Rozmowy z klientami dostarczają informacji o problemach, potrzebach i oczekiwaniach, których organizacja może nie wychwycić w badaniach satysfakcji. Klienci każdego dnia opowiadają konsultantom o trudnościach z produktami, niezrozumiałych zasadach, ofertach konkurencji czy przeszkodach w realizacji swoich spraw. Te informacje mogą pomóc usprawniać procesy, komunikację i obsługę, o ile firma potrafi je rozpoznać i wykorzystać.
W praktyce duża część wiedzy pozostaje w nagraniach rozmów, notatkach konsultantów i historii zgłoszeń. Pojedyncze sprawy zostają rozwiązane, ale powtarzające się sygnały nie zawsze trafiają do osób odpowiedzialnych za produkty i procesy. Inspiracją do przyjrzenia się temu zagadnieniu jest artykuł Annette Franz „Every Customer Conversation Is Data. Is Yours Being Used?”, opublikowany na blogu CX Journey.
Jakie informacje o doświadczeniach klientów można znaleźć w codziennych rozmowach?
Codzienne rozmowy z klientami pozwalają wychwycić problemy, które pojawiają się podczas rzeczywistego korzystania z produktów i usług. Klienci opisują je własnymi słowami, często przy okazji kontaktu w zupełnie innej sprawie.
Przykładowo klient dzwoni, aby wyjaśnić wysokość faktury. W trakcie rozmowy okazuje się, że nie rozumie sposobu naliczania opłat, chociaż odpowiednia informacja znajduje się w umowie. Konsultant wyjaśnia zasady, klient otrzymuje odpowiedź i zgłoszenie zostaje zamknięte. Dla organizacji istotna może być jednak sama przyczyna kontaktu. Jeżeli podobne pytania pojawiają się regularnie, warto sprawdzić, czy zapisy umowy i komunikaty kierowane do klientów są wystarczająco zrozumiałe.
W rozmowach pojawiają się również