会话分析：深入了解并运用客户之声
会话分析是一项新兴技术，它能帮助您从各种渠道收集客户对您品牌的看法和评价。
随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的进步，现在您只需借助云端或本地应用程序，即可在几分钟内解读来自各方的客户反馈。会话分析正是这些工具背后的核心技术。
本文将深入剖析会话分析，让您全面了解其运作方式，无论您是想在企业中应用这项技术、为其他组织开发托管服务，还是成为这项技术的开发者，都能从中获益。
什么是会话分析？
会话分析使用软件处理来自各种数字渠道的、关于您业务的对话。这些对话包括社交媒体帖子、客户服务电话/聊天记录、商业评价、论坛讨论等。
这项技术的核心在于，它能够在短时间内解读大量的客户对话，这些对话可能直接与您的业务相关，也可能仅仅是关于您的业务。通过提取这些对话中的关键信息，您可以根据客户的偏好改进产品、服务或品牌形象。
人工智能和机器学习是会话分析背后的两大关键技术。在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是此类程序的核心算法。
这些先进的信息技术工具和云计算能力，能够帮助您理解各种形式的对话，例如电子邮件、电话和短信。
会话分析取代了人工审查客户服务电话、邮件和聊天记录的必要性。人工智能软件可以在几分钟内扫描数TB的数据量。
此外，这些工具还可以从其他集成应用程序中收集各种业务数据，如政策、风险评估等，并针对客户的痛点提出即时解决方案。
如果您从事客户服务行业，会发现这种信息分析技术的应用非常广泛。服务行业主要使用以下两类工具进行会话分析：
- 语音对话分析
- 文字对话分析
企业使用这项高科技技术来分析与客户、员工、合作伙伴、供应商等之间的对话。组织在收集目标受众的对话数据时，必须遵守诸如CCPA、GDPR等隐私法规。
为什么分析对话至关重要？
#1. 获取更细致的客户反馈
您或许可以从客户的在线评论中了解他们的一些不满和满意度，但要获得更全面的信息，最佳途径是分析他们与客户服务代表的对话。
不同年龄段的客户都会联系客服，通过分析这些对话，公司可以更好地了解客户的需求。除了提供客户行为和情绪的详细视图外，它还可以帮助您识别模式并采取相应行动。
#2. 预测客户行为
每个客户都是独特的，一个人的行为方式无法完全预测。但是，当您分析成百上千的客户对话时，您会发现其中存在的模式。
通过这些模式，您甚至可以在客户意识到自己有需求之前就预测到他们的需要。这样，客户在联系您的客户支持后将会获得更好的体验。
#3. 获取比客户反馈更深入的洞察
只有少数联系过您的客户服务人员会主动分享反馈。在大多数情况下，只有那些拥有非常积极或非常消极体验的人才会抽出时间向您提供反馈。
因此，您从反馈中获得的数据可能会偏向极端。如果您想获取关于客户对您的品牌和客户服务的真实感受的准确数据，那么分析对话是最佳方法。
#4. 减少内部工作量
会话分析是一个自动化的过程，由各种应用程序辅助完成。因此，无需安排员工手动分析对话，这既耗时又费力。
相反，员工可以将精力集中在高价值任务上，例如推动销售和提高投资回报率。
此外，通过分析，您可以识别常见的问题或请求。
#5. 倾听客户的原话
人们对您的产品和公司的评论往往是非结构化的、简短的。因此，要准确分析它们的情感并不容易。此外，评论可能存在字符或单词限制，使得客户难以表达自己的感受。
在对话中，没有这样的限制，您可以从中适当地分析情绪。
#6. 从客户那里获取必要的数据
改善客户体验的最佳方法是从各种反馈中收集数据。无论您想收集什么客户数据，都可以通过与他们自身意见相关的对话来完成。
会话分析如何运作？
这项技术高度依赖于人工智能，尤其是自然语言处理。此外，您还需要文本数据数据库、电话档案以及与客户服务运营工具的实时集成等。
人工智能
通过使用机器学习和自然语言处理，软件开发人员可以训练应用程序理解书面和口头语言。例如，Google Assistant或Amazon Alexa就是可以理解您的口语并将其转换为软件指令的人工智能程序。
自然语言处理大量使用了语言学和语音学概念。例如，自然语言处理算法会将口头句子分解为音素，这些音素是帮助机器区分数百万个单词的声音单元。
英语有42个音素，其他语言也有特定的音素，自然语言处理算法使用这些音素来理解人类语言。
访问第一方数据
在自然语言处理准备就绪之后，您需要将程序与来自多个第一方来源的源源不断的客户数据相连接。
由于您直接从客户那里通过电话、电子邮件和聊天等方式收集数据，并且他们接受您的隐私保护协议，因此这比第三方数据来源更安全。
情感分析
自然语言处理程序还带有情感分析算法。其目的是捕获客户聊天和电话中能够表明客户模式或意图的线索。
例如，如果算法找到像“惊艳”、“出色”、“极好”等正面词汇，则表示用户很高兴。另一方面，诸如“无用”、“不好”、“毫无价值”、“垃圾”等负面词语则表示来电者不开心。
