什么是对话式分析以及为什么应该关注？
对话分析是下一代技术，帮助您从多个渠道提取客户对您品牌的评价。
随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的发展，您现在可以依靠云端或本地应用程序，在几分钟内解读所有这些客户意见。对话分析是这些工具背后的技术。
继续阅读以了解对话分析的内外。它将帮助您在业务中实施这项技术，为其他组织开发托管服务，或成为这项技术的开发人员。
什么是对话分析？
对话分析是使用能够浏览来自数字渠道的各种对话的软件。这些对话包括社交媒体帖子、客户服务电话/聊天、商业概况评论、论坛讨论等。
本质上，这项技术旨在几分钟内读取数千个与您的业务有关的客户对话。然后，提取重要信息，根据客户的喜好改进您的产品、服务或品牌。
AI和ML是对话分析背后的两个主要软件开发技术。在AI中，自然语言处理（NLP）是此类程序的关键算法。
这些先进的信息技术工具和链接_4的能力帮助您理解任何形式的对话，如电子邮件、电话和短信。
对话分析取代了手动审计客户服务电话、电子邮件和聊天的需求。AI软件可以在几分钟内扫描数千兆字节的对话。
此外，这些工具还可以从其他集成应用程序收集各种业务数据，如政策、风险评估等，并向客户的痛点提出即时解决方案。
如果您从事客户服务行业，您会发现这种信息分析技术的大量用途。服务行业主要使用以下两种类型的对话分析工具：
- 语音对话
- 文本对话
企业使用这一高科技概念分析与客户、员工、客户、供应商等的对话。组织在收集目标受众的对话数据时必须遵守CCPA、GDPR等隐私法规。
为什么分析对话很重要？
#1.获得细致入微的故事
从在线评论中，您可能只能获取到客户的部分不满和满意。但获取最全面的故事的最佳途径是他们与客户服务代理的对话。
各个年龄段的许多客户都会联系客户服务，通过分析他们的对话，公司将获得更好的视角。除了提供详细的客户行为和情感视图外，它还使您能够识别模式并采取行动。
#2.预测客户行为
每个客户都是不同的，完全预测一个客户将如何行为是不可能的。但是，通过阅读数百甚至数千个客户对话，您可以识别模式。
借助其帮助，您将在客户联系客户支持后就知道客户需要什么。结果，客户在与您的客户支持联系后将获得更好的体验。
#3.获得比客户反馈更好的洞察
只有一小部分与您的客户服务联系的人会提供反馈。在大多数情况下，只有那些经历极其积极或消极体验的人才会抽出时间为您提供反馈。
因此，从反馈中获得的数据可能偏向极端。如果您想获得有关客户对您的品牌和客户服务感受的准确数据，分析对话是最佳方式。
#4. 减少内部工作量
会话分析是通过各种应用程序自动完成的过程。因此，没有必要指派员工手动查看对话，这是耗时且繁琐的。
相反，他们可以专注于推动更多销售和ROI的高价值任务。
另一方面，分析可以让您识别常见的问题或请求。
#5. 相信他们自己的话
人们对您的产品和公司发表的评论是非结构化且简洁的。因此，分析这些评论以获得情感准确度并不容易。此外，可能存在字符或字数限制，使顾客难以表达他们的感受。
在对话中，没有这样的限制，您还可以从中正确分析情感。
#6. 从客户自己那里获得所需数据
改善客户体验的最佳方法是从各种反馈中收集数据。您想要收集的任何客户数据都可以从涉及他们自己意见的对话中完成。
会话分析是如何工作的？
这项技术在很大程度上依赖于人工智能，尤其是自然语言处理（NLP）。除此之外，您还需要文本数据数据库，电话记录存档，与客户服务操作工具的实时集成等。
人工智能
软件开发人员使用机器学习和自然语言处理来训练他们的应用程序以理解书面和口头语言。例如，谷歌助手或Amazon Alexa是能够理解您口头语言并将其转换为软件命令的人工智能程序。
NLP在语言学和音韵学概念上使用得非常多。例如，NLP算法将口语句子分解为音素。这些是帮助机器区分数百万个单词的声音单位。
英语有42个音素。同样，其他语言都有特定的音素，NLP算法利用这些音素来理解人类语言。
访问第一方数据
一旦NLP准备好了，您需要将程序连接到来自几个第一方来源的稳定的客户数据流。
由于您通过电话、电子邮件和聊天直接从客户那里收集数据，并且他们接受您的隐私保护协议，因此比第三方数据源更安全。
情感分析
NLP程序还配备了一个sentiment analysis算法。其目标是捕捉表明客户情绪或意图的客户聊天和电话。
例如，如果算法发现积极的词语（例如Amazing，Superb，Fantastic等），则表示用户很高兴。另一方面，消极的词语（例如Useless，Not Good，Worthless，Junk等）表示用户不高兴。
