会話型分析は、多くのチャネルから顧客があなたのブランドについて何を言っているかを抽出するのに役立つ次世代テクノロジーです。
人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の成長により、これらすべての顧客の声を数分で解読できるクラウドまたはオンプレミスのアプリケーションに頼ることができるようになりました。 会話型分析は、これらのツールの背後にあるテクノロジです。
読み進めて、会話型分析を徹底的に学びましょう。 このテクノロジをビジネスに実装したり、他の組織向けのマネージド サービスを開発したり、このテクノロジの開発者になるのに役立ちます。
会話型分析とは?
会話型分析は、ビジネスに関するデジタル ソースからのさまざまな会話を処理できるソフトウェアを使用しています。 これらの会話には、ソーシャル メディアの投稿、カスタマー サービスの電話/チャット、ビジネス プロファイルのレビュー、フォーラムでのディスカッションなどが含まれます。
基本的に、このテクノロジーは、数分であなたのビジネスに関する、またはあなたのビジネスに関する何千もの顧客の会話を読むことを目指しています. 次に、顧客の好みに応じて製品、サービス、またはブランドを即興で提供するのに役立つ重要な情報を抽出します。
AI と ML は、会話型分析の背後にある 2 つの主要なソフトウェア開発テクノロジです。 AI では、自然言語処理 (NLP) がそのようなプログラムの背後にある主要なアルゴリズムです。
これらの高度な情報技術ツールとクラウド コンピューティング機能は、メール、電話、テキストなど、あらゆる形式の会話を理解するのに役立ちます。
会話型分析は、カスタマー サービスの電話、電子メール、およびチャットの手動監査の必要性を置き換えます。 AI ソフトウェアは、テラバイト単位の会話を数分でスキャンできます。
また、このツールは、他の統合アプリからポリシー、リスク評価などのさまざまなビジネス データを収集し、顧客の問題点に対する即時の解決策を提案できます。
接客業に携わる方なら、この情報分析技術を存分に活用されていると思います。 サービス業界では、主に次の 2 種類のツールを会話型分析に使用しています。
- 音声会話
- テキスト会話
企業は、このハイテク コンセプトを使用して、顧客、従業員、クライアント、ベンダーなどとの会話を分析します。組織は、ターゲット オーディエンスから会話データを収集しながら、CCPA、GDPR などのプライバシー規制に従う必要があります。
会話の分析が重要な理由
＃1。 ニュアンスのあるストーリーを手に入れる
オンライン レビューから、顧客の不満や満足の断片を得ることができるかもしれません。 それでも、最も包括的なストーリーを得るのに最適な場所は、カスタマー サービス エージェントとの会話です。
あらゆる年齢の多くの顧客がカスタマーケアに問い合わせており、企業は彼らの会話を分析することでより良い見解を得ることができます. 顧客の行動と感情の詳細なビューを提供するだけでなく、パターンを特定して行動を起こすことができます。
＃2。 顧客の行動を予測する
顧客はそれぞれ異なります。どのように行動するかを完全に予測することは不可能です。 しかし、何百、何千もの顧客との会話を経て、パターンを特定できます。
その助けを借りて、顧客がそれを知る前に、顧客が何を必要としているのかを知ることができます. その結果、カスタマー サポートに問い合わせた後のカスタマー エクスペリエンスが向上します。
＃3。 顧客からのフィードバックよりも優れた洞察を得る
カスタマー サービスに連絡したごく少数のユーザーのみがフィードバックを共有します。 ほとんどの場合、非常に肯定的または否定的な経験を持つ人々は、あなたにフィードバックを提供する時間を見つけます.
このため、フィードバックから得られるデータは極端に偏っている可能性があります。 顧客がブランドやカスタマー サービスについてどのように感じているかについて正確なデータを取得したい場合は、会話を分析することが最善の方法です。
＃4。 内部の作業負荷を軽減
会話分析は、さまざまなアプリケーションの助けを借りて行われる自動プロセスです。 したがって、従業員を指名して会話を手動で行う必要はありません。これは、時間のかかる多忙な作業です。
代わりに、より多くの売上と ROI を促進する価値の高いタスクに集中できます。
一方、分析により、一般的な質問や要求を特定できます。
＃5。 自分の言葉に頼る
あなたの製品や会社に対する人々のコメントは、構造化されておらず、簡潔です。 したがって、感傷的な正確さを分析することは容易ではありません。 また、文字数や文字数に制限があり、お客様が感じたことを書きにくい場合がございます。
会話ではそのような制限はなく、そこからきちんと感情分析もできます。
＃6。 顧客自身から必要なデータを取得する
カスタマー エクスペリエンスを向上させる最善の方法は、あらゆる種類のフィードバックからデータを収集することです。 収集したい顧客データは、自分の意見を含む会話から行うことができます。
会話型分析はどのように機能しますか?
