대화형 분석은 고객이 여러 채널에서 브랜드에 대해 말하는 내용을 추출하는 데 도움이 되는 차세대 기술입니다.
인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)의 성장으로 이제 몇 분 만에 이러한 모든 고객의 목소리를 해독할 수 있는 클라우드 또는 온프레미스 애플리케이션에 의존할 수 있습니다. 대화형 분석은 이러한 도구의 이면에 있는 기술입니다.
내부에서 대화 분석을 배우려면 계속 읽으십시오. 비즈니스에서 이 기술을 구현하거나 다른 조직을 위한 관리형 서비스를 개발하거나 이 기술의 개발자가 되는 데 도움이 됩니다.
목차
대화 분석이란 무엇입니까?
대화형 분석은 비즈니스에 대한 디지털 소스의 다양한 대화를 진행할 수 있는 소프트웨어를 사용합니다. 이러한 대화에는 소셜 미디어 게시물, 고객 서비스 전화 통화/채팅, 비즈니스 프로필 리뷰, 포럼 토론 등이 포함됩니다.
기본적으로 이 기술은 몇 분 안에 귀하의 비즈니스에 대한 수천 건의 고객 대화를 읽는 것을 목표로 합니다. 그런 다음 고객의 취향에 따라 제품, 서비스 또는 브랜드를 개선하는 데 도움이 되는 중요한 정보를 추출합니다.
AI와 ML은 대화형 분석의 두 가지 주요 소프트웨어 개발 기술입니다. AI에서 자연어 처리(NLP)는 이러한 프로그램의 핵심 알고리즘입니다.
이러한 고급 정보 기술 도구 및 클라우드 컴퓨팅 기능은 이메일, 전화 통화, 텍스트와 같은 모든 형식의 대화를 이해하는 데 도움이 됩니다.
대화형 분석은 고객 서비스 통화, 이메일 및 채팅에 대한 수동 감사의 필요성을 대체합니다. AI 소프트웨어는 테라바이트 단위의 대화를 몇 분 안에 스캔할 수 있습니다.
또한 이 도구는 다른 통합 앱에서 정책, 위험 평가 등과 같은 다양한 비즈니스 데이터를 수집하고 고객의 문제점에 대한 즉각적인 해결책을 제안할 수 있습니다.
고객 서비스 산업에 종사하고 있다면 이 정보 분석 기술을 많이 사용하게 될 것입니다. 서비스 산업에서는 주로 다음 두 가지 유형의 대화형 분석 도구를 사용합니다.
- 음성 대화
- 문자 대화
기업은 이 하이테크 개념을 사용하여 고객, 직원, 고객, 공급업체 등과의 대화를 분석합니다. 조직은 대상 청중으로부터 대화 데이터를 수집하는 동안 CCPA, GDPR 등의 개인 정보 보호 규정을 준수해야 합니다.
대화 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?
#1. 미묘한 이야기를 얻으십시오
온라인 리뷰에서 고객 불만과 만족의 일부를 얻을 수 있습니다. 그래도 가장 포괄적인 이야기를 얻을 수 있는 가장 좋은 곳은 고객 서비스 상담원과의 대화입니다.
모든 연령대의 많은 고객이 고객 관리에 문의하고 회사는 대화를 분석하여 더 나은 시야를 얻을 것입니다. 고객 행동 및 정서에 대한 자세한 보기를 제공하는 것 외에도 패턴을 식별하고 조치를 취할 수 있습니다.
#2. 고객 행동 예측
모든 고객은 다릅니다. 고객이 어떻게 행동할지 완전히 예측하는 것은 불가능합니다. 그러나 수백, 수천 건의 고객 대화를 진행하면서 패턴을 식별할 수 있습니다.
그것의 도움으로 고객이 그것을 알기도 전에 고객이 필요로 하는 것을 알게 될 것입니다. 결과적으로 고객은 고객 지원에 문의한 후 더 나은 경험을 할 수 있습니다.
