Почути свого клієнта. Як сервіс мовної аналітики допомагає рітейлу поліпшити клієнтський досвід

21.10.2021
1161
Партнер проекту

Дмитрий Романюк, соучредитель Nova IT, фото Анастасия Рожинская

Чи дотримуються продавці скрипти продажів? На що найчастіше скаржаться користувачі? Що клієнтів не влаштовує в обслуговуванні? Відповіді на ці питання цікавлять будь-якого керівника рітейл-компанії. Допомогти знайти відповіді може технологія мовної аналітики. Про це в ході #omniforum2021 розповів співзасновник Nova IT Дмитро Романюк


 

Напевно всім нам знайомий термін "Емоційна лояльність" - небайдуже ставлення клієнта до вашого бренду. Позитивно налаштовані клієнти не тільки купують частіше, а й рекомендують товари друзям і близьким.

Як показують дослідження, клієнт купує цю лояльність не тільки через низькі ціни і високу якість товару, одним з основних факторів є сервіс, а саме, якісна консультація, зацікавленість продавця у рішенні запиту покупця, швидкість його рішення і т.д.

Домогтися емоційної лояльності до бренду коштує величезних зусиль, а втратити її можна через дрібниці.

Якраз мовна аналітика, в тандемі з іншими традиційними методами контролю якості, такими як таємний покупець або опитування, допоможе виявити проблеми і поліпшити клієнтський досвід.

Деякі рітейлери вже ведуть запис розмов у точках продажів. Це тягне за собою і деякі проблеми, так як потрібно послухати і якісно обробити дуже великий обсяг даних. Цінність мовної аналітики полягає у можливості обробляти терабайти записів, текстів, відгуків і перетворювати їх у джерело безцінних даних, які вкажуть на нюанси і подальші шляхи розвитку.

Розглянемо приклади стратегічних завдань, які можна вирішити за допомогою даної технології:

1. підвищення продажів

2. поліпшення якості обслуговування

3. зменшення відтоку клієнтів

4. скорочення витрат, за рахунок підвищення ефективності взаємодій з потенційними покупцями

Це, звичайно ж, не повний список. У процесі прочитання цієї статті, Ви самостійно зможете виділити для себе більше прикладів застосування мовної аналітики.

Як працює мовна аналітика?

Не вдаючись у технічні подробиці, роботу мовної аналітики можна розбити на 4 етапи:

  1. Захоплення даних. Це може бути запис розмов у контакт центрі, запис діалогів у точках продажів, чати, відгуки на сайті, листування поштою.

  2. Правильна інтерпретація отриманих результатів. По суті це "вуха системи". Дуже важливий етап, на якому багато рішень "провалюються", так як у нашій країні часто використовуються українською та російською мовами одночасно ("суржик"). Тому, наші партнери - компанія Verint, спеціально розробили мовну модель під наш ринок і налаштовують її під конкретного замовника. Важливий нюанс - переклад одного запису в точну стенограму не є сама мета технології, це більше про роботу з великими даними і статистикою. Якщо в одному діалозі ми не розпізнали якесь слово, а в десяти інших - розпізнали, на статистику це не вплине. Для роботи аналітики досить точності транскрибування у 65-70%.

  3. На третьому етапі отримані дані зберігаються у спеціальну базу.

  4. Фінальний етап, в якому вже відбувається "магія" роботи з даними - це безліч прихованих внутрішніх процесів вилучення сенсу з застосуванням елементів штучного інтелекту, пошуку патернів, вивчення трендів та інше.

 

Запис діалогів

Для запису діалогів з клієнтами face-to-face можна використовувати сучасний мобільний телефон з встановленим додатком від компанії Reveal і мікрофоном-петличкою. Додаток записує всі діалоги на протязі дня і завантажує їх у хмару, де вже і виконується аналіз. У ньому можна ставити теги і інші позначки, які доповнюють мовну аналітику.

Також, важливо відсікти всі сторонні шуми, яких дуже багато у торговому залі. Тому для аналітики face-to-face використовуються спеціальні програмні фільтри на основі штучного інтелекту, які додатково відсікають цей шум і спеціальні мовні моделі.

