Konversationsanalys representerar nästa nivå av teknik, vilket ger dig förmågan att extrahera kundernas åsikter om ditt varumärke från olika kommunikationskanaler.
Med den snabba utvecklingen inom artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) finns det nu molnbaserade eller lokalt installerade applikationer som kan tolka kundernas yttranden på nolltid. Konversationsanalys är den underliggande tekniken bakom dessa verktyg.
Fortsätt läsa för att fördjupa dig i konversationsanalysens detaljer. Det ger dig insikt att implementera denna teknik i din egen verksamhet, utveckla tjänster för andra företag eller bli en utvecklare inom detta område.
Vad är Konversationsanalys?
Konversationsanalys innebär att använda mjukvara för att granska olika samtal om ditt företag som förekommer i digitala källor. Dessa samtal kan omfatta inlägg på sociala medier, telefonsamtal/chattar med kundtjänst, recensioner av företagsprofiler, forumdiskussioner med mera.
Huvudsyftet med denna teknik är att snabbt, på bara några minuter, analysera tusentals kundkonversationer om ditt företag. Därefter extraheras viktig information som hjälper dig att förbättra din produkt, tjänst eller varumärke i linje med kundernas önskemål.
AI och ML är de centrala teknologierna för mjukvaruutveckling som ligger bakom konversationsanalys. Inom AI spelar Naturlig Språkbehandling (NLP) en nyckelroll som algoritm i dessa program.
Dessa sofistikerade IT-verktyg och molnbaserade datakraft hjälper dig att förstå konversationer i olika format, såsom e-post, telefonsamtal och textmeddelanden.
Konversationsanalys ersätter behovet av manuell granskning av kundtjänstsamtal, e-postmeddelanden och chattkonversationer. AI-programvara kan skanna igenom enorma mängder samtal på mycket kort tid.
Verktygen kan också hämta relevant affärsdata, som policyer och riskbedömningar, från integrerade applikationer och erbjuda omedelbara lösningar på kundproblem.
Om du verkar inom kundtjänstbranschen, kommer du att upptäcka att denna informationsanalysteknik är mycket användbar. Tjänsteföretag använder i huvudsak två typer av verktyg för konversationsanalys:
- Röstkonversationer
- Textbaserade konversationer
Företag använder detta avancerade koncept för att analysera konversationer med kunder, anställda, leverantörer med flera. Organisationer behöver följa dataskyddsförordningar som CCPA och GDPR vid insamling av konversationsdata från sin målgrupp.
Varför är Analys av Konversationer Viktigt?
#1. Få den Nyanserade Berättelsen
Du kan få en del av kundernas klagomål och tillfredsställelse från deras online-recensioner. Men det bästa sättet att få en fullständig bild är att analysera deras samtal med kundtjänstmedarbetare.
Många kunder i olika åldrar kontaktar kundtjänst, och företag kan få en bättre förståelse genom att analysera dessa samtal. Förutom att ge en detaljerad bild av kundernas beteende och känslor, kan du identifiera mönster och vidta åtgärder.
#2. Förutsäg Kundbeteende
Varje kund är unik – det är omöjligt att helt förutsäga deras agerande. Men genom att analysera hundratals och tusentals kundsamtal kan du identifiera mönster.
Med hjälp av detta kommer du att veta vad kunderna behöver, till och med innan de själva vet det. Detta leder till en förbättrad kundupplevelse efter att de kontaktar din support.
#3. Få Bättre Insikter än Kundfeedback
Endast ett fåtal kunder som har kontaktat kundtjänst kommer att dela sin feedback. Oftast är det kunder med antingen extremt positiva eller extremt negativa upplevelser som tar sig tid att ge feedback.
Detta kan leda till att informationen som erhålls från feedback är skev. För att få en korrekt bild av hur kunderna upplever ditt varumärke och din kundservice är analys av konversationer det bästa alternativet.
#4. Minska Intern Arbetsbelastning
Konversationsanalys är en automatiserad process som utförs med hjälp av olika applikationer. Därför behövs ingen anställd för att manuellt gå igenom samtal, vilket är tidskrävande och ineffektivt.
Istället kan personalen fokusera på värdefulla uppgifter som driver försäljning och ROI.
Analysen hjälper också till att identifiera vanliga frågor och förfrågningar.
