Wat is Conversational Analytics en waarom zou u de moeite nemen?

Conversational analytics is de next-gen technologie die u helpt om uit vele kanalen te halen wat de klant over uw merk zegt.

Met de groei van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML), kunt u nu gewoon vertrouwen op cloud- of lokale applicaties die al deze klantstemmen binnen enkele minuten kunnen ontcijferen. Conversational analytics is de technologie achter deze tools.

Lees verder om gespreksanalyses van binnenuit te leren. Het helpt u deze technologie in uw bedrijf te implementeren, beheerde services voor andere organisaties te ontwikkelen of ontwikkelaar van deze technologie te worden.

Wat is gespreksanalyse?

Conversational analytics maakt gebruik van software die verschillende gesprekken uit digitale bronnen over uw bedrijf kan doorlopen. Deze gesprekken omvatten berichten op sociale media, telefoontjes/chats met klantenservice, beoordelingen van bedrijfsprofielen, forumdiscussies en meer.

In wezen is deze technologie bedoeld om binnen enkele minuten duizenden klantgesprekken met of over uw bedrijf te lezen. Haal vervolgens essentiële informatie eruit die u kan helpen uw product, dienst of merk te improviseren volgens de wensen van uw klanten.

AI en ML zijn de twee belangrijkste technologieën voor softwareontwikkeling achter conversatieanalyse. In AI is natuurlijke taalverwerking (NLP) het belangrijkste algoritme achter dergelijke programma’s.

Deze geavanceerde informatietechnologietools en cloud computing-mogelijkheden helpen u om gesprekken in welke vorm dan ook te begrijpen, zoals e-mails, telefoontjes en sms-berichten.

Gespreksanalyse vervangt de behoefte aan handmatige controle van klantenservicegesprekken, e-mails en chats. AI-software kan in enkele minuten terabytes aan gesprekken scannen.

De tools kunnen ook verschillende bedrijfsgegevens verzamelen, zoals beleid, risicobeoordeling, enz., van andere geïntegreerde apps en onmiddellijke oplossingen voorstellen voor de pijnpunten van de klant.

Als u in de klantenservice-industrie werkt, zult u veel gebruik maken van deze technologie voor informatieanalyse. De dienstverlenende sector gebruikt voornamelijk de volgende twee soorten tools voor conversatieanalyse:

  • Spraakgesprek
  • Tekst gesprek

Bedrijven gebruiken dit hightech concept om gesprekken met klanten, werknemers, klanten, verkopers, enz. te analyseren. Organisaties moeten de CCPA, GDPR, enz., privacyregels volgen terwijl ze gespreksgegevens van hun doelgroep verzamelen.

Waarom is het analyseren van gesprekken belangrijk?

#1. Download het genuanceerde verhaal

U kunt een fragment van de klacht en tevredenheid van klanten uit hun online beoordelingen halen. Toch is de beste plaats om het meest uitgebreide verhaal te krijgen hun gesprek met de medewerkers van de klantenservice.

Veel klanten van alle leeftijden nemen contact op met de klantenservice en bedrijven krijgen een beter beeld door hun gesprekken te analyseren. Naast een gedetailleerd beeld van klantgedrag en -sentiment, stelt het je in staat om patronen te identificeren en actie te ondernemen.

#2. Voorspel klantgedrag

Elke klant is anders – hoe iemand zich zal gedragen, is onmogelijk volledig te voorspellen. Maar u kunt patronen herkennen terwijl u door honderden en duizenden klantgesprekken gaat.

  Hoe te schrijven (SoW) Omvang van het werk [+3 Templates]

Met zijn hulp weet u wat de klanten nodig hebben nog voordat ze het weten. Als gevolg hiervan zullen klanten een betere ervaring hebben nadat ze contact hebben opgenomen met uw klantenondersteuning.

