A análise de conversação é a tecnologia de última geração que ajuda você a extrair o que o cliente diz sobre sua marca de vários canais.
Com o crescimento da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML), agora você pode confiar apenas em aplicativos na nuvem ou no local que podem decifrar todas essas vozes de clientes em minutos. A análise de conversação é a tecnologia por trás dessas ferramentas.
Continue lendo para aprender análise de conversação de dentro para fora. Ele ajudará você a implementar essa tecnologia em seus negócios, desenvolver serviços gerenciados para outras organizações ou se tornar um desenvolvedor dessa tecnologia.
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O que é Análise Conversacional?
A análise de conversação está usando um software que pode passar por várias conversas de fontes digitais sobre sua empresa. Essas conversas incluem postagens em mídias sociais, telefonemas/bate-papos de atendimento ao cliente, análises de perfis comerciais, discussões em fóruns e muito mais.
Essencialmente, essa tecnologia visa ler milhares de conversas de clientes com ou sobre sua empresa em poucos minutos. Em seguida, extraia informações vitais que podem ajudá-lo a improvisar seu produto, serviço ou marca de acordo com o gosto de seus clientes.
AI e ML são as duas principais tecnologias de desenvolvimento de software por trás da análise conversacional. Na IA, o processamento de linguagem natural (NLP) é o algoritmo chave por trás desses programas.
Essas ferramentas avançadas de tecnologia da informação e recursos de computação em nuvem ajudam você a entender as conversas em qualquer forma, como e-mails, telefonemas e textos.
A análise de conversação substitui a necessidade de auditoria manual de chamadas de atendimento ao cliente, e-mails e chats. O software de IA pode escanear terabytes de conversas em minutos.
Além disso, as ferramentas podem coletar vários dados de negócios, como políticas, avaliação de riscos, etc., de outros aplicativos integrados e sugerir soluções imediatas para os pontos problemáticos dos clientes.
Se você estiver no setor de atendimento ao cliente, encontrará uso abundante dessa tecnologia de análise de informações. A indústria de serviços usa principalmente os dois tipos de ferramentas a seguir para análise de conversação:
- conversa de voz
- conversa de texto
As empresas usam esse conceito de alta tecnologia para analisar conversas com clientes, funcionários, clientes, fornecedores etc. As organizações devem seguir os regulamentos de privacidade CCPA, GDPR etc. ao coletar dados de conversação de seu público-alvo.
Por que analisar conversas é importante?
#1. Obtenha a história diferenciada
Você pode obter um fragmento de reclamação e satisfação do cliente em suas avaliações online. Ainda assim, o melhor lugar para obter a história mais abrangente é a conversa com os agentes de atendimento ao cliente.
Muitos clientes de todas as idades entram em contato com o atendimento ao cliente e as empresas terão uma visão melhor analisando suas conversas. Além de oferecer uma visão detalhada do comportamento e sentimento do cliente, permite identificar padrões e agir.
#2. Prever o comportamento do cliente
Cada cliente é diferente – como um se comportará é impossível prever completamente. Mas você pode identificar padrões ao passar por centenas e milhares de conversas com clientes.
Com sua ajuda, você saberá o que os clientes precisam antes mesmo que eles percebam. Como resultado, os clientes terão uma experiência melhor depois de entrar em contato com o suporte ao cliente.
#3. Obtenha insights melhores do que o feedback do cliente
Apenas um pequeno número de pessoas que entraram em contato com seu atendimento ao cliente compartilhará feedback. Na maioria dos casos, as pessoas com experiências extremamente positivas ou negativas encontram tempo para fornecer feedback.
Por esse motivo, os dados obtidos do feedback podem ser distorcidos ao extremo. Se você deseja obter dados precisos sobre como os clientes se sentem em relação à sua marca e atendimento ao cliente, analisar as conversas é a melhor maneira de fazer isso.
#4. Reduza a carga de trabalho interna
A análise de conversas é um processo automático feito com a ajuda de vários aplicativos. Assim, não há necessidade de nomear um funcionário para fazer as conversas manualmente, o que é demorado e agitado.
Em vez disso, eles podem se concentrar em tarefas de alto valor que geram mais vendas e ROI.
Por outro lado, a análise permite identificar dúvidas ou solicitações comuns.
#5. Conte com suas próprias palavras
Os comentários que as pessoas fazem sobre seus produtos e sua empresa não são estruturados e são breves. Portanto, não é fácil analisá-los quanto à precisão sentimental. Além disso, pode haver uma limitação de caracteres ou palavras que torne difícil para os clientes escreverem o que sentem.
