Apa itu Analisis Percakapan dan Mengapa Anda Harus Repot?

Analitik percakapan adalah teknologi generasi berikutnya yang membantu Anda mengekstrak apa yang dikatakan pelanggan tentang merek Anda dari banyak saluran.

Dengan pertumbuhan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), kini Anda hanya dapat mengandalkan aplikasi cloud atau lokal yang dapat menguraikan semua suara pelanggan ini dalam hitungan menit. Analitik percakapan adalah teknologi di balik alat ini.

Baca terus untuk mempelajari analitik percakapan dari dalam ke luar. Ini akan membantu Anda menerapkan teknologi ini dalam bisnis Anda, mengembangkan layanan terkelola untuk organisasi lain, atau menjadi pengembang teknologi ini.

Apa itu Analisis Percakapan?

Analitik percakapan menggunakan perangkat lunak yang dapat melalui berbagai percakapan dari sumber digital tentang bisnis Anda. Percakapan ini mencakup postingan media sosial, panggilan telepon/obrolan layanan pelanggan, ulasan profil bisnis, diskusi forum, dan banyak lagi.

Intinya, teknologi ini bertujuan untuk membaca ribuan percakapan pelanggan dengan atau tentang bisnis Anda dalam beberapa menit. Kemudian, ekstrak informasi penting yang dapat membantu Anda mengimprovisasi produk, layanan, atau merek Anda sesuai dengan keinginan pelanggan.

AI dan ML adalah dua teknologi pengembangan perangkat lunak utama di balik analitik percakapan. Dalam AI, pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah algoritme kunci di balik program semacam itu.

Alat teknologi informasi canggih dan kemampuan komputasi awan ini membantu Anda memahami percakapan dalam bentuk apa pun, seperti email, panggilan telepon, dan SMS.

Analitik percakapan menggantikan kebutuhan audit manual atas panggilan layanan pelanggan, email, dan obrolan. Perangkat lunak AI dapat memindai melalui terabyte percakapan dalam hitungan menit.

Selain itu, alat tersebut dapat mengumpulkan berbagai data bisnis, seperti kebijakan, penilaian risiko, dll., dari aplikasi terintegrasi lainnya dan menyarankan penyelesaian langsung untuk masalah pelanggan.

Jika Anda berada di industri layanan pelanggan, Anda akan menemukan banyak sekali penggunaan teknologi analisis informasi ini. Industri jasa terutama menggunakan dua jenis alat berikut untuk analitik percakapan:

  • Percakapan suara
  • Percakapan teks

Bisnis menggunakan konsep teknologi tinggi ini untuk menganalisis percakapan dengan pelanggan, karyawan, klien, vendor, dll. Organisasi harus mengikuti CCPA, GDPR, dll., peraturan privasi sambil mengumpulkan data percakapan dari audiens target mereka.

Mengapa Menganalisis Percakapan Penting?

#1. Dapatkan Cerita Bernuansa

Anda mungkin mendapatkan sedikit keluhan dan kepuasan pelanggan dari ulasan online mereka. Tetap saja, tempat terbaik untuk mendapatkan cerita terlengkap adalah percakapan mereka dengan agen layanan pelanggan.

Banyak pelanggan dari segala usia menghubungi layanan pelanggan, dan perusahaan akan mendapatkan pandangan yang lebih baik dengan menganalisis percakapan mereka. Selain menawarkan Anda pandangan mendetail tentang perilaku dan sentimen pelanggan, ini memungkinkan Anda mengidentifikasi pola dan mengambil tindakan.

  Bagaimana Cara Membuka Riwayat Clipboard Saya?

#2. Memprediksi Perilaku Pelanggan

Setiap pelanggan berbeda—bagaimana seseorang akan berperilaku tidak mungkin diprediksi sepenuhnya. Tetapi Anda dapat mengidentifikasi pola saat Anda melakukan ratusan dan ribuan percakapan pelanggan.

Dengan bantuannya, Anda akan tahu apa yang dibutuhkan pelanggan bahkan sebelum mereka menyadarinya. Hasilnya, pelanggan akan mendapatkan pengalaman yang lebih baik setelah menghubungi dukungan pelanggan Anda.