#3. Krijg betere inzichten dan feedback van klanten

Slechts een klein aantal mensen dat contact heeft opgenomen met uw klantenservice zal feedback delen. In de meeste gevallen vinden mensen met zeer positieve of negatieve ervaringen tijd om je feedback te geven.

Om deze reden kunnen de gegevens die u uit de feedback haalt, extreem scheef zijn. Als u nauwkeurige gegevens wilt krijgen over hoe klanten over uw merk en klantenservice denken, is het analyseren van gesprekken de beste manier om dat te doen.

#4. Verminder de interne werkdruk

Gespreksanalyse is een automatisch proces dat wordt uitgevoerd met behulp van verschillende applicaties. Het is dus niet nodig om een ​​medewerker aan te stellen om de gesprekken handmatig door te nemen, wat tijdrovend en hectisch is.

In plaats daarvan kunnen ze zich richten op hoogwaardige taken die meer verkopen en ROI stimuleren.

Aan de andere kant kunt u met de analyse veelvoorkomende vragen of verzoeken identificeren.

#5. Reken op hun eigen woorden

Opmerkingen die mensen maken over uw producten en bedrijf zijn ongestructureerd en kort. Daarom is het niet eenvoudig om ze te analyseren op sentimentele nauwkeurigheid. Er kan ook een karakter- of woordbeperking zijn waardoor het voor de klanten moeilijk is om op te schrijven wat ze voelen.

In gesprekken zijn die beperkingen er niet en kun je van daaruit ook de sentimenten goed analyseren.

#6. Verkrijg de benodigde gegevens van de klanten zelf

De beste manier om de klantervaring te verbeteren, is door gegevens te verzamelen uit allerlei soorten feedback. Welke klantgegevens u ook wilt verzamelen, u kunt dit doen op basis van gesprekken met hun eigen mening.

Hoe werkt gespreksanalyse?

De technologie is sterk afhankelijk van AI, met name NLP. Afgezien daarvan hebt u databases met tekstgegevens, archieven van telefoongesprekken, realtime integratie met tools voor klantenserviceoperaties, enz. Nodig.

Kunstmatige intelligentie

Met behulp van ML en NLP trainen softwareontwikkelaars hun applicaties om geschreven en gesproken talen te begrijpen. Zo zijn Google Assistant of Amazon Alexa AI-programma’s die jouw gesproken taal kunnen begrijpen en dat kunnen omzetten in commando’s voor de software.

NLP gebruikt overmatig taalkundige en fonetische concepten. Het NLP-algoritme splitst bijvoorbeeld gesproken zinnen op in fonemen. Dit zijn geluidseenheden die een machine helpen miljoenen woorden te onderscheiden.

De Engelse taal heeft 42 fonemen. Evenzo hebben andere talen specifieke fonemen die een NLP-algoritme gebruikt om menselijke talen te begrijpen.

Toegang tot gegevens van eerste partijen

Zodra de NLP klaar is, moet u het programma verbinden met een gestage stroom klantgegevens uit verschillende eigen bronnen.

Aangezien u rechtstreeks gegevens van uw klanten verzamelt via telefoongesprekken, e-mails en chats, en zij uw privacybeschermingsovereenkomst accepteren, is dit veiliger dan gegevensbronnen van derden.

Sentiment analyse

Het NLP-programma wordt ook geleverd met een algoritme voor sentimentanalyse. Het doel is om klantchats en telefoontjes vast te leggen die de modus of intentie van de klant aangeven.

Als het algoritme bijvoorbeeld positieve woorden vindt zoals Geweldig, Superb, Fantastisch, enz., betekent dit dat de gebruiker tevreden is. Aan de andere kant betekenen negatieve woorden als Nutteloos, Niet goed, Waardeloos, Junk, etc. dat de beller niet gelukkig is.

  Hoe Chrome hard te vernieuwen (omzeil de lokale cache)

Als je dit nu allemaal combineert in één cloudapplicatie, krijg je een enorme kracht om je klant effectief te begrijpen. U kunt uw service aanpassen om ze gelukkig te maken zonder de bank te verslaan.

