Ruolo dei text analytics

Attualmente i sondaggi sono per lo più con domande a risposte chiuse, grazie ai text analytics sarà possibile porre poche domande aperte e interpretare il sentiment del cliente?

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Valeria Sandei
Amministratore Delegato
Sì, è finalmente possibile lasciare libero l’interlocutore di comunicare nella maniera che preferisce, senza schemi che condizionino il colloquio. In tal modo le informazioni scambiate sono più articolate e ricche. Alle tecnologie della voce e alle tecniche di analisi semantica dei testi il compito di riconoscere, elaborare e comprendere. Sofisticati strumenti di Business Intelligence rendono poi disponibile il patrimonio prezioso di contenuti di queste conversazioni. Essi permettono di monitorare i fenomeni di interesse: argomenti trattati, concetti emergenti, trend delle interazioni, e forniscono indicazioni sugli elementi che determinano eventuali criticità per il Cliente. L’individuazione dei fenomeni chiave da tenere sotto controllo e delle aree di miglioramento nel rapporto con la clientela divengono agevoli e l’accesso alle informazioni di dettaglio immediato. Si tratta di una vera rivoluzione nell’ambito del CRM, che permette di mettere finalmente il cliente al centro del processo e di comprenderne realmente la “voce”.
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Paola Annis
Senior Solutions Consultant
Grazie ai moderni strumenti di speech analytics è possibile analizzare il testo dei canali chat, email, social media, annotazioni nei CRM, customer survey, ecc. Si può cercare una parola o una frase in tempo reale, analizzare e interpretare le informazioni raccolte e agire tempestivamente in caso di problemi; analizzando la parola o la frase più utilizzata si possono scoprire gli argomenti che riguardano l’azienda e la loro correlazione con processi che possono essere controllati e modificati. Le frasi sono associate a sentiment e contestualizzate per evidenziare perché vengono ripetute nelle interazioni attraverso tutti i canali, fornendo strumenti di “drill-down” per scoprire la causa dei problemi e risolverli rapidamente. I risultati delle ricerche possono essere analizzati in modo visuale e intuitivo, per monitorare l’andamento di particolari metriche, identificare anomalie, correlare risultati, supportare una root cause analysis e ottenere dettagli sulle performance di gruppo o individuali, ecc. Gli attuali strumenti di text e speech analytics rendono quasi obsoleto il concetto di customer survey, evidenziando il sentiment direttamente alla fonte (conversazioni registrate, post, ecc.) e visualizzando i risultati dell’analisi in modo intuitivo e semplice.
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Roberto Valtorta
Consulting Systems Engineer
L’utilizzo di strumenti più evoluti di “data mining” quali applicazioni di Speech Analytics/Text Analytics permettono di analizzare le interazioni non solo in base ad elementi discreti (presenza o meno di alcune parole) ma di includere nella valutazione anche il contesto dell’interazione e, nel caso di applicazioni di analisi del parlato, di catturare l’intensità della conversazione in modo da avere una classificazione più puntuale e quanto più vicina al reale sentimento del consumatore. Inoltre, gli strumenti di Speech Analytics permettono, a differenza delle analisi delle sole interazioni disponibili dalle singole risposte ai questionari che sono legate dal tasso di risposta dei consumatori, di ampliare notevolmente il campione dei dati in quanto l’analisi viene applicata potenzialmente ad ogni interazione tra il Contact Center ed il consumatore. Estendere a tappeto l’analisi delle conversazioni permette di identificare con molta più probabilità eventuali scostamenti dagli obiettivi di customer satisfaction & customer retention aziendali.
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Andrej Carli
Partner Bizmatica Multichannel Solutions
Per avere una visione integrata del cliente è necessario integrare: il feedback del cliente che viene raccolto dall’azienda in modo chiaro attraverso le survey, la voce del cliente rilevata in real time durante le diverse interazioni (telefono, chat, social media e web); il sentiment del cliente
rilevato attraverso l’analisi del suo comportamento sui diversi canali. L’integrazione di questi tre aspetti e una corretta organizzazione delle informazioni attraverso soluzioni di business intelligence, consente di valorizzare il feedback del cliente indipendentemente dal modo con cui è fornito, migliorando in real time le performance aziendali.
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Luca Scagliarini,
VP Strategy & Business development
Sì, è una situazione concreta, già fattibile, se si adottano tecnologie avanzate di analisi semantica, che capiscono cioè il significato dei testi.
Queste soluzioni fanno emergere automaticamente non solo di che cosa parlano i clienti (argomenti, brand, prodotti ecc.) ma anche come ne parlano, evidenziando diversi livelli di sentiment e individuando con precisione a cosa si riferisce, ad esempio se a un prodotto, o solo a una parte di esso. Pensiamo alla frase: “gli interni della mia brutta automobile sono belli”. Che cosa è brutto? Che cosa è bello? nella frase ci sono due sentiment opposti che altre tecnologie di analisi non sono capaci di distinguere… L’uso delle tecnologie semantiche offre invece una migliore capacità di analisi: un’opportunità unica, oltre che di interazione con i clienti, anche di raccolta di pareri e giudizi di grande valore per l’azienda, dai quali partire per definire le strategie aziendali.
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Flavio Venturini
Senior Sales Director Business Intelligence
Assolutamente sì. Le esperienze che citavo prima vanno esattamente in questa direzione: valutare il sentiment della propria clientela e dei consumatori rispetto ai prodotti propri e della concorrenza.
L’integrazione tra motori semantici e strumenti analitici permette di valutare il sentiment, di analizzarne i trend e soprattutto di segmentare il sentiment rispetto al profilo comportamentale del cliente o del cluster di clienti. Detto
questo, è vero che questi strumenti in prospettiva possano rendere più semplice strutturare i sondaggi nei confronti della clientela con un maggior numero di domande aperte, giacché semplificano l’analisi delle risposte ottenute, riconducendo i contenuti forniti dai clienti a pattern di risposta specifici o a categorie di temi predefiniti.

Pat Group
Patrizio Bof,
AmministratoreUnico e fondatore
Gli strumenti di riconoscimento testuale consentono ai brand di attivare dialoghi efficaci con gli utenti in modalità self-service, demandando la capacità di fornire informazioni o supporto attraverso sistemi automatici, che risultano efficaci come complemento al normale centro di assistenza o contact center. Uno strumento self-service in grado di comprendere quanto digitato dall’utente, di analizzare i suoi comportamenti di navigazione e di integrarsi con i sistemi di back office aziendali a completamento della raccolta di informazioni sullo stesso, può interpretare le richieste e fornire autonomamente delle soluzioni, attivare dei processi di business e dialogare in modalità proattiva e sempre più personalizzata con l’interlocutore. I benefici sono evidenti per ambo le parti: l’utente è in grado di interagire con azienda
e brand mediante canalità diverse, in orari preferenziali e con una percezione della customer experience nettamente migliorata. L’azienda ha, d’altro canto, la possibilità di abbattere i costi legati alla customer relationship, valorizzando il
know-how aziendale mediante le canalità che sfruttano le capacità semantiche, sempre nell’ottica di ottimizzazione del servizio per l’utente.

COMMENTI

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    […] Qual è il reale stato dell’arte dell’analisi di ciò che in clienti e consumatori esprimono con i messaggi scritti o durante le conversazioni telefoniche? Leggi le risposte […]