Menu
Máte nashromážděno spoustu zpětné vazby od zákazníků, ale nevíte přesně, co s ní dělat?
Analyzovat vše ručně prakticky není možné. Porozumějte svému zákazníkovi díky textové analýze.
Proměníme neuspořádanou zpětnou vazbu od zákazníka na praktické informace.
V jakémkoliv jazyce. S přesností téměř jako člověk a jinými nadlidskými schopnostmi.
Sledování zpětné vazby od zákazníků v průběhu času.
Cíle
Získání jasného přehledu o zákaznické zpětné vazbě. Sledování trendů v čase.
Benefity
Zaměříte vaše zdroje přesně tam, kde je to nejvíce potřeba.
Identifikujete silné podporovatele a kritiky.
Přizpůsobíte výstupy pro určené pracovníky.
Marně hledáte informace o zpětné vazbě od zákazníků a nevíte přesně co hledat?
Cíle
Detekce skrytých témat a nových trendů. Nalezení zpětné vazby ve strukturovaném výstupu.
Benefity
Zvyšujte retenci díky identifikaci důvodů odchodu zákazníků.
Zvyšujte spokojenost zákazníků rychlým rozpoznáváním a řešením nových výzev.
Získejte přehled o příchozí zpětné vazbě s pomocí našeho analytického nástroje – rychle a jasně.
Pokaždé, co analytici Albertu obdrželi zpětnou vazbu od zákazníků, dokázali roztřídit jen její menší část – okolo 30 % – do kategorií. Tento zdlouhavý proces zabíral 120 man-days ročně, přičemž výsledky analýzy byly kolísavé. Albert hledal řešení, které by ulevilo zaměstnancům a zpětnou vazbu třídilo rychle a automaticky.
Na základě historických dat se umělá inteligence SentiSquare naučila rozpoznávat témata a sentiment ve formulářích zpětné vazby s téměř lidskou přesností. Díky tomu dokázala zpracovat 100 % příchozí zpětné vazby, což umožnilo zavést podrobnější kategorizaci témat zmiňovaných zákazníky.
Albert ušetří 120 MD ročně díky automatickému třídění zpětné vazby. Pravidelný report je hotový za 3 dny místo za 3 týdny. Díky 100% pokrytí zpětné vazby se Albert s přesností laseru zaměřuje na konkrétní problémy zákazníků v každém obchodě, oddělení a regionu. Díky tomu směřuje úsilí a zdroje tam, kde jsou nejvíce potřeba.
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 založená na klasifikaci přes pravidla a klíčová slova, ale bez uspokojivých výsledků.
Aby bylo třídění SMS do témat úspěšné, vývojáři SentiSquare nasadili strojové učení na historická data T-Mobilu. Umělá inteligence tak dokázala identifikovat témata a sentiment zpráv s vysokou přesností. Analytika SentiSquare dále umožnila výstupy jednoduše vizualizovat, filtrovat a vyhledávat v nich.
T-Mobile nyní dokáže nejen měřit trendy v tématech a sentimentu v reálném čase, ale také vyhledat konkrétní příklady zpětné vazby. T-Mobile tak má dokonalý přehled o tom, co je z pohledu zákazníka potřeba zlepšit, a okamžitý vhled do jakéhokoli důležitého tématu.
Využijte naplno potenciál zákaznické péče a inovujte váš business. Návrh řešení pro vás připravíme zdarma a pilotní projekt může běžet už za dva týdny.
Lihovarská 1060/12
190 00 Praha – Libeň
Česká republika
IČ: 275 99 523
DIČ: CZ27599523
Datová schránka: kp6z92b