Sommige hulpprogramma’s voor conversatieanalyse zijn zo krachtig dat ze de teamleiders van de klantenservice op de hoogte stellen van real-time negatieve incidenten tijdens oproepen of chats. Daarom kan de manager of supervisor de ondersteuningsagent helpen bij het leveren van een heerlijke ervaring aan de beller.

Een uitkering

#1. Lokaliseer de pijnpunten van de klant

Klanttevredenheid is de belangrijkste drijfveer voor zakelijk succes. Tenzij u hun pijnpunten ontdekt, wordt het voor elk bedrijf onmogelijk om ze aan te pakken en klanten te behouden.

Het meest cruciale voordeel van gespreksanalyse is dat u de oorzaken en triggers van klantfrustraties kunt identificeren. Zo wordt het gemakkelijker om de problemen zo snel mogelijk aan te pakken, terwijl bedrijven de nodige stappen kunnen ondernemen om deze te voorkomen.

#2. Betere verkoop- en conversiepercentages

Elk bedrijf streeft naar betere verkeersconversie en verkoop. Daarom moet u het klantgesprek analyseren.

Het laat u weten naar welke functies gebruikers het meest vragen. Als iemand niet tevreden is over bepaalde functionaliteiten van je product of dienst, kun je die tool leren uit de analysedata.

#3. Krijg betere inzichten in UX

Met conversatieanalysegegevens kunt u inzichten krijgen waardoor u het volledige klanttraject begrijpt. Het maakt je ook bewust van de veranderingen in het klantsentiment tijdens de reis.

Aangezien u meer te weten kunt komen over de bruikbare inzichten in de digitale en telefonische ervaring van klanten, kunt u deze gebruiken om de gebruikerservaring te verbeteren.

#4. Weloverwogen beslissingen nemen

Elke zakelijke beslissing die u neemt, moet goed geïnformeerd zijn en worden ondersteund door bewijsmateriaal. Aangezien uw diensten gericht zijn op het tevredenstellen van de klanten, kan er geen beter bewijs zijn dan een klantgesprek.

Doorloop de analysegegevens om erachter te komen wat de klanten in uw producten willen om beslissingen te nemen over de volgende reeks producten of updates die u op het punt staat op de markt te brengen.

#5. Realtime bewaking van agenten

De ondersteuningsagenten zijn de vertegenwoordigers van uw bedrijf die met uw klanten omgaan. Sommige hulpprogramma’s voor conversatieanalyse zijn ook capabel genoeg om inzicht te bieden in de real-time prestaties van de agenten.

Bedrijven kunnen deze gegevens gebruiken om leidinggevenden in de klantenservice te trainen door hun sterke en zwakke punten te achterhalen. Ook kunnen dezelfde gegevens worden gebruikt om een ​​geïmproviseerde strategie te ontwikkelen voor het omgaan met verschillende klanten.

#6. Verhoog de productiviteit van het ondersteuningscentrum

Door het gesprek in een ondersteuningscentrum (bellen en chatten) te analyseren, kunt u het systeem ook productiever maken. Hier kan men ook de analysegegevens gebruiken voor een betere categorisering en routering.

Het deelt inzichten over specifieke agenten die goed zijn in het afhandelen van bepaalde problemen. Zo kunnen bedrijven chats en oproepen van klanten effectiever routeren.

Bruikbare use-cases

#1. Feedback verzamelen van vele kanalen

Een enkele conversatieanalysetool kan alle media dekken die u gebruikt om woorden uit te wisselen met uw publiek. U kunt dus bruikbare inzichten verzamelen uit klantfeedback via chats, opmerkingen op sociale media, tweets, telefoontjes, e-mails, bedrijfsrecensies, enzovoort.

