Conversational analytics är nästa generations teknik som hjälper dig att extrahera vad kunden säger om ditt varumärke från många kanaler.
Med tillväxten av artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) kan du nu bara lita på moln- eller lokala applikationer som kan dechiffrera alla dessa kundröster på några minuter. Konversationsanalys är tekniken bakom dessa verktyg.
Läs vidare för att lära dig konversationsanalyser inifrån och ut. Det hjälper dig att implementera den här tekniken i ditt företag, utveckla hanterade tjänster för andra organisationer eller bli en utvecklare av denna teknik.
Innehållsförteckning
Vad är Conversational Analytics?
Konversationsanalys är att använda programvara som kan gå igenom olika samtal från digitala källor om ditt företag. Dessa konversationer inkluderar inlägg på sociala medier, telefonsamtal/chattar till kundtjänst, recensioner av företagsprofiler, forumdiskussioner och mer.
I huvudsak syftar denna teknik till att läsa tusentals kundkonversationer med eller om ditt företag på några minuter. Extrahera sedan viktig information som kan hjälpa dig att improvisera din produkt, tjänst eller varumärke enligt dina kunders önskemål.
AI och ML är de två huvudsakliga mjukvaruutvecklingsteknologierna bakom konversationsanalys. Inom AI är naturlig språkbehandling (NLP) nyckelalgoritmen bakom sådana program.
Dessa avancerade IT-verktyg och molnberäkningsfunktioner hjälper dig att förstå konversationer i alla former, som e-post, telefonsamtal och sms.
Konversationsanalys ersätter behovet av manuell granskning av kundtjänstsamtal, e-postmeddelanden och chattar. AI-programvara kan skanna igenom terabyte av konversationer på några minuter.
Verktygen kan också samla in olika affärsdata, som policyer, riskbedömning, etc., från andra integrerade appar och föreslå omedelbara lösningar på kundernas smärtpunkter.
Om du är i kundtjänstbranschen, kommer du att hitta riklig användning av denna informationsanalysteknik. Tjänstebranschen använder huvudsakligen följande två typer av verktyg för konversationsanalys:
- Röstkonversation
- SMS-konversation
Företag använder detta högteknologiska koncept för att analysera konversationer med kunder, anställda, kunder, leverantörer, etc. Organisationer måste följa CCPA, GDPR, etc., integritetsföreskrifter samtidigt som de samlar in konversationsdata från sin målgrupp.
Varför är det viktigt att analysera konversationer?
#1. Få den nyanserade berättelsen
Du kan få ett fragment av kundernas klagomål och tillfredsställelse från deras onlinerecensioner. Ändå är det bästa stället att få den mest omfattande berättelsen deras samtal med kundtjänstagenterna.
Många kunder i alla åldrar kontaktar kundvården och företag får bättre överblick genom att analysera sina samtal. Förutom att ge dig en detaljerad bild av kundernas beteende och sentiment, låter den dig identifiera mönster och vidta åtgärder.
#2. Förutsäg kundbeteende
Varje kund är olika – hur man kommer att bete sig är omöjligt att förutse helt. Men du kan identifiera mönster när du går igenom hundratals och tusentals kundsamtal.
Med dess hjälp kommer du att veta vad kunderna behöver redan innan de vet ordet av det. Som ett resultat kommer kunder att få en bättre upplevelse efter att ha kontaktat din kundsupport.
#3. Få bättre insikter än kundfeedback
Endast ett litet antal personer som har kontaktat din kundtjänst kommer att dela feedback. I de flesta fall hittar personer med extremt positiva eller negativa erfarenheter tid att ge dig feedback.
Av denna anledning kan informationen du får från feedbacken vara skev till det yttersta. Om du vill få korrekt information om hur kunderna tycker om ditt varumärke och kundservice, är analys av konversationer det bästa sättet att göra det.
#4. Minska intern arbetsbelastning
Konversationsanalys är en automatisk process som görs med hjälp av olika applikationer. Därför finns det inget behov av att utse en anställd att gå igenom samtalen manuellt, vilket är tidskrävande och hektiskt.
Istället kan de fokusera på värdefulla uppgifter som driver mer försäljning och ROI.
Å andra sidan låter analysen dig identifiera vanliga frågor eller förfrågningar.
#5. Räkna med sina egna ord
Kommentarer människor gör på dina produkter och företag är ostrukturerade och korta. Därför är det inte lätt att analysera dem för sentimental noggrannhet. Det kan också finnas en tecken- eller ordbegränsning som gör det svårt för kunderna att skriva vad de känner.