Nas conversas, não há tais restrições e você também pode analisar os sentimentos adequadamente a partir daí.
#6. Obtenha os dados necessários dos próprios clientes
A melhor maneira de melhorar a experiência do cliente é coletar dados de todos os tipos de feedback. Quaisquer dados do cliente que você queira coletar podem ser feitos a partir de conversas que envolvam a opinião deles.
Como Funciona a Análise Conversacional?
A tecnologia depende muito da IA, principalmente da PNL. Além disso, você precisa de bancos de dados de dados de texto, arquivos de chamadas telefônicas, integração em tempo real com ferramentas de operações de atendimento ao cliente, etc.
Inteligência artificial
Usando ML e NLP, os desenvolvedores de software treinam seus aplicativos para entender idiomas escritos e falados. Por exemplo, Google Assistant ou Amazon Alexa são programas de IA que podem entender sua linguagem falada e convertê-la em comandos para o software.
A PNL usa conceitos linguísticos e fonéticos excessivamente. Por exemplo, o algoritmo NLP decompõe as frases faladas em fonemas. Estas são unidades de som que ajudam uma máquina a distinguir milhões de palavras.
A língua inglesa tem 42 fonemas. Da mesma forma, outras línguas têm fonemas específicos que um algoritmo de PNL utiliza para entender as línguas humanas.
Acesso a dados próprios
Depois que o NLP estiver pronto, você precisará conectar o programa a um fluxo constante de dados do cliente de várias fontes próprias.
Como você coleta dados diretamente de seus clientes por meio de telefonemas, e-mails e chats, e eles aceitam seu contrato de proteção de privacidade, é mais seguro do que fontes de dados de terceiros.
Análise de sentimentos
O programa NLP também vem com um algoritmo de análise de sentimento. O objetivo é capturar chats e telefonemas de clientes que indiquem o modo ou a intenção do cliente.
Por exemplo, se o algoritmo encontrar palavras positivas como Incrível, Soberbo, Fantástico, etc., isso significa que o usuário está feliz. Por outro lado, palavras negativas como inútil, não é bom, inútil, lixo, etc., significam que o chamador não está feliz.
Agora, depois de combinar tudo isso em um aplicativo de nuvem, você obtém um poder enorme para entender seu cliente com eficiência. Você pode modificar seu serviço para deixá-los felizes sem gastar muito.
Algumas ferramentas de análise de conversação são tão poderosas que informam os líderes da equipe de atendimento ao cliente sobre quaisquer incidentes negativos em chamadas ou chats em tempo real. Portanto, o gerente ou supervisor pode ajudar o agente de suporte a proporcionar uma experiência agradável ao chamador.
Benefícios
#1. Localize os pontos problemáticos do cliente
A satisfação do cliente é o principal fator para o sucesso do negócio. A menos que você descubra seus pontos problemáticos, torna-se impossível para qualquer empresa resolvê-los e reter clientes.
O benefício mais importante da análise de conversação é ajudar você a identificar as causas e os gatilhos das frustrações do cliente. Assim, fica mais fácil resolver os problemas o mais rápido possível, enquanto as empresas podem tomar as medidas necessárias para evitá-los.
#2. Melhores taxas de vendas e conversão
Todo negócio visa uma melhor conversão de tráfego e vendas. É por isso que você precisa analisar a conversa do cliente.
Ele permite que você saiba sobre os recursos que os usuários estão mais perguntando. Se alguém não estiver satisfeito com determinadas funcionalidades do seu produto ou serviço, você pode aprender essa ferramenta a partir dos dados de análise.
#3. Obtenha melhores insights sobre UX
Com dados analíticos de conversas, você pode obter insights que farão você entender toda a jornada do cliente. Também informa sobre as mudanças no sentimento do cliente durante a jornada.
Como você pode aprender sobre os insights acionáveis na experiência digital e por telefone dos clientes, você pode usá-los para melhorar a experiência do usuário.
#4. Tomando decisões informadas
Cada decisão de negócios que você toma deve ser bem informada e apoiada por evidências. Como seus serviços visam satisfazer os clientes, não pode haver evidência melhor do que a conversa com o cliente.
Analise os dados analíticos para descobrir o que os clientes desejam em seus produtos para tomar decisões sobre a próxima linha de produtos ou atualizações que você está prestes a lançar no mercado.
#5. Monitoramento de Agentes em Tempo Real
Os agentes de suporte são os representantes de sua empresa que lidam com seus clientes. Algumas ferramentas analíticas de conversas também são capazes de oferecer informações sobre o desempenho dos agentes em tempo real.