Klanten melden bijvoorbeeld te veel een probleem met een product of dienst via verschillende kanalen. De tool kan deze uitbarstingen van opmerkingen onmiddellijk analyseren, het probleem begrijpen en u aanbevelen om met een oplossing in te grijpen.

  Hoe Microsoft Outlook-e-mails te downloaden

#2. Productproeven

Als u een mkb of startup bent en u zich de volledige release van een product/dienst voor proef niet kunt veroorloven, kan een tool voor conversatieanalyse u helpen.

Je kunt bijvoorbeeld het product/dienst uitrollen onder een kleine groep klanten. Volg vervolgens hun opmerkingen, feedback en betrokkenheid op verschillende platforms. Het NLP-algoritme helpt u bij het verzamelen van positieve, neutrale en negatieve gevoelens.

Vervolgens kun je statistisch meten of de uitrol succesvol zal zijn.

#3. Virtuele Klantenservice Assistent

Een pijnpunt voor de klantenservice zijn terugkerende bellers. Het gebeurt wanneer de eerste agent de beller niet effectief afhandelt.

Een conversational analytics AI analyseert verschillende dialogen en monologen van uw bedrijf en consumenten.

Wanneer het merkt dat een beller het klantenserviceteam meerdere keren belt, kan het de incidenten melden aan de managers. Vervolgens kan een ervaren klantenservicemedewerker het probleem voorzichtig afhandelen.

#4. Naleving in callcenters

Fraude met creditcards, betaalpassen, SSN’s en identiteit zijn enkele van de grote uitdagingen voor elk callcenter. Bedrijven kunnen dergelijke fraude efficiënt en betaalbaar afhandelen met behulp van een tool voor conversatieanalyse.

Het algoritme analyseert alle oproepen, e-mails en chats in realtime. Telkens wanneer het een pitching van creditcard-, debetkaart- of SSN-informatie van een klant detecteert, kan het het incident onmiddellijk markeren.

Vervolgens kan het audit- en nalevingsteam van uw callcenter ingrijpen om te voorkomen dat gevoelige gegevens van klanten openbaar worden.

#5. Lead beoordeling

Marketingteams kunnen veel besparen door leads te analyseren via conversatieanalyse. Het algoritme helpt uw ​​team het sentiment van de prospect over uw merk te analyseren.

Als de analyse iets negatiefs vindt, kunt u stoppen met het nastreven van de lead, omdat deze niet zal converteren.

#6. Gepersonaliseerde Marketing

Een conversatieanalyse-algoritme kan nauw samenwerken met een marketingtool die e-mails, sms’jes, IVR-telefoontjes, WhatsApp-berichten, enz. naar klanten stuurt.

Een klant heeft bijvoorbeeld contact opgenomen met uw agent over een aanstaande smartphone die u lanceert. Na het gesprek, na ontvangst van een trigger van het algoritme, kan uw marketing-CRM een gepersonaliseerde e-mail sturen met een afrekenlink voor de telefoon op de lanceringsdatum.

Zo kunnen klanten het apparaat met één klik kopen en heb je voor meerdere leadgesprekken gezorgd.

laatste woorden

Conversational analytics is een geweldige benadering om klantgegevens te benutten voor bedrijfsgroei. U moet er echter voor zorgen dat u op ethische wijze gesprekken met consumenten, werknemers of leveranciers vastlegt.

Verklaren dat de chat, het gesprek of de beoordelingen kunnen worden opgeslagen om de behoeften te begrijpen, is een geweldige manier om schendingen van de privacyregelgeving te voorkomen.

Tot nu toe heb je deze snelgroeiende tool voor het analyseren van bedrijfsgegevens vanaf een basisniveau geleerd. U kunt deze technologie nu effectief en veilig toepassen in uw bedrijf.

Vervolgens kunt u software voor klantloyaliteit en -behoud bekijken om meer inkomsten uit het bestaande klantenbestand te halen.

gerelateerde berichten