Conversational Analytics ist die Technologie der nächsten Generation, mit der Sie aus vielen Kanälen herausholen können, was der Kunde über Ihre Marke sagt.
Mit dem Wachstum von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) können Sie sich jetzt einfach auf Cloud- oder On-Premise-Anwendungen verlassen, die all diese Kundenstimmen innerhalb von Minuten entschlüsseln können. Conversational Analytics ist die Technologie hinter diesen Tools.
Lesen Sie weiter, um Conversational Analytics von innen nach außen zu lernen. Es hilft Ihnen, diese Technologie in Ihrem Unternehmen zu implementieren, Managed Services für andere Organisationen zu entwickeln oder ein Entwickler dieser Technologie zu werden.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Conversational Analytics?
Conversational Analytics verwendet Software, die verschiedene Konversationen aus digitalen Quellen über Ihr Unternehmen durchgehen kann. Zu diesen Konversationen gehören Social-Media-Beiträge, Kundendienstanrufe/-chats, Überprüfungen von Geschäftsprofilen, Forumsdiskussionen und mehr.
Im Wesentlichen zielt diese Technologie darauf ab, Tausende von Kundengesprächen mit oder über Ihr Unternehmen in wenigen Minuten zu lesen. Extrahieren Sie dann wichtige Informationen, die Ihnen helfen könnten, Ihr Produkt, Ihre Dienstleistung oder Ihre Marke nach den Wünschen Ihrer Kunden zu improvisieren.
KI und ML sind die beiden wichtigsten Softwareentwicklungstechnologien hinter Conversational Analytics. In der KI ist Natural Language Processing (NLP) der Schlüsselalgorithmus hinter solchen Programmen.
Diese fortschrittlichen Informationstechnologie-Tools und Cloud-Computing-Funktionen helfen Ihnen, Gespräche in jeder Form wie E-Mails, Telefonanrufe und Texte zu verstehen.
Conversational Analytics ersetzt die Notwendigkeit der manuellen Prüfung von Kundendienstanrufen, E-Mails und Chats. KI-Software kann Terabytes an Konversationen in Minuten scannen.
Außerdem können die Tools verschiedene Geschäftsdaten wie Richtlinien, Risikobewertung usw. von anderen integrierten Apps sammeln und sofortige Lösungen für die Probleme der Kunden vorschlagen.
Wenn Sie in der Kundendienstbranche tätig sind, werden Sie reichlich Gebrauch von dieser Informationsanalysetechnologie machen. Die Dienstleistungsbranche verwendet hauptsächlich die folgenden zwei Arten von Tools für die Konversationsanalyse:
- Sprachgespräch
- Textgespräch
Unternehmen nutzen dieses High-Tech-Konzept, um Gespräche mit Kunden, Mitarbeitern, Kunden, Lieferanten usw. zu analysieren. Organisationen müssen die Datenschutzbestimmungen von CCPA, GDPR usw. befolgen, während sie Gesprächsdaten von ihrer Zielgruppe sammeln.
Warum ist die Analyse von Gesprächen wichtig?
#1. Holen Sie sich die nuancierte Geschichte
Möglicherweise erhalten Sie ein Fragment der Kundenbeschwerden und -zufriedenheit aus ihren Online-Bewertungen. Der beste Ort, um die umfassendste Geschichte zu erfahren, ist jedoch das Gespräch mit den Kundendienstmitarbeitern.
Viele Kunden jeden Alters wenden sich an die Kundenbetreuung, und Unternehmen erhalten einen besseren Überblick, indem sie ihre Gespräche analysieren. Es bietet Ihnen nicht nur einen detaillierten Überblick über das Kundenverhalten und die Stimmung, sondern ermöglicht Ihnen auch, Muster zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen.
#2. Kundenverhalten vorhersagen
Jeder Kunde ist anders – wie er sich verhalten wird, lässt sich nicht vollständig vorhersagen. Aber Sie können Muster erkennen, wenn Sie Hunderte und Tausende von Kundengesprächen durchlaufen.
Mit seiner Hilfe wissen Sie, was die Kunden brauchen, noch bevor sie es wissen. Infolgedessen haben Kunden eine bessere Erfahrung, nachdem sie sich an Ihren Kundensupport gewendet haben.
