані дані, щоб зрозуміти, що клієнти хочуть від ваших продуктів, і приймайте рішення щодо асортименту продукції та оновлень, які ви плануєте випустити на ринок.
#5. Моніторинг агентів у режимі реального часу
Агенти підтримки – це представники вашої компанії, які спілкуються з клієнтами. Деякі інструменти аналітики розмов також здатні надавати дані про продуктивність агентів у режимі реального часу.
Компанії можуть використовувати ці дані для навчання керівників служби підтримки, виявляючи їхні сильні та слабкі сторони. Також ці дані можна використовувати для розробки стратегій взаємодії з різними типами клієнтів.
#6. Підвищення продуктивності центру підтримки
Аналіз розмов у центрі підтримки дозволяє підвищити ефективність роботи системи. Аналітичні дані можна використовувати для кращої категоризації та маршрутизації звернень.
Він показує, як конкретні агенти справляються з певними проблемами. Таким чином, компанії можуть ефективніше розподіляти чати та дзвінки клієнтів.
Практичне застосування
#1. Збір відгуків з різних каналів
Єдиний інструмент аналізу розмов може охоплювати всі канали, які використовуються для спілкування з аудиторією. Це дозволяє збирати корисну інформацію з відгуків клієнтів у чатах, коментарях у соціальних мережах, твітах, телефонних дзвінках, електронних листах та оглядах бізнесу.
Наприклад, якщо клієнти часто повідомляють про проблему з продуктом або послугою в різних каналах, інструмент може оперативно проаналізувати сплеск цих коментарів, зрозуміти проблему та рекомендувати втрутитися і вирішити її.
#2. Тестування продукту
Якщо ви представляєте малий або середній бізнес чи стартап і не можете дозволити собі повноцінний випуск продукту для тестування, інструмент аналізу розмов може стати в нагоді.
Наприклад, можна розгорнути продукт серед невеликої групи клієнтів і відстежувати їхні коментарі, відгуки та активність на різних платформах. Алгоритм НЛП допоможе виявити позитивні, нейтральні та негативні настрої.
Далі ви можете статистично визначити, наскільки успішним буде запуск продукту.
#3. Віртуальний помічник з обслуговування клієнтів
Повторні дзвінки клієнтів є однією з проблем індустрії обслуговування клієнтів. Вони трапляються, якщо перший агент не зміг ефективно допомогти клієнту.
Штучний інтелект для аналізу розмов може аналізувати різноманітні діалоги та монологи, що виникають між вашим бізнесом та споживачами.
Якщо він виявляє, що абонент неодноразово звертається до служби підтримки, він може повідомити про це керівників. Тоді досвідчений агент служби підтримки може допомогти вирішити проблему.
#4. Забезпечення відповідності в кол-центрах
Шахрайство, пов’язане з кредитними картами, дебетовими картками, номерами соціального страхування та ідентифікацією, є однією з найбільших проблем для будь-якого кол-центру. Аналіз розмов може допомогти компаніям боротися з таким шахрайством ефективно та економічно вигідно.
Алгоритм аналізує всі дзвінки, електронні листи та чати в реальному часі. Якщо він виявляє передачу даних про кредитні або дебетові карти або номери соціального страхування від клієнта, він негайно повідомляє про це.
Команда аудиту кол-центру може втрутитися, щоб запобігти оприлюдненню конфіденційних даних клієнтів.
#5. Оцінка лідів
Маркетингові команди можуть суттєво заощадити ресурси, аналізуючи потенційних клієнтів за допомогою аналізу розмов. Алгоритм допоможе команді проаналізувати настрої потенційного клієнта щодо вашого бренду.
Якщо аналіз виявить щось негативне, можна припинити роботу з потенційним клієнтом, оскільки він не конвертується.
#6. Персоналізований маркетинг
Алгоритм аналізу розмов може інтегруватися з маркетинговими інструментами, що дозволяють надсилати клієнтам електронні листи, SMS, телефонні дзвінки IVR, повідомлення в WhatsApp тощо.
Наприклад, якщо клієнт звертався до вашого агента щодо майбутнього смартфона, який ви плануєте запустити, після дзвінка ваша CRM-система може надіслати йому персоналізований електронний лист з посиланням на сторінку оформлення замовлення у день запуску.
Таким чином, клієнт може швидко придбати пристрій, а ви отримаєте кілька перспективних лідів.
Підсумки
Аналітика розмов – це ефективний спосіб використання даних клієнтів для розвитку бізнесу. Важливо переконатися, що записи розмов зі споживачами, працівниками або продавцями ведуться з дотриманням етичних норм.
Повідомлення про те, що чат, дзвінок або відгук можуть бути збережені для кращого розуміння потреб, є чудовим способом уникнути порушень правил конфіденційності.
Ви отримали базове уявлення про цей інструмент аналітики даних, що швидко розвивається. Тепер ви можете впроваджувати цю технологію у своєму бізнесі ефективно та безпечно.
Далі, ви можете вивчити програмне забезпечення для підвищення лояльності та утримання клієнтів, щоб отримати більший прибуток від вашої існуючої клієнтської бази.