Interaction analytics maakt klantgedrag inzichtelijk

Vorige week schreven we een blogbericht over omnichannel klantcontact. Over het hebben van één dialoog over alle contactkanalen, zonder onderbreking van het gesprek of herhaling van de klantvraag. Dit is inmiddels een ‘must’ in de wereld van klantcontact.

Al deze interacties bieden een goudmijn aan informatie over klanten en hun perceptie van je bedrijf. Terwijl traditionele enquêtes vaak steekproefsgewijs worden gedaan en de klant de tijd geven om over de vragen na te denken, is het juist de ongevraagde feedback binnen het contactcenter die de meest waardevolle informatie oplevert. Het geeft je als organisatie inzicht in wat er speelt in de markt, welke trends zich voordoen, en wat mogelijke oorzaken van (veranderingen in) klantgedrag zijn.

Maar hoe doe je dat dan? Hoe analyseer je contactmomenten – uiteenlopend van chatgesprekken en telefonische interacties tot social media en e-mailverkeer – om ze daadwerkelijk te kunnen inzetten voor een betere klantervaring? ‘Interaction analytics’, oftewel het ontleden en analyseren van klantinteracties, biedt hiervoor de oplossing bij uitstek.

Meten is weten

Want meten is weten. Toch? Maar hoe weet je nu wát je moet meten? Contactcenters – althans diegene die gebruik maken van een slim CRM-systeem – verzamelen een enorme hoeveelheid data over klantinteracties. Opgenomen gesprekken, transcripties van chatinteracties, e-mails, sociale media enzovoorts. ‘Big data’ dus. Maar veel van hen analyseren deze data nog handmatig, met als gevolg dat slechts een fractie ervan daadwerkelijk wordt gebruikt. Dat is zonde.

Omdat interaction analytics gebruik maakt van AI-technologie is het nu mogelijk om gesprekken en andere interacties te analyseren en te kwantificeren. Het vindt steekwoorden, thema’s en vaak voorkomende onderwerpen, waardoor het betekenis geeft aan grote hoeveelheden ongestructureerde data. De hierdoor verkregen inzichten en resultaten kun je gebruiken om processen en werkmethodes te verbeteren, voor trainingsdoeleinden, of bijvoorbeeld als beveiligingsmiddel tegen fraude. Maar ook om de klant persoonlijker te kunnen benaderen!

Tekst-, spraak- en stemanalyse

Interaction analytics bestaat uit de volgende onderdelen:

• Tekstanalyse – in te zetten voor ongestructureerde tekst zoals bijvoorbeeld e-mails, online formulieren, chat, sociale media en klantenservicetickets.
• Spraakanalyse – doet in feite hetzelfde als tekstanalyse, maar in plaats van tekst worden in dit geval gesprekken geanalyseerd.
• Stemanalyse – waar spraakanalyse zich richt op de inhoud van gesprekken tussen klant en servicemedewerker, gaat het bij stemanalyse om de audiopatronen (toon, toonhoogte, tempo, ritme) met als doel om emoties – zoals bijvoorbeeld frustratie of juist tevredenheid – te achterhalen.

Een landelijk transportbedrijf in het Verenigd Koninkrijk, klant van onze partner ContentGuru, zag na de ingebruikname van de tekstanalyse-oplossing meer dan 95% nauwkeurigheid¹⁾ bij het correct interpreteren van tekstberichten van klanten en beantwoording met de beste reisinformatie.

In een onderzoek²⁾ van Opus Research rapporteerde bovendien 68% van de deelnemende bedrijven een kostenbesparing dankzij de invoering van spraakanalyse, en 52% zag een omzetverhoging. Met de integratie van stemanalyse namen deze percentages nog verder toe.

Ook benieuwd hoe je de klantervaring (en bedrijfsresultaten!) kunt verbeteren met behulp van interaction analytics? Laat het ons weten! Onze experts vertellen je er graag meer over.

^{1) ContentGuru: klantcase tekstanalyse}

^{2) Opus Research: Global Survey of Speech Analytics and Conversational Service Automation: Destination 2020}

Whitepaper 'Vanuit de pitstraat naar pole position'

De klantervaring is het concurrentie-instrument bij uitstek geworden, en in een wereld waarin veranderingen in klantgedrag en klantbehoeften elkaar in een razend tempo opvolgen, wordt de noodzaak voor de toepassing van innovatieve technologieën en automatisering in het contactcenter steeds groter. Zij die niet investeren in innovatie lopen een niet-overbrugbare achterstand op.

In onze whitepaper ‘Vanuit de pitstraat naar pole position: de urgentie van klantgerichte innovatie in het contactcenter’ bespreken we de verschillende manieren waarop AI en andere technologieën kunnen worden toegepast in contactcenters. Ze helpen om de juiste balans te vinden tussen mens en machine, en tussen schaalbaarheid en ‘personal touch’, om de klant optimaal van dienst te zijn.

Blijf niet steken in de pitstraat, maar investeer nu in de technologie die jouw bedrijf in pole position plaatst. We helpen je graag op weg.