Govorna analitika: kako poboljšati korisničku uslugu i povećati prodaju

Nazovite tvrtku i čujete automatiziranu poruku: "Ovaj se poziv može pratiti radi osiguranja kvalitete." Uskoro ste u bijesu jer ste predugo stajali na čekanju, paket vam je otpremljen na pogrešnu adresu, a sada neko dijete u Novoj Škotskoj igra vaš Nintendo Switch. Ne zanima vas hoće li se poziv pratiti ili ne; samo vam je stalo da dobijete korisničku uslugu potrebnu za ispravljanje vaše situacije. Vjerojatno shvaćate da će vaš poziv biti snimljen, analiziran i korišten za podučavanje agenata usluga kako bolje upravljati odnosima s kupcima (nije da vas doista zanima). Ali ono što vjerojatno ne shvaćate jest da pored ovog poziva postoji softver koji mjeri vremensku granicu vašeg glasa, prati ključne riječi poput "ljuti" ili "menadžer" kako bi vodič mogao da vam predstavi bolju rezoluciju.

Što je govorna analitika?

Očekuje se da će tržište govorne analitike dostići 1, 6 milijardi dolara do 2020. godine, navodi se u izvješću MarketsandMarkets. Industriju čine tvrtke koje nude osnovne usluge kao što su snimanje, prepisivanje i pružanje tvrtkama analizu povijesnih poziva. Naći ćete i motore u stvarnom vremenu koji mogu slati upozorenja nadzornicima tijekom poziva upozoravajući ih da je njihov novi servis razljutio dugogodišnjeg kupca. Ova vrsta analitike govora u stvarnom vremenu dizajnirana je za automatizaciju procesa praćenja poziva radi poboljšanja usluge kupcima, kao i pružanja uvida u marketing i prodaju.

"Povijesni komad prvenstveno se koristio za poboljšanje performansi u kontakt centru", rekao je Ian Jacobs, glavni analitičar iz Forrester Research. "Možete saznati kako to rade agenti. Tvrtke to koriste i za obuku prodajnih snaga. Slušanje tih poziva i pomoću njih za obučavanje prodavača kako bi bili bolji u zatvaranju prodaje ili ostvarivanju potencijalnih rezultata."

Danas je više od 35 posto tvrtki s najmanje kontakt centrom za 50 osoba implementiralo alat za analizu govora koji pomoću mehanizma za donošenje odluka u stvarnom vremenu može pokretati ponude agencijama kontakt centra, prema Forresteru. Dakle, ako kupac nazove da kaže da nije zadovoljan svojim traktorom, tada će sustav pokupiti njegovo nezadovoljstvo. Agent tada može potaknuti ponudu za nadogradnju jamstva ili kupiti drugi traktor, potpuno ovisno o tome što konkretna situacija zaslužuje.

Očekuje se da će se usvajanje alata za analizu govora u stvarnom vremenu povećati, ali postoje velike prepreke za ulazak, posebno za male tvrtke koje nemaju ogromnu infrastrukturu pozivnog centra koja je potrebna da bi se ovi alati najbolje iskoristili. Na primjer, najsavremeniji alati još uvijek su previše napredni za tradicionalnog supervizora pozivnog centra i njegovih zaposlenika. Uz to, zbog neprekidnog razvoja proizvoda i usluga, alati za analizu govora morat će se redovno prilagođavati i optimizirati kako bi kompaniji dali najviše vrijednosti. I da ne zaboravimo najvažniji faktor: trošak. Alati za analizu govora, poput većine ostalih oblika poslovnog softvera, mogu biti prilično skupi. Budući da tvrtke tradicionalno koriste ove alate u svrhe obuke, povijesno je bilo teško dokazati dobru povratnu investiciju (ROI).

