Шта је конверзациона аналитика и зашто би требало да се мучите?

Аналитика разговора је технологија следеће генерације која вам помаже да из многих канала извучете оно што клијент каже о вашем бренду.

Са растом вештачке интелигенције (АИ) и машинског учења (МЛ), сада се можете ослонити само на апликације у облаку или локалне апликације које могу да дешифрују све ове гласове купаца за неколико минута. Конверзациона аналитика је технологија која стоји иза ових алата.

Читајте даље да бисте научили аналитику разговора изнутра. То ће вам помоћи да имплементирате ову технологију у своје пословање, развијете управљане услуге за друге организације или постанете програмер ове технологије.

Преглед садржаја

Шта је конверзациона аналитика?

Аналитика разговора користи софтвер који може да прође кроз различите разговоре из дигиталних извора о вашем пословању. Ови разговори укључују постове на друштвеним мрежама, телефонске позиве/ћаскања корисничке службе, прегледе пословних профила, дискусије на форумима и још много тога.

У суштини, ова технологија има за циљ да прочита хиљаде разговора клијената са или о вашем предузећу за неколико минута. Затим издвојите виталне информације које би вам могле помоћи да импровизујете свој производ, услугу или бренд према укусу ваших купаца.

АИ и МЛ су две главне технологије развоја софтвера иза конверзацијске аналитике. У АИ, обрада природног језика (НЛП) је кључни алгоритам иза таквих програма.

Ови напредни алати информационе технологије и могућности рачунарства у облаку помажу вам да разумете разговоре у било ком облику, попут е-поште, телефонских позива и текстова.

Аналитика разговора замењује потребу за ручном ревизијом позива корисничке службе, имејлова и ћаскања. АИ софтвер може да скенира терабајте разговора за неколико минута.

Такође, алати могу да прикупљају различите пословне податке, као што су политике, процена ризика итд., из других интегрисаних апликација и предлажу тренутна решења за болне тачке клијената.

Ако сте у индустрији услуга корисницима, наћи ћете обиље употребе ове технологије анализе информација. Услужна индустрија углавном користи следеће две врсте алата за конверзациону аналитику:

  • Гласовни разговор
  • Текстуални разговор

Предузећа користе овај концепт високе технологије да анализирају разговоре са купцима, запосленима, клијентима, продавцима итд. Организације морају да поштују ЦЦПА, ГДПР, итд., прописе о приватности док прикупљају податке за разговор од своје циљне публике.

Зашто је анализирање разговора важно?

#1. Набавите нијансирану причу

Можда ћете добити део притужби и задовољства купаца из њихових онлајн рецензија. Ипак, најбоље место за добијање најсвеобухватније приче је њихов разговор са агентима за корисничку подршку.

  ЈБудс Мини су направљени за људе са малим ушима

Многи клијенти свих узраста контактирају корисничку подршку, а компаније ће добити бољи преглед анализирајући њихове разговоре. Осим што вам нуди детаљан преглед понашања и расположења купаца, омогућава вам да идентификујете обрасце и предузмете акцију.

#2. Предвидите понашање купаца

Сваки купац је другачији — како ће се неко понашати немогуће је у потпуности предвидети. Али можете идентификовати обрасце док пролазите кроз стотине и хиљаде разговора са клијентима.

Уз његову помоћ, знаћете шта купцима треба и пре него што они то знају. Као резултат тога, купци ће имати боље искуство након што контактирају вашу корисничку подршку.

#3. Добијте бољи увид од повратних информација клијената

Само мали број људи који су контактирали вашу корисничку подршку ће поделити повратне информације. У већини случајева, људи са изузетно позитивним или негативним искуствима налазе времена да вам дају повратне информације.

Из тог разлога, подаци које добијете из повратних информација могу бити искривљени до крајњих граница. Ако желите да добијете тачне податке о томе како се купци осећају о вашем бренду и корисничкој услузи, анализа разговора је најбољи начин да то урадите.

#4. Смањите интерно радно оптерећење

Анализа разговора је аутоматски процес који се обавља уз помоћ различитих апликација. Дакле, нема потребе да постављате запосленог да ручно пролази кроз разговоре, што је дуготрајно и ужурбано.

Уместо тога, могу да се фокусирају на задатке високе вредности који подстичу већу продају и повраћај улагања.

С друге стране, анализа вам омогућава да идентификујете уобичајена питања или захтеве.