#3. Dapatkan Wawasan Lebih Baik Daripada Umpan Balik Pelanggan

Hanya sejumlah kecil orang yang menghubungi layanan pelanggan Anda yang akan membagikan umpan balik. Dalam kebanyakan kasus, orang dengan pengalaman yang sangat positif atau negatif meluangkan waktu untuk memberi Anda umpan balik.

Karena alasan ini, data yang Anda peroleh dari umpan balik mungkin dimiringkan hingga ekstrem. Jika Anda ingin mendapatkan data akurat tentang perasaan pelanggan tentang merek dan layanan pelanggan Anda, menganalisis percakapan adalah cara terbaik untuk melakukannya.

#4. Kurangi Beban Kerja Internal

Analisis percakapan adalah proses otomatis yang dilakukan dengan bantuan berbagai aplikasi. Oleh karena itu, tidak perlu menunjuk seorang karyawan untuk melakukan percakapan secara manual, yang memakan waktu dan sibuk.

Sebaliknya, mereka dapat berfokus pada tugas bernilai tinggi yang mendorong lebih banyak penjualan dan ROI.

Di sisi lain, analisis memungkinkan Anda mengidentifikasi pertanyaan atau permintaan umum.

#5. Andalkan Kata-Kata Mereka Sendiri

Komentar orang tentang produk dan perusahaan Anda tidak terstruktur dan singkat. Oleh karena itu, tidak mudah menganalisisnya untuk akurasi sentimental. Selain itu, mungkin ada batasan karakter atau kata yang menyulitkan pelanggan untuk menuliskan apa yang mereka rasakan.

Dalam percakapan, tidak ada batasan seperti itu, dan Anda juga dapat menganalisis sentimen dengan baik dari sana.

#6. Dapatkan Data yang Diperlukan dari Pelanggan Sendiri

Cara terbaik untuk meningkatkan pengalaman pelanggan adalah mengumpulkan data dari semua jenis umpan balik. Data pelanggan apa pun yang ingin Anda kumpulkan dapat dilakukan dari percakapan yang melibatkan pendapat mereka sendiri.

Bagaimana Cara Kerja Analisis Percakapan?

Teknologi ini sangat bergantung pada AI, khususnya NLP. Selain itu, Anda memerlukan basis data data teks, arsip panggilan telepon, integrasi waktu nyata dengan alat operasi layanan pelanggan, dll.

Kecerdasan buatan

Menggunakan ML dan NLP, pengembang perangkat lunak melatih aplikasi mereka untuk memahami bahasa tertulis dan lisan. Misalnya, Asisten Google atau Amazon Alexa adalah program AI yang dapat memahami bahasa lisan Anda dan mengubahnya menjadi perintah untuk perangkat lunak.

NLP menggunakan konsep linguistik dan fonetik secara berlebihan. Misalnya, algoritma NLP memecah kalimat yang diucapkan menjadi fonem. Ini adalah unit suara yang membantu mesin membedakan jutaan kata.

Bahasa Inggris memiliki 42 fonem. Demikian pula, bahasa lain memiliki fonem khusus yang digunakan algoritma NLP untuk memahami bahasa manusia.

Akses ke Data Pihak Pertama

Setelah NLP siap, Anda perlu menghubungkan program dengan aliran data pelanggan yang stabil dari beberapa sumber pihak pertama.

Karena Anda secara langsung mengumpulkan data dari pelanggan Anda melalui panggilan telepon, email, dan obrolan, dan mereka menerima perjanjian perlindungan privasi Anda, ini lebih aman daripada sumber data pihak ketiga.

Analisis Sentimen

Program NLP juga dilengkapi dengan algoritma analisis sentimen. Tujuannya adalah untuk menangkap obrolan pelanggan dan panggilan telepon yang menunjukkan modus atau niat pelanggan.

  17 NFT Termahal Sepanjang Masa

Misalnya, jika algoritme menemukan kata-kata positif seperti Menakjubkan, Hebat, Fantastis, dll., Itu artinya pengguna senang. Di sisi lain, kata-kata negatif seperti Percuma, Tidak Baik, Tidak Berharga, Sampah, dll, berarti si penelepon tidak senang.

Sekarang, setelah Anda menggabungkan semua ini dalam satu aplikasi cloud, Anda mendapatkan kekuatan yang sangat besar untuk memahami pelanggan Anda secara efektif. Anda dapat memodifikasi layanan Anda untuk membuat mereka senang tanpa merusak bank.