Govorna analitika za marketing i prodaju

To nas dovodi do sljedeće generacije alata za govornu analitiku: onih koji se mogu koristiti za praćenje prodajnih stručnjaka i trgovaca kako bi se ponude gurnule u stvarnom vremenu. Iako telefon možda više nije uređaj za prilagođavanje marki, vožnja, praćenje i optimizacija telefonskih poziva utječe na više od trilijuna dolara potrošnje u SAD-u svake godine, navodi se u izvješću BIA / Kelsey. Ovo je zlatna prilika da industrija analitike govora dokaže svoju vrijednost; prilika je pojačana činjenicom da se svaki dolar zarađen tijekom nadziranog poziva može pratiti do početnih ulaganja u softver.

"Budući da su to skupe, većina slučajeva rane upotrebe odvijala se oko stvaranja prihoda", rekao je Jacobs. "Puno je lakše opravdati kupnju ako donosi prihod. Tamo je započelo u stvarnom vremenu."

Jedna od tvrtki koja predvodi ROI revoluciju govorne analitike je Marchex, alat za analizu govora koji je posebno dizajniran kako bi pomogao tvrtkama da utvrde kako digitalno oglašavanje i marketing utječe na kupovinu i zadovoljstvo. U osnovi, Marchexov softver nadzire pozive u stvarnom vremenu i radi budućih naraštaja. Softver sluša ključne riječi koje se odnose na izgled web stranice, video oglase, banere, marketinške napore putem e-pošte i sve ostalo što se odnosi na marketing. Ako se kupci pozivaju da se žale na dizajn vaše web stranice, tada možete odmah prilagoditi svoju web stranicu kako bi se olakšala navigacija i kupovina. Ako ljudi vole vaš novi videozapis na YouTubeu i referenciraju ga tijekom poziva za uslugu i kupnju, tada možete pomoću tih podataka odrediti koliko ćete potrošiti za pojačavanje video prometa.

"Možemo postavljati ista pitanja koja može zatražiti pozivni centar, ali pretvara se u zanimljiv alat za trgovce, " rekao je Guy Weismantel, izvršni potpredsjednik i CMO u Marchexu. "Sve više i više, s pojavom CMO-a koji ima digitalne informacije o potencijalnim kupcima, bacate kolačiće na njih, ponovno ih ciljate. Marketing je prešao iz robnog upravitelja u onaj koji je usmjeren na ostvarivanje prihoda."

Marchex je nedavno predstavio svoj alat Speech Analytics koji je osmišljen za objedinjavanje i analiziranje podataka poziva za pristup i analizu putem nadzornih ploča i vizualne analitike. Konkretnije, alat Speech Analytics pomoći će tvrtkama da bolje iskoriste stvari poput izgubljenih mogućnosti, visokih namjenskih poziva, praćenja skripti agentova i prijepisa koji se mogu pretraživati, navodi se u Marchexovoj izjavi.

Glavni igrači

Uz Marchex, koji se očito usredotočuje na smanjenje prihoda na tržištu analitike govora, postoje i tvrtke poput Nice i Verint - Coke i Pepsi, odnosno analize govora. Prema tvrtkama Jacobs, ove tvrtke sa sjedištem u Izraelu su "gorki rivali", ali on je rekao da su obje izvrsne mogućnosti za sve koji razmatraju prelazak na analizu poziva.

Iako je većina Nice kupaca uglavnom usmjerena na analitiku nakon poziva, tvrtka naglašava svoju funkcionalnost u stvarnom vremenu kako bi poboljšala analitiku korisnika, angažman i radni tijek poslovanja.

Suprotno tome, Verint želi biti alat za analizu govora koji ćete uključiti u svoj cjelokupni alat za optimizaciju radne snage. U ovom bi slučaju Verintov softver zaključio da je agent pogriješio u tri uzastopna poziva. Verint zna da su agenti koji naprave tri pogreške automatski potrebni da ponove svoje obrazovanje, pa sustav šalje automatsku poruku supervizoru, zakazuje obuku za agent. Reprezentativac će iz Verinta moći zakazati trening koji će se održavati na integriranoj platformi za online učenje.