As empresas podem usar esses dados para treinar executivos de atendimento ao cliente, descobrindo seus pontos fortes e fracos. Além disso, os mesmos dados podem ser usados para desenvolver uma estratégia improvisada para lidar com diferentes clientes.
#6. Aumente a produtividade do centro de suporte
Analisar a conversa em uma central de suporte (chamada e chat) também permite tornar o sistema mais produtivo. Aqui, também é possível usar os dados analíticos para melhor categorização e roteamento.
Ele compartilha informações sobre agentes específicos que são bons em lidar com determinados problemas. Assim, as empresas podem encaminhar chats e chamadas dos clientes de forma mais eficaz.
Casos de uso acionáveis
#1. Coletando feedback de vários canais
Uma única ferramenta de análise de conversação pode abranger todos os meios que você usa para trocar palavras com seu público. Assim, você pode coletar insights acionáveis de comentários de clientes em chats, comentários de mídia social, tweets, telefonemas, e-mails, análises de negócios e assim por diante.
Por exemplo, os clientes relatam excessivamente um problema de produto ou serviço em vários canais. A ferramenta pode analisar instantaneamente essas rajadas de comentários, entender o problema e recomendar que você intervenha com uma resolução.
#2. Testes de produtos
Se você é uma PME ou uma startup e não pode pagar pelo lançamento em grande escala de um produto/serviço para avaliação, uma ferramenta de análise de conversação pode ajudá-lo.
Por exemplo, você pode distribuir o produto/serviço entre um pequeno grupo de clientes. Em seguida, monitore seus comentários, feedback e engajamento em várias plataformas. O algoritmo de PNL ajudará você a reunir sentimentos positivos, neutros e negativos.
Em seguida, você pode medir estatisticamente se o lançamento será bem-sucedido ou não.
#3. Assistente virtual de atendimento ao cliente
Um ponto problemático para o setor de atendimento ao cliente são as ligações repetidas. Acontece quando o primeiro agente não atende o chamador de forma eficaz.
Uma IA de análise de conversação analisa vários diálogos e monólogos de seus negócios e consumidores.
Ao perceber qualquer chamador ligando várias vezes para a equipe de atendimento ao cliente, ele pode sinalizar os incidentes para os gerentes. Então, um agente de suporte ao cliente experiente pode lidar com o problema delicadamente.
#4. Conformidade em Call Centers
Fraudes envolvendo cartões de crédito, cartões de débito, CPF e identidade são alguns dos grandes desafios para qualquer call center. As empresas podem lidar com essas fraudes de forma eficiente e acessível usando uma ferramenta de análise de conversação.
O algoritmo analisa todas as chamadas, e-mails e chats em tempo real. Sempre que detecta qualquer lançamento de informações de cartão de crédito, cartão de débito ou SSN de um cliente, ele pode sinalizar imediatamente o incidente.
Em seguida, a equipe de auditoria e conformidade do call center pode intervir para impedir que os dados confidenciais dos clientes se tornem públicos.
#5. Avaliação de leads
As equipes de marketing podem economizar muito analisando leads por meio de análises de conversação. O algoritmo ajudará sua equipe a analisar o sentimento do cliente em potencial sobre sua marca.
Se a análise encontrar algo negativo, você pode parar de perseguir o lead, pois ele não converterá.
#6. Marketing personalizado
Um algoritmo de análise de conversação pode trabalhar em estreita colaboração com uma ferramenta de marketing que envia e-mails, textos, telefonemas IVR, mensagens do WhatsApp, etc., para os clientes.
Por exemplo, um cliente entrou em contato com seu agente sobre um próximo smartphone que você está lançando. Após a ligação, ao receber um gatilho do algoritmo, seu CRM de marketing pode enviar um e-mail personalizado com um link de checkout para o telefone na data de lançamento.
Assim, os clientes podem comprar o dispositivo com apenas um clique e você garante várias conversas de leads.
Palavras Finais
A análise de conversação é uma ótima abordagem para aproveitar os dados do cliente para o crescimento dos negócios. No entanto, você deve garantir a captura ética de conversas com consumidores, funcionários ou fornecedores.
Declarar que o bate-papo, chamada ou comentários podem ser salvos para entender as necessidades é uma ótima maneira de evitar violações de regulamentos de privacidade.
Até agora, você aprendeu essa ferramenta de análise de dados de negócios em rápido crescimento desde o nível básico. Agora você pode aplicar essa tecnologia em seu negócio de forma eficaz e segura.
Em seguida, você pode conferir o software de fidelidade e retenção de clientes para aproveitar mais receita da base de clientes existente.