このテクノロジーは、AI、特に NLP に大きく依存しています。 それとは別に、テキスト データのデータベース、電話のアーカイブ、顧客サービス オペレーション ツールとのリアルタイムの統合などが必要です。
人工知能
ソフトウェア開発者は、ML と NLP を使用してアプリケーションをトレーニングし、書き言葉と話し言葉を理解できるようにします。 たとえば、Google アシスタントや Amazon Alexa は、ユーザーの話し言葉を理解し、それをソフトウェアのコマンドに変換できる AI プログラムです。
NLP は、言語学と音声学の概念を過度に使用します。 たとえば、NLP アルゴリズムは話し言葉を音素に分解します。 これらは、機械が何百万もの単語を区別するのに役立つサウンド ユニットです。
英語には 42 の音素があります。 同様に、他の言語には、NLP アルゴリズムが人間の言語を理解するために利用する特定の音素があります。
ファーストパーティ データへのアクセス
NLP の準備が整ったら、複数のファースト パーティ ソースからの安定した顧客データ ストリームにプログラムを接続する必要があります。
電話、電子メール、チャットを通じて顧客から直接データを収集し、顧客はプライバシー保護契約に同意するため、サードパーティのデータ ソースよりも安全です。
感情分析
NLP プログラムには、感情分析アルゴリズムも付属しています。 目的は、顧客のモードまたは意図を示す顧客のチャットや電話をキャプチャすることです。
たとえば、アルゴリズムが Amazing、Superb、Fantastic などの肯定的な単語を検出した場合、ユーザーが満足していることを意味します。 一方、役に立たない、良くない、価値がない、がらくたなどの否定的な言葉は、発信者が満足していないことを意味します。
これらすべてを 1 つのクラウド アプリケーションに組み合わせると、顧客を効果的に理解するための大きな力が得られます。 銀行を壊すことなく、サービスを変更して彼らを満足させることができます.
一部の会話型分析ツールは非常に強力であるため、電話やチャットでの否定的なインシデントをリアルタイムで顧客サービス チームのリーダーに通知します。 したがって、マネージャーまたはスーパーバイザーは、サポート エージェントが発信者に楽しい体験を提供するのを支援できます。
利点
＃1。 お客様の問題点を突き止める
顧客満足度は、ビジネスの成功の主要な原動力です。 彼らの問題点を見つけ出さない限り、どの企業も問題に対処して顧客を維持することは不可能になります。
会話分析の最も重要な利点は、顧客の不満の原因と引き金を特定するのに役立つことです。 したがって、企業がそれらを防ぐために必要な措置を講じることができる一方で、できるだけ早く問題に対処することが容易になります。
＃2。 販売率とコンバージョン率の向上
すべてのビジネスは、より良いトラフィック変換と販売を目指しています。 そのため、顧客の会話を分析する必要があります。
ユーザーが最も求めている機能について知ることができます。 製品やサービスの特定の機能に満足していない人がいれば、分析データからそのツールを学ぶことができます。
＃3。 UX に関するより良い洞察を得る
会話分析データを使用すると、カスタマー ジャーニー全体を理解するための洞察を得ることができます。 また、ジャーニー中の顧客のセンチメントの変化に気付くこともできます。
顧客のデジタルおよび電話でのエクスペリエンスに関する実用的な洞察について学ぶことができるので、それを使用してユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。
＃4。 情報に基づいた意思決定
あなたが行うすべてのビジネス上の決定は、十分な情報に基づいており、証拠に裏付けられている必要があります。 あなたのサービスは顧客満足を目的としているため、顧客の会話に勝る証拠はありません。
分析データを調べて、顧客が製品に何を求めているかを調べて、市場に投入しようとしている次の製品範囲または更新について決定します。
＃5。 エージェントのリアルタイム監視
サポート エージェントは、顧客に対応する会社の代表者です。 一部の会話分析ツールは、エージェントのリアルタイム パフォーマンスに関する洞察を提供するのに十分な機能を備えています。
企業は、このデータを使用して、顧客ケアの幹部を訓練し、強みと弱みを把握することができます。 また、同じデータを使用して、さまざまな顧客に対処するための即席の戦略を開発することもできます。
