Co to jest analiza konwersacji i dlaczego warto się tym przejmować?

Analiza rozmów stanowi przełomową technologię, umożliwiającą pozyskanie kluczowych informacji o odczuciach klientów na temat Twojej marki, zebranych z różnorodnych kanałów komunikacji.

Wraz z dynamicznym postępem sztucznej inteligencji (SI) oraz uczenia maszynowego (UM), zyskujesz możliwość korzystania z aplikacji działających w chmurze lub lokalnie, które w błyskawicznym tempie analizują obszerne zbiory wypowiedzi klientów. Sednem tych rozwiązań jest zaawansowana technologia analizy konwersacji.

Zapraszam do lektury, aby zgłębić tajniki analizy konwersacji. Wiedza ta ułatwi Ci wdrożenie tej technologii w Twojej firmie, opracowanie usług zarządzanych dla innych podmiotów, a nawet rozpoczęcie kariery jako deweloper tego rozwiązania.

Czym jest analiza konwersacji?

Analiza konwersacji opiera się na specjalistycznym oprogramowaniu, które automatycznie przeszukuje rozmaite interakcje cyfrowe dotyczące Twojej firmy. Do źródeł danych zaliczają się m.in. wpisy w mediach społecznościowych, zapisy rozmów telefonicznych i czatów z obsługą klienta, oceny w wizytówkach firm, dyskusje na forach oraz wiele innych kanałów.

Podstawowym zadaniem tej technologii jest błyskawiczne przetwarzanie tysięcy interakcji klientów z Twoją firmą lub na jej temat. Następnie, system wyodrębnia kluczowe informacje, które pomagają dostosować produkt, usługę lub wizerunek marki do preferencji klientów.

Sztuczna inteligencja (SI) i uczenie maszynowe (UM) stanowią fundament oprogramowania wykorzystywanego w analizie konwersacji. W ramach SI, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) odgrywa kluczową rolę w funkcjonowaniu tych programów.

Te zaawansowane narzędzia informatyczne, wsparte możliwościami obliczeniowymi chmury, umożliwiają zrozumienie konwersacji w każdej formie, od e-maili, przez rozmowy telefoniczne, po wiadomości SMS.

Analiza konwersacji eliminuje konieczność ręcznego przeglądania połączeń, wiadomości e-mail i czatów z klientami. Oprogramowanie oparte na SI w kilka minut skanuje terabajty danych.

Co więcej, narzędzia te mogą łączyć różne dane biznesowe, takie jak zasady firmy, ocena ryzyka itp., pochodzące z innych zintegrowanych systemów, co pozwala na szybkie reagowanie na problemy klientów.

Jeśli działasz w branży obsługi klienta, znajdziesz wiele zastosowań dla tej technologii analizy informacji. Sektor usługowy korzysta głównie z dwóch rodzajów narzędzi do analizy konwersacji:

• Analiza rozmów głosowych
• Analiza korespondencji tekstowej

Firmy wykorzystują tę zaawansowaną koncepcję do analizy rozmów z klientami, pracownikami, partnerami biznesowymi czy dostawcami. Organizacje muszą jednak przestrzegać przepisów dotyczących ochrony prywatności danych (np. CCPA, RODO) podczas gromadzenia informacji od odbiorców.

Dlaczego analiza rozmów jest tak istotna?

#1. Zdobądź szczegółowy obraz sytuacji

Z recenzji internetowych można wyciągnąć ogólne wnioski dotyczące poziomu satysfakcji i skarg klientów. Najbardziej szczegółowe informacje uzyskasz jednak z analizy ich bezpośrednich rozmów z konsultantami obsługi klienta.

Klienci w różnym wieku kontaktują się z działem obsługi klienta. Analiza tych rozmów pozwala firmom na uzyskanie głębszego zrozumienia. Oprócz szczegółowego wglądu w zachowania i nastawienie klientów, można zidentyfikować wzorce i podjąć konkretne działania.