#3. Erhalten Sie bessere Einblicke als Kundenfeedback
Nur eine kleine Anzahl von Personen, die sich an Ihren Kundenservice gewandt haben, wird Feedback geben. In den meisten Fällen finden Menschen mit extrem positiven oder negativen Erfahrungen Zeit, Ihnen Feedback zu geben.
Aus diesem Grund können die Daten, die Sie aus dem Feedback erhalten, extrem verzerrt sein. Wenn Sie genaue Daten darüber erhalten möchten, wie Kunden über Ihre Marke und Ihren Kundenservice denken, ist die Analyse von Gesprächen der beste Weg, dies zu tun.
#4. Reduzieren Sie die interne Arbeitsbelastung
Die Gesprächsanalyse ist ein automatischer Prozess, der mithilfe verschiedener Anwendungen durchgeführt wird. Somit muss kein Mitarbeiter beauftragt werden, die Gespräche manuell durchzugehen, was zeitaufwändig und hektisch ist.
Stattdessen können sie sich auf hochwertige Aufgaben konzentrieren, die zu mehr Umsatz und ROI führen.
Andererseits ermöglicht die Analyse häufige Fragen oder Wünsche zu identifizieren.
#5. Verlassen Sie sich auf ihre eigenen Worte
Kommentare zu Ihren Produkten und Ihrem Unternehmen sind unstrukturiert und kurz. Daher ist es nicht einfach, sie auf sentimentale Genauigkeit zu analysieren. Außerdem kann es eine Zeichen- oder Wortbeschränkung geben, die es den Kunden erschwert, das zu schreiben, was sie fühlen.
In Gesprächen gibt es solche Einschränkungen nicht, und Sie können die Stimmungen auch von dort aus richtig analysieren.
#6. Holen Sie sich die notwendigen Daten von den Kunden selbst
Der beste Weg, das Kundenerlebnis zu verbessern, besteht darin, Daten aus allen Arten von Feedback zu sammeln. Welche Kundendaten Sie sammeln möchten, kann aus Gesprächen mit der eigenen Meinung erfolgen.
Wie funktioniert Conversational Analytics?
Die Technologie stützt sich stark auf KI, insbesondere NLP. Abgesehen davon benötigen Sie Datenbanken mit Textdaten, Archive von Telefonanrufen, Echtzeit-Integration mit Kundendienst-Operations-Tools usw.
Künstliche Intelligenz
Mithilfe von ML und NLP trainieren Softwareentwickler ihre Anwendungen, geschriebene und gesprochene Sprachen zu verstehen. Beispielsweise sind Google Assistant oder Amazon Alexa KI-Programme, die Ihre gesprochene Sprache verstehen und in Befehle für die Software umwandeln können.
NLP verwendet übermäßig linguistische und phonetische Konzepte. Beispielsweise zerlegt der NLP-Algorithmus gesprochene Sätze in Phoneme. Dies sind Toneinheiten, die einer Maschine helfen, Millionen von Wörtern zu unterscheiden.
Die englische Sprache hat 42 Phoneme. In ähnlicher Weise haben andere Sprachen spezifische Phoneme, die ein NLP-Algorithmus verwendet, um menschliche Sprachen zu verstehen.
Zugriff auf First-Party-Daten
Sobald das NLP bereit ist, müssen Sie das Programm mit einem stetigen Strom von Kundendaten aus mehreren Erstanbieterquellen verbinden.
Da Sie Daten von Ihren Kunden direkt über Telefonanrufe, E-Mails und Chats sammeln und diese Ihre Datenschutzvereinbarung akzeptieren, ist dies sicherer als Datenquellen von Drittanbietern.
Stimmungsanalyse
Das NLP-Programm enthält auch einen Stimmungsanalysealgorithmus. Ziel ist es, Kunden-Chats und Telefonanrufe zu erfassen, die den Modus oder die Absicht des Kunden anzeigen.
Wenn der Algorithmus beispielsweise positive Wörter wie Amazing, Superb, Fantastic usw. findet, bedeutet dies, dass der Benutzer glücklich ist. Auf der anderen Seite bedeuten negative Wörter wie nutzlos, nicht gut, wertlos, Junk usw., dass der Anrufer nicht zufrieden ist.
Sobald Sie all dies in einer Cloud-Anwendung kombinieren, erhalten Sie enorme Möglichkeiten, Ihre Kunden effektiv zu verstehen. Sie können Ihren Service ändern, um sie glücklich zu machen, ohne die Bank zu sprengen.
