Wat als ik je vertelde dat je contactcenter zijn eigen collectieve bewustzijn had? Hoe vreemd het ook klinkt, het is waar. Althans in zekere zin.

Elke keer dat we een overzichtsrapport maken van gemiddelde klanttevredenheidsscores of het moreel van werknemers, kijken we naar de hoofden van al onze klanten of al onze agenten; we krijgen een kijkje in hun gedachten en gevoelens, als een geaggregeerde entiteit. En waar bewustzijn is, is onderbewustzijn. Diep onder de oppervlakte borrelen al die hoop en angst en verlangens van uw klanten op, waarvan zelfs zij zich misschien niet bewust zijn. 

Als je als individu de diepste waarheden over jezelf wilde begrijpen nadat je had besloten om te werken aan een betere versie van jezelf, zou je naar een psychotherapeut kunnen gaan voor counseling. Als u een leider in een contactcenter bent en hetzelfde wilt doen? Je zou naar AI kunnen gaan. 

Dat is waar ik het over wil hebben voor deel drie van onze miniserie 'Customer Experience Differentiated': hoe sentimentanalyse, aangewakkerd door AI, je kan helpen om dat collectieve onderbewustzijn van de klant aan te boren, waardoor je hun behoeften beter kunt begrijpen, en uiteindelijk, tevredenheid en retentie verbeteren.

Een beetje dieper graven

Zoals we hebben gezien gedurende deze serie, het vermogen om kwaliteit, relevante feedback te verzamelen en adequaat op die feedback te reageren, is absoluut cruciaal. A een klant met een slechte ervaring heeft slechts 43% kans op retentie voor het volgende jaar, dus je kunt maar beter weten wanneer ze een ondermaatse ervaring hebben en begrijpen waarom.

Enquêtes en directe feedback zijn hier natuurlijk geweldig voor. Ze bieden waardevolle inzichten in de reactie van een individuele klant of agent op een interactie. Maar zelfs als ze volledig eerlijk en attent zijn in hun feedback - waarvan we allemaal weten dat dit niet altijd vanzelfsprekend is - wat u in een enquête vastlegt, is hun bewust antwoord. Zoals elke goede therapeut je zal vertellen, als je het hele plaatje wilt zien, moet je vastleggen wat er aan de hand is zowel het bewuste als het onderbewuste. 

Dat is waar AI en sentimentanalyse de kamer binnenkomen.

Wat doet sentimentanalyse echt?

Sentimentanalyse bestaat al een tijdje, maar ik ken nog steeds genoeg contactcentermensen die er misschien met een dosis scepsis naar kijken. 'Sentiment' is immers een extreem zacht en papperig concept. Maar hoewel dat het geval kan zijn, blijft het een feit dat relaties de sleutel zijn tot klantloyaliteit, en relaties komen daar op neer gevoel en emotie en intuïtie. meer dan koude berekening.

De meest onthullende gevoelens - en daarom de meest bruikbare - zijn meestal degene die het diepst begraven zijn. Wat sentimentanalyse doet, is ze opgraven, aggregeren en verfijnen tot iets waarmee we kunnen werken.

Om het concreter te zeggen: sentimentanalyse is een techniek om taalkundige artefacten te analyseren - in onze wereld een hele reeks geaggregeerde klantgesprekken - met behulp van een vorm van machinaal leren genaamd natuurlijke taalverwerking (NLP) om emotionele onderstromen en trends te identificeren. Op het eenvoudigste niveau bepaalt dit meestal of de inhoud een positief, negatief of neutraal sentiment uitdrukt.

Sentimentanalyse neemt die rauwe gesprekken (die hopelijk zoals we vorige week bespraken, je transcribeert automatisch) en brengt de dictie-, toon- en syntaxispatronen naar boven die het meest kenmerkend zijn voor de emotionele reacties van je klanten. Vervolgens verwerkt AI ze op schaal tot waardevolle inzichten via informatie-extractie, themaclassificatie en emotie- en intentieanalyse.

Het punt van dit alles? Om trendlijnen te identificeren en strategische beslissingen te nemen die de CX-levering verbeteren en klantverloop minimaliseren.

Het pad naar CX-zelfactualisatie

Net als conversatie AI en agent helpen zijn essentiële onderdelen geworden van het optimaliseren van respectievelijk de pre- en mid-interactiefasen, sentimentanalyse is een hulpmiddel van onschatbare waarde geworden voor de post-interactiefase.

