Áreiðanlegar þjónustukannanir: Hvernig tækni breytir stórum gögnum í skarpar, markvissar aðgerðir

‍

Í fyrri grein okkar skoðuðum við þróun þjónustukannana og þær augljósu takmarkanir sem fylgja hefðbundnum, árlegum mælingum, sér í lagi innan hins margslungna B2B-geira. Niðurstaðan var skýr: þörf er á stöðugu, virku samtali við viðskiptavini.

En hvernig tryggjum við að þetta samtal sé ekki bara hávaði og truflun fyrir viðskiptavini, heldur skili raunverulegum, hagnýtanlegum verðmætum?

Svarið felst í getunni til að safna sértækum gögnum, greina þau á dýptina og síðan – og þetta er lykilatriðið – breyta þeirri innsýn í tafarlausar og áhrifaríkar aðgerðir.

Hér stígur nútímatækni fram á sviðið með gervigreind (AI), vélanám (Machine Learning) og háþróaða sjálfvirknivæðingu sem kjarnavirkni. Þessi verkfæri eru ekki lengur fjarlægur framtíðardraumur heldur ómissandi bandamenn fyrirtækja sem vilja ná raunverulegu forskoti í að skilja og þjóna viðskiptavinum sínum.

‍

‍

Horfum framhjá meðaltalinu: Verðmætin felast í einstaklingsmiðaðri greiningu

‍

Einn af helstu veikleikum hefðbundinna þjónustukannana, eins og áður hefur verið nefnt, er oftrú á meðaltöl og samanteknar tölur fyrir stóra hópa viðskiptavina (svokallaðar „cohort“ greiningar). Þótt þær geti gefið einhverja yfirlitsmynd, er hættan sú að þær feli jafnvel fleiri upplýsingar en þær afhjúpa.

Mikilvægar blæbrigða- og einstaklingsþarfir hverfa oft í meðaltalinu.

Ímyndum okkur B2B fyrirtæki sem fær meðaleinkunnina 7,5 af 10 fyrir þjónustuverið sitt. Þetta hljómar ágætlega. En hvað ef þessi einkunn samanstendur af stórum hópi sem gefur 9-10 í einkunn, en einnig fáeinum en afar verðmætum lykilviðskiptavinum sem gefa einkunnirnar 2-4 vegna ítrekaðra, óleystra vandamála?

Meðaltalið eitt og sér myndi aldrei draga fram þessa bráðu áhættu.

Nútímaleg þjónustugreining, sú tegund sem kerfi á borð við Brilliant byggja á, snýst um að rjúfa þessa meðaltalsgildru. Markmiðið er að komast niður á einstaklingsstig – og svo er hægt að vinna sig upp í litla og vel skilgreinda hópa og upp í stærri hópa sem hafa sömu eiginleika (t.d. verðmæta, stærð fyrirtækja eða skoða alla rekstrarstjóra og bera þá saman við t.d. innkaupastjóra) – til að skilja raunverulega hvað er að gerast.

‍

Þessi nálgun veitir fyrirtækjum vald til að:

• Nákvæm greining á viðskiptavinum sem eiga í hættu að fara annað: Hægt e að sjá nákvæmlega hvaða viðskiptavinir, jafnvel þeir sem virðast stórir og tryggir á yfirborðinu, eru farnir að sýna merki um óánægju eða minnkandi þátttöku. Þetta gerir kleift að grípa inn í áður en þeir taka þá afdrifaríku ákvörðun að leita annað.
• Skilja sértækar þarfir og sársaukapunkta: Í stað þess að giska á hvað gæti verið að, geta fyrirtæki séð nákvæmlega hvaða þættir vörunnar, þjónustunnar eða viðskiptasambandsins valda ákveðnum viðskiptavinum erfiðleikum eða vonbrigðum.
• Persónusníða viðbrögð og lausnir: Í stað almennra yfirlýsinga um að „við erum stöðugt að vinna í að bæta þjónustuna“, geta fyrirtæki brugðist við með sértækum, persónusniðnum lausnum sem beinast að raunverulegum vandamálum einstakra viðskiptavina.

‍

Á fyrirtækjamarkaði (B2B), þar sem hvert viðskiptasamband getur verið gríðarlega mikilvægt og samningaviðræður flóknar, er þessi nákvæmni ekki munaður heldur bráðnauðsynleg fyrir áhættustjórnun, varðveislu viðskiptavina og langtíma vöxt.
‍

‍

Tæknin sem skapar skýrleika: Gervigreind (AI) og Vélanám (ML) í þágu viðskiptavinarins

‍

En hvernig er hægt að ná þessari dýpt og nákvæmni, sérstaklega þegar unnið er með mikið magn ólíkra gagna frá fjölmörgum viðskiptavinum og snertiflötum?