#5. Lita på Kundernas Egna Ord
Kommentarer som kunder gör om dina produkter och tjänster är ofta ostrukturerade och korta. Därför är det svårt att analysera dem för att få en korrekt bild av känslor. Det kan också finnas begränsningar för antal tecken eller ord, vilket gör det svårt för kunderna att fullt ut uttrycka vad de känner.
I konversationer finns det inga sådana begränsningar, och du kan få en ordentlig analys av kundernas känslor.
#6. Få Viktig Data Direkt från Kunderna
Det bästa sättet att förbättra kundupplevelsen är att samla in data från alla typer av feedback. Oavsett vilken kunddata du behöver, kan du erhålla den från samtal som ger uttryck för deras åsikter.
Hur Fungerar Konversationsanalys?
Tekniken är starkt beroende av AI, särskilt NLP. Dessutom krävs databaser med textdata, arkiv över telefonsamtal och integration med kundtjänstverktyg i realtid.
Artificiell Intelligens
Med hjälp av ML och NLP tränar mjukvaruutvecklare applikationer för att förstå både skrivet och talat språk. Till exempel är Google Assistant och Amazon Alexa AI-program som kan tolka talat språk och omvandla det till kommandon för mjukvaran.
NLP använder sig av lingvistik och fonetik. Till exempel bryter en NLP-algoritm ner talade meningar till fonem, vilket är ljudenheter som hjälper en maskin att skilja mellan miljontals ord.
Det engelska språket har 42 fonem. På liknande sätt har andra språk specifika fonem som en NLP-algoritm använder för att förstå mänskliga språk.
Tillgång till Förstapartsdata
När NLP är redo måste du koppla samman programmet med ett konstant flöde av kunddata från flera förstapartskällor.
Eftersom du direkt samlar in data från dina kunder via telefonsamtal, e-post och chattar, och de accepterar ditt sekretessavtal, är det säkrare än datakällor från tredje part.
Sentimentanalys
NLP-programmet har också en algoritm för sentimentanalys. Målet är att tolka kundchattar och telefonsamtal för att fastställa kundens humör eller avsikt.
Om algoritmen upptäcker positiva ord som ”Fantastiskt”, ”Utmärkt” eller ”Underbart” indikerar detta att användaren är nöjd. Negativa ord som ”Värdelöst”, ”Dåligt” eller ”Skräp” tyder på missnöje.
När du kombinerar dessa element i en molnbaserad applikation får du en enorm förmåga att förstå din kund effektivt. Du kan justera din tjänst för att tillgodose kundernas behov utan att spräcka budgeten.
Vissa verktyg för konversationsanalys är så kraftfulla att de ger kundtjänstchefer information om negativa händelser i realtid under samtal eller chattar. Därför kan chefen hjälpa supportagenten att erbjuda en bra upplevelse för den som ringer.
Fördelar
#1. Identifiera Kundernas Problemområden
Kundnöjdhet är en central faktor för affärsframgång. Om du inte identifierar kundernas problemområden blir det omöjligt att åtgärda dem och behålla kunderna.
Den viktigaste fördelen med konversationsanalys är att identifiera orsaker till och utlösare av kundfrustration. Det gör det lättare att hantera problemen snabbt och vidta nödvändiga åtgärder för att förhindra att de uppstår igen.
#2. Förbättrad Försäljning och Konverteringsfrekvens
Alla företag strävar efter en bättre trafikkonvertering och försäljning. Därför är det viktigt att analysera kundsamtal.
Det ger insikter om vilka funktioner som användarna frågar mest om. Om en kund inte är nöjd med vissa aspekter av din produkt eller tjänst kan du identifiera det genom analysdata.
#3. Få Djupare Insikt i Användarupplevelsen (UX)
Med hjälp av data från konversationsanalys kan du få insikt i hela kundresan. Du kan också följa hur kundernas känslor förändras under resan.
Eftersom du får information om de praktiska aspekterna av kundernas digitala upplevelse och telefoniupplevelse, kan du använda den för att förbättra användarupplevelsen.
#4. Fatta Välinformerade Beslut
Alla affärsbeslut bör grundas på välgrundad information och bevis. Eftersom dina tjänster är inriktade på kundnöjdhet, finns det inget bättre bevis än kundsamtal.
Granska analysdata för att se vad kunderna vill ha i dina produkter för att fatta beslut om nästa produktlinje eller uppdateringar som ska introduceras på marknaden.
