L’analisi conversazionale è la tecnologia di nuova generazione che ti aiuta a estrarre ciò che il cliente dice del tuo marchio da molti canali.
Con la crescita dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico (ML), ora puoi fare affidamento solo su applicazioni cloud o on-premise in grado di decifrare tutte queste voci dei clienti in pochi minuti. L’analisi conversazionale è la tecnologia alla base di questi strumenti.
Continua a leggere per imparare l’analisi conversazionale dall’interno verso l’esterno. Ti aiuterà a implementare questa tecnologia nella tua azienda, a sviluppare servizi gestiti per altre organizzazioni o a diventare uno sviluppatore di questa tecnologia.
Sommario:
Cos’è l’analisi conversazionale?
L’analisi conversazionale utilizza un software in grado di passare attraverso varie conversazioni da fonti digitali sulla tua attività. Queste conversazioni includono post sui social media, telefonate/chat del servizio clienti, revisioni del profilo aziendale, discussioni nei forum e altro ancora.
In sostanza, questa tecnologia mira a leggere migliaia di conversazioni dei clienti con o sulla tua attività in pochi minuti. Quindi, estrai informazioni vitali che potrebbero aiutarti a improvvisare il tuo prodotto, servizio o marchio in base ai gusti dei tuoi clienti.
AI e ML sono le due principali tecnologie di sviluppo software alla base dell’analisi conversazionale. Nell’intelligenza artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è l’algoritmo chiave alla base di tali programmi.
Questi strumenti informatici avanzati e le funzionalità di cloud computing ti aiutano a comprendere le conversazioni in qualsiasi forma, come e-mail, telefonate e messaggi di testo.
L’analisi conversazionale sostituisce la necessità di un controllo manuale delle chiamate, delle e-mail e delle chat del servizio clienti. Il software AI può scansionare terabyte di conversazioni in pochi minuti.
Inoltre, gli strumenti possono raccogliere vari dati aziendali, come politiche, valutazione del rischio, ecc., da altre app integrate e suggerire soluzioni immediate ai punti deboli dei clienti.
Se sei nel settore del servizio clienti, troverai un uso abbondante di questa tecnologia di analisi delle informazioni. Il settore dei servizi utilizza principalmente i seguenti due tipi di strumenti per l’analisi conversazionale:
- Conversazione vocale
- Conversazione testuale
Le aziende utilizzano questo concetto high-tech per analizzare le conversazioni con clienti, dipendenti, clienti, fornitori, ecc. Le organizzazioni devono seguire le normative sulla privacy CCPA, GDPR, ecc., mentre raccolgono dati di conversazione dal loro pubblico di destinazione.
Perché è importante analizzare le conversazioni?
#1. Ottieni la storia sfumata
Potresti ottenere un frammento di lamentela e soddisfazione dei clienti dalle loro recensioni online. Tuttavia, il posto migliore per ottenere la storia più completa è la loro conversazione con gli agenti del servizio clienti.
Molti clienti di tutte le età contattano l’assistenza clienti e le aziende avranno una visione migliore analizzando le loro conversazioni. Oltre a offrirti una visione dettagliata del comportamento e del sentimento dei clienti, ti consente di identificare i modelli e agire.
#2. Prevedi il comportamento del cliente
Ogni cliente è diverso: è impossibile prevedere completamente come si comporterà. Ma puoi identificare i modelli mentre attraversi centinaia e migliaia di conversazioni con i clienti.
Con il suo aiuto, saprai di cosa hanno bisogno i clienti ancor prima che loro lo sappiano. Di conseguenza, i clienti avranno un’esperienza migliore dopo aver contattato l’assistenza clienti.
#3. Ottieni informazioni migliori rispetto al feedback dei clienti
Solo un piccolo numero di persone che hanno contattato il tuo servizio clienti condividerà il feedback. Nella maggior parte dei casi, le persone con esperienze estremamente positive o negative trovano il tempo per fornirti un feedback.
Per questo motivo, i dati che ottieni dal feedback potrebbero essere distorti agli estremi. Se desideri ottenere dati accurati su come i clienti si sentono riguardo al tuo marchio e al servizio clienti, analizzare le conversazioni è il modo migliore per farlo.
#4. Ridurre il carico di lavoro interno
L’analisi della conversazione è un processo automatico eseguito con l’aiuto di varie applicazioni. Pertanto, non è necessario nominare un dipendente per eseguire le conversazioni manualmente, il che richiede tempo e frenetico.
Invece, possono concentrarsi su attività di alto valore che generano più vendite e ROI.
D’altra parte, l’analisi consente di identificare domande o richieste comuni.
#5. Conta sulle loro stesse parole
I commenti che le persone fanno sui tuoi prodotti e sulla tua azienda sono poco strutturati e brevi. Pertanto, non è facile analizzarli per l’accuratezza sentimentale. Inoltre, potrebbe esserci una limitazione di caratteri o parole che rende difficile per i clienti scrivere ciò che provano.
