راهکارهای نوین هوش مصنوعی برای تحلیل احساسات مشتریان

رایج‌ترین روش‌های ردیابی احساسات مشتریان یک نقطه کور بزرگ دارد: آنها نمی‌توانند پاسخ‌های احساسی مهم را دریافت کنند. بنابراین در نظرسنجی‌های کیفی، مانند امتیاز خالص ترویج کنندگان (NPS)، بازخورد‌های بسیار مهم را از دست می‌دهند. حتی اگر آنها امتیاز مثبتی را ارائه دهند، مشتریان اغلب افکار و احساسات واقعی خود را در باکس نظرات باز که معمولاً در انتهای نظرسنجی‌ها قرار دارند، آشکار می‌کنند و هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا از این داده‌های ارزشمند برای پیش‌بینی بهتر رفتار مشتری استفاده کنند.

به طور خاص، شش مزیت برای استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل این بازخورد وجود دارد: 1- به شما نشان دهد که در نظرسنجی‌های کیفی خود چه چیزی را از دست می‌دهید؟ 2- آموزش کارکنان براساس آنچه واقعا برای مشتریان مهم است، 3- تعیین علل ریشه‌ای مشکلات 4- گرفتن پاسخ‌های مشتریان در لحظه 5- شناسایی و جلوگیری از کاهش فروش 6- اولویت بندی اقدامات برای بهبود تجربه مشتری

برای موفقیت، شرکت‌ها باید درک کنند که مشتریانشان چه فکری می‌کنند و چه احساسی دارند. شرکت‌ها زمان و پول زیادی را صرف شناخت بهتر مشتریان خود می‌کنند. اما با وجود سرمایه‌گذاری سنگین، اکثر شرکت‌ها در گوش دادن به مشتریان چندان خوب نیستند. با این حال، این به دلیل عدم تلاش نیست، ابزارهایی که آنها استفاده می‌کنند و آنچه که سعی در اندازه‌گیری آن دارند، ممکن است کار نکند. تحقیقات ما نشان می‌دهد که دو معیار پرکاربرد، رضایت مشتری (CSAT) و امتیاز خالص تبلیغ‌کننده (NPS)، نمی‌توانند به شرکت‌ها بگویند که مشتریان واقعاً چه فکر و احساسی دارند و حتی می‌توانند مشکلات جدی را پنهان کنند.

برای سال‌ها، نظرسنجی‌های کمی استاندارد صنعت بوده است. آنها از مشتریان یک سوال می‌پرسند: در مقیاس 0-10، چقدر احتمال دارد از محصول یا خدمات شرکت راضی باشید؟ یا چقدر احتمال دارد که این محصول را به یک دوست یا همکار توصیه کنید؟ در حالی که این نظرسنجی ها منابع فشرده هستند و مشتریان آنها را مداخله جویانه می‌یابند و تمایل کمتری به شرکت دارند.

مشکل این است که این نظرسنجی‌ها نمی‌توانند پاسخ‌های احساسی مهم را دریافت کنند و در نتیجه بازخوردهای مهم را از دست می‌دهند. در تحقیق ما متوجه شدیم که مشتریان اغلب در نظرسنجی‌ها امتیاز بالایی به شرکت‌ها می‌دهند، حتی زمانی که مشکلات قابل توجهی را در محصولات یا خدمات خود تجربه می‌کنند. با پنهان کردن نارضایتی قابل توجه مشتریان، این نظرسنجی‌ها می‌توانند باعث شوند که شرکت‌ها بدون اینکه بدانند چرا مشتریان خود را از دست بدهند.

با این حال، معدن طلایی از داده های خوب وجود دارد، اگر بدانید کجا باید جستجو کنید و چگونه آن را تجزیه و تحلیل کنید. مشتریان اغلب افکار و احساسات واقعی خود را در باکس نظرات باز که معمولاً در پایان نظرسنجی ها ارائه می شود، آشکار می کنند. به طور کلی، محتوای این نظرات پیش‌بینی بسیار قابل اعتمادتری از رفتار مشتری ارائه می دهد. اینها اغلب نادیده گرفته می شوند و معمولاً پس از محاسبه امتیازات استفاده می شوند.

خبر خوب این است که اکثر شرکت‌ها این قدرت را دارند که این نظارت را نسبتاً سریع اصلاح کنند. ما یک رویکرد مبتنی بر هوش مصنوعی را توسعه دادیم که متخصصان می توانند از آن به عنوان مدلی برای تنظیم فرآیندهای دریافت بازخورد مشتریان خود استفاده کنند.

چگونه هوش مصنوعی می‌تواند کمک کند؟

به راحتی می‌توان فهمید که چرا نظرسنجی‌های کمی محبوب شدند: راهی برای پرسیدن احساسات از تعداد زیادی از مشتریان هستند. رویکردهای کیفی، مانند گروه‌های کانونی یا تجزیه و تحلیل دستی بازخورد مشتریان، برای مقیاس‌بندی بیش از حد فشرده بودند. اکنون، فناوری‌های جدید همه چیز را تغییر داده‌اند.

ابزارهای هوش مصنوعی هنوز به طور گسترده توسط بازاریابان و مدیران تجربه مشتری پذیرفته نشده‌اند و آنهایی که در دسترس هستند تمایل دارند فقط احساسات مثبت یا منفی را نشان دهند. در تحقیق خود، ما از یک چارچوب مشتری مدار برای استخراج و ترسیم کلمات کلیدی نشان دهنده تجربه مشتری (CX) به ابعاد زیر استفاده کردیم: منابع (به عنوان مثال، دانش، سیستم، محصول، مهارت‌ها و غیره). فعالیت ها (به عنوان مثال، تعمیر، سفارش، ارائه خدمات، و غیره)؛ زمینه یا موقعیت‌ها (مثلاً آخر هفته). تعاملات (مانند تماس، چت و غیره)؛ و نقش مشتری (به عنوان مثال، ارائه پیشنهادات یا خنثی). سپس احساسات مشتری (شادی، عشق، غم، خشم و تعجب) و پاسخ‌های شناختی (تمجید، شکایت و پیشنهاد) را در نقاط تماس شناسایی می‌کنیم.

شرکت بازرسی کیفیت و استاندارد ایران با ۱6 سال تجربه در حوزه ارزیابی رضایت مشتریان، خدمات گسترده‌ای از جمله طراحی و اجرای مدل‌های تحقیقی، ارزیابی مداوم شاخص‌های رضایت مشتری، ارائه برنامه‌های بهبودی برای افزایش رضایت مشتریان و شناسایی عوامل نارضایتی مشتریان ارائه می‌دهد. جهت ارتباط با واحد تحقیقات مشتری و بازار و دریافت اطلاعات با شماره 02196621326 تماس حاصل نمایید.

کلام پایانی

با اجرای یک مدل مبتنی بر هوش مصنوعی مانند آنچه در بالا توضیح دادیم، شرکت‌ها می‌توانند تجربه مشتری را در نظارت کنند و بینش‌هایی ایجاد کنند که به ارائه‌دهندگان خدمات اجازه می‌دهد یک تجربه مشتری یکپارچه را ارائه کنند و به موقع برای بازیابی خدمات مؤثر مداخله کنند. از این رو، سازمان‌ها می‌توانند از داده‌هایی که نه تنها از نقاط تماس خود، بلکه از نقاط تماس بیرونی در کانال‌های دیجیتال، فیزیکی و اجتماعی با هدف اصلی دریافت مستمر و فعالانه تجربه مشتری برای حفظ مشتریان و دستیابی به وفاداری مشتری و رشد بلندمدت استفاده کنند.