I konversationer finns det inga sådana begränsningar, och du kan också analysera känslorna ordentligt därifrån.
#6. Få de nödvändiga uppgifterna från kunderna själva
Det bästa sättet att förbättra kundupplevelsen är att samla in data från alla typer av feedback. Vilken kunddata du än vill samla in kan göras från konversationer som involverar deras egna åsikter.
Hur fungerar konversationsanalys?
Tekniken är starkt beroende av AI, särskilt NLP. Bortsett från det behöver du databaser med textdata, arkiv över telefonsamtal, realtidsintegrering med kundtjänstdriftverktyg etc.
Artificiell intelligens
Med hjälp av ML och NLP tränar mjukvaruutvecklare sina applikationer för att förstå skrivna och talade språk. Till exempel är Google Assistant eller Amazon Alexa AI-program som kan förstå ditt talade språk och konvertera det till kommandon för programvaran.
NLP använder lingvistik och fonetik begrepp överdrivet. Till exempel bryter NLP-algoritmen ner talade meningar till fonem. Dessa är ljudenheter som hjälper en maskin att särskilja 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 ansluta programmet med en stadig ström av kunddata från flera förstapartskällor.
Eftersom du direkt samlar in data från dina kunder genom telefonsamtal, e-postmeddelanden och chattar, och de accepterar ditt integritetsskyddsavtal, är det säkrare än datakällor från tredje part.
Sentimentanalys
NLP-programmet kommer också med en sentimentanalysalgoritm. Målet är att fånga kundchatt och telefonsamtal som indikerar kundens läge eller avsikt.
Till exempel, om algoritmen hittar positiva ord som Amazing, Superb, Fantastic, etc., betyder det att användaren är nöjd. Å andra sidan betyder negativa ord som Useless, Not Good, Worthless, Skräp, etc. att den som ringer inte är nöjd.
Nu, när du kombinerar alla dessa i en molnapplikation, får du enorm kraft att förstå din kund effektivt. Du kan modifiera din tjänst för att göra dem nöjda utan att bryta banken.
Vissa konversationsanalysverktyg är så kraftfulla att de informerar kundtjänstteamledare om eventuella negativa incidenter i realtid vid samtal eller chattar. Därför kan chefen eller arbetsledaren hjälpa supportagenten att leverera en härlig upplevelse till den som ringer.
Fördelar
#1. Hitta kundens smärtpunkter
Kundnöjdhet är den primära drivkraften för affärsframgång. Om du inte tar reda på deras smärtpunkter blir det omöjligt för något företag att ta itu med dem och behålla kunder.
Den mest avgörande fördelen med konversationsanalys är att hjälpa dig identifiera orsakerna till och utlösare av kundfrustrationer. Därmed blir det lättare att ta itu med problemen så snart som möjligt samtidigt som företag kan vidta nödvändiga åtgärder för att förhindra dem.
#2. Bättre försäljningshastighet och konvertering
Varje företag strävar efter bättre trafikomvandling och försäljning. Det är därför du behöver analysera kundsamtalet.
Den låter dig veta om de funktioner som användare frågar mest om. Om någon inte är nöjd med vissa funktioner hos din produkt eller tjänst kan du lära dig det verktyget från analysdata.
#3. Få bättre insikter i UX
Med konversationsanalysdata kan du få insikter som gör att du förstår hela kundresan. Det gör dig också medveten om hur kundernas känslor förändras under resan.
Eftersom du kan lära dig mer om de praktiska insikterna i kundernas digitala upplevelse och telefonupplevelse, kan du använda den för att förbättra användarupplevelsen.
#4. Att fatta välgrundade beslut
Varje affärsbeslut du fattar bör vara välinformerat och backas upp av bevis. Eftersom dina tjänster är inriktade på att tillfredsställa kunderna kan det inte finnas bättre bevis än kundsamtal.
Gå igenom analysdata för att ta reda på vad kunderna vill ha i dina produkter för att fatta beslut om nästa produktsortiment eller uppdateringar du är på väg att ta in på marknaden.
#5. Realtidsövervakning av agenter
Supportagenterna är representanterna för ditt företag som arbetar med dina kunder. Vissa konversationsanalysverktyg är också tillräckligt kapabla för att ge insikter om agenternas prestanda i realtid.