#2. Przewiduj zachowania klientów

Każdy klient jest unikalny i nie da się w pełni przewidzieć jego zachowań. Analizując setki, a nawet tysiące interakcji z klientami, można jednak zidentyfikować pewne powtarzające się schematy.

Dzięki temu dowiesz się, czego potrzebują Twoi klienci, zanim oni sami to uświadomią. W rezultacie, doświadczenia klientów po kontakcie z działem obsługi będą jeszcze lepsze.

#3. Zdobądź bardziej wartościowe informacje niż z tradycyjnych ankiet

Tylko niewielka część klientów, którzy mieli kontakt z obsługą, decyduje się na udzielenie opinii. Zazwyczaj robią to osoby, które miały wyjątkowo pozytywne lub negatywne doświadczenia.

Z tego względu dane z ankiet mogą być skrajnie stronnicze. Jeśli zależy Ci na wiarygodnych informacjach na temat opinii klientów o Twojej marce i obsłudze, analiza rozmów jest najlepszym rozwiązaniem.

#4. Zmniejsz obciążenie pracowników

Analiza konwersacji jest procesem zautomatyzowanym, realizowanym przy użyciu różnych aplikacji. Nie ma więc potrzeby wyznaczania pracownika do czasochłonnego i żmudnego ręcznego przeglądania interakcji.

Dzięki temu, personel może skupić się na zadaniach o większej wartości, które bezpośrednio wpływają na sprzedaż i zysk z inwestycji.

Dodatkowo, analiza pomaga zidentyfikować często powtarzające się pytania i zgłoszenia.

#5. Polegaj na autentycznych wypowiedziach klientów

Komentarze klientów dotyczące produktów i firmy są zwykle lakoniczne i chaotyczne. Niełatwo jest więc ocenić ich nastawienie z dużą dokładnością. Ponadto, limit znaków lub słów może uniemożliwić klientom swobodne wyrażanie emocji.

W rozmowach nie ma takich ograniczeń. Można z nich czerpać bardziej rzetelne informacje na temat odczuć klientów.

#6. Pozyskuj niezbędne dane bezpośrednio od klientów

Najlepszym sposobem na podniesienie jakości obsługi klienta jest zbieranie danych z różnych źródeł. Dane, które chcesz zebrać, mogą pochodzić z rozmów, gdzie klienci wyrażają swoje zdanie własnymi słowami.

Jak działa analiza konwersacji?

Technologia opiera się w dużej mierze na sztucznej inteligencji, a konkretnie na NLP. Niezbędne są również bazy danych tekstowych, archiwa nagrań rozmów telefonicznych, integracja w czasie rzeczywistym z narzędziami obsługi klienta itp.

Sztuczna inteligencja

Wykorzystując UM i NLP, twórcy oprogramowania uczą swoje aplikacje rozumienia języka pisanego i mówionego. Asystent Google lub Amazon Alexa to przykłady programów SI, które interpretują mowę i przekształcają ją w polecenia dla oprogramowania.

NLP w szerokim zakresie korzysta z pojęć lingwistycznych i fonetycznych. Algorytm NLP rozkłada wypowiadane zdania na fonemy, które są jednostkami dźwiękowymi, umożliwiającymi maszynie rozróżnianie milionów słów.

Język angielski ma 42 fonemy. Podobnie, inne języki posiadają własne fonemy, które algorytm NLP wykorzystuje do zrozumienia ludzkiej mowy.

Dostęp do danych własnych

Po skonfigurowaniu NLP, program musi zostać połączony z ciągłym strumieniem danych klientów z różnych źródeł.

Ponieważ dane te pochodzą bezpośrednio od Twoich klientów poprzez rozmowy telefoniczne, e-maile i czaty, i są zbierane za ich zgodą (w ramach polityki prywatności), są bezpieczniejsze niż dane z zewnętrznych źródeł.

Analiza nastawienia

Program NLP jest również wyposażony w algorytm analizy nastawienia. Jego celem jest identyfikacja cech rozmów klientów (czatów i rozmów telefonicznych), które wskazują na ich nastrój lub intencje.