现在，一旦您将所有这些组合到一个云应用程序中，您就能够非常有效地了解您的客户。您可以修改您的服务，使他们满意，而不会耗尽资金。
一些会话分析工具非常强大，它们可以在通话或聊天中实时通知客服团队负责人任何负面事件。因此，经理或主管可以协助支持代理人为呼叫者提供愉快的体验。
好处
#1. 发现客户痛点
客户满意度是业务成功的主要驱动因素。除非找出他们的痛点，否则任何公司都无法解决并保留客户。
会话分析的最重要的好处是帮助您确定客户沮丧的原因和触发点。因此，可以更容易地尽快解决问题，同时公司可以采取必要措施来防止这些问题。
#2. 更高的销售和转化率
每个企业的目标都是提高流量转化和销售额。这就是为什么您需要分析客户对话的原因。
它可以让您了解用户最关心的功能。如果有人对您的产品或服务的某些功能不满意，您可以通过分析数据来了解原因。
#3. 更深入了解用户体验
通过对话分析数据，您可以获得有助于理解整个客户旅程的见解。它还可以让您了解旅程中客户情绪的变化。
通过了解客户在数字和电话体验方面的可行见解，您可以用它来改善用户体验。
#4. 做出明智的决策
您所做的每个业务决策都应该是有根据的，有证据支持的。由于您的服务旨在满足客户的需求，没有比客户对话更好的证据了。
通过分析数据，了解客户对产品的需求，从而决定下一批产品或更新的市场推出。
#5. 实时监控客服代表
支持代表是您公司的代表，负责与客户沟通。一些对话分析工具也能够提供关于代表实时表现的见解。
企业可以使用此数据通过了解代表的优势和劣势来培训客户关怀主管。此外，同样的数据也可以用于制定与不同客户打交道的改进策略。
#6. 提升支持中心的生产力
分析支持中心（电话和聊天）中的对话还可以让系统更加高效。在这里，人们还可以利用分析数据进行更好的分类和路由。
它提供了关于特定代表擅长处理某些问题的见解。因此，公司可以更有效地将客户的聊天和电话路由。
可行的使用案例
#1. 从多个渠道收集反馈
一个对话分析工具可以涵盖您与受众交流的所有媒介。因此，您可以从聊天、社交媒体评论、推文、电话、电子邮件、业务评论等收集有意义的顾客反馈。
例如，顾客在各个渠道大量报告产品或服务问题。该工具可以立即分析这些评论的爆发，理解问题，并建议您采取解决方案。
#2. 产品试用
如果您是中小企业或初创企业，无法承担全面发布产品/服务进行试用，对话分析工具可以帮助您。
例如，您可以在一小群客户中推出产品/服务。然后监控他们在各个平台上的评论、反馈和参与。自然语言处理算法将帮助您收集积极、中立和消极的情绪。
然后，您可以统计测量试用是否成功。
#3. 虚拟客户服务助手
客户服务行业存在的一个问题是重复电话。这种情况发生在第一位代表没有有效处理来电的情况下。
对话分析人工智能会分析您的企业和消费者的各种对话和独白。
当它注意到任何来电多次的情况时，它可以向经理标记这些事件。然后，经验丰富的客户支持代表可以妥善处理问题。
#4. 通话中心的合规性
涉及信用卡、借记卡、社会安全号码和身份的欺诈是任何通话中心面临的一些重大挑战。企业可以使用对话分析工具高效且经济地处理此类欺诈行为。
该算法实时分析所有的通话、电子邮件和聊天记录。每当它检测到客户泄露信用卡、借记卡或社会安全号码等敏感信息时，它可以立即标记该事件。
然后，您的呼叫中心审计和合规团队可以介入，阻止客户的敏感数据公开。
#5. 潜在客户评估
通过对话分析，市场团队可以节省很多。该算法将帮助您的团队分析潜在客户对您品牌的情感。
如果分析发现任何负面情感，您可以停止追踪该潜在客户，因为它不会转化。
#6. 个性化营销
对话分析算法可以与发送电子邮件、短信、IVR电话、WhatsApp消息等营销工具紧密合作。
例如，客户联系您的代理商咨询即将推出的智能手机。通话结束后，算法触发后，您的营销人员可以发送一封个性化电子邮件，包含手机上市日期的结账链接。
因此，客户只需点击一次即可购买设备，您也确保了多个潜在客户转化。
最后的话
对话分析是一种利用客户数据实现业务增长的好方法。然而，您必须确保在捕捉与消费者、员工或供应商的对话时遵守道德规范。
声明聊天、通话或评论可能会被保存以了解需求是避免违反任何隐私规定的好方法。
迄今为止，您已经从基础层面学习了这个快速增长的业务数据分析工具。现在，您可以在业务中有效且安全地应用这项技术。
接下来，您可以查看链接9以从现有的客户基础中获得更多收入。