Klantgesprekken zijn een goudmijn aan waardevolle informatie, data en inzichten. Het goud is daar beneden; je hoeft het alleen maar uit te pakken. Met sentimentanalyse kan dat. 

U kunt een veel dieper inzicht krijgen in de behoeften, problemen, meningen, motivaties, voorkeuren en percepties van uw klant over uw merk, omdat, in tegenstelling tot bij enquêtes, beperkingen in tijd of aandachtsspanne geen factor zijn. U kunt echte bruikbare inzichten bieden, bijvoorbeeld door te identificeren welke woorden, onderwerpen of beslissingen de neiging hebben om positieve of negatieve reacties uit te lokken, om zowel uw agenten als uw andere AI-systemen, zoals agent assist, beter te informeren. 

Hoewel het idee van 'sentiment' misschien nog steeds zacht aanvoelt, zijn de resultaten van sentimentanalyse dat allesbehalve. De kosten om een ​​nieuwe klant te werven versus de kosten om een ​​klant te behouden zijn immers aanzienlijk - meestal 3:1, en in sommige sectoren zelfs 10:1. Door betere strategische beslissingen te nemen over hoe u met klanten moet praten, op basis van een dieper emotioneel begrip, kunt u sterkere relaties opbouwen en enorme, meetbare winst behalen op het gebied van retentie. 

In de aflevering van deze week hebben we het bijvoorbeeld gehad over een bepaalde klant die een churn-probleem ondervond. Nadat ze sentimentanalyse hadden geïmplementeerd, ontdekten ze een reeks verrassende feiten over de collectieve emotionele reactie van hun klanten die hun algehele aanpak veranderden. 

Ze ontdekten met name dat het aanmoedigen van agenten om met klanten aan de telefoon te blijven zo lang als de klant zou willen - in plaats van de beltijden te minimaliseren, zoals populaire wijsheid vaak suggereert - zoveel positiever sentiment creëerde dat de winst in klantbehoud de nadelen ruimschoots overtrof. van iets hoger belvolume of gemiddelde afhandelingstijd. 

De les? Als u sentimentanalyse gebruikt om de totale emotionele reactie van klanten te vinden, te extraheren en te verwerken - en vervolgens slimme beslissingen te nemen over wat u eraan kunt doen - zal de uitbetaling niet alleen tastbaar zijn, maar ook impactvol. 

De 3 belangrijkste afhaalrestaurants

Zoals we hebben gezien, kunnen we sentimentanalyse gebruiken zoals we in ons persoonlijke leven op een therapeut of psychiater kunnen leunen: om ons te helpen zien wat er werkelijk aan de hand is onder de motorkap. 

Net als bij therapie lost zelfverbetering bij contactcenters zichzelf nooit vanzelf op. Maar met AI en sentimentanalyse heb je de tools in handen om een ​​soort gedragstherapieplan voor het contactcenter op te stellen.

Wat gebeurt er in deze gesprekken waardoor klanten zich gelukkig of gefrustreerd voelen? Waar verandert de toon? Waar zijn er, op basis van hun emotionele toestand, mogelijkheden voor upselling, cross-selling of het afzwakken van een negatieve reactie? Is er een strategische verandering die u kunt doorvoeren om opnieuw na te denken over hoe u waarde wint en creëert door beter contact te maken met klanten of uw CX te differentiëren? Hier volgen enkele belangrijke conclusies uit uw eerste therapiesessie:

1. Uw contactcenter is bewust; daarom worden CX-resultaten gedreven door het onderbewustzijn!
2. U kunt AI en sentimentanalyse gebruiken als een soort psychoanalyticus om een ​​dieper begrip van de klant te ontsluiten dat leidt tot een meer succesvolle CX-aanpak.
3. Het gebruik van AI in de CCaaS-cloud kan een concurrentievoordeel creëren dat uniek is voor de USP van uw organisatie.

Bekijk de volledige recente voor meer inzichten Livestream-aflevering van LinkedIn, "Het onderbewustzijn van uw contactcenter bewust gemaakt: AI als uw CX-psychotherapeut."

Voor een bespreking van vergelijkbare onderwerpen kunt u elke woensdag om 9 uur CT op de livestream-serie "Customer Experience in the Cloud" met Valur Svansson kijken. Levensgrote LinkedIn-pagina. Ga naar onze om eerdere afleveringen on-demand te bekijken Youtube kanaal.