#5. Рачунајте на њихове сопствене речи

Коментари људи о вашим производима и компанији су неструктурирани и кратки. Стога их није лако анализирати на сентименталну тачност. Такође, може постојати ограничење карактера или речи које отежава клијентима да напишу оно што осећају.

У разговорима нема таквих ограничења, а одатле можете и правилно анализирати осећања.

#6. Добијте потребне податке од самих купаца

Најбољи начин да побољшате корисничко искуство је прикупљање података из свих врста повратних информација. Које год податке о клијентима желите да прикупите, можете добити из разговора који укључују њихово сопствено мишљење.

Како функционише аналитика разговора?

Технологија се у великој мери ослања на вештачку интелигенцију, посебно на НЛП. Осим тога, потребне су вам базе текстуалних података, архиве телефонских позива, интеграција у реалном времену са алатима за рад са корисничким сервисом итд.

Вештачка интелигенција

Користећи МЛ и НЛП, програмери софтвера обучавају своје апликације да разумеју писане и говорне језике. На пример, Гоогле Ассистант или Амазон Алека су АИ програми који могу да разумеју ваш говорни језик и да га конвертују у команде за софтвер.

НЛП прекомерно користи лингвистичке и фонетичке концепте. На пример, НЛП алгоритам разлаже изговорене реченице на фонеме. То су звучне јединице које помажу машини да разликује милионе речи.

Енглески језик има 42 фонема. Слично томе, други језици имају специфичне фонеме које НЛП алгоритам користи за разумевање људских језика.

  9 начина да поправите грешку 963 у Гоогле Плаи продавници

Приступ подацима прве стране

Када је НЛП спреман, потребно је да повежете програм са сталним током података о клијентима из неколико извора прве стране.

Пошто директно прикупљате податке од својих клијената путем телефонских позива, имејлова и ћаскања, а они прихватају ваш уговор о заштити приватности, то је безбедније од извора података трећих страна.

Сентимент Аналисис

НЛП програм такође долази са алгоритмом за анализу осећања. Циљ је снимити разговоре и телефонске позиве корисника који указују на начин или намеру корисника.

На пример, ако алгоритам пронађе позитивне речи као што су Амазинг, Суперб, Фантастиц, итд., то значи да је корисник срећан. С друге стране, негативне речи као што су Бескорисно, Није добро, Бескорисно, Смеће, итд., значе да позивалац није срећан.

Сада, када све ово комбинујете у једној апликацији у облаку, добијате огромну моћ да ефикасно разумете свог клијента. Можете да модификујете своју услугу како бисте их учинили срећним, а да притом не оштетите банку.

Неки алати за конверзациону аналитику су толико моћни да обавештавају вође тима за корисничку подршку о свим негативним инцидентима у реалном времену током позива или ћаскања. Стога, менаџер или супервизор могу помоћи агенту за подршку у пружању дивног искуства позиваоцу.

Предности

#1. Пронађите болне тачке корисника

Задовољство купаца је главни покретач пословног успеха. Осим ако не сазнате њихове болне тачке, постаје немогуће да им се било која компанија обрати и задржи купце.

Најважнија предност анализе разговора је да вам помогне да идентификујете узроке и покретаче фрустрација купаца. Дакле, постаје лакше решити проблеме што је пре могуће, док компаније могу предузети неопходне кораке да их спрече.

#2. Боље стопе продаје и конверзије

Сваки посао има за циљ бољу конверзију саобраћаја и продају. Зато морате анализирати разговор са клијентима.

Омогућава вам да знате о функцијама о којима се корисници највише питају. Ако неко није задовољан одређеним функционалностима вашег производа или услуге, тај алат можете научити из података анализе.

#3. Добијте бољи увид у кориснички доживљај

Помоћу података аналитике разговора можете добити увиде који ће вам помоћи да разумете целокупно путовање клијента. Такође вас обавештава о променама расположења купаца током путовања.

Пошто можете научити о практичним увидима у дигитално и телефонско искуство клијената, можете га користити за побољшање корисничког искуства.

#4. Доношење информисаних одлука

Свака пословна одлука коју донесете треба да буде добро информисана и поткријепљена доказима. Пошто су ваше услуге усмерене на задовољство купаца, не може бити бољег доказа од разговора са клијентима.

Прођите кроз аналитичке податке да бисте сазнали шта купци желе у вашим производима како би донели одлуке о следећем асортиману производа или ажурирањима које ћете донети на тржиште.

#5. Праћење агената у реалном времену

Агенти за подршку су представници ваше компаније који се баве вашим клијентима. Неки алати за анализу разговора су такође довољно способни да понуде увид у перформансе агената у реалном времену.