现在，一旦您将所有这些结合到一个云应用程序中，您就拥有了有效了解客户的强大能力。您可以改进您的服务，让客户满意，而不会造成太大的财务负担。
一些会话分析工具非常强大，甚至可以实时通知客户服务团队负责人有关电话或聊天中的任何负面事件。因此，经理或主管可以协助支持代表，为来电者提供更好的体验。
会话分析的益处
#1. 定位客户痛点
客户满意度是业务成功的关键驱动因素。除非您找到客户的痛点，否则任何公司都不可能解决这些问题并留住客户。
会话分析最重要的好处是它可以帮助您确定客户感到沮丧的原因和触发因素。因此，您可以更容易地尽快解决问题，同时公司也可以采取必要的措施来预防这些问题的发生。
#2. 提高销售额和转化率
每个企业都旨在实现更高的流量转化率和销售额。这就是您需要分析客户对话的原因。
它可以让您了解用户最常询问的功能。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该工具。
#3. 更好地了解用户体验
借助会话分析数据，您可以深入了解整个客户旅程。它还可以让您了解客户情绪在旅程中的变化。
当您了解客户的数字和电话体验的可行见解时，您可以使用它们来改善用户体验。
#4. 做出明智的决策
您做出的每一个业务决策都应充分了解情况并有证据支持。由于您的服务旨在让客户满意，因此没有比客户对话更好的证据了。
通过分析数据找出客户对您的产品需求，从而为您的下一系列产品或更新做出决策。
#5. 实时监控客服代表
客服代表是贵公司与客户沟通的代表。一些会话分析工具还可以实时提供客服代表的表现洞察。
企业可以通过分析数据，找出客服代表的优势和劣势，从而为他们提供培训。此外，相同的数据也可用于制定应对不同客户的灵活策略。
#6. 提高支持中心的生产力
分析支持中心的对话（包括通话和聊天）还可以帮助您提高系统效率。在这里，人们还可以使用分析数据来更好地分类和路由请求。
它提供了关于特定客服代表在处理某些问题方面的见解。因此，公司可以更有效地路由客户的聊天和电话。
会话分析的实际应用案例
#1. 从多个渠道收集反馈
一个会话分析工具可以涵盖您用来与受众沟通的所有媒介。因此，您可以从客户的聊天、社交媒体评论、推文、电话、电子邮件、业务评论等反馈中收集可行性的见解。
例如，客户可能会通过各种渠道频繁地报告某个产品或服务问题。该工具可以立即分析这些突发的评论，了解问题，并建议您进行干预以解决问题。
#2. 产品试用
如果您是一家中小企业或初创公司，无法负担全面发布产品/服务以供试用，那么会话分析工具可以为您提供帮助。
例如，您可以在一小部分客户中推出产品/服务，然后监控他们在各种平台上的评论、反馈和互动情况。自然语言处理算法将帮助您收集正面、中性和负面情绪。
然后，您可以统计衡量此次发布是否成功。
#3. 虚拟客户服务助理
客户服务行业的痛点是客户的重复来电。当第一个客服代表未能有效地处理来电时，就会发生这种情况。
会话分析人工智能会分析您的企业和消费者之间的各种对话和独白。
当它注意到有任何来电者多次呼叫客户服务团队时，它可以将事件标记给经理，然后，经验丰富的客户支持代表可以巧妙地处理该问题。
#4. 呼叫中心的合规性
涉及信用卡、借记卡、社会保障号码和身份的欺诈是任何呼叫中心面临的一些重大挑战。企业可以使用会话分析工具高效且经济地处理此类欺诈。
该算法实时分析所有电话、电子邮件和聊天。每当它检测到客户提供任何信用卡、借记卡或社会保障号码信息时，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进行干预，以防止客户的敏感数据被泄露。
#5. 潜在客户评估
营销团队可以通过会话分析来分析潜在客户，从而节省大量成本。该算法将帮助您的团队分析潜在客户对您品牌的看法。
如果分析发现任何负面评价，您可以停止跟进该线索，因为它可能无法转化为实际客户。
#6. 个性化营销
会话分析算法可以与用于向客户发送电子邮件、短信、交互式语音应答电话、WhatsApp消息等的营销工具紧密协作。
例如，一位客户就您即将推出的智能手机联系了您的客服代表。通话结束后，在算法触发后，您的营销客户关系管理系统可以发送一封个性化的电子邮件，其中包含发布日期的手机购买链接。
因此，客户只需单击一下即可购买该设备，并且您确保了多次引导对话。
总结
会话分析是利用客户数据促进业务增长的有效途径。但是，您必须确保以合乎道德的方式收集与消费者、员工或供应商的对话。
声明可以保存聊天记录、通话或评论，以了解需求，这是避免违反任何隐私法规的有效方法。
到目前为止，您已经从基础层面了解了这个快速发展的业务数据分析工具。现在，您可以有效且安全地将这项技术应用于您的业务中。
接下来，您可以研究客户忠诚度和保留软件，以从现有的客户群中获得更多收入。