Beberapa alat analitik percakapan sangat kuat sehingga memberi tahu pemimpin tim layanan pelanggan tentang insiden negatif apa pun secara real-time pada panggilan atau obrolan. Oleh karena itu, manajer atau penyelia dapat membantu agen pendukung dalam memberikan pengalaman yang menyenangkan kepada penelepon.

Manfaat

#1. Temukan Poin Rasa Sakit Pelanggan

Kepuasan pelanggan adalah pendorong utama untuk kesuksesan bisnis. Kecuali jika Anda mengetahui poin masalah mereka, tidak mungkin bagi perusahaan mana pun untuk mengatasinya dan mempertahankan pelanggan.

Manfaat paling penting dari analisis percakapan adalah membantu Anda mengidentifikasi penyebab dan pemicu frustrasi pelanggan. Dengan demikian, menjadi lebih mudah untuk mengatasi masalah tersebut sesegera mungkin sementara perusahaan dapat mengambil langkah-langkah yang diperlukan untuk mencegahnya.

#2. Tingkat Penjualan dan Konversi yang Lebih Baik

Setiap bisnis bertujuan untuk konversi lalu lintas dan penjualan yang lebih baik. Itu sebabnya Anda perlu menganalisis percakapan pelanggan.

Ini memberi tahu Anda tentang fitur yang paling banyak ditanyakan pengguna. Jika seseorang tidak senang dengan fungsionalitas tertentu dari produk atau layanan Anda, Anda dapat mempelajari alat tersebut dari data analisis.

#3. Dapatkan Wawasan Lebih Baik Tentang UX

Dengan data analitik percakapan, Anda bisa mendapatkan wawasan yang akan membuat Anda memahami keseluruhan perjalanan pelanggan. Itu juga membuat Anda menyadari perubahan sentimen pelanggan selama perjalanan.

Karena Anda dapat mempelajari tentang wawasan yang dapat ditindaklanjuti ke dalam pengalaman digital dan telepon pelanggan, Anda dapat menggunakannya untuk meningkatkan pengalaman pengguna.

#4. Membuat Keputusan yang Diinformasikan

Setiap keputusan bisnis yang Anda buat harus terinformasi dengan baik dan didukung oleh bukti. Karena layanan Anda ditujukan untuk memuaskan pelanggan, tidak ada bukti yang lebih baik daripada percakapan pelanggan.

Telusuri data analitik untuk mencari tahu apa yang diinginkan pelanggan dalam produk Anda untuk membuat keputusan tentang rangkaian produk berikutnya atau pembaruan yang akan Anda bawa ke pasar.

#5. Pemantauan Agen Secara Real-Time

Agen pendukung adalah perwakilan perusahaan Anda yang berurusan dengan pelanggan Anda. Beberapa alat analitik percakapan juga cukup mampu untuk menawarkan wawasan tentang kinerja agen secara real-time.

Bisnis dapat menggunakan data ini untuk melatih eksekutif layanan pelanggan dengan mengetahui kekuatan dan kelemahan mereka. Selain itu, data yang sama dapat digunakan untuk mengembangkan strategi improvisasi untuk menangani pelanggan yang berbeda.

#6. Tingkatkan Produktivitas Pusat Dukungan

Menganalisis percakapan di pusat dukungan (panggilan dan obrolan) juga memungkinkan Anda membuat sistem lebih produktif. Di sini, seseorang juga dapat menggunakan data analitik untuk kategorisasi dan perutean yang lebih baik.

Ini berbagi wawasan tentang agen tertentu yang pandai menangani masalah tertentu. Dengan demikian, perusahaan dapat merutekan obrolan dan panggilan dari pelanggan dengan lebih efektif.

Kasus Penggunaan yang Dapat Ditindaklanjuti

#1. Mengumpulkan Umpan Balik Dari Banyak Saluran

Alat analitik percakapan tunggal dapat mencakup semua media yang Anda gunakan untuk bertukar kata dengan audiens Anda. Jadi, Anda dapat mengumpulkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari umpan balik pelanggan dari obrolan, komentar media sosial, tweet, panggilan telepon, email, ulasan bisnis, dan sebagainya.

