Hvad er Conversational Analytics, og hvorfor bør du gider?

Conversational analytics er den næste generations teknologi, der hjælper dig med at udtrække, hvad kunden siger om dit brand fra mange kanaler.

Med væksten af ​​kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) kan du nu bare stole på cloud- eller on-premise-applikationer, der kan tyde alle disse kundestemmer på få minutter. Samtaleanalyse er teknologien bag disse værktøjer.

Læs videre for at lære samtaleanalyse indefra og ud. Det vil hjælpe dig med at implementere denne teknologi i din virksomhed, udvikle administrerede tjenester til andre organisationer eller blive en udvikler af denne teknologi.

Hvad er Conversational Analytics?

Samtaleanalyse er at bruge software, der kan gennemgå forskellige samtaler fra digitale kilder om din virksomhed. Disse samtaler omfatter opslag på sociale medier, telefonopkald/chat til kundeservice, anmeldelser af virksomhedsprofiler, forumdiskussioner og mere.

Grundlæggende sigter denne teknologi mod at læse tusindvis af kundesamtaler med eller om din virksomhed på få minutter. Udtræk derefter vigtig information, der kan hjælpe dig med at improvisere dit produkt, din tjeneste eller dit brand efter dine kunders smag.

AI og ML er de to vigtigste softwareudviklingsteknologier bag samtaleanalyse. I AI er naturlig sprogbehandling (NLP) nøglealgoritmen bag sådanne programmer.

Disse avancerede informationsteknologiske værktøjer og cloud computing-funktioner hjælper dig med at forstå samtaler i enhver form, såsom e-mails, telefonopkald og sms’er.

Samtaleanalyse erstatter behovet for manuel revision af kundeserviceopkald, e-mails og chats. AI-software kan scanne gennem terabyte af samtaler på få minutter.

Værktøjerne kan også indsamle forskellige forretningsdata, såsom politikker, risikovurdering osv., fra andre integrerede apps og foreslå øjeblikkelige løsninger på kundernes smertepunkter.

Hvis du er i kundeservicebranchen, vil du finde rigelig brug af denne informationsanalyseteknologi. Serviceindustrien bruger hovedsageligt følgende to typer værktøjer til samtaleanalyse:

• Stemmesamtale
• Sms-samtale

Virksomheder bruger dette højteknologiske koncept til at analysere samtaler med kunder, medarbejdere, kunder, leverandører osv. Organisationer skal følge CCPA, GDPR, etc., privatlivsbestemmelserne, mens de indsamler samtaledata fra deres målgruppe.

Hvorfor er det vigtigt at analysere samtaler?

#1. Få den nuancerede historie

Du får muligvis et fragment af kundeklager og -tilfredshed fra deres onlineanmeldelser. Alligevel er det bedste sted at få den mest omfattende historie deres samtale med kundeserviceagenterne.

Mange kunder i alle aldre kontakter kundeservice, og virksomheder vil få et bedre overblik ved at analysere deres samtaler. Udover at give dig et detaljeret overblik over kundernes adfærd og følelser, giver det dig mulighed for at identificere mønstre og handle.

#2. Forudsige kundeadfærd

Hver kunde er forskellig – hvordan man vil opføre sig er umuligt at forudsige fuldstændigt. Men du kan identificere mønstre, mens du gennemgår hundreder og tusinder af kundesamtaler.

Med dens hjælp vil du vide, hvad kunderne har brug for, selv før de ved af det. Som et resultat vil kunder få en bedre oplevelse efter at have kontaktet din kundesupport.

#3. Få bedre indsigt end kundefeedback

Kun et lille antal personer, der har kontaktet din kundeservice, vil give feedback. I de fleste tilfælde finder folk med ekstremt positive eller negative oplevelser tid til at give dig feedback.

Af denne grund kan de data, du får fra feedbacken, være skæve til ekstremerne. Hvis du ønsker at få præcise data om, hvordan kunderne har det med dit brand og kundeservice, er analyse af samtaler den bedste måde at gøre det på.

#4. Reducer intern arbejdsbyrde

Samtaleanalyse er en automatisk proces, der udføres ved hjælp af forskellige applikationer. Det er derfor ikke nødvendigt at udpege en medarbejder til at gennemgå samtalerne manuelt, hvilket er tidskrævende og hektisk.

I stedet kan de fokusere på opgaver af høj værdi, der driver mere salg og ROI.

På den anden side giver analysen dig mulighed for at identificere almindelige spørgsmål eller anmodninger.

#5. Stol på deres egne ord

Kommentarer folk kommer med til dine produkter og virksomhed er ustrukturerede og korte. Derfor er det ikke let at analysere dem for sentimental nøjagtighed. Der kan også være en tegn- eller ordbegrænsning, der gør det svært for kunderne at skrive, hvad de føler.

