会話分析とは何ですか?なぜわざわざ行う必要があるのですか?

会話分析は、多くのチャネルからブランドについての顧客の発言を抽出するのに役立つ次世代テクノロジーです。

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の成長により、これらすべての顧客の声を数分で解読できるクラウドまたはオンプレミスのアプリケーションに頼ることができるようになりました。会話分析は、これらのツールの背後にあるテクノロジーです。

会話分析を徹底的に学ぶために読み続けてください。このテクノロジーをビジネスに導入したり、他の組織向けのマネージド サービスを開発したり、このテクノロジーの開発者になったりするのに役立ちます。

会話分析とは何ですか?

会話分析では、ビジネスに関するデジタル ソースからのさまざまな会話を分析できるソフトウェアを使用します。これらの会話には、ソーシャル メディアの投稿、カスタマー サービスの電話/チャット、ビジネス プロフィールのレビュー、フォーラムでのディスカッションなどが含まれます。

基本的に、このテクノロジーは、あなたのビジネスとの、またはあなたのビジネスに関する何千もの顧客の会話を数分間で読み取ることを目的としています。次に、顧客の好みに合わせて製品、サービス、ブランドを即興で改良するのに役立つ重要な情報を抽出します。

AI と ML は、会話分析の背後にある 2 つの主要なソフトウェア開発テクノロジです。 AI では、自然言語処理 (NLP) がこのようなプログラムの背後にある重要なアルゴリズムです。

これらの高度な情報技術ツールとクラウド コンピューティング機能は、電子メール、電話、テキストなど、あらゆる形式の会話を理解するのに役立ちます。

会話分析により、顧客サービスの電話、電子メール、チャットを手動で監査する必要がなくなります。 AI ソフトウェアは、テラバイト規模の会話を数分でスキャンできます。

また、このツールは、他の統合アプリからポリシーやリスク評価などのさまざまなビジネス データを収集し、顧客の問題点に対する即時の解決策を提案できます。

顧客サービス業に従事している場合、この情報分析テクノロジーが豊富に使用されていることがわかります。サービス業界では、会話分析に主に次の 2 種類のツールを使用します。

• 音声会話
• テキストでの会話

企業は、このハイテク概念を使用して、顧客、従業員、クライアント、ベンダーなどとの会話を分析します。組織は、対象ユーザーから会話データを収集する際に、CCPA、GDPR などのプライバシー規制に従う必要があります。

会話の分析が重要なのはなぜですか?

#1.ニュアンスのあるストーリーを入手

オンライン レビューから顧客の不満や満足度の断片を得ることができるかもしれません。それでも、最も包括的な話を得るのに最適な場所は、カスタマー サービス エージェントとの会話です。

あらゆる年齢層の多くの顧客がカスタマー ケアに連絡しており、企業は顧客の会話を分析することでより適切な情報を得ることができます。顧客の行動と感情の詳細なビューを提供するだけでなく、パターンを特定して行動を起こすこともできます。

#2.顧客の行動を予測する

顧客はそれぞれ異なります。顧客がどのように行動するかを完全に予測することは不可能です。しかし、何百、何千もの顧客との会話を経ていくうちに、パターンを特定することができます。

その助けを借りて、顧客が何を必要としているのかを、顧客が気づく前に知ることができます。その結果、顧客はカスタマー サポートに連絡した後のエクスペリエンスが向上します。

#3.顧客のフィードバックよりも優れた洞察を得る

カスタマー サービスに連絡した少数の人だけがフィードバックを共有します。ほとんどの場合、非常にポジティブまたはネガティブな経験をした人が時間を見つけてフィードバックを提供してくれます。

このため、フィードバックから得られるデータは極端に偏っている可能性があります。顧客がブランドや顧客サービスについてどのように感じているかに関する正確なデータを取得したい場合は、会話を分析することが最善の方法です。

#4.社内の作業負荷を軽減する

会話分析は、さまざまなアプリケーションの助けを借りて実行される自動プロセスです。したがって、時間と多忙を要する手動での会話を担当する従業員を任命する必要はありません。

代わりに、売上と ROI を向上させる価値の高いタスクに集中できます。

一方、分析により、一般的な質問やリクエストを特定することができます。

#5.自分自身の言葉を信頼する

人々があなたの製品や会社に対して行うコメントは、構造化されておらず、簡潔です。したがって、感情を正確に分析するのは簡単ではありません。また、文字数や単語数に制限があるため、お客様が感じたことを書くのが難しい場合もあります。

会話ではそのような制限がなく、そこから感情をきちんと分析することもできます。

#6.必要なデータを顧客自身から取得する

顧客エクスペリエンスを向上させる最善の方法は、あらゆる種類のフィードバックからデータを収集することです。収集したい顧客データはすべて、顧客自身の意見を含む会話から収集できます。

会話分析はどのように機能しますか?