Предузећа могу да користе ове податке за обуку руководилаца за бригу о корисницима тако што ће открити њихове предности и слабости. Такође, исти подаци се могу користити за развој импровизоване стратегије за опхођење са различитим купцима.

  Најбољи Мини-ЛЕД монитори 2024

#6. Повећајте продуктивност центра за подршку

Анализа разговора у центру за подршку (позив и ћаскање) такође вам омогућава да систем учините продуктивнијим. Овде се такође могу користити подаци аналитике за бољу категоризацију и рутирање.

Она дели увиде у то да су одређени агенти добри у решавању одређених проблема. Тако компаније могу ефикасније да усмеравају разговоре и позиве клијената.

Ацтионабле Усе Цасес

#1. Прикупљање повратних информација са многих канала

Јединствени алат за аналитику разговора може покрити све медије које користите за размену речи са својом публиком. Дакле, можете прикупити корисне увиде из повратних информација клијената из ћаскања, коментара на друштвеним мрежама, твитова, телефонских позива, е-порука, пословних рецензија итд.

На пример, купци прекомерно пријављују проблем са производом или услугом на различитим каналима. Алат може одмах анализирати ове навале коментара, разумети проблем и препоручити да интервенишете са решењем.

#2. Пробе производа

Ако сте мала и средња предузећа или стартуп и не можете да приуштите издавање производа/услуге у пуном обиму за пробну верзију, алатка за конверзациону аналитику може вам помоћи.

На пример, можете да представите производ/услугу међу малом групом купаца. Затим пратите њихове коментаре, повратне информације и ангажмане на различитим платформама. НЛП алгоритам ће вам помоћи да прикупите позитивна, неутрална и негативна осећања.

Затим можете статистички мерити да ли ће увођење бити успешно или не.

#3. Виртуелни помоћник за корисничку подршку

Болна тачка за индустрију услуга корисницима су понављани позиви. То се дешава када први агент не управља ефикасно позиваоцем.

Конверзациона аналитика АИ анализира различите дијалоге и монологе вашег предузећа и потрошача.

Када примети да било који позивалац више пута зове тим за корисничку подршку, може да пријави инциденте менаџерима. Затим, искусни агент за корисничку подршку може деликатно да реши проблем.

#4. Усклађеност у позивним центрима

Преваре које укључују кредитне картице, дебитне картице, ССН-ове и идентитет су неки од великих изазова за сваки позивни центар. Предузећа могу ефикасно и приступачно да се носе са таквим преварама користећи алатку за конверзациону аналитику.

Алгоритам анализира све позиве, е-пошту и ћаскање у реалном времену. Кад год открије било какве информације о кредитној картици, дебитној картици или ССН-у од клијента, може одмах означити инцидент.

Затим, ваш тим за ревизију и усклађеност вашег позивног центра може да интервенише како би спречио да осетљиви подаци клијената постану јавни.

#5. Леад Ассессмент

Маркетиншки тимови могу много да уштеде анализирајући потенцијалне клијенте кроз аналитику разговора. Алгоритам ће помоћи вашем тиму да анализира расположење потенцијалног клијента о вашем бренду.

Ако анализа открије нешто негативно, можете престати да трагате за вођством, јер се неће претворити.

#6. Персонализовани маркетинг

Алгоритам конверзацијске аналитике може блиско сарађивати са маркетиншким алатом који купцима шаље е-пошту, текстове, ИВР телефонске позиве, ВхатсАпп поруке итд.

На пример, купац је контактирао вашег агента у вези са предстојећим паметним телефоном који покрећете. Након позива, по пријему окидача од алгоритма, ваш маркетиншки ЦРМ може да пошаље персонализовану е-пошту са везом за плаћање за телефон на датум покретања.

Дакле, купци могу да купе уређај у само једном клику, а ви сте обезбедили више водећих разговора.

Завршне речи

Аналитика разговора је одличан приступ за искориштавање података о клијентима за раст пословања. Међутим, морате осигурати да етички снимате разговоре са потрошачима, запосленима или продавцима.

Изјава да се ћаскање, позив или рецензије могу сачувати ради разумевања потреба је одличан начин да се избегне било каква кршења прописа о приватности.

До сада сте научили овај брзорастући алат за анализу пословних података са основног нивоа. Сада можете ефикасно и безбедно да примените ову технологију у свом пословању.

Затим можете да проверите софтвер за лојалност и задржавање купаца да бисте искористили више прихода из постојеће базе клијената.