Svarið liggur í beitingu gervigreindar (AI) og vélnáms (ML). Þessi tækni eru ekki lengur bundin við rannsóknarstofur heldur eru orðin aðgengileg og öflug verkfæri fyrir fyrirtæki af öllum stærðum:

• Vinnsla á ómældu magni ólíkra gagna (Big Data & Variety): Gervigreindarkerfi geta unnið úr og greint gríðarlegt magn gagna – bæði megindleg (t.d. tölulegar einkunnir, svörunartíðni) og eigindleg (t.d. opnar athugasemdir í könnunum, innihald tölvupósta, umritanir símtala, jafnvel færslur á samfélagsmiðlum ef við á). Þau geta gert þetta mun hraðar og með meiri samkvæmni en nokkur mannlegur starfskraftur.
  ‍
• Að finna falin mynstur og innbyrðis tengsl: Vélnám er sérstaklega fært um að greina flókin mynstur og fylgni í gögnum sem mannlegt auga myndi líklega ekki koma auga á. Til dæmis gæti kerfið uppgötvað að viðskiptavinir sem láta í ljós óánægju með ákveðna tegund vandamála og hafa á sama tíma samband við þjónustuver oftar en þrisvar í mánuði, eru í yfirgnæfandi meirihluta líklegir til að segja upp þjónustu innan sex mánaða. Þessi innsýn er gulls ígildi.
  ‍
• Spár um framtíðarhegðun (Predictive Analytics): Með því að „þjálfa“ vélnámslíkön á sögulegum gögnum (t.d. um fyrri viðskiptavini sem hafa horfið á braut), geta kerfin lært að bera kennsl á þá þætti sem oftast eru undanfari brotthvarfs. Þau geta síðan gefið út „áhættuskor“ fyrir núverandi viðskiptavini og spáð fyrir um líkur á því að þeir muni fylgja sömu braut, sem gerir fyrirtækjum kleift að grípa inn í með fyrirbyggjandi hætti.
  ‍
• Ítarleg viðhorfsgreining (Sentiment Analysis & Emotion AI): Nútíma gervigreind getur farið langt út fyrir það að merkja texta sem einfaldlega „jákvæðan“, „neikvæðan“ eða „hlutlausan“. Hún getur greint sértækari tilfinningar (t.d. pirring, vonbrigði, gleði, þakklæti) og jafnvel styrkleika þeirra. Þetta gefur miklu ríkari og dýpri skilning á raunverulegri upplifun viðskiptavinarins heldur en tölulegar einkunnir einar og sér geta nokkurn tíma gert.
  ‍
• Sjálfvirk flokkun og forgangsröðun endurgjafar: Gervigreind getur sjálfkrafa lesið, skilið og flokkað endurgjöf eftir efni,  deilt innan fyrirtækisins til þeirra sem málið varðar. Þetta tryggir að réttar upplýsingar berist til réttra aðila án tafar og að brýnustu málin fái þá athygli sem þau þurfa.

‍

Lausnir eins og Brilliant eru byggðar á þessum tæknilegu undirstöðum.

Með því að safna gögnum á markvissan og stöðugan hátt og beita síðan þessum háþróuðu greiningaraðferðum, getur Brilliant veitt fyrirtækjum þá djúpu og nákvæmu innsýn sem þarf til að taka upplýstar ákvarðanir í rauntíma. Þetta léttir álagi af þjónustustjórum og viðskiptastjórum og gerir þeim kleift að einbeita sér að því sem raunverulega skiptir máli: að leysa vandamál og byggja upp sambönd.

‍

Sjálfvirknivæðing í þjónustukönnunum

‍

Að búa yfir nákvæmri og djúpri innsýn er mikilvægt, en hún er einskis virði ef henni er ekki fylgt eftir með áþreifanlegum aðgerðum.

Það er hér sem sjálfvirknivæðing kemur inn sem ómissandi hlekkur í keðjunni. Með því að sjálfvirknivæða vel skilgreind verkflæði og ferla er hægt að tryggja að innsýn úr þjónustukönnunum og viðskiptagreiningum leiði til tafarlausra og samræmdra viðbragða:

• Skjót og markviss eftirfylgni tryggð: Ef viðskiptavinur gefur til kynna alvarlega óánægju, eða ef kerfið greinir hátt áhættuskor, getur það sjálfkrafa komið af stað viðeigandi ferli. Þetta getur verið allt frá því að búa til forgangsverkefni fyrir viðskiptastjórann með öllum nauðsynlegum upplýsingum, yfir í að senda sjálfvirka (en persónusniðna) staðfestingu til viðskiptavinarins um að erindi hans hafi verið móttekið og sé í vinnslu.
  ‍
• Lágmörka mannleg mistök og yfirsjón: Í annasömu umhverfi geta mikilvæg mál auðveldlega gleymst eða fallið á milli þilja. Sjálfvirkni í verkflæðum tryggir að ekkert mál sem krefst athygli fari framhjá neinum og að eftirfylgni sé í samræmi við fyrirfram ákveðnar verklagsreglur.
  ‍
• Aukinn tími fyrir verðmætaskapandi verkefni: Með því að láta tæknina sjá um endurtekin og tímafrek verkefni (s.s. útsendingu staðlaðra kannana eftir ákveðna atburði, frumflokkun svara, samantekt einfaldra gagna), fá starfsmenn – viðskiptastjórar, þjónustufulltrúar, o.s.frv. – meiri tíma til að sinna flóknari, mannlegri og verðmætari verkefnum, eins og persónulegum samtölum við viðskiptavini, lausn erfiðra mála og stefnumarkandi hugsun.
  ‍
• Skalanleiki í þjónustu: Eftir því sem fyrirtæki vaxa og viðskiptavinum fjölgar verður sífellt erfiðara og kostnaðarsamara að viðhalda háu og persónulegu þjónustustigi með eingöngu handafli. Sjálfvirkni gerir fyrirtækjum kleift að skala þjónustuferla sína á skilvirkan hátt án þess að þurfa að fjölga starfsfólki óhóflega eða slaka á gæðakröfum.
  ‍

Í kjarna lausna eins og Brilliant er þessi snjalla sjálfvirkni.

Kerfið er hannað til að „automagically“ greina ekki aðeins vandamál heldur einnig að búa til eða stinga upp á næstu skrefum til að draga úr óánægju og koma í veg fyrir brotthvarf. Þetta þýðir að þegar neikvæð þróun eða alvarleg óánægja kemur í ljós, þurfa starfsmenn ekki að byrja á núllpunkti; kerfið hefur þegar hafið undirbúning að lausninni.

‍

Ómetanlegt virði samþættingar: Þegar CRM og viðskiptaupplifun vinna sem eitt

Til þess að hámarka verðmæti þeirrar innsýnar sem fæst úr þjónustukönnunum er bráðnauðsynlegt að þessi gögn séu ekki einangruð eyja upplýsinga.


Þau þurfa að vera nátengd og samþætt öðrum mikilvægum viðskiptagögnum, og þar eru gögn úr viðskiptatengslakerfum (CRM) langmikilvægust. Þegar gögn um upplifun viðskiptavina (Customer Experience, CX) og CRM gögn renna saman í eina heildstæða mynd, öðlast fyrirtækið áður óþekkta 360-gráðu sýn á hvern viðskiptavin: kaupsögu, öll fyrri samskipti (símtöl, tölvupóstar, fundir), þjónustubeiðnir, samningsstöðu, tengiliði innan fyrirtækis viðskiptavinarins, og auðvitað, núverandi viðhorf og ánægjustig.

Mörg fyrirtæki glíma við þann vanda að þurfa að samþætta sérhæfð könnunarkerfi við sjálfstæð CRM kerfi, verkefni sem getur verið tæknilega flókið, viðhaldsfrekt og kostnaðarsamt. Stór kostur við ný kynslóð CX-lausna, og þar er Brilliant gott dæmi, er að þær bjóða oft upp á innbyggða CRM virkni sem er samþætt og innifalin í heildarlausninni, oft án aukakostnaðar.

Þetta einfaldar ekki aðeins tæknilega uppsetningu og rekstur, heldur tryggir það einnig að allir starfsmenn sem koma að viðskiptavininum – hvort sem þeir starfa í sölu, þjónustu, markaðssetningu eða stjórnun – hafi aðgang að sömu, uppfærðu og heildstæðu upplýsingum. Þetta leiðir óhjákvæmilega til betri og hraðari ákvarðanatöku, samræmdari og faglegri upplifunar fyrir viðskiptavininn og aukinnar skilvirkni innan fyrirtækisins.

Að nýta kraft tækninnar til að ná fram nákvæmni, dýpt og sjálfvirkum aðgerðum er því ekki lengur valkostur heldur kjarninn í allri nútíma stjórnun viðskiptatengsla og -upplifunar.

Tími er kominn til að hverfa frá því að giska og áætla óskir og þarfir viðskiptavina yfir í að vita og skilja - frá því að vera eingöngu viðbragðsaðili sem hleypur til þegar eldur er laus, yfir í að vera fyrirbyggjandi samstarfsaðili sem kemur í veg fyrir að eldurinn kvikni yfirhöfuð.

Með réttum verkfærum og hugarfari geta fyrirtæki umbreytt þjónustukönnunum úr því að vera óþægur ljár í þúfu yfir í að vera eitt öflugasta tækið í vopnabúrinu til að byggja sterkari viðskiptasambönd, auka tryggð og tryggja arðbæran langtímaárangur.

Í næstu og síðustu greininni munum við kafa enn dýpra í það hvernig þessi nýja, gagna-drifna nálgun stuðlar að því að byggja upp óbrjótanleg viðskiptasambönd og draga verulega úr hinu kostnaðarsama brotthvarfi viðskiptavina.

‍