＃6。 サポート センターの生産性を向上
サポート センターでの会話 (通話とチャット) を分析することで、システムの生産性を高めることもできます。 ここでは、分析データを使用して、分類とルーティングを改善することもできます。
特定の問題の処理が得意な特定のエージェントに関する洞察を共有します。 したがって、企業は顧客からのチャットや通話をより効果的にルーティングできます。
実用的なユースケース
＃1。 多くのチャネルからフィードバックを収集する
単一の会話分析ツールで、聴衆と言葉を交換するために使用するすべての媒体をカバーできます。 そのため、チャット、ソーシャル メディアのコメント、ツイート、電話、電子メール、ビジネス レビューなどからの顧客フィードバックから実用的な洞察を収集できます。
たとえば、顧客はさまざまなチャネルで製品やサービスの問題を過度に報告します。 このツールは、これらのコメントのバーストを即座に分析し、問題を理解し、解決策への介入を推奨します。
＃2。 製品トライアル
SMB や新興企業で、試用のために製品やサービスを本格的にリリースする余裕がない場合は、会話型分析ツールが役に立ちます。
たとえば、少数の顧客グループに製品/サービスを展開できます。 次に、さまざまなプラットフォームでのコメント、フィードバック、エンゲージメントを監視します。 NLP アルゴリズムは、肯定的、中立的、否定的な感情を収集するのに役立ちます。
その後、ロールアウトが成功するかどうかを統計的に測定できます。
＃3。 仮想カスタマー サービス アシスタント
顧客サービス業界の弱点は、繰り返し電話をかけることです。 最初のエージェントが発信者を効果的に処理しない場合に発生します。
会話型分析 AI は、ビジネスと消費者のさまざまな対話とモノローグを分析します。
発信者がカスタマー サービス チームに何度も電話をかけていることに気付いた場合、マネージャーにインシデントのフラグを立てることができます。 その後、経験豊富なカスタマー サポート エージェントが問題を繊細に処理します。
＃4。 コールセンターのコンプライアンス
クレジット カード、デビット カード、SSN、ID に関連する詐欺は、コール センターにとって大きな課題の 1 つです。 企業は、会話型分析ツールを使用して、このような詐欺を効率的かつ手頃な価格で処理できます。
このアルゴリズムは、すべての通話、メール、チャットをリアルタイムで分析します。 顧客からのクレジット カード、デビット カード、または SSN 情報の売り込みを検出すると、すぐにインシデントにフラグを立てることができます。
その後、コール センターの監査およびコンプライアンス チームが介入して、顧客の機密データが公開されるのを阻止できます。
＃5。 リード評価
マーケティング チームは、会話型分析を通じてリードを分析することで、大幅に節約できます。 このアルゴリズムは、チームがブランドに対する見込み客の感情を分析するのに役立ちます。
分析で否定的な結果が見つかった場合は、リードの追求をやめることができます。
＃6。 パーソナライズされたマーケティング
会話分析アルゴリズムは、電子メール、テキスト、IVR 電話、WhatsApp メッセージなどを顧客に送信するマーケティング ツールと密接に連携できます。
たとえば、顧客がエージェントに、あなたが立ち上げようとしている次期スマートフォンについて連絡したとします。 通話後、アルゴリズムからトリガーを受信すると、マーケティング CRM は、ローンチ日に電話のチェックアウト リンクを含むパーソナライズされたメールを送信できます。
したがって、顧客はワンクリックでデバイスを購入でき、複数のリード会話を確実に行うことができます.
最後の言葉
会話型分析は、ビジネスの成長のために顧客データを活用するための優れたアプローチです。 ただし、消費者、従業員、またはベンダーとの会話を倫理的に捉えていることを確認する必要があります。
ニーズを理解するためにチャット、通話、またはレビューを保存する可能性があると宣言することは、プライバシー規制違反を回避するための優れた方法です。
ここまでで、急速に成長しているこのビジネス データ分析ツールを基礎レベルから学びました。 このテクノロジーをビジネスに効果的かつ安全に適用できるようになりました。
次に、顧客ロイヤルティとリテンション ソフトウェアをチェックして、既存の顧客ベースからより多くの収益を得ることができます。