#5. Realtidsövervakning av Agenter
Supportagenter är företagets representanter som interagerar med kunderna. Vissa verktyg för konversationsanalys är tillräckligt avancerade för att ge insikter om agenternas prestanda i realtid.
Företag kan använda informationen för att utbilda kundtjänstledare genom att identifiera deras styrkor och svagheter. Samma data kan också användas för att utveckla en strategi för hantering av olika kunder.
#6. Öka Produktiviteten i Supportcentret
Genom att analysera samtal och chattar i supportcentret kan du förbättra systemets effektivitet. Analysdata kan även användas för förbättrad kategorisering och routing av ärenden.
Det ger insikter om specifika agenter som är skickliga på att hantera vissa typer av frågor. På det sättet kan företag dirigera kundsamtal och chattar mer effektivt.
Användningsfall med Tydlig Effekt
#1. Samla Feedback från Flera Kanaler
Ett konversationsanalysverktyg kan hantera alla medier där du kommunicerar med din publik. Du kan samla användbar feedback från kundernas kommentarer i chattar, inlägg på sociala medier, tweets, telefonsamtal, e-postmeddelanden, recensioner av företaget med mera.
Till exempel, om kunder rapporterar ett problem med en produkt eller tjänst på flera olika kanaler, kan verktyget analysera det, förstå problemet och ge rekommendationer för åtgärder.
#2. Produktförsök
Om du är ett mindre företag eller en startup med begränsade resurser kan ett konversationsanalysverktyg hjälpa dig att testa en produkt eller tjänst innan den lanseras i full skala.
Du kan testa produkten eller tjänsten i en mindre grupp av kunder, och sedan övervaka kommentarer, feedback och interaktioner på olika plattformar. NLP-algoritmen kan sedan samla in data om positiva, neutrala och negativa känslor.
Detta ger ett statistiskt underlag för att bedöma om en lansering kommer att lyckas eller inte.
#3. Virtuell Kundtjänstassistent
En utmaning i kundtjänst är återkommande samtal som sker när den första agenten inte hanterar ärendet effektivt.
En AI som bygger på konversationsanalys analyserar olika dialoger och monologer inom företaget och kunderna.
När den upptäcker att en kund ringer kundtjänst flera gånger, kan den signalera detta till cheferna. En erfaren agent kan sedan ta hand om problemet med större försiktighet.
#4. Efterlevnad i Call Center
Bedrägerier med kreditkort, betalkort, personnummer och identitet är stora utmaningar för call center. Företag kan hantera sådana bedrägerier effektivt med hjälp av ett konversationsanalysverktyg.
Algoritmen analyserar samtal, e-post och chattar i realtid. Om den upptäcker att kundens kreditkort, betalkort eller personnummer visas i text eller tal kan den omedelbart flagga händelsen.
Call centret kan då agera för att förhindra att känslig data hamnar i fel händer.
#5. Utvärdering av Leads
Marknadsföringsteam kan spara mycket tid genom att analysera leads med hjälp av konversationsanalys. Algoritmen kan hjälpa till att analysera potentiella kunders känslor kring ditt varumärke.
Om analysen visar negativa känslor kan teamet sluta följa upp det specifika leadet eftersom det inte kommer att konvertera till en affär.
#6. Personanpassad Marknadsföring
En algoritm för konversationsanalys kan samverka med marknadsföringsverktyg som skickar e-post, textmeddelanden, IVR-telefonsamtal eller WhatsApp-meddelanden till kunderna.
Till exempel, om en kund kontaktar en agent om en kommande smartphone-lansering, kan marknadsförings-CRM:et skicka ett personligt e-postmeddelande med en länk för köp på lanseringsdagen efter en signal från algoritmen.
Detta gör att kunden kan köpa enheten med ett klick och du har ökat chanserna för en lyckad affär.
Avslutande Ord
Konversationsanalys är ett utmärkt sätt att använda kunddata för affärstillväxt. Det är viktigt att säkerställa att samtal med kunder, anställda eller leverantörer hanteras etiskt.
Ett sätt att undvika brott mot dataskyddsreglerna är att informera kunder om att chattar, samtal och recensioner kan sparas för att förstå deras behov.
Du har nu fått en grundläggande förståelse för detta snabbt växande verktyg för affärsdataanalys. Du kan nu använda denna teknik i din verksamhet på ett effektivt och säkert sätt.
Du kan sedan undersöka programvara för kundlojalitet och retention för att maximera intäkterna från din befintliga kundbas.