2023 年投资会话分析的 5 大理由

在当今瞬息万变的环境中,数据已成为任何企业可以访问的最有价值的工具。事实上,85%的企业表示数据是他们最重要的资产之一。 

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公司收集的有关其目标受众、公司和产品的信息越多,就越容易对组织的未来做出明智的决策。数据引导公司获得更大的利润、新的机会和更快乐的客户。 

呼叫中心,很少有数据源比企业与客户的对话更有益。然而,在过去,将无穷无尽的对话数据流转化为可操作的见解通常是复杂且耗时的。 

幸运的是,人工智能和自然语言处理的兴起为专门为会话分析构建的专用工具铺平了道路。如果您不打算在 2023 年中进行会话分析,以下是您应该开始的一些原因。

1、让每一次互动都更加个性化

研究表明,个性化对现代消费者来说越来越重要。71%的客户希望他们购买的产品或服务能够提供个性化的互动。更重要的是,76% 的人表示他们对缺乏人情味的服务感到沮丧。定制适合受众的服务的唯一方法是更多地了解客户的旅程。  会话分析有助于清晰地了解不同的客户和细分市场如何与客户联系。公司可以了解什么样的客户使用每个客户服务渠道以及他们在互动中寻找什么。内置对话分析的人工智能助手甚至可以在对话期间为员工收集信息。 

正确的SparkleComm 呼叫中心系统可以检测到哪个客户正在呼叫,利用集成了CRM系统的SparkleComm 呼叫中心数据,并提供对客户之前购买和交互的洞察。这可确保企业能够提供目标受众正在寻找的确切体验。此外,您可以个性化团队成员之间的会议体验,为员工提供转录和实时翻译。 

2、改善员工培训和合规性

会话分析不仅仅提供客户旅程的概览。这些工具还可以深入了解员工如何与客户互动。SparkleComm 呼叫中心内置的正确技术将突出显示有关员工绩效的关键指标。主管和经理可以跟踪诸如 CSAT 分数、错过的 SLA 和生产力问题等内容。 

跟踪员工的绩效可确保企业能够查明员工在客户服务方面需要额外帮助的领域。这可能会导致创建能够就如何响应客户提供实时建议的 AI 助手。情绪分析工具甚至可以在当下提供建议,以改善客户对公司的感受。 

同样的工具还可以帮助公司收集潜在的培训信息,这些信息可以转化为对新员工和现有员工的指导。这些工具甚至可以帮助合规并将风险降至最低。例如,可以跟踪员工向客户概述条款和条件的频率,并在未共享正确信息时实施自动提醒。 

3、提高座席性能 

除了为员工提供实时和长期的培训机会外,对话分析还可以通过其他方式帮助提高绩效。借助SparkleComm 呼叫中心系统的对话分析,可以为员工构建一个信息更丰富的仪表板,供员工在交互过程中使用。如上所述,正确的机器人可以检测客户查询中的关键字和短语,并实时为座席利用相关信息。

SparkleComm 呼叫中心解决方案还可以提供有关如何在情绪下降时与客户打交道或在座席需要帮助时自动向主管发送警报的快速指导。SparkleComm 呼叫中心的会话分析可以帮助构建一个上下文环境,员工可以在一个空间中访问他们需要的所有信息,以提供出色的服务。 

能够实时提供指标和见解的工具甚至可以转换为混合型员工可以用来监控其绩效的仪表板。这有助于让员工保持正轨,甚至可以在与排行榜等游戏化方法相结合时提高参与度。

4、增加对话和销售

近年来,客户的期望发生了翻天覆地的变化。为了满足客户的新要求,企业需要时刻把握市场情绪的脉搏。会话分析非常适合此目的,正确的SparkleComm 呼叫中心系统可以实时跟踪员工的感受,他们还可以深入了解客户满意度得分的模式。 

通过SparkleComm 呼叫中心系统的会话分析功能,公司可以更轻松地确定哪些方法可以提高忠诚度以及哪些问题会导致客户流失。得益于 AI 洞察力,对话分析还可以帮助公司深入了解客户流失和情绪变化的原因。 

公司可能会发现客户在没有用于续订购买的自助服务解决方案时更有可能取消订阅。或者,公司可以了解客户在购买后定期跟进以检查他们的忠诚度。借助对话分析工具,企业还可以跟踪每项新战略或投资的结果。 

5、开辟新的增长途径

也许最重要的是,会话分析为企业提供了清晰的客户体验视图。企业越了解客户及其期望,就越能发现新的增长机会。  通过对话分析收集有关客户旅程和情绪的信息,公司将能够看到他们遗漏的领域。一些企业注意到客户不断询问有关如何设置其服务的具体问题。为了减轻员工的压力并改善客户体验,企业可以实施自助服务工具,例如SparkleComm 呼叫中心聊天机器人和虚拟助手。

公司也可能偶然发现新的业务增长方式。如果客户开始更多地询问他们未提供的新服务和产品,则企业可以开始探索新的销售渠道是否是个好主意。 

会话分析甚至可以为各种形式的业务促进自动化打开大门。高级人工智能工具可以代表员工完成任务,例如提供详细信息或完成交易。这减少了团队的压力,同时保持低成本。 


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本文发布者:

王莉

王莉

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