Analitika razgovora predstavlja tehnologiju nove generacije koja vam pomaže da izvučete suštinu onoga što klijenti govore o vašem brendu, iz različitih komunikacijskih kanala.
Sa napretkom veštačke inteligencije (VI) i mašinskog učenja (MU), sada se možete osloniti na aplikacije u oblaku ili lokalne aplikacije koje mogu za nekoliko minuta da analiziraju sve glasove vaših korisnika. Konverzaciona analitika je tehnologija koja omogućava rad tih alata.
Nastavite sa čitanjem kako biste detaljnije razumeli konverzacionu analitiku. Ovo će vam pomoći da implementirate ovu tehnologiju u svoje poslovanje, razvijete usluge za druge organizacije ili postanete programer ove tehnologije.
Šta je konverzaciona analitika?
Konverzaciona analitika koristi softver koji analizira razgovore iz digitalnih izvora o vašem poslovanju. Ovi razgovori obuhvataju objave na društvenim mrežama, telefonske pozive ili četove korisničke podrške, recenzije poslovnih profila, diskusije na forumima i drugo.
Osnovni cilj ove tehnologije je da analizira hiljade razgovora klijenata sa ili o vašoj kompaniji u vrlo kratkom vremenskom periodu. Potom se izdvajaju vitalne informacije koje mogu doprineti poboljšanju vašeg proizvoda, usluge ili brenda u skladu sa željama klijenata.
VI i MU su dve glavne tehnologije za razvoj softvera koji se koristi u konverzacionoj analitici. U okviru VI, obrada prirodnog jezika (ONJ) je ključni algoritam za ovakve programe.
Ovi napredni informacioni alati i mogućnosti računarstva u oblaku pomažu vam da razumete razgovore u bilo kom obliku, kao što su mejlovi, telefonski razgovori ili tekstualne poruke.
Konverzaciona analitika zamenjuje potrebu za ručnim pregledom poziva korisničke službe, mejlova i četova. Softver baziran na veštačkoj inteligenciji može da analizira terabajte razgovora za samo nekoliko minuta.
Takođe, alati mogu prikupljati različite poslovne podatke, kao što su politike, procena rizika itd., iz drugih integrisanih aplikacija i predlagati rešenja za probleme korisnika u realnom vremenu.
Ako radite u uslužnoj industriji, otkrit ćete brojne načine na koje možete koristiti ovu tehnologiju analize podataka. Uslužna industrija obično koristi sledeće dve vrste alata za konverzacionu analitiku:
- Analiza glasovnih razgovora
- Analiza tekstualnih razgovora
Kompanije koriste ovaj koncept visoke tehnologije za analizu razgovora sa kupcima, zaposlenima, klijentima, prodavcima itd. Organizacije moraju poštovati propise o privatnosti kao što su CCPA, GDPR, prilikom prikupljanja podataka o razgovorima od svoje ciljne publike.
Zašto je analiza razgovora važna?
#1. Otkrijte detaljnu sliku
Možete dobiti određeni uvid u pritužbe i zadovoljstvo kupaca iz njihovih online recenzija. Međutim, najbolje mesto za dobijanje detaljnije slike je njihov razgovor sa agentima korisničke podrške.
Mnogi klijenti svih uzrasta kontaktiraju korisničku podršku, i kompanije mogu dobiti bolji pregled analizirajući njihove razgovore. Osim što vam nudi detaljan pregled ponašanja i raspoloženja kupaca, omogućava vam da identifikujete obrasce i preduzmete akciju.
#2. Predvidite ponašanje kupaca
Svaki kupac je jedinstven — nemoguće je u potpunosti predvideti kako će se neko ponašati. Ali možete identifikovati obrasce dok analizirate stotine ili hiljade razgovora sa klijentima.
Uz pomoć analize, znaćete šta klijentima treba i pre nego što to i sami shvate. Kao rezultat toga, klijenti će imati bolje iskustvo nakon što kontaktiraju vašu korisničku podršku.