 

Функціонал мовної аналітики

Мовна аналітика від компанії Verint має зручний сучасний інтерфейс, а також безліч аналітичних інструментів, графіків і звітів, які згруповані у меню веб-сторінки.

Ось деякі з основних функціональних можливостей:

  1. Основний інструмент мовної аналітики - аналіз категорій. Що таке категорія? Це набір слів і словосполучень, сказаних клієнтом або консультантом, які характеризують даний діалог. До одного діалогу може бути прив'язано кілька категорій. Категорії можуть бути як процесні, так і продуктові. Приклади категорій процесів - скарги, подяки, емоції, відповідність скрипту і інше. Продуктові - згадка бренду, назва товару. Що можна робити з категоріями? Категорії можна відстежувати і робити їх кореляції, наприклад, на які товари найбільше виникає скарг. Можна відстежувати дотримання скрипта - чи сказав консультант певну фразу. Також можна відстежити тренди, як часто згадуються слова і категорії,а також динаміку протягом заданого періоду. Категорії створюються вручну, але система максимально полегшує їх створення. Вона підказує, які слова потрібно додати у категорію, щоб її максимально звузити і показувати потрібні дані.

  2. Контекстний пошук, схожий на Google, який може знаходити діалоги зі згадуванням шуканих слів. Система автоматично підказує пов'язані вирази і словосполучення, щоб глибше поринути у те чи інше питання.

  3. Система може самостійно підказувати ймовірні кореневі причини діалогів за допомогою модуля Root cause analysis. Як приклад - ви досліджуєте проблему частих звернень з приводу збоїв з паролем в особистому кабінеті інтернет магазину. Root cause analysis вам підкаже що досить часто у таких діалогах згадується слова "iPhone" і "Safari". Це означає, що між ними є залежність, потрібно провести оптимізацію сайту, знайти помилки і вирішити проблему в корені.

  4. Є ще інструмент успішних і неуспішних діалогів, він допомагає визначити які слова і словосполучення дають більше продажів. Цей же інструмент може навчити співробітників правильно вести діалог.

Зручні інтерактивні звіти, які можна налаштовувати і кастомізувати під Ваші задачі. Також, можна налаштувати автоматичну розсилку звітів на пошту і висновок звітів у вигляді дашборда в аналітичному центрі компанії.

Приклад реального використання у рітейлі.

Поговоримо про реальний кейс і використання мовної аналітики у рітейлі.

Замовник - найбільша тютюнова компанія у світі, яка хоче підвищити продажі свого нового продукту - електронних сигарет.

Просування своїх товарів вони здійснюють через торговельних представників у точках продажу. У них є свої KPI за кількістю консультацій на день.

Перший етап охоплював 300 магазинів у 58 містах. І запис була розгорнута тут всього за 1 тиждень за допомогою додатка Reveal. За 1 місяць було зібрано і проаналізовано 80 тисяч годин розмов.

Перше, що було виявлено - всього 25% торговельних представників користувалися скриптом і виконували поставлені KPI за кількістю консультацій. Після застосування змін і перегляду мотивації частота застосування скрипта зросла майже у 3 рази. За підсумками 1 місяця роботи продажу у даній групі магазинів зросли на 15%.

Сам по собі продукт не вирішить ваших проблем.

Важливо розуміти, що мовна аналітика - це не чарівна паличка, яка сама по собі вирішить усі ваші проблеми. Це інструмент, який в умілих руках дозволяє виявити вади і задасть напрямок подальшого розвитку, але сам процес впровадження змін у компанії - це управлінські рішення менеджменту.

Повинен бути побудований процес, який вимагає: постановки задачі, отримання результатів аналізу, подальшого впровадження змін та контролю виконання.

У всіх наших проектах по впровадженню подібних рішень ми обов'язково включаємо консалтинг від нас і виробника, щоб навчити вас користуватися цим інструментом правильно.

Читайте свіжі новини та аналітику про рітейл та інтернет-торгівлю в Україні та світі на нашій сторінці в Facebook , на нашому каналі в Telegram , а також підписуйтесь на нашу щотижневу e-mail розсилку.