このテクノロジーは AI、特に NLP に大きく依存しています。それとは別に、テキスト データのデータベース、通話のアーカイブ、顧客サービス運用ツールとのリアルタイム統合などが必要です。

人工知能

ソフトウェア開発者は、ML と NLP を使用して、書き言葉と話し言葉を理解できるようにアプリケーションをトレーニングします。たとえば、Google アシスタントやAmazon Alexa は、話し言葉を理解し、それをソフトウェアのコマンドに変換できる AI プログラムです。

NLP では、言語学と音声学の概念が過剰に使用されます。たとえば、NLP アルゴリズムは、話された文章を音素に分解します。これらは、機械が何百万もの単語を区別するのに役立つ音声単位です。

英語には 42 の音素があります。同様に、他の言語にも特定の音素があり、NLP アルゴリズムはそれを利用して人間の言語を理解します。

ファーストパーティデータへのアクセス

NLP の準備ができたら、いくつかの自社ソースからの顧客データの安定したストリームとプログラムを接続する必要があります。

電話、電子メール、チャットを通じて顧客から直接データを収集し、顧客はプライバシー保護契約に同意するため、サードパーティのデータ ソースよりも安全です。

感情分析

NLP プログラムには感情分析アルゴリズムも付属しています。目的は、顧客の様子や意図を示すチャットや電話をキャプチャすることです。

たとえば、アルゴリズムが「Amazing」、「Superb」、「Fantastic」などのポジティブな単語を見つけた場合、それはユーザーが幸せであることを意味します。一方、役に立たない、良くない、価値がない、ジャンクなどの否定的な言葉は、発信者が満足していないことを意味します。

これらすべてを 1 つのクラウド アプリケーションに統合すると、顧客を効果的に理解するための大きな力が得られます。お金をかけずにサービスを変更して顧客を満足させることができます。

一部の会話分析ツールは非常に強力なので、電話やチャットでのネガティブなインシデントをリアルタイムでカスタマー サービス チームのリーダーに通知します。したがって、マネージャーまたはスーパーバイザーは、サポート エージェントが発信者に楽しい体験を提供できるよう支援できます。

利点

#1.顧客の問題点を特定する

顧客満足度はビジネスの成功の主な原動力です。彼らの問題点を見つけなければ、どの企業も問題点に対処し、顧客を維持することは不可能になります。

会話分析の最も重要な利点は、顧客の不満の原因と引き金を特定できることです。したがって、企業は問題を防ぐために必要な措置を講じながら、問題にできるだけ早く対処することが容易になります。

#2.販売率とコンバージョン率の向上

すべてのビジネスは、トラフィック変換と売上の向上を目指しています。だからこそ、顧客との会話を分析する必要があるのです。

ユーザーが最も問い合わせている機能について知ることができます。誰かがあなたの製品やサービスの特定の機能に満足していない場合、分析データからそのツールを学ぶことができます。

#3. UX についてのより良い洞察を得る

会話分析データを使用すると、カスタマー ジャーニー全体を理解するための洞察を得ることができます。また、旅行中に顧客の感情が変化したことにも気づくことができます。

顧客のデジタルおよび電話エクスペリエンスに関する実用的な洞察について学ぶことができるため、それをユーザー エクスペリエンスの向上に活用できます。

#4.情報に基づいた意思決定を行う

ビジネス上のあらゆる意思決定は、十分な情報に基づいて行われ、証拠に裏付けられている必要があります。サービスは顧客を満足させることを目的としているため、顧客との会話ほど良い証拠はありません。

分析データを調べて、顧客が製品に何を求めているかを確認し、市場に導入しようとしている次の製品やアップデートについて決定します。

#5.エージェントのリアルタイム監視

サポート エージェントは、顧客と対応する会社の代表者です。一部の会話分析ツールには、エージェントのリアルタイム パフォーマンスに関する洞察を提供するのに十分な機能もあります。