Einige Konversationsanalyse-Tools sind so leistungsfähig, dass sie Leiter des Kundendienstteams in Echtzeit über alle negativen Vorfälle bei Anrufen oder Chats informieren. Daher kann der Manager oder Supervisor den Unterstützungsagenten dabei unterstützen, dem Anrufer ein angenehmes Erlebnis zu bieten.
Vorteile
#1. Lokalisieren Sie Kundenschmerzpunkte
Kundenzufriedenheit ist der wichtigste Treiber für den Geschäftserfolg. Wenn Sie ihre Schmerzpunkte nicht herausfinden, wird es für jedes Unternehmen unmöglich, sie anzusprechen und Kunden zu halten.
Der wichtigste Vorteil der Gesprächsanalyse besteht darin, Ihnen dabei zu helfen, die Ursachen und Auslöser von Kundenfrustrationen zu identifizieren. So wird es einfacher, die Probleme so schnell wie möglich anzugehen, während Unternehmen die notwendigen Schritte unternehmen können, um diese zu verhindern.
#2. Bessere Verkaufs- und Konversionsraten
Jedes Unternehmen strebt eine bessere Traffic-Umwandlung und Verkäufe an. Deshalb müssen Sie das Kundengespräch analysieren.
Es informiert Sie über die Funktionen, nach denen Benutzer am häufigsten fragen. Wenn jemand über bestimmte Funktionalitäten Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung nicht erfreut ist, können Sie dieses Tool aus den Analysedaten lernen.
#3. Erhalten Sie bessere Einblicke in UX
Mit Konversationsanalysedaten können Sie Erkenntnisse gewinnen, die Ihnen helfen, die gesamte Customer Journey zu verstehen. Es macht Sie auch auf die Änderungen der Kundenstimmung während der Reise aufmerksam.
Da Sie sich über die umsetzbaren Einblicke in die digitale und telefonische Erfahrung von Kunden informieren können, können Sie diese nutzen, um die Benutzererfahrung zu verbessern.
#4. Fundierte Entscheidungen treffen
Jede Geschäftsentscheidung, die Sie treffen, sollte gut informiert und durch Beweise gestützt sein. Da Ihre Dienstleistungen auf die Zufriedenheit der Kunden ausgerichtet sind, gibt es keinen besseren Beweis als das Kundengespräch.
Gehen Sie die Analysedaten durch, um herauszufinden, was die Kunden von Ihren Produkten erwarten, um Entscheidungen über die nächste Produktpalette oder Updates zu treffen, die Sie auf den Markt bringen werden.
#5. Echtzeitüberwachung von Agenten
Die Support-Agenten sind die Vertreter Ihres Unternehmens, die sich mit Ihren Kunden befassen. Einige Konversationsanalyse-Tools sind auch in der Lage, Einblicke in die Echtzeitleistung der Agenten zu geben.
Unternehmen können diese Daten verwenden, um Kundenbetreuer zu schulen, indem sie ihre Stärken und Schwächen herausfinden. Außerdem können dieselben Daten verwendet werden, um eine improvisierte Strategie für den Umgang mit verschiedenen Kunden zu entwickeln.
#6. Steigern Sie die Produktivität des Support-Centers
Die Analyse des Gesprächs in einem Support-Center (Anruf und Chat) ermöglicht es Ihnen auch, das System produktiver zu machen. Auch hier kann man die Analytics-Daten zur besseren Kategorisierung und Weiterleitung nutzen.
Es gibt Einblicke in bestimmte Agenten, die gut mit bestimmten Problemen umgehen können. So können Unternehmen Chats und Anrufe von Kunden effektiver weiterleiten.
Umsetzbare Anwendungsfälle
#1. Sammeln von Feedback von vielen Kanälen
Ein einziges Konversationsanalyse-Tool kann alle Medien abdecken, die Sie zum Austausch von Wörtern mit Ihrem Publikum verwenden. So können Sie umsetzbare Erkenntnisse aus Kundenfeedback aus Chats, Social-Media-Kommentaren, Tweets, Telefonanrufen, E-Mails, Geschäftsbewertungen usw. sammeln.