I samtaler er der ingen sådanne begrænsninger, og du kan også analysere følelserne ordentligt derfra.

#6. Få de nødvendige data fra kunderne selv

Den bedste måde at forbedre kundeoplevelsen på er at indsamle data fra alle former for feedback. Uanset hvilken kundedata, du ønsker at indsamle, kan du gøre fra samtaler, der involverer deres egen mening.

Hvordan fungerer samtaleanalyse?

Teknologien er stærkt afhængig af AI, især NLP. Udover det har du brug for databaser med tekstdata, arkiver over telefonopkald, realtidsintegration med kundeservicedriftsværktøjer osv.

Kunstig intelligens

Ved at bruge ML og NLP træner softwareudviklere deres applikationer til at forstå skrevne og talte sprog. For eksempel er Google Assistant eller Amazon Alexa AI-programmer, der kan forstå dit talesprog og konvertere det til kommandoer til softwaren.

NLP bruger lingvistik og fonetik begreber overdrevent. For eksempel opdeler NLP-algoritmen talte sætninger i fonemer. Disse er lydenheder, der hjælper en maskine med at skelne millioner af ord.

Det engelske sprog har 42 fonemer. Tilsvarende har andre sprog specifikke fonemer, som en NLP-algoritme bruger til at forstå menneskelige sprog.

Adgang til førstepartsdata

Når NLP er klar, skal du forbinde programmet med en lind strøm af kundedata fra flere førstepartskilder.

Da du direkte indsamler data fra dine kunder gennem telefonopkald, e-mails og chats, og de accepterer din aftale om privatlivsbeskyttelse, er det mere sikkert end tredjepartsdatakilder.

Følelsesanalyse

NLP-programmet kommer også med en sentimentanalysealgoritme. Målet er at fange kundechat og telefonopkald, der angiver kundens tilstand eller hensigt.

For eksempel, hvis algoritmen finder positive ord som Amazing, Superb, Fantastic osv., betyder det, at brugeren er glad. På den anden side betyder negative ord som Useless, Not Good, Worthless, Junk osv., at den, der ringer, ikke er glad.

Når du nu kombinerer alle disse i én cloud-applikation, får du enorm kraft til at forstå din kunde effektivt. Du kan ændre din service for at gøre dem glade uden at bryde penge.

Nogle værktøjer til samtaleanalyse er så effektive, at de informerer kundeserviceteamledere om eventuelle negative hændelser i realtid ved opkald eller chats. Derfor kan lederen eller supervisoren hjælpe supportagenten med at levere en dejlig oplevelse til den, der ringer.

Fordele

#1. Find kundesmertepunkter

Kundetilfredshed er den primære drivkraft for forretningssucces. Medmindre du finder ud af deres smertepunkter, bliver det umuligt for enhver virksomhed at tage fat på dem og fastholde kunder.

Den mest afgørende fordel ved samtaleanalyse er at hjælpe dig med at identificere årsagerne og triggerne til kundefrustrationer. Således bliver det lettere at løse problemerne så hurtigt som muligt, mens virksomheder kan tage de nødvendige skridt for at forhindre dem.

#2. Bedre salgs- og konverteringsrater

Hver virksomhed sigter mod bedre trafikkonvertering og salg. Derfor skal du analysere kundesamtalen.

Det fortæller dig om de funktioner, brugerne spørger mest om. Hvis nogen ikke er tilfredse med visse funktionaliteter af dit produkt eller din tjeneste, kan du lære det værktøj fra analysedataene.

#3. Få bedre indsigt i UX

Med samtaleanalysedata kan du få indsigt, der får dig til at forstå hele kunderejsen. Det gør dig også opmærksom på ændringerne i kundestemningen under rejsen.

Da du kan lære om den handlingsrettede indsigt i kundernes digitale og telefoniske oplevelse, kan du bruge den til at forbedre brugeroplevelsen.

#4. At træffe informerede beslutninger

Enhver forretningsbeslutning, du træffer, bør være velinformeret og understøttet af beviser. Da dine tjenester er rettet mod at tilfredsstille kunderne, kan der ikke findes bedre beviser end kundesamtale.

Gennemgå analysedataene for at finde ud af, hvad kunderne ønsker i dine produkter for at træffe beslutninger om den næste række af produkter eller opdateringer, du er ved at bringe på markedet.

#5. Realtidsovervågning af agenter

Supportagenterne er repræsentanterne for din virksomhed, som handler med dine kunder. Nogle samtaleanalyseværktøjer er også i stand til at give indsigt i agenternes præstationer i realtid.