Nelle conversazioni non ci sono tali restrizioni e puoi anche analizzare correttamente i sentimenti da lì.
#6. Ottieni i dati necessari dai clienti stessi
Il modo migliore per migliorare l’esperienza del cliente è raccogliere dati da tutti i tipi di feedback. Qualunque sia il dato dei clienti che desideri raccogliere, può essere ricavato da conversazioni che coinvolgono la loro opinione.
Come funziona l’analisi conversazionale?
La tecnologia fa molto affidamento sull’intelligenza artificiale, in particolare sulla PNL. A parte questo, hai bisogno di database di dati di testo, archivi di telefonate, integrazione in tempo reale con strumenti operativi del servizio clienti, ecc.
Intelligenza artificiale
Utilizzando ML e NLP, gli sviluppatori di software addestrano le loro applicazioni a comprendere le lingue scritte e parlate. Ad esempio, Google Assistant o Amazon Alexa sono programmi di intelligenza artificiale in grado di comprendere la tua lingua parlata e convertirla in comandi per il software.
La PNL utilizza in modo eccessivo i concetti linguistici e fonetici. Ad esempio, l’algoritmo della PNL scompone le frasi pronunciate in fonemi. Queste sono unità sonore che aiutano una macchina a distinguere milioni di parole.
La lingua inglese ha 42 fonemi. Allo stesso modo, altre lingue hanno fonemi specifici che un algoritmo di PNL utilizza per comprendere le lingue umane.
Accesso ai dati di prima parte
Una volta che la PNL è pronta, è necessario collegare il programma a un flusso costante di dati dei clienti provenienti da diverse fonti proprietarie.
Poiché raccogli direttamente i dati dai tuoi clienti tramite telefonate, e-mail e chat e loro accettano il tuo accordo sulla protezione della privacy, è più sicuro delle fonti di dati di terze parti.
Analisi del sentimento
Il programma PNL include anche un algoritmo di analisi del sentimento. L’obiettivo è catturare le chat e le telefonate dei clienti che indicano la modalità o l’intenzione del cliente.
Ad esempio, se l’algoritmo trova parole positive come Amazing, Superb, Fantastic, ecc., significa che l’utente è felice. D’altra parte, parole negative come inutile, non buono, inutile, spazzatura, ecc., indicano che il chiamante non è felice.
Ora, una volta combinati tutti questi elementi in un’unica applicazione cloud, ottieni un enorme potere per comprendere il tuo cliente in modo efficace. Puoi modificare il tuo servizio per renderli felici senza spendere una fortuna.
Alcuni strumenti di analisi conversazionale sono così potenti da informare i leader del team del servizio clienti di eventuali incidenti negativi in tempo reale su chiamate o chat. Pertanto, il manager o il supervisore può assistere l’agente di supporto nel fornire un’esperienza piacevole al chiamante.
Benefici
#1. Individua i punti deboli del cliente
La soddisfazione del cliente è il driver principale per il successo aziendale. A meno che tu non scopra i loro punti deboli, diventa impossibile per qualsiasi azienda affrontarli e fidelizzare i clienti.
Il vantaggio più cruciale dell’analisi della conversazione è aiutarti a identificare le cause e i fattori scatenanti delle frustrazioni dei clienti. Pertanto, diventa più facile affrontare i problemi il prima possibile mentre le aziende possono adottare le misure necessarie per prevenirli.
#2. Migliori tassi di vendita e conversione
Ogni azienda mira a una migliore conversione del traffico e vendite. Ecco perché è necessario analizzare la conversazione con il cliente.
Ti consente di conoscere le funzionalità che gli utenti chiedono di più. Se qualcuno non è soddisfatto di determinate funzionalità del tuo prodotto o servizio, puoi imparare quello strumento dai dati di analisi.
#3. Ottieni migliori informazioni sull’esperienza utente
Con i dati di analisi delle conversazioni, puoi ottenere informazioni che ti permetteranno di comprendere l’intero percorso del cliente. Ti rende anche consapevole dei cambiamenti del sentimento del cliente durante il viaggio.
Poiché puoi conoscere le informazioni utili sull’esperienza digitale e al telefono dei clienti, puoi utilizzarle per migliorare l’esperienza dell’utente.
#4. Prendere decisioni informate
Ogni decisione aziendale che prendi dovrebbe essere ben informata e supportata da prove. Poiché i tuoi servizi mirano a soddisfare i clienti, non ci può essere prova migliore della conversazione con i clienti.
Esamina i dati di analisi per scoprire cosa vogliono i clienti dai tuoi prodotti per prendere decisioni sulla prossima gamma di prodotti o aggiornamenti che stai per introdurre sul mercato.
#5. Monitoraggio in tempo reale degli agenti
Gli agenti di supporto sono i rappresentanti della tua azienda che trattano con i tuoi clienti. Alcuni strumenti di analisi delle conversazioni sono anche abbastanza capaci da offrire approfondimenti sulle prestazioni in tempo reale degli agenti.