Na przykład, jeśli algorytm wykryje pozytywne słowa, takie jak „Niesamowity”, „Znakomity”, „Fantastyczny” itp., oznacza to zadowolenie użytkownika. Negatywne wyrażenia, jak „bezużyteczny”, „kiepski”, „bezwartościowy”, „śmieć” itp. wskazują na niezadowolenie.

Po połączeniu tych wszystkich elementów w jednej aplikacji chmurowej, zyskasz ogromne możliwości zrozumienia klienta. Umożliwi Ci to modyfikację usług i zaspokojenie potrzeb klientów bez ponoszenia niepotrzebnych kosztów.

Niektóre narzędzia do analizy konwersacji są tak zaawansowane, że informują kierowników zespołów obsługi klienta w czasie rzeczywistym o problemach pojawiających się podczas rozmów czy czatów. Dzięki temu, przełożony może szybko wesprzeć konsultanta, aby zapewnić klientowi jak najlepszą obsługę.

Korzyści

#1. Zidentyfikuj problemy klientów

Zadowolenie klienta jest motorem sukcesu każdej firmy. Bez rozpoznania ich problemów, firma nie będzie mogła ich rozwiązać i zatrzymać klienta.

Największą korzyścią z analizy konwersacji jest pomoc w identyfikacji przyczyn i czynników wywołujących frustrację klientów. Ułatwia to rozwiązywanie problemów oraz umożliwia podjęcie działań zapobiegawczych.

#2. Poprawa wskaźników sprzedaży i konwersji

Każda firma dąży do zwiększenia sprzedaży i konwersji. Analiza konwersacji z klientem jest do tego niezbędna.

Pozwala ona zidentyfikować funkcje, o które użytkownicy pytają najczęściej. Dzięki analizie danych, można również dowiedzieć się, które elementy produktu lub usługi nie spełniają oczekiwań klientów.

#3. Uzyskaj lepszy wgląd w UX

Dzięki danym z analizy konwersacji, można uzyskać wgląd w całą ścieżkę klienta, włącznie ze zmianami jego nastroju podczas tego procesu.

Zrozumienie cyfrowych i telefonicznych doświadczeń klientów, pozwala na usprawnienie komfortu użytkowania.

#4. Podejmuj świadome decyzje

Każda decyzja biznesowa powinna być dobrze przemyślana i oparta na dowodach. Ponieważ celem Twoich usług jest zadowolenie klientów, rozmowy z nimi są najcenniejszym źródłem informacji.

Analiza tych danych pozwoli Ci na lepsze zrozumienie potrzeb klientów i podjęcie świadomych decyzji odnośnie przyszłych produktów, jak również aktualizacji już istniejących.

#5. Monitorowanie konsultantów w czasie rzeczywistym

Konsultanci to reprezentanci Twojej firmy, którzy bezpośrednio kontaktują się z klientami. Niektóre narzędzia do analizy konwersacji są w stanie monitorować ich efektywność w czasie rzeczywistym.

Firmy mogą wykorzystać te dane do szkolenia menedżerów ds. obsługi klienta, identyfikując ich mocne i słabe strony. Dane te mogą być również użyteczne w opracowywaniu strategii podejścia do różnych typów klientów.

#6. Zwiększ produktywność centrum wsparcia

Analiza rozmów w centrum wsparcia (zarówno rozmów głosowych jak i czatów) przyczynia się do poprawy jego produktywności. Dane analityczne mogą być również wykorzystane do lepszej kategoryzacji i kierowania zapytań.

System pozwala zidentyfikować konsultantów, którzy dobrze radzą sobie z konkretnymi problemami. Dzięki temu, firmy mogą bardziej efektywnie kierować połączenia i czaty od klientów.

Praktyczne zastosowania

#1. Zbieranie opinii z różnych kanałów

Jedno narzędzie do analizy konwersacji może obejmować wszystkie kanały komunikacji, używane przez Twoich odbiorców. Zyskujesz dzięki temu praktyczne spostrzeżenia z czatów, komentarzy w mediach społecznościowych, tweetów, rozmów telefonicznych, e-maili, opinii w wizytówkach firm itp.

