Customer Feedback Analytics

Máte nashromážděno spoustu zpětné vazby od zákazníků, ale nevíte přesně, co s ní dělat?
Analyzovat vše ručně prakticky není možné. Porozumějte svému zákazníkovi díky chytré analýze textu.

Z neuspořádané hromady zákaznické zpětné vazby vykouzlíme nové a praktické informace.
V jakémkoliv jazyce. Obsahová analytika je přesná téměř jako člověk a má i spoustu nadlidských schopností, které oceníte.

Jak analytika funguje

Observing mode

Automaticky monitorujeme zákaznickou zpětnou vazbu a reportujeme vám výsledky.

Hlavní cíle
Získáte přesný přehled o zákaznické zpětné vazbě. Včetně sledování trendů v čase.

Benefity

Konečně zaměříte své zdroje přesně tam, kde to je nejvíc potřeba.

Poznáte své silné podporovatele i kritiky.

Vaši klíčový pracovníci dostanou výstupy přesně na míru.

Discovery mode

Objevíme informace o zpětné vazbě od zákazníků, o kterých jste ani nevěděli.

Hlavní cíle
Najdeme i skrytá témata a nové trendy. Zákaznickou zpětnou vazbu máte pod kontrolou.

Benefity
Citelně naroste spokojenost vašich zákazníků díky rychlému rozpoznávání a řešení nových situací.
Identifikace důvodů odchodu zákazníků vám pomůže zvýšit retenci.
Analytika vám efektivně a operativně poskytne přehled o příchozí zpětné vazbě.

Observing mode v praxi

Automatická analýza zákaznické zpětné vazby v řetězci Albert

V Albertu zpracovávali jen

0 %

zákaznické zpětné vazby

Analytici v Albertu zvládali kategorizovat menší část zpětné vazbu od zákazníků – jen okolo 30 %. Tento zdlouhavý proces spotřeboval 120 MD ročně. A výsledky analýzy nebyly spolehlivé. Řetězec proto hledal řešení, které by uvolnilo zaměstnance od rutinní dřiny a zpětnou vazbu třídilo automaticky, rychle a spolehlivě.

Umělá inteligence zpracovává

0 %

zpětné vazby

Umělá inteligence SentiSquare spolykala historická data a naučila se bez lidské pomoci rozpoznávat témata a sentiment ve formulářích zpětné vazby – téměř s lidskou přesností. Bez zadýchání zpracovává 100 % příchozí zpětné vazby. A to umožnilo zavést novou a podrobnější kategorizaci témat, které zákazníci řeší.

Automatizace v Albertu - čísla a fakta

Albert šetří nasazením automatického třídění zpětné vazby 120 MD kvalifikované síly ročně.
Pravidelný report je hotový za 3 dny místo 3 týdnů.
100% pokrytí zpětné vazby přineslo laserově přesné cílení na konkrétní potřeby zákazníků. V každém obchodě, oddělení i regionu.

V Albertu teď díky automatizaci a umělé inteligenci směřují úsilí a zdroje v zákaznické péči tam, kde jsou nejvíc potřeba. A mnohem efektivněji než dřív.

Discovery mode v praxi

Automatická analýza zpětné vazby zvládne v T-Mobile víc než 15 000 SMS za měsíc

Co se T-Mobile nedařilo

I přes velký objem zpětné vazby se T-Mobilu nedařilo měřit příčiny změn zákaznické spokojenosti — chyběl celkový přehled, informace byly zkreslené a rozdrobené po týmech. T‍-‍Mobile zkoušel nejpokročilejší řešení s klasifikaci pomocí pravidel a klíčových slov. Bez uspokojivých výsledků.

Jak jsme to vyřešili

Aby bylo třídění SMS do témat úspěšné, využili jsme historická data T-Mobilu v procesech strojového učení. Umělá inteligence se naučila identifikovat témata a sentiment zpráv s vysokou přesností. Uživatelé analytické aplikace v datech jednoduše vyhledávají a filtrují a dostávají přehledné výstupy a vizualizace.

Co přinesla automatizace zpětné vazby v T-mobile?

Spolehlivé zjišťování trendů v tématech a sentimentu v reálném čase
Snadná a operativní identifikace konkrétních příkladů zpětné vazby
Dokonalý přehled o tom, co je z pohledu zákazníka nutné zlepšit i okamžitý přehled o všech důležitých komunikačních tématech

V T-mobile se desetitisíců SMS od zákazníků už nebojí. Analytika jim pomáhá každý den poznávat skutečné potřeby jejich zákazníků.

Analýza řešení ZDARMA a pilotní projekt

Návrh řešení pro vás připravíme zdarma a pilotní projekt může běžet už za dva týdny. Ukážeme vám, jak automatizací zákaznické komunikace využijete naplno potenciál zákaznické péče. Posuňte váš business na vyšší úroveň!

Chci vědět víc