Beispielsweise melden Kunden ein Problem mit einem Produkt oder einer Dienstleistung exzessiv auf verschiedenen Kanälen. Das Tool kann diese Kommentare sofort analysieren, das Problem verstehen und Ihnen empfehlen, mit einer Lösung einzugreifen.
#2. Produkttests
Wenn Sie ein KMU oder Startup sind und sich die vollständige Veröffentlichung eines Produkts/einer Dienstleistung zum Testen nicht leisten können, kann Ihnen ein Konversationsanalyse-Tool helfen.
Beispielsweise können Sie das Produkt/die Dienstleistung bei einer kleinen Gruppe von Kunden einführen. Überwachen Sie dann ihre Kommentare, Rückmeldungen und Engagements auf verschiedenen Plattformen. Der NLP-Algorithmus hilft Ihnen dabei, positive, neutrale und negative Stimmungen zu sammeln.
Dann können Sie statistisch messen, ob der Rollout erfolgreich sein wird oder nicht.
#3. Virtueller Kundendienstassistent
Ein Schmerzpunkt für die Kundendienstbranche sind Wiederholungsanrufer. Es passiert, wenn der erste Agent den Anrufer nicht effektiv behandelt.
Eine Konversationsanalyse-KI analysiert verschiedene Dialoge und Monologe Ihres Unternehmens und Ihrer Verbraucher.
Wenn es bemerkt, dass ein Anrufer das Kundendienstteam mehrmals anruft, kann es die Vorfälle den Managern melden. Dann kann ein erfahrener Kundendienstmitarbeiter das Problem sorgfältig behandeln.
#4. Compliance in Callcentern
Betrug mit Kreditkarten, Debitkarten, Sozialversicherungsnummern und Identität sind einige der großen Herausforderungen für jedes Callcenter. Unternehmen können solche Betrugsfälle effizient und kostengünstig mit einem Conversational Analytics-Tool behandeln.
Der Algorithmus analysiert alle Anrufe, E-Mails und Chats in Echtzeit. Wann immer es erkennt, dass ein Kunde Kreditkarten-, Debitkarten- oder SSN-Informationen preisgibt, kann es den Vorfall sofort melden.
Dann kann Ihr Audit- und Compliance-Team Ihres Callcenters eingreifen, um zu verhindern, dass vertrauliche Kundendaten veröffentlicht werden.
#5. Lead-Bewertung
Marketingteams können viel sparen, indem sie Leads durch Conversational Analytics analysieren. Der Algorithmus hilft Ihrem Team dabei, die Meinung des Interessenten zu Ihrer Marke zu analysieren.
Wenn die Analyse etwas Negatives ergibt, können Sie die Verfolgung des Leads beenden, da er nicht konvertiert.
#6. Personalisiertes Marketing
Ein Konversationsanalysealgorithmus kann eng mit einem Marketingtool zusammenarbeiten, das E-Mails, Texte, IVR-Telefonanrufe, WhatsApp-Nachrichten usw. an Kunden sendet.
Beispielsweise hat ein Kunde Ihren Agenten wegen eines bevorstehenden Smartphones kontaktiert, das Sie auf den Markt bringen. Nach dem Anruf kann Ihr Marketing-CRM nach Erhalt eines Triggers vom Algorithmus eine personalisierte E-Mail mit einem Checkout-Link für das Telefon am Startdatum senden.
Daher können Kunden das Gerät mit nur einem Klick kaufen, und Sie haben mehrere Lead-Gespräche sichergestellt.
Letzte Worte
Conversational Analytics ist ein großartiger Ansatz, um Kundendaten für das Unternehmenswachstum zu nutzen. Sie müssen jedoch sicherstellen, dass Sie Gespräche mit Verbrauchern, Mitarbeitern oder Anbietern ethisch vertretbar erfassen.
Die Erklärung, dass der Chat, der Anruf oder die Bewertungen gespeichert werden können, um die Bedürfnisse zu verstehen, ist eine großartige Möglichkeit, Verstöße gegen die Datenschutzbestimmungen zu vermeiden.
Bisher haben Sie dieses schnell wachsende Tool zur Analyse von Geschäftsdaten von Grund auf gelernt. Sie können diese Technologie jetzt effektiv und sicher in Ihrem Unternehmen einsetzen.
Als Nächstes können Sie sich Kundenbindungs- und Kundenbindungssoftware ansehen, um mehr Einnahmen aus dem bestehenden Kundenstamm zu erzielen.