Le aziende possono utilizzare questi dati per formare i dirigenti dell’assistenza clienti scoprendo i loro punti di forza e di debolezza. Inoltre, gli stessi dati possono essere utilizzati per sviluppare una strategia improvvisata per trattare con clienti diversi.
#6. Aumenta la produttività del centro di assistenza
Analizzare la conversazione in un centro di supporto (chiamata e chat) consente inoltre di rendere il sistema più produttivo. Qui è anche possibile utilizzare i dati analitici per una migliore categorizzazione e instradamento.
Condivide approfondimenti su agenti specifici che sono bravi a gestire determinati problemi. Pertanto, le aziende possono instradare le chat e le chiamate dei clienti in modo più efficace.
Casi d’uso attuabili
#1. Raccolta di feedback da molti canali
Un unico strumento di analisi conversazionale può coprire tutti i mezzi che utilizzi per scambiare parole con il tuo pubblico. Pertanto, puoi raccogliere informazioni utili dal feedback dei clienti da chat, commenti sui social media, tweet, telefonate, e-mail, recensioni aziendali e così via.
Ad esempio, i clienti segnalano eccessivamente un problema di prodotto o servizio in vari canali. Lo strumento può analizzare istantaneamente queste raffiche di commenti, comprendere il problema e consigliarti di intervenire con una risoluzione.
#2. Prove di prodotto
Se sei una PMI o una startup e non puoi permetterti il rilascio completo di un prodotto/servizio per la prova, uno strumento di analisi conversazionale può aiutarti.
Ad esempio, puoi implementare il prodotto/servizio tra un piccolo gruppo di clienti. Quindi monitora i loro commenti, feedback e impegni su varie piattaforme. L’algoritmo PNL ti aiuterà a raccogliere sentimenti positivi, neutri e negativi.
Quindi, puoi misurare statisticamente se l’implementazione avrà successo o meno.
#3. Assistente al servizio clienti virtuale
Un punto dolente per il settore del servizio clienti sono le chiamate ripetute. Succede quando il primo agente non gestisce il chiamante in modo efficace.
Un’IA di analisi conversazionale analizza vari dialoghi e monologhi della tua azienda e dei consumatori.
Quando nota un chiamante che chiama più volte il team del servizio clienti, può segnalare gli incidenti ai gestori. Quindi, un agente dell’assistenza clienti esperto può gestire delicatamente il problema.
#4. Conformità nei Call Center
Le frodi che coinvolgono carte di credito, carte di debito, SSN e identità sono alcune delle grandi sfide per qualsiasi call center. Le aziende possono gestire tali frodi in modo efficiente e conveniente utilizzando uno strumento di analisi conversazionale.
L’algoritmo analizza tutte le chiamate, le e-mail e le chat in tempo reale. Ogni volta che rileva una presentazione di informazioni su carta di credito, carta di debito o SSN da parte di un cliente, può segnalare immediatamente l’incidente.
Quindi, il team di controllo e conformità del call center può intervenire per impedire che i dati sensibili dei clienti diventino pubblici.
#5. Valutazione del piombo
I team di marketing possono risparmiare molto analizzando i lead attraverso l’analisi conversazionale. L’algoritmo aiuterà il tuo team ad analizzare il sentimento del potenziale cliente sul tuo marchio.
Se l’analisi trova qualcosa di negativo, puoi smettere di perseguire il lead, poiché non convertirà.
#6. Marketing personalizzato
Un algoritmo di analisi conversazionale può lavorare a stretto contatto con uno strumento di marketing che invia e-mail, SMS, telefonate IVR, messaggi WhatsApp e così via ai clienti.
Ad esempio, un cliente ha contattato il tuo agente in merito a un prossimo smartphone che stai lanciando. Dopo la chiamata, dopo aver ricevuto un trigger dall’algoritmo, il tuo CRM di marketing può inviare un’e-mail personalizzata con un link di pagamento per il telefono alla data di lancio.
Pertanto, i clienti possono acquistare il dispositivo con un solo clic e hai assicurato più conversazioni di lead.
Parole finali
L’analisi conversazionale è un ottimo approccio per sfruttare i dati dei clienti per la crescita aziendale. Tuttavia, devi assicurarti di catturare in modo etico le conversazioni con consumatori, dipendenti o fornitori.
Dichiarare che la chat, la chiamata o le recensioni possono essere salvate per comprendere le esigenze è un ottimo modo per evitare violazioni della normativa sulla privacy.
Finora, hai imparato questo strumento di analisi dei dati aziendali in rapida crescita da un livello base. Ora puoi applicare questa tecnologia nella tua azienda in modo efficace e sicuro.
Successivamente, puoi controllare il software di fidelizzazione e fidelizzazione dei clienti per sfruttare maggiori entrate dalla base di clienti esistente.