Virksomheder kan bruge disse data til at træne kundeplejeledere ved at finde ud af deres styrker og svagheder. De samme data kan også bruges til at udvikle en improviseret strategi til at håndtere forskellige kunder.

#6. Øg supportcenterets produktivitet

Ved at analysere samtalen i et supportcenter (opkald og chat) kan du også gøre systemet mere produktivt. Her kan man også bruge analysedataene til bedre kategorisering og routing.

Den deler indsigt i, at specifikke agenter er gode til at håndtere bestemte problemer. Dermed kan virksomheder rute chats og opkald fra kunder mere effektivt.

Handlingsbare brugssager

#1. Indsamling af feedback fra mange kanaler

Et enkelt værktøj til samtaleanalyse kan dække alle medier, du bruger til at udveksle ord med dit publikum. Så du kan indsamle praktisk indsigt fra kundefeedback fra chats, kommentarer på sociale medier, tweets, telefonopkald, e-mails, virksomhedsanmeldelser og så videre.

For eksempel rapporterer kunder for meget om et produkt- eller serviceproblem i forskellige kanaler. Værktøjet kan øjeblikkeligt analysere disse udbrud af kommentarer, forstå problemet og anbefale dig at gribe ind med en løsning.

#2. Produktforsøg

Hvis du er en SMB eller nystartet virksomhed og ikke har råd til fuldskalafrigivelse af et produkt/tjeneste til prøveversion, kan et samtaleanalyseværktøj hjælpe dig.

Du kan for eksempel udrulle produktet/tjenesten blandt en lille gruppe kunder. Overvåg derefter deres kommentarer, feedback og engagementer på forskellige platforme. NLP-algoritmen hjælper dig med at samle positive, neutrale og negative følelser.

Derefter kan du statistisk måle, om udrulningen vil lykkes eller ej.

#3. Virtuel kundeserviceassistent

Et smertepunkt for kundeservicebranchen er gentagne opkald. Det sker, når den første agent ikke håndterer den, der ringer effektivt.

En konversationsanalyse-AI analyserer forskellige dialoger og monologer af din virksomhed og forbrugere.

Når den bemærker, at en opkalder ringer til kundeserviceteamet flere gange, kan den markere hændelserne til lederne. Derefter kan en erfaren kundesupportmedarbejder omhyggeligt håndtere problemet.

#4. Overholdelse i callcentre

Svig, der involverer kreditkort, debetkort, SSN’er og identitet er nogle af de store udfordringer for ethvert callcenter. Virksomheder kan håndtere sådanne svig effektivt og billigt ved hjælp af et værktøj til samtaleanalyse.

Algoritmen analyserer alle opkald, e-mails og chats i realtid. Når den registrerer enhver form for pitching af kreditkort-, betalingskort- eller SSN-oplysninger fra en kunde, kan den straks markere hændelsen.

Derefter kan dit callcenter-revisions- og overholdelsesteam gribe ind for at forhindre kundernes følsomme data i at blive offentlige.

#5. Blyvurdering

Marketingteams kan spare meget ved at analysere kundeemner gennem samtaleanalyse. Algoritmen vil hjælpe dit team med at analysere kundeemnets holdning til dit brand.

Hvis analysen finder noget negativt, kan du stoppe med at forfølge leadet, da det ikke konverterer.

#6. Personlig markedsføring

En samtaleanalysealgoritme kan arbejde tæt sammen med et marketingværktøj, der sender e-mails, tekster, IVR-telefonopkald, WhatsApp-beskeder osv. til kunderne.

For eksempel kontaktede en kunde din agent om en kommende smartphone, som du lancerer. Efter opkaldet, efter at have modtaget en trigger fra algoritmen, kan dit marketing-CRM sende en personlig e-mail med et checkout-link til telefonen på lanceringsdatoen.

Derfor kan kunderne købe enheden med et enkelt klik, og du har sikret dig flere leadsamtaler.

Afsluttende ord

Samtaleanalyse er en fantastisk tilgang til at udnytte kundedata til forretningsvækst. Du skal dog sikre dig, at du etisk fanger samtaler med forbrugere, medarbejdere eller leverandører.

At erklære, at chatten, opkaldet eller anmeldelserne kan gemmes for at forstå behovene, er en fantastisk måde at undgå brud på privatlivets fred.

Indtil videre har du lært dette hurtigt voksende værktøj til forretningsdataanalyse fra et grundlæggende niveau. Du kan nu anvende denne teknologi i din virksomhed effektivt og sikkert.

Dernæst kan du tjekke kundeloyalitets- og fastholdelsessoftware for at udnytte flere indtægter fra den eksisterende kundebase.