귀하의 컨택 센터에 자체 집단 의식이 있다고 말하면 어떻게 됩니까? 이상하게 들리겠지만 사실입니다. 적어도 어떤 의미에서는.

평균 CSAT 점수 또는 직원 사기에 대한 큰 그림 보고서를 가져올 때마다 우리는 모든 고객 또는 모든 에이전트의 마음을 보고 있습니다. 우리는 집합체로서 그들의 생각과 감정을 들여다보고 있습니다. 그리고 의식이 있는 곳에 잠재의식이 있습니다. 표면 아래 깊숙한 곳에서 부글부글 끓고 있는 것은 그들 자신도 알지 못하는 고객의 모든 희망과 두려움과 욕구입니다. 

개인으로서 더 나은 자신이 되기 위해 노력하기로 결정한 후 자신에 대한 가장 깊은 진실을 파악하고 싶다면 상담을 위해 심리 치료사에게 갈 수 있습니다. 동일한 작업을 수행하려는 컨택 센터 리더라면? 당신은 AI에 갈 수 있습니다. 

이것이 제가 "고객 경험 차별화" 미니 시리즈 XNUMX부에서 이야기하고 싶은 내용입니다. AI에 힘입은 감정 분석이 집단적 고객 잠재의식을 활용하여 고객의 니즈를 더 잘 이해하고 궁극적으로 만족도와 유지력을 향상시킵니다.

조금 더 깊이 파고들기

우리가 본 것처럼 이 시리즈 전반에 걸쳐, 품질, 관련 피드백을 수집하고 해당 피드백에 적절하게 응답하는 능력은 절대적으로 중요합니다. ㅏ 경험이 좋지 않은 고객은 유지 가능성이 43%에 불과합니다. 그러면 다음 해에 그들이 수준 이하의 경험을 했을 때를 알 수 있고 그 이유를 이해하는 것이 좋습니다.

물론 설문 조사와 직접적인 피드백은 이를 위한 훌륭한 방법입니다. 상호 작용에 대한 개별 고객 또는 상담원의 응답에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 그러나 그들이 피드백에 완전히 정직하고 사려깊다고 해도(우리 모두가 항상 주어진 것은 아니라는 것을 알고 있습니다) 설문조사에서 포착하는 것은 그들의 의식 응답. 모든 훌륭한 치료사가 말하듯이 전체 그림을 보려면 의식과 잠재의식 모두. 

AI와 감정 분석이 방에 들어오는 곳입니다.

감정 분석은 실제로 무엇을 합니까?

감성 분석이 등장한 지 꽤 되었지만 여전히 회의적인 시각으로 볼 수 있는 컨택 센터 담당자가 많이 있습니다. 결국 '감정'은 굉장히 부드럽고 물렁한 개념이다. 그러나 그럴 수도 있지만 관계가 고객 충성도의 핵심이라는 사실은 여전히 ​​남아 있습니다. 감정 과 감정 냉정한 계산 이상.

가장 드러나는 감정, 따라서 가장 유용한 감정은 가장 깊이 묻혀 있는 감정인 경향이 있습니다. 감정 분석은 그것들을 파헤치고, 종합하고, 우리가 작업할 수 있는 것으로 다듬는 것입니다.

좀 더 구체적으로 말하면, 감정 분석은 감정적 저류와 추세를 식별하기 위해 자연 언어 처리(NLP)라는 머신 러닝의 한 형태를 사용하여 언어적 인공물(우리 세상에서 집계된 고객 대화 전체 묶음)을 분석하는 기술입니다. 가장 단순한 수준에서 이것은 일반적으로 콘텐츠가 긍정적, 부정적 또는 중립적 감정을 표현하는지 여부를 결정합니다.

감정 분석은 원시 대화(바라건대, 지난 주에 논의한 것처럼, 자동으로 전사함) 고객의 감정적 반응을 가장 잘 나타내는 어법, 어조 및 구문의 패턴을 표면화합니다. 그런 다음 AI는 정보 추출, 테마 분류, 감정 및 의도 분석을 통해 가치 있는 인사이트로 처리합니다.

이 모든 것의 요점은? 추세선을 식별하고 CX 제공을 개선하고 고객 이탈을 최소화하는 전략적 결정을 알리기 위해.