  Metode String untuk Diketahui dalam JavaScript

Misalnya, pelanggan secara berlebihan melaporkan masalah produk atau layanan di berbagai saluran. Alat tersebut dapat langsung menganalisis semburan komentar ini, memahami masalahnya, dan merekomendasikan Anda untuk campur tangan dengan resolusi.

#2. Uji Coba Produk

Jika Anda adalah UKM atau startup dan tidak mampu membeli rilis produk/layanan skala penuh untuk uji coba, alat analitik percakapan dapat membantu Anda.

Misalnya, Anda dapat meluncurkan produk/layanan di antara sekelompok kecil pelanggan. Kemudian pantau komentar, umpan balik, dan keterlibatan mereka di berbagai platform. Algoritme NLP akan membantu Anda mengumpulkan sentimen positif, netral, dan negatif.

Kemudian, Anda dapat mengukur secara statistik apakah peluncuran akan berhasil atau tidak.

#3. Asisten Layanan Pelanggan Virtual

Titik sakit bagi industri layanan pelanggan adalah penelepon berulang. Itu terjadi ketika agen pertama tidak menangani penelepon secara efektif.

AI analitik percakapan menganalisis berbagai dialog dan monolog bisnis dan konsumen Anda.

Saat mengetahui ada penelepon yang memanggil tim layanan pelanggan beberapa kali, insiden tersebut dapat dilaporkan ke manajer. Kemudian, agen dukungan pelanggan yang berpengalaman dapat menangani masalah tersebut dengan hati-hati.

#4. Kepatuhan di Call Center

Penipuan yang melibatkan kartu kredit, kartu debit, SSN, dan identitas adalah beberapa tantangan besar bagi pusat panggilan mana pun. Bisnis dapat menangani penipuan semacam itu secara efisien dan terjangkau menggunakan alat analitik percakapan.

Algoritme menganalisis semua panggilan, email, dan obrolan secara waktu nyata. Setiap kali mendeteksi informasi kartu kredit, kartu debit, atau SSN dari pelanggan, itu dapat segera menandai insiden tersebut.

Kemudian, tim audit dan kepatuhan pusat panggilan Anda dapat melakukan intervensi untuk menghentikan data sensitif pelanggan agar tidak dipublikasikan.

#5. Penilaian Timbal

Tim pemasaran dapat menghemat banyak dengan menganalisis prospek melalui analitik percakapan. Algoritme akan membantu tim Anda menganalisis sentimen prospek tentang merek Anda.

Jika analisis menemukan sesuatu yang negatif, Anda dapat berhenti mengejar prospek, karena tidak akan dikonversi.

#6. Pemasaran yang Dipersonalisasi

Algoritme analitik percakapan dapat bekerja sama dengan alat pemasaran yang mengirimkan email, SMS, panggilan telepon IVR, pesan WhatsApp, dll., kepada pelanggan.

Misalnya, seorang pelanggan menghubungi agen Anda tentang ponsel cerdas yang akan Anda luncurkan. Setelah panggilan, setelah menerima pemicu dari algoritme, CRM pemasaran Anda dapat mengirim email yang dipersonalisasi dengan tautan pembayaran untuk ponsel pada tanggal peluncuran.

Karenanya, pelanggan dapat membeli perangkat hanya dalam satu klik, dan Anda telah memastikan banyak percakapan utama.

Kata Akhir

Analitik percakapan adalah pendekatan yang bagus untuk memanfaatkan data pelanggan untuk pertumbuhan bisnis. Namun, Anda harus memastikan bahwa Anda merekam percakapan dengan konsumen, karyawan, atau vendor secara etis.

Menyatakan bahwa obrolan, panggilan, atau ulasan dapat disimpan untuk memahami kebutuhan adalah cara yang bagus untuk menghindari pelanggaran peraturan privasi.

Sejauh ini, Anda telah mempelajari alat analitik data bisnis yang berkembang pesat ini dari tingkat dasar. Anda sekarang dapat menerapkan teknologi ini dalam bisnis Anda secara efektif dan aman.

Selanjutnya, Anda dapat memeriksa perangkat lunak loyalitas dan retensi pelanggan untuk memanfaatkan lebih banyak pendapatan dari basis pelanggan yang ada.