Företag kan använda denna information för att utbilda kundvårdschefer genom att ta reda på deras styrkor och svagheter. Samma data kan också användas för att utveckla en improviserad strategi för att hantera olika kunder.
#6. Öka supportcenterproduktiviteten
Genom att analysera konversationen i ett supportcenter (samtal och chatt) kan du också göra systemet mer produktivt. Här kan man också använda analysdata för bättre kategorisering och routing.
Den delar insikter om specifika agenter som är bra på att hantera vissa frågor. På så sätt kan företag dirigera chattar och samtal från kunder mer effektivt.
Handlingsbara användningsfall
#1. Samla in feedback från många kanaler
Ett enda konversationsanalysverktyg kan täcka alla medier du använder för att utbyta ord med din publik. Så du kan samla in handlingsbara insikter från kundfeedback från chattar, kommentarer på sociala medier, tweets, telefonsamtal, e-postmeddelanden, företagsrecensioner och så vidare.
Till exempel rapporterar kunder överdrivet ett produkt- eller tjänsteproblem i olika kanaler. Verktyget kan omedelbart analysera dessa skurar av kommentarer, förstå problemet och rekommendera att du ingriper med en lösning.
#2. Produktförsök
Om du är en SMB eller nystartad företag och inte har råd att släppa en produkt/tjänst i full skala för utvärdering, kan ett konversationsanalysverktyg hjälpa dig.
Du kan till exempel rulla ut produkten/tjänsten bland en liten grupp kunder. Övervaka sedan deras kommentarer, feedback och engagemang på olika plattformar. NLP-algoritmen hjälper dig att samla in positiva, neutrala och negativa känslor.
Sedan kan du statistiskt mäta om lanseringen kommer att lyckas eller inte.
#3. Virtuell kundtjänstassistent
En smärtpunkt för kundtjänstbranschen är återkommande samtal. Det händer när den första agenten inte hanterar uppringaren effektivt.
En konversationsanalys AI analyserar olika dialoger och monologer av ditt företag och konsumenter.
När den upptäcker att en uppringare ringer kundtjänstteamet flera gånger, kan den flagga incidenterna till cheferna. Sedan kan en erfaren kundsupportagent hantera problemet försiktigt.
#4. Efterlevnad i Call Centers
Bedrägerier som involverar kreditkort, betalkort, SSN:er och identitet är några av de stora utmaningarna för alla callcenter. Företag kan hantera sådana bedrägerier effektivt och överkomligt med hjälp av ett konversationsanalysverktyg.
Algoritmen analyserar alla samtal, e-postmeddelanden och chattar i realtid. Närhelst den upptäcker någon visning av kreditkorts-, betalkorts- eller SSN-information från en kund, kan den omedelbart flagga händelsen.
Sedan kan ditt callcenter-revisions- och efterlevnadsteam ingripa för att hindra kunders känsliga data från att bli offentliga.
#5. Lead Assessment
Marknadsteam kan spara mycket genom att analysera leads genom konversationsanalyser. Algoritmen hjälper ditt team att analysera potentiella kunders känslor om ditt varumärke.
Om analysen upptäcker något negativt kan du sluta följa ledningen, eftersom den inte kommer att konvertera.
#6. Personlig marknadsföring
En konversationsanalysalgoritm kan samarbeta nära med ett marknadsföringsverktyg som skickar e-post, textmeddelanden, IVR-telefonsamtal, WhatsApp-meddelanden, etc., till kunder.
Till exempel kontaktade en kund din agent om en kommande smartphone som du lanserar. Efter samtalet, efter att ha fått en trigger från algoritmen, kan ditt marknadsförings-CRM skicka ett personligt e-postmeddelande med en kassalänk till telefonen på lanseringsdatumet.
Därför kan kunder köpa enheten med bara ett klick, och du har säkerställt flera lead-konversationer.
Slutord
Konversationsanalys är ett utmärkt sätt att utnyttja kunddata för affärstillväxt. Du måste dock se till att du etiskt fångar samtal med konsumenter, anställda eller leverantörer.
Att deklarera att chatten, samtalet eller recensionerna kan sparas för att förstå behoven är ett bra sätt att undvika brott mot integritetsreglerna.
Hittills har du lärt dig detta snabbväxande verktyg för affärsdataanalys från grundnivå. Du kan nu tillämpa denna teknik i ditt företag effektivt och säkert.
Därefter kan du kolla in programvara för kundlojalitet och retention för att utnyttja mer intäkter från den befintliga kundbasen.