CX 자기실현으로 가는 길

처럼 대화 형 AI 과 상담원 지원 상호작용 전 단계와 중간 단계를 각각 최적화하는 데 중요한 부분이 되었으며 감정 분석은 상호작용 후 단계에서 매우 중요한 도구가 되었습니다.

고객과의 대화는 귀중한 정보, 데이터 및 통찰력의 금광입니다. 금은 저 아래에 있습니다. 추출하기 만하면됩니다. 감정 분석을 사용하면 가능합니다. 

고객의 요구 사항, 문제, 의견, 동기, 선호도 및 브랜드에 대한 인식을 훨씬 더 깊이 이해할 수 있습니다. 설문 조사와 달리 시간 제한이나 집중 시간은 요인이 아니기 때문입니다. 예를 들어 어떤 단어, 주제 또는 결정이 긍정적 또는 부정적인 반응을 유발하는 경향이 있는지 식별하여 실제 실행 가능한 통찰력을 제공하여 상담원과 상담원 지원과 같은 다른 AI 시스템에 더 나은 정보를 제공할 수 있습니다. 

"감정"이라는 개념이 여전히 엉성하게 느껴질 수 있지만, 감정 분석 결과는 그렇지 않습니다. 결국 신규 고객 확보 비용과 고객 유지 비용은 상당합니다. 일반적으로 3:1이고 일부 산업에서는 10:1까지 높습니다. 고객과 대화하는 방법에 대해 더 나은 전략적 결정을 내리고 더 깊은 감정적 이해를 바탕으로 더 끈끈한 관계를 구축하고 측정 가능한 유지율을 크게 높일 수 있습니다. 

예를 들어 이번 주 에피소드에서는 이탈 문제를 겪고 있는 특정 클라이언트에 대해 다루었습니다. 감정 분석을 구현한 후, 그들은 전반적인 접근 방식을 바꾼 고객의 집단적 감정 반응에 대한 다양한 놀라운 사실을 발견했습니다. 

가장 주목할 만한 점은 상담원이 고객이 원하는 시간 동안 통화 시간을 최소화하는 것보다 고객과 통화를 계속하도록 권장하는 것이 훨씬 더 긍정적인 감정을 불러일으켜 고객 유지율이 단점을 훨씬 능가한다는 사실을 발견했습니다. 약간 더 높은 통화량 또는 평균 처리 시간. 

교훈? 감정 분석을 활용하여 고객의 총체적인 감정 반응을 찾고 추출하고 처리한 다음 이에 대해 현명한 결정을 내리면 가시적일 뿐만 아니라 영향력 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 

3가지 핵심 사항

우리가 본 것처럼 우리는 개인적인 삶에서 치료사나 정신과 의사에게 의지하는 방식으로 감정 분석을 활용할 수 있습니다. 

치료와 마찬가지로 컨택 센터에서 자기 개선은 결코 저절로 해결되지 않습니다. 그러나 AI와 감정 분석을 통해 컨택 센터를 위한 일종의 행동 치료 계획을 짜는 데 필요한 도구를 갖게 됩니다.

이러한 대화에서 고객을 만족시키거나 좌절하게 만드는 것은 무엇입니까? 톤이 어디에서 바뀌나요? 감정 상태에 따라 상향 판매, 교차 판매 또는 부정적인 반응을 완화할 수 있는 기회는 어디에 있습니까? 고객과 더 나은 연결을 통해 가치를 얻고 창출하거나 CX를 차별화하는 방법을 다시 생각하기 위해 만들 수 있는 전략적 변화가 있습니까? 다음은 첫 번째 치료 세션에서 얻은 몇 가지 높은 수준의 테이크 아웃입니다.

1. 귀하의 연락 센터는 의식이 있습니다. 따라서 CX 결과는 잠재의식에 의해 좌우됩니다!
2. AI와 감정 분석을 일종의 정신 분석가로 사용하여 보다 성공적인 CX 접근 방식을 알려주는 더 깊은 고객 이해를 잠금 해제할 수 있습니다.
3. CCaaS 클라우드에서 AI를 사용하면 조직의 USP에 고유한 경쟁 우위를 창출할 수 있습니다.

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