#삼. 고객 피드백보다 더 나은 통찰력 얻기
귀하의 고객 서비스에 연락한 소수의 사람들만이 피드백을 공유할 것입니다. 대부분의 경우 매우 긍정적이거나 부정적인 경험을 한 사람들은 피드백을 제공할 시간을 찾습니다.
이러한 이유로 피드백에서 얻은 데이터가 극단으로 치우칠 수 있습니다. 고객이 브랜드와 고객 서비스에 대해 어떻게 느끼는지에 대한 정확한 데이터를 얻으려면 대화를 분석하는 것이 가장 좋은 방법입니다.
#4. 내부 작업량 감소
대화 분석은 다양한 응용 프로그램의 도움으로 수행되는 자동 프로세스입니다. 따라서 수동으로 대화를 진행하기 위해 직원을 지명할 필요가 없으며 이는 시간이 많이 걸리고 정신없이 바쁩니다.
대신 더 많은 매출과 ROI를 창출하는 고부가가치 작업에 집중할 수 있습니다.
반면에 분석을 통해 일반적인 질문이나 요청을 식별할 수 있습니다.
#5. 자신의 말을 믿으십시오
귀하의 제품과 회사에 대한 사람들의 의견은 체계적이지 않고 간단합니다. 따라서 감상적 정확성에 대한 분석이 쉽지 않다. 또한 고객이 느끼는 것을 쓰기 어렵게 만드는 글자나 단어 제한이 있을 수 있습니다.
대화에는 그런 제한이 없고 거기에서 제대로 감정 분석도 할 수 있다.
#6. 고객이 직접 필요한 데이터 얻기
고객 경험을 개선하는 가장 좋은 방법은 모든 종류의 피드백에서 데이터를 수집하는 것입니다. 수집하려는 고객 데이터는 무엇이든 고객 자신의 의견이 포함된 대화에서 수행할 수 있습니다.
대화형 분석은 어떻게 작동합니까?
이 기술은 AI, 특히 NLP에 크게 의존합니다. 그 외에도 텍스트 데이터 데이터베이스, 전화 통화 아카이브, 고객 서비스 운영 도구와의 실시간 통합 등이 필요합니다.
인공 지능
ML 및 NLP를 사용하여 소프트웨어 개발자는 응용 프로그램이 문어 및 음성 언어를 이해하도록 교육합니다. 예를 들어 구글 어시스턴트나 아마존 알렉사는 당신의 구어를 이해하고 그것을 소프트웨어 명령으로 변환할 수 있는 AI 프로그램입니다.
NLP는 언어학 및 음성학 개념을 과도하게 사용합니다. 예를 들어 NLP 알고리즘은 음성 문장을 음소로 분해합니다. 이들은 기계가 수백만 단어를 구별하는 데 도움이 되는 소리 단위입니다.
영어에는 42개의 음소가 있습니다. 마찬가지로 다른 언어에는 NLP 알고리즘이 인간 언어를 이해하는 데 사용하는 특정 음소가 있습니다.
자사 데이터에 대한 액세스
NLP가 준비되면 여러 자사 소스의 꾸준한 고객 데이터 스트림과 프로그램을 연결해야 합니다.
전화 통화, 이메일 및 채팅을 통해 고객으로부터 직접 데이터를 수집하고 고객이 개인 정보 보호 계약을 수락하므로 타사 데이터 소스보다 안전합니다.
감정 분석
NLP 프로그램에는 감정 분석 알고리즘도 함께 제공됩니다. 목표는 고객의 모드 또는 의도를 나타내는 고객 채팅 및 전화 통화를 캡처하는 것입니다.
예를 들어 알고리즘이 Amazing, Superb, Fantastic 등과 같은 긍정적인 단어를 찾으면 사용자가 행복하다는 의미입니다. 반면 쓸모없다, 좋지 않다, 쓸모없다, 잡동사니 등과 같은 부정적인 단어는 전화를 건 사람이 행복하지 않다는 것을 의미합니다.