Na przykład, gdy klienci zgłaszają problem z produktem lub usługą w różnych miejscach, narzędzie automatycznie analizuje komentarze, identyfikuje problem i zaleca odpowiednie działania.

#2. Testy produktów

Jeśli reprezentujesz małą firmę lub start-up, i nie możesz pozwolić sobie na udostępnienie pełnej wersji produktu/usługi na próbę, analiza konwersacji może Ci w tym pomóc.

Możesz wdrożyć produkt/usługę wśród niewielkiej grupy klientów, a następnie monitorować ich komentarze, opinie i zaangażowanie na różnych platformach. Algorytm NLP pomoże Ci określić pozytywne, neutralne i negatywne nastawienie klientów.

Pozwoli to na statystyczną ocenę powodzenia wdrożenia.

#3. Wirtualny Asystent Obsługi Klienta

Poważnym problemem w branży obsługi klienta są powtarzające się zgłoszenia. Dzieje się tak, gdy konsultant nie rozwiąże problemu klienta za pierwszym razem.

Sztuczna inteligencja do analizy konwersacji analizuje dialogi i monologi w Twojej firmie oraz te pomiędzy Twoją firmą, a klientami.

Gdy system wykryje klienta, który wielokrotnie kontaktuje się z obsługą, może oznaczyć takie incydenty dla menedżerów. Wtedy bardziej doświadczony konsultant może podjąć działania, aby rozwiązać problem.

#4. Zgodność z przepisami w Call Center

Oszustwa związane z kartami kredytowymi, kartami debetowymi, numerami SSN i tożsamością to jedne z największych zagrożeń dla każdego call center. Narzędzia do analizy konwersacji umożliwiają firmom skuteczną i tanią ochronę przed takimi oszustwami.

Algorytm na bieżąco analizuje połączenia, e-maile i czaty. Gdy system wykryje, że klient podaje informacje o karcie kredytowej, debetowej lub numerze SSN, może natychmiastowo zgłosić ten incydent.

Zespół ds. audytu i zgodności w Twoim call center może następnie szybko interweniować, aby zapobiec ujawnieniu poufnych danych klientów.

#5. Ocena leadów

Działy marketingu mogą zaoszczędzić dużo czasu, analizując leady za pomocą analizy konwersacji. Algorytm pomaga Twojemu zespołowi ocenić stosunek potencjalnego klienta do Twojej marki.

Jeśli analiza wykaże negatywne nastawienie, można zrezygnować z dalszego podążania za tym leadem, ponieważ nie ma on szans na konwersję.

#6. Spersonalizowany marketing

Algorytm analizy konwersacji może współpracować z narzędziami marketingowymi, które wysyłają do klientów e-maile, SMS-y, połączenia telefoniczne IVR, wiadomości WhatsApp itp.

Na przykład, klient kontaktuje się z Twoim konsultantem w sprawie nadchodzącego smartfona. Po rozmowie, na podstawie danych z algorytmu, system CRM może wysłać do niego spersonalizowanego e-maila z linkiem do zakupu telefonu w dniu premiery.

Dzięki temu, klienci mogą łatwo dokonać zakupu, a Ty możesz być pewien, że Twoja oferta trafi do potencjalnych nabywców.

Podsumowanie

Analiza konwersacji to doskonały sposób na wykorzystanie danych od klientów do rozwoju Twojej firmy. Należy jednak pamiętać o etycznym podejściu do nagrywania rozmów z klientami, pracownikami lub dostawcami.

Poinformowanie, że rozmowa, czat lub recenzja może być rejestrowana w celu zrozumienia potrzeb, jest doskonałym sposobem na uniknięcie naruszeń przepisów dotyczących prywatności.

Teraz, gdy znasz podstawowe informacje na temat tego szybko rozwijającego się narzędzia do analizy danych biznesowych, możesz skutecznie i bezpiecznie wdrożyć tę technologię w swojej firmie.

Warto także sprawdzić oprogramowanie do lojalności i utrzymania klientów, aby zmaksymalizować przychody z istniejącej bazy klientów.