企業はこのデータを使用して、顧客ケア担当幹部の強みと弱みを把握し、研修することができます。また、同じデータを使用して、さまざまな顧客に対応するための即興戦略を開発することもできます。

#6.サポートセンターの生産性を向上

サポート センターでの会話 (電話とチャット) を分析することで、システムの生産性を向上させることもできます。ここで、分析データを使用して、より適切な分類とルーティングを行うこともできます。

特定の問題の処理に優れている特定のエージェントに関する洞察を共有します。したがって、企業は顧客からのチャットや電話をより効果的にルーティングできます。

実用的なユースケース

#1.多くのチャネルからフィードバックを収集する

単一の会話分析ツールで、視聴者との言葉の交換に使用するすべての媒体をカバーできます。そのため、チャット、ソーシャル メディアのコメント、ツイート、電話、電子メール、ビジネス レビューなどからの顧客のフィードバックから実用的な洞察を収集できます。

たとえば、顧客はさまざまなチャネルで製品やサービスの問題を過剰に報告します。このツールは、これらの大量のコメントを即座に分析して問題を理解し、解決策への介入を推奨します。

#2.製品トライアル

SMB または新興企業で、製品/サービスを試用的に本格的にリリースする余裕がない場合は、会話型分析ツールが役に立ちます。

たとえば、少数の顧客グループに製品/サービスを展開できます。次に、さまざまなプラットフォームでのコメント、フィードバック、エンゲージメントを監視します。 NLP アルゴリズムは、ポジティブ、ニュートラル、ネガティブな感情を収集するのに役立ちます。

その後、展開が成功するかどうかを統計的に測定できます。

#3.バーチャルカスタマーサービスアシスタント

顧客サービス業界にとっての悩みの種は、繰り返し電話をかけてくる人です。これは、最初のエージェントが発信者を効果的に処理しない場合に発生します。

会話分析 AI は、企業と消費者のさまざまな対話や独り言を分析します。

顧客サービス チームに複数回電話をかけてきた発信者に気付いた場合、マネージャーにインシデントのフラグを立てることができます。その後、経験豊富なカスタマー サポート エージェントが問題に丁寧に対応します。

#4.コールセンターにおけるコンプライアンス

クレジット カード、デビット カード、SSN、ID に関わる詐欺は、どのコールセンターにとっても大きな課題の 1 つです。企業は会話分析ツールを使用して、このような詐欺に効率的かつ低コストで対処できます。

このアルゴリズムは、すべての通話、電子メール、チャットをリアルタイムで分析します。顧客からのクレジット カード、デビット カード、または SSN 情報の売り込みを検出すると、直ちにそのインシデントにフラグを立てることができます。

その後、コールセンターの監査およびコンプライアンス チームが介入して、顧客の機密データの公開を阻止できます。

#5.リードの評価

マーケティング チームは、会話分析を通じてリードを分析することで、大幅なコストを節約できます。このアルゴリズムは、チームがブランドに対する見込み客の感情を分析するのに役立ちます。

分析の結果、ネガティブな結果が見つかった場合は、コンバージョンにならないため、リードの追求を中止できます。

#6.パーソナライズされたマーケティング

会話分析アルゴリズムは、顧客に電子メール、テキスト メッセージ、IVR 電話、WhatsApp メッセージなどを送信するマーケティング ツールと密接に連携できます。

たとえば、顧客が、今後発売されるスマートフォンについてエージェントに問い合わせたとします。通話後、アルゴリズムからトリガーを受信すると、マーケティング CRM は、発売日に電話のチェックアウト リンクを含むパーソナライズされた電子メールを送信できます。

したがって、顧客はワンクリックでデバイスを購入でき、複数の会話を確実に進めることができます。

最後の言葉

会話分析は、顧客データをビジネスの成長に活用するための優れたアプローチです。ただし、消費者、従業員、ベンダーとの会話を倫理的にキャプチャしていることを確認する必要があります。

ニーズを理解するためにチャット、通話、レビューを保存してもよいと宣言することは、プライバシー規制違反を回避するための優れた方法です。

ここまでは、この急成長を遂げているビジネス データ分析ツールを基礎レベルから学習しました。このテクノロジーをビジネスに効果的かつ安全に適用できるようになりました。

次に、顧客ロイヤルティおよび維持ソフトウェアをチェックして、既存の顧客ベースからより多くの収益を活用できます。