이제 이 모든 것을 하나의 클라우드 애플리케이션에 결합하면 고객을 효과적으로 이해할 수 있는 엄청난 힘을 얻게 됩니다. 큰 비용을 들이지 않고 고객을 만족시키도록 서비스를 수정할 수 있습니다.
일부 대화 분석 도구는 매우 강력하여 고객 서비스 팀 리더에게 통화 또는 채팅에 대한 부정적인 사건을 실시간으로 알립니다. 따라서 관리자 또는 감독자는 지원 에이전트가 발신자에게 즐거운 경험을 제공하도록 도울 수 있습니다.
이익
#1. 고객 불만 사항 찾기
고객 만족은 비즈니스 성공의 주요 원동력입니다. 고객의 문제점을 파악하지 않는 한 어떤 회사도 문제를 해결하고 고객을 유지하는 것이 불가능해집니다.
대화 분석의 가장 중요한 이점은 고객 불만의 원인과 트리거를 식별하는 데 도움이 된다는 것입니다. 따라서 가능한 한 빨리 문제를 해결하는 것이 더 쉬워지고 기업은 문제를 방지하기 위해 필요한 조치를 취할 수 있습니다.
#2. 더 나은 판매 및 전환율
모든 비즈니스는 더 나은 트래픽 전환 및 판매를 목표로 합니다. 그렇기 때문에 고객 대화를 분석해야 합니다.
사용자가 가장 많이 묻는 기능에 대해 알 수 있습니다. 누군가가 귀하의 제품이나 서비스의 특정 기능에 만족하지 않는다면 분석 데이터에서 해당 도구를 배울 수 있습니다.
#삼. UX에 대한 더 나은 통찰력 얻기
대화 분석 데이터를 사용하면 전체 고객 여정을 이해할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한 여행 중 고객 감정의 변화를 알 수 있습니다.
고객의 디지털 및 전화 경험에 대한 실행 가능한 통찰력에 대해 배울 수 있으므로 이를 사용하여 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.
#4. 정보에 입각한 결정 내리기
귀하가 내리는 모든 비즈니스 결정은 정보를 잘 알고 증거로 뒷받침되어야 합니다. 귀하의 서비스는 고객 만족을 목표로 하기 때문에 고객과의 대화보다 더 좋은 증거는 없습니다.
분석 데이터를 살펴보고 시장에 출시할 다음 제품 범위 또는 업데이트에 대한 결정을 내리기 위해 고객이 제품에서 원하는 것을 찾으십시오.
#5. 에이전트 실시간 모니터링
지원 에이전트는 고객을 다루는 회사의 대표자입니다. 일부 대화 분석 도구는 에이전트의 실시간 성능에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
기업은 이 데이터를 사용하여 강점과 약점을 파악하여 고객 관리 임원을 교육할 수 있습니다. 또한 동일한 데이터를 사용하여 다양한 고객을 처리하기 위한 임시 전략을 개발할 수 있습니다.
#6. 지원 센터 생산성 향상
지원 센터에서 대화(통화 및 채팅)를 분석하면 시스템의 생산성을 높일 수도 있습니다. 여기에서 더 나은 분류 및 라우팅을 위해 분석 데이터를 사용할 수도 있습니다.
특정 문제를 잘 처리하는 특정 에이전트에 대한 통찰력을 공유합니다. 따라서 회사는 고객의 채팅과 전화를 보다 효과적으로 라우팅할 수 있습니다.
실행 가능한 사용 사례
#1. 여러 채널에서 피드백 수집
단일 대화 분석 도구는 청중과 단어를 교환하는 데 사용하는 모든 매체를 다룰 수 있습니다. 따라서 채팅, 소셜 미디어 댓글, 트윗, 전화 통화, 이메일, 비즈니스 리뷰 등의 고객 피드백에서 실행 가능한 통찰력을 수집할 수 있습니다.
예를 들어 고객은 다양한 채널에서 제품 또는 서비스 문제를 과도하게 보고합니다. 이 도구는 이러한 폭발적인 댓글을 즉시 분석하고 문제를 이해하며 해결을 위해 개입하도록 권장할 수 있습니다.