#3. Dobijte bolji uvid od povratnih informacija kupaca
Samo mali broj ljudi koji su kontaktirali vašu korisničku podršku će podeliti povratne informacije. U većini slučajeva, ljudi sa izrazito pozitivnim ili negativnim iskustvima nalaze vremena da vam daju povratne informacije.
Iz tog razloga, podaci koje dobijete iz povratnih informacija mogu biti iskrivljeni. Ako želite da dobijete tačne podatke o tome kako se kupci osećaju o vašem brendu i korisničkoj usluzi, analiza razgovora je najbolji način da to uradite.
#4. Smanjite interno opterećenje
Analiza razgovora je automatski proces koji se odvija uz pomoć različitih aplikacija. Stoga, nema potrebe da zapošljavate radnika da ručno pregleda razgovore, što je dugotrajan i naporan proces.
Umesto toga, zaposleni se mogu fokusirati na zadatke koji donose veću vrednost i podstiču veću prodaju i povraćaj ulaganja.
S druge strane, analiza vam omogućava da identifikujete uobičajena pitanja ili zahteve.
#5. Oslonite se na njihove sopstvene reči
Komentari ljudi o vašim proizvodima i kompaniji su često neorganizovani i kratki. Zato ih nije lako analizirati sa preciznošću u pogledu osećanja. Takođe, može postojati ograničenje karaktera ili reči, što otežava klijentima da izraze ono što osećaju.
U razgovorima nema takvih ograničenja, i zato odatle možete pravilno analizirati osećanja.
#6. Dobijte potrebne podatke od samih kupaca
Najbolji način da poboljšate korisničko iskustvo je prikupljanje podataka iz svih vrsta povratnih informacija. Bez obzira koje podatke o klijentima želite da prikupite, možete ih dobiti iz razgovora u kojima klijenti izražavaju svoje mišljenje.
Kako funkcioniše analitika razgovora?
Tehnologija se u velikoj meri oslanja na veštačku inteligenciju, posebno na ONJ. Pored toga, potrebne su vam baze tekstualnih podataka, arhiva telefonskih poziva, integracija u realnom vremenu sa alatima za rad sa korisničkim servisom itd.
Veštačka inteligencija
Koristeći MU i ONJ, programeri softvera obučavaju svoje aplikacije da razumeju pisane i govorne jezike. Na primer, Google Assistant ili Amazon Alexa su VI programi koji mogu da razumeju vaš govorni jezik i da ga pretvore u naredbe za softver.
ONJ koristi lingvističke i fonetičke koncepte. Na primer, ONJ algoritam razlaže izgovorene rečenice na foneme. To su zvučne jedinice koje pomažu mašini da razlikuje milione reči.
Engleski jezik ima 42 foneme. Slično tome, drugi jezici imaju specifične foneme koje ONJ algoritam koristi za razumevanje ljudskih jezika.
Pristup podacima prve strane
Kada je ONJ spreman, potrebno je da povežete program sa stalnim protokom podataka o klijentima iz nekoliko izvora prve strane.
S obzirom da direktno prikupljate podatke od svojih klijenata putem telefonskih poziva, mejlova i četova, a oni su prihvatili vaš ugovor o zaštiti privatnosti, to je bezbednije od izvora podataka trećih strana.
Analiza osećanja
ONJ program takođe dolazi sa algoritmom za analizu osećanja. Cilj je snimiti razgovore i telefonske pozive korisnika koji ukazuju na način ili nameru korisnika.
Na primer, ako algoritam pronađe pozitivne reči kao što su „Odlično”, „Super”, „Fantastično”, itd., to znači da je korisnik srećan. S druge strane, negativne reči kao što su „Beskorisno”, „Nije dobro”, „Loše”, „Smeće”, itd., znače da pozivalac nije zadovoljan.
Kombinacijom svega ovoga u jednoj aplikaciji u oblaku, dobijate moć da efikasno razumete svog klijenta. Možete da modifikujete svoju uslugu kako biste ih usrećili, a da pritom ne potrošite previše novca.
Neki alati za konverzacionu analitiku su toliko moćni da obaveštavaju menadžere timova za korisničku podršku o svim negativnim incidentima u realnom vremenu tokom poziva ili četova. Stoga, menadžer ili supervizor mogu pomoći agentu za podršku u pružanju sjajnog iskustva pozivaocu.
Prednosti
#1. Identifikujte probleme korisnika
Zadovoljstvo kupaca je glavni pokretač poslovnog uspeha. Ukoliko ne saznate njihove probleme, postaje nemoguće da im se bilo koja kompanija obrati i zadrži kupce.
Najvažnija prednost analize razgovora je što vam pomaže da identifikujete uzroke i pokretače frustracija kupaca. Samim tim, postaje lakše rešiti probleme što je pre moguće, dok kompanije mogu preduzeti neophodne korake da ih spreče.
#2. Bolje stope prodaje i konverzije
Svaki posao ima za cilj bolju konverziju i prodaju. Zato morate analizirati razgovore sa klijentima.
Omogućava vam da saznate koje karakteristike korisnici najviše pitaju. Ako neko nije zadovoljan određenim funkcionalnostima vašeg proizvoda ili usluge, možete saznati za taj problem iz podataka analize.
#3. Dobijte bolji uvid u korisničko iskustvo
Uz pomoć podataka analitike razgovora, možete dobiti uvide koji će vam pomoći da razumete celokupno putovanje klijenta. Takođe vas obaveštava o promenama raspoloženja kupaca tokom putovanja.
Budući da možete saznati o praktičnim uvidima u digitalno i telefonsko iskustvo klijenata, možete ga iskoristiti za poboljšanje korisničkog iskustva.
#4. Donošenje informisanih odluka
Svaka poslovna odluka koju donosite treba da bude dobro informisana i potkrepljena dokazima. S obzirom da su vaše usluge usmerene na zadovoljstvo kupaca, nema boljeg dokaza od razgovora sa klijentima.
Analizirajte podatke kako biste saznali šta kupci žele u vašim proizvodima, i na osnovu toga donosite odluke o sledećem asortimanu proizvoda ili ažuriranjima koje ćete uvesti na tržište.
#5. Praćenje agenata u realnom vremenu
Agenti korisničke podrške su predstavnici vaše kompanije koji su u kontaktu sa vašim klijentima. Neki alati za analizu razgovora su takođe sposobni da ponude uvid u performanse agenata u realnom vremenu.
Kompanije mogu da koriste ove podatke za obuku rukovodilaca službi za brigu o korisnicima tako što će otkriti njihove prednosti i slabosti. Takođe, isti podaci se mogu koristiti za razvoj strategija za ophođenje sa različitim tipovima kupaca.
#6. Povećajte produktivnost centra za podršku
Analiza razgovora u centru za podršku (pozivi i četovi) takođe vam omogućava da sistem učinite produktivnijim. Podaci analitike se mogu koristiti za bolju kategorizaciju i rutiranje.
Ona deli uvide u to da su određeni agenti bolji u rešavanju određenih problema. Tako kompanije mogu efikasnije da usmeravaju razgovore i pozive klijenata.
Praktični primeri
#1. Prikupljanje povratnih informacija sa mnogih kanala
Jedinstveni alat za analitiku razgovora može pokriti sve medije koje koristite za komunikaciju sa svojom publikom. Zato možete prikupiti korisne uvide iz povratnih informacija klijenata sa četova, komentara na društvenim mrežama, tvitova, telefonskih poziva, mejlova, poslovnih recenzija itd.
Na primer, ako kupci masovno prijavljuju problem sa proizvodom ili uslugom na različitim kanalima, alat može odmah analizirati te navale komentara, razumeti problem i preporučiti da intervenišete sa rešenjem.
#2. Probe proizvoda
Ako ste malo ili srednje preduzeće ili startup i ne možete da priuštite izdavanje proizvoda/usluge u punom obimu za probnu verziju, alatka za konverzacionu analitiku vam može pomoći.
Na primer, možete da predstavite proizvod/uslugu maloj grupi kupaca. Zatim pratite njihove komentare, povratne informacije i interakciju na različitim platformama. ONJ algoritam će vam pomoći da prikupite pozitivne, neutralne i negativne reakcije.
Nakon toga, možete statistički proceniti da li će uvođenje proizvoda biti uspešno ili ne.
#3. Virtuelni asistent za korisničku podršku
Ponavljani pozivi predstavljaju problem za industriju korisničke podrške. To se dešava kada prvi agent ne upravlja efikasno pozivaocem.
Konverzaciona analitika VI analizira različite dijaloge i monologe vaše kompanije i potrošača.
Kada primeti da bilo koji pozivalac više puta zove tim za korisničku podršku, može da prijavi incident menadžerima. Zatim, iskusni agent za korisničku podršku može da reši problem na odgovarajući način.
#4. Usklađenost u pozivnim centrima
Prevare koje uključuju kreditne kartice, debitne kartice, brojeve socijalnog osiguranja i krađe identiteta su neki od velikih izazova za svaki pozivni centar. Kompanije mogu efikasno da se nose sa takvim prevarama koristeći alatku za konverzacionu analitiku.
Algoritam analizira sve pozive, mejlove i četove u realnom vremenu. Kad god otkrije bilo kakve informacije o kreditnoj kartici, debitnoj kartici ili broju socijalnog osiguranja od klijenta, može odmah da označi incident.
Zatim, vaš tim za reviziju i usklađenost pozivnog centra može da interveniše kako bi sprečio da osetljivi podaci klijenata postanu javni.
#5. Procena potencijalnih klijenata
Marketinški timovi mogu mnogo da uštede analizirajući potencijalne klijente pomoću analitike razgovora. Algoritam će pomoći vašem timu da analizira raspoloženje potencijalnog klijenta prema vašem brendu.
Ako analiza otkrije nešto negativno, možete prestati da ulažete resurse u tog potencijalnog klijenta, jer se on verovatno neće konvertovati u kupca.
#6. Personalizovani marketing
Algoritam konverzacijske analitike može blisko da sarađuje sa marketing alatkama koje kupcima šalju mejlove, SMS poruke, IVR telefonske pozive, WhatsApp poruke itd.
Na primer, ako je kupac kontaktirao vašeg agenta u vezi sa predstojećim pametnim telefonom koji lansirate, nakon poziva, po prijemu okidača od algoritma, vaš marketinški CRM može da pošalje personalizovani mejl sa linkom za plaćanje telefona na datum lansiranja.
Na taj način, kupci mogu da kupe uređaj u samo jednom kliku, a vi ste ostvarili veći broj potencijalnih kupaca.
Završne reči
Analitika razgovora je odličan pristup za iskorištavanje podataka o klijentima za rast poslovanja. Međutim, morate biti sigurni da etički snimate razgovore sa potrošačima, zaposlenima ili prodavcima.
Izjava da se četovi, pozivi ili recenzije mogu sačuvati radi razumevanja potreba je odličan način da se izbegne bilo kakvo kršenje propisa o privatnosti.
Sada ste naučili o ovom brzom rastućem alatu za analizu poslovnih podataka sa osnovnog nivoa. Sada možete efikasno i bezbedno da primenite ovu tehnologiju u svom poslovanju.
Nakon toga, možete proveriti softver za lojalnost i zadržavanje kupaca da biste iskoristili više prihoda iz postojeće baze klijenata.