Розмовна аналітика — це технологія наступного покоління, яка допомагає витягувати те, що клієнти говорять про ваш бренд, з багатьох каналів.
З розвитком штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML) тепер ви можете покладатися лише на хмарні або локальні програми, які можуть розшифрувати всі ці голоси клієнтів за лічені хвилини. Розмовна аналітика — це технологія, що лежить в основі цих інструментів.
Читайте далі, щоб дізнатися про розмовну аналітику зсередини. Це допоможе вам запровадити цю технологію у вашому бізнесі, розробити керовані послуги для інших організацій або стати розробником цієї технології.
Що таке Conversational Analytics?
Аналітика розмов використовує програмне забезпечення, яке може переглядати різні розмови з цифрових джерел про ваш бізнес. Ці розмови включають публікації в соціальних мережах, телефонні дзвінки/чати служби підтримки клієнтів, огляди бізнес-профілів, обговорення на форумах тощо.
По суті, ця технологія спрямована на читання тисяч розмов клієнтів із вашим бізнесом або про нього за кілька хвилин. Потім витягніть важливу інформацію, яка може допомогти вам імпровізувати свій продукт, послугу чи бренд відповідно до смаків ваших клієнтів.
AI та ML — це дві основні технології розробки програмного забезпечення, що лежать в основі розмовної аналітики. У ШІ обробка природної мови (NLP) є ключовим алгоритмом таких програм.
Ці передові інструменти інформаційних технологій і можливості хмарних обчислень допомагають вам розуміти розмови в будь-якій формі, як-от електронні листи, телефонні дзвінки та текстові повідомлення.
Розмовна аналітика замінює потребу в ручному аудиті дзвінків у службу підтримки клієнтів, електронних листів і чатів. Програмне забезпечення AI може просканувати терабайти розмов за лічені хвилини.
Крім того, інструменти можуть збирати різноманітні бізнес-дані, як-от політики, оцінка ризиків тощо, з інших інтегрованих програм і пропонувати негайне вирішення проблемних точок клієнтів.
Якщо ви працюєте в галузі обслуговування клієнтів, ви знайдете широке використання цієї технології аналізу інформації. Сфера послуг переважно використовує такі два типи інструментів для розмовної аналітики:
- Голосова розмова
- Текстова розмова
Компанії використовують цю високотехнологічну концепцію для аналізу розмов із клієнтами, співробітниками, клієнтами, постачальниками тощо. Організації повинні дотримуватися CCPA, GDPR тощо, правил конфіденційності під час збору даних розмов від цільової аудиторії.
Чому аналіз розмов важливий?
#1. Отримайте детальну історію
Ви можете отримати фрагмент скарги та задоволення клієнтів з їхніх онлайн-відгуків. І все ж найкраще місце, щоб отримати найповнішу історію, — це їхня розмова з агентами з обслуговування клієнтів.
Багато клієнтів різного віку звертаються до служби підтримки клієнтів, і компанії отримають кращий огляд, проаналізувавши їхні розмови. Окрім детального перегляду поведінки та настроїв клієнтів, він дозволяє визначити закономірності та вжити заходів.
#2. Прогнозуйте поведінку клієнтів
Кожен клієнт різний — неможливо повністю передбачити, як один поведеться. Але ви можете визначити закономірності, переглядаючи сотні й тисячі розмов із клієнтами.
З його допомогою ви дізнаєтеся, що потрібно клієнтам ще до того, як вони про це дізнаються. У результаті клієнти матимуть кращий досвід після звернення до вашої служби підтримки.
#3. Отримуйте кращу інформацію, ніж відгуки клієнтів
Лише невелика кількість людей, які звернулися до вашої служби підтримки клієнтів, поділяться відгуками. У більшості випадків люди з надзвичайно позитивним чи негативним досвідом знаходять час, щоб надати вам відгук.
З цієї причини дані, отримані від відгуків, можуть бути дуже спотвореними. Якщо ви хочете отримати точні дані про те, як клієнти ставляться до вашого бренду та обслуговування клієнтів, аналіз розмов — найкращий спосіб зробити це.
#4. Зменшити внутрішнє навантаження
Аналіз розмови – це автоматичний процес, який виконується за допомогою різних програм. Отже, немає потреби призначати співробітника для проходження розмов вручну, що займає багато часу та метушні.
Натомість вони можуть зосередитися на завданнях високої вартості, які сприяють збільшенню продажів і рентабельності інвестицій.
З іншого боку, аналіз дозволяє визначити загальні запитання чи запити.
#5. Розраховуйте на їхні власні слова
Коментарі людей щодо ваших продуктів і компанії є неструктурованими та короткими. Тому проаналізувати їх на сентиментальну точність нелегко. Крім того, може бути обмеження символів або слів, через що клієнтам буде важко написати те, що вони відчувають.
У розмовах таких обмежень немає, і звідти ви також можете правильно аналізувати настрої.
#6. Отримайте необхідні дані від самих клієнтів
Найкращий спосіб покращити взаємодію з клієнтами – це збирати дані з усіх видів відгуків. Будь-які дані клієнтів, які ви хочете зібрати, можна отримати з розмов, що включають їх власну думку.
Як працює розмовна аналітика?
Технологія значною мірою покладається на ШІ, зокрема на НЛП. Крім того, вам потрібні бази даних текстових даних, архіви телефонних дзвінків, інтеграція в режимі реального часу з інструментами обслуговування клієнтів тощо.
Штучний інтелект
Використовуючи ML і NLP, розробники програмного забезпечення навчають свої додатки розуміти письмову та усну мови. Наприклад, Google Assistant або Amazon Alexa — це програми штучного інтелекту, які можуть розуміти вашу усну мову та перетворювати її на команди для програмного забезпечення.
НЛП надмірно використовує концепції лінгвістики та фонетики. Наприклад, алгоритм НЛП розбиває вимовлені речення на фонеми. Це звукові одиниці, які допомагають машині розрізняти мільйони слів.
В англійській мові 42 фонеми. Подібним чином інші мови мають певні фонеми, які алгоритм НЛП використовує для розуміння людських мов.
Доступ до даних першої сторони
Після того, як NLP буде готовий, вам потрібно підключити програму до постійного потоку даних про клієнтів із кількох власних джерел.
Оскільки ви безпосередньо збираєте дані від своїх клієнтів за допомогою телефонних дзвінків, електронних листів і чатів, і вони приймають вашу угоду про захист конфіденційності, це безпечніше, ніж сторонні джерела даних.
Аналіз настроїв
Програма НЛП також постачається з алгоритмом аналізу настроїв. Мета полягає в тому, щоб зафіксувати розмови клієнтів і телефонні дзвінки, які вказують на спосіб або намір клієнта.
Наприклад, якщо алгоритм знаходить такі позитивні слова, як Amazing, Superb, Fantastic тощо, це означає, що користувач щасливий. З іншого боку, такі негативні слова, як марно, погано, марно, непотріб тощо, означають, що абонент незадоволений.
Тепер, об’єднавши все це в одній хмарній програмі, ви отримаєте величезні можливості для ефективного розуміння своїх клієнтів. Ви можете змінити свою послугу, щоб зробити їх щасливими, не розбиваючи гроші.
Деякі інструменти розмовної аналітики настільки потужні, що інформують керівників команди обслуговування клієнтів про будь-які негативні інциденти в реальному часі під час дзвінків або чатів. Таким чином, менеджер або супервайзер може допомогти агенту служби підтримки в наданні чудових вражень абоненту.
Переваги
#1. Знайдіть точки болю клієнтів
Задоволеність клієнтів є основним фактором успіху бізнесу. Якщо ви не з’ясуєте їхні больові точки, жодна компанія не зможе їх вирішити та утримати клієнтів.
Найважливіша перевага аналізу розмови полягає в тому, що він допомагає вам визначити причини та тригери розчарування клієнтів. Таким чином, стає легше вирішити проблеми якнайшвидше, а компанії можуть вжити необхідних заходів для їх запобігання.
#2. Кращі показники продажів і конверсії
Кожен бізнес прагне кращої конверсії трафіку та продажів. Тому потрібно аналізувати розмову клієнтів.
Він дає вам знати про функції, про які користувачі запитують найбільше. Якщо хтось не задоволений певними функціями вашого продукту чи послуги, ви можете дізнатися про цей інструмент із даних аналізу.
#3. Отримайте краще розуміння UX
Завдяки аналітичним даним розмов ви можете отримати статистику, яка допоможе вам зрозуміти весь шлях клієнта. Це також дає вам знати про зміни настроїв клієнтів під час подорожі.
Оскільки ви можете дізнатися про практичну інформацію про цифровий і телефонний досвід клієнтів, ви можете використовувати його для покращення взаємодії з користувачем.
#4. Прийняття зважених рішень
Кожне ділове рішення, яке ви приймаєте, має бути обґрунтованим і підтвердженим доказами. Оскільки ваші послуги спрямовані на задоволення клієнтів, не може бути кращого доказу, ніж розмова з клієнтом.
Перегляньте дані аналітики, щоб дізнатися, що клієнти хочуть від ваших продуктів, щоб прийняти рішення щодо наступного асортименту продуктів або оновлень, які ви збираєтеся вивести на ринок.
#5. Моніторинг агентів у реальному часі
Агенти підтримки – це представники вашої компанії, які працюють з вашими клієнтами. Деякі інструменти аналітики розмов також достатньо спроможні, щоб запропонувати розуміння продуктивності агентів у реальному часі.
Підприємства можуть використовувати ці дані для навчання керівників служби обслуговування клієнтів, визначаючи їхні сильні та слабкі сторони. Крім того, ці ж дані можна використовувати для розробки імпровізованої стратегії роботи з різними клієнтами.
#6. Підвищення продуктивності центру підтримки
Аналіз розмови в центрі підтримки (дзвінок і чат) також дозволяє зробити систему більш продуктивною. Тут також можна використовувати дані аналітики для кращої категоризації та маршрутизації.
Він ділиться уявленнями про те, як конкретні агенти добре справляються з певними проблемами. Таким чином, компанії можуть більш ефективно направляти чати та дзвінки від клієнтів.
Реальні випадки використання
#1. Збір відгуків з багатьох каналів
Єдиний інструмент розмовної аналітики може охоплювати всі засоби, які ви використовуєте для обміну словами з аудиторією. Отже, ви можете збирати корисну інформацію з відгуків клієнтів у чатах, коментарях у соціальних мережах, твітах, телефонних дзвінках, електронних листах, оглядах бізнесу тощо.
Наприклад, клієнти надмірно повідомляють про проблему з продуктом або послугою в різних каналах. Інструмент може миттєво проаналізувати ці сплески коментарів, зрозуміти проблему та порекомендувати вам втрутитися та вирішити проблему.
#2. Випробування продукту
Якщо ви малого та середнього бізнесу чи стартап і не можете дозволити собі повномасштабний випуск продукту/послуги для пробної версії, інструмент розмовної аналітики може допомогти вам.
Наприклад, ви можете розгорнути продукт/послугу серед невеликої групи клієнтів. Потім слідкуйте за їхніми коментарями, відгуками та залученнями на різних платформах. Алгоритм НЛП допоможе вам зібрати позитивні, нейтральні та негативні настрої.
Потім ви можете статистично визначити, чи буде розгортання успішним.
#3. Віртуальний помічник з обслуговування клієнтів
Больовою точкою для індустрії обслуговування клієнтів є повторні дзвінки. Це трапляється, коли перший агент не обробляє абонента ефективно.
Розмовний аналітичний штучний інтелект аналізує різноманітні діалоги та монологи вашого бізнесу та споживачів.
Коли він помічає, що будь-який абонент кілька разів телефонує до команди обслуговування клієнтів, він може повідомити про інцидент менеджерам. Тоді досвідчений агент служби підтримки клієнтів може делікатно вирішити проблему.
#4. Відповідність у кол-центрах
Шахрайство, пов’язане з кредитними картками, дебетовими картками, номерами соціального страхування та ідентифікацією, є однією з найбільших проблем для будь-якого кол-центру. Підприємства можуть впоратися з таким шахрайством ефективно та доступно за допомогою інструменту розмовної аналітики.
Алгоритм аналізує всі дзвінки, електронні листи та чати в режимі реального часу. Щоразу, коли він виявляє будь-яку передачу інформації про кредитну або дебетову картку або номер соціального страхування від клієнта, він може негайно позначити інцидент.
Тоді команда з аудиту та відповідності вашого кол-центру може втрутитися, щоб запобігти оприлюдненню конфіденційних даних клієнтів.
#5. Оцінка лідера
Маркетингові команди можуть багато заощадити, аналізуючи потенційних клієнтів за допомогою розмовної аналітики. Алгоритм допоможе вашій команді проаналізувати настрої потенційного клієнта щодо вашого бренду.
Якщо аналіз виявить щось негативне, ви можете припинити пошук потенційного клієнта, оскільки він не конвертується.
#6. Персоналізований маркетинг
Алгоритм розмовної аналітики може тісно співпрацювати з маркетинговим інструментом, який надсилає клієнтам електронні листи, текстові повідомлення, телефонні дзвінки IVR, повідомлення WhatsApp тощо.
Наприклад, клієнт зв’язався з вашим агентом щодо майбутнього смартфона, який ви запускаєте. Після дзвінка, отримавши тригер від алгоритму, ваш маркетинговий CRM може надіслати персоналізований електронний лист із посиланням для оформлення замовлення на телефон у дату запуску.
Таким чином, клієнти можуть придбати пристрій лише одним клацанням миші, і ви забезпечили кілька провідних розмов.
Заключні слова
Розмовна аналітика – чудовий підхід до використання даних клієнтів для розвитку бізнесу. Однак ви повинні переконатися, що ви етично фіксуєте розмови зі споживачами, працівниками або продавцями.
Заява про те, що чат, дзвінок або відгуки можуть бути збережені для розуміння потреб, є чудовим способом уникнути будь-яких порушень правил конфіденційності.
Наразі ви вивчили цей швидкозростаючий інструмент аналітики бізнес-даних на базовому рівні. Тепер ви можете ефективно та безпечно застосовувати цю технологію у своєму бізнесі.
Далі ви можете перевірити програмне забезпечення для лояльності та утримання клієнтів, щоб отримати більше прибутку від існуючої клієнтської бази.