#2. 제품 평가판
귀하가 SMB 또는 신생 기업이고 제품/서비스를 시험용으로 정식 출시할 여유가 없다면 대화형 분석 도구가 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어 소규모 고객 그룹에 제품/서비스를 출시할 수 있습니다. 그런 다음 다양한 플랫폼에서 댓글, 피드백 및 참여를 모니터링합니다. NLP 알고리즘은 긍정적, 중립적, 부정적인 감정을 수집하는 데 도움이 됩니다.
그런 다음 롤아웃의 성공 여부를 통계적으로 측정할 수 있습니다.
#삼. 가상 고객 서비스 도우미
고객 서비스 산업의 고충은 반복적인 발신자입니다. 첫 번째 상담원이 발신자를 효과적으로 처리하지 못할 때 발생합니다.
대화형 분석 AI는 비즈니스와 소비자의 다양한 대화와 독백을 분석합니다.
고객 서비스 팀에 여러 번 전화하는 발신자를 발견하면 관리자에게 사건을 표시할 수 있습니다. 그러면 경험이 풍부한 고객 지원 담당자가 문제를 섬세하게 처리할 수 있습니다.
#4. 콜 센터의 규정 준수
신용 카드, 직불 카드, SSN 및 ID와 관련된 사기는 모든 콜 센터의 큰 문제 중 일부입니다. 기업은 대화식 분석 도구를 사용하여 이러한 사기를 효율적이고 저렴하게 처리할 수 있습니다.
알고리즘은 모든 통화, 이메일 및 채팅을 실시간으로 분석합니다. 고객으로부터 신용 카드, 직불 카드 또는 SSN 정보의 노출을 감지할 때마다 즉시 사건에 플래그를 지정할 수 있습니다.
그런 다음 콜 센터 감사 및 규정 준수 팀이 개입하여 고객의 중요한 데이터가 공개되지 않도록 할 수 있습니다.
#5. 리드 평가
마케팅 팀은 대화형 분석을 통해 리드를 분석하여 많은 비용을 절감할 수 있습니다. 이 알고리즘은 팀이 브랜드에 대한 잠재 고객의 감정을 분석하는 데 도움이 됩니다.
분석에서 부정적인 것이 발견되면 전환되지 않으므로 리드 추적을 중지할 수 있습니다.
#6. 개인화된 마케팅
대화형 분석 알고리즘은 고객에게 이메일, 문자, IVR 전화 통화, WhatsApp 메시지 등을 보내는 마케팅 도구와 밀접하게 작동할 수 있습니다.
예를 들어 고객이 곧 출시될 스마트폰에 대해 상담원에게 문의했습니다. 통화 후 알고리즘에서 트리거를 수신하면 마케팅 CRM은 출시 날짜에 휴대폰에 대한 체크아웃 링크가 포함된 개인화된 이메일을 보낼 수 있습니다.
따라서 고객은 단 한 번의 클릭으로 장치를 구매할 수 있으며 여러 리드 대화를 확보할 수 있습니다.
마지막 말
대화형 분석은 비즈니스 성장을 위해 고객 데이터를 활용하는 훌륭한 접근 방식입니다. 그러나 소비자, 직원 또는 공급업체와의 대화를 윤리적으로 캡처하고 있는지 확인해야 합니다.
요구 사항을 이해하기 위해 채팅, 통화 또는 리뷰를 저장할 수 있다고 선언하는 것은 개인 정보 보호 규정 위반을 방지하는 좋은 방법입니다.
지금까지 빠르게 성장하는 이 비즈니스 데이터 분석 도구를 기본 수준에서 배웠습니다. 이제 이 기술을 비즈니스에 효과적이고 안전하게 적용할 수 있습니다.
다음으로 고객 충성도 및 유지 소프트웨어를 확인하여 기존 고객 기반에서 더 많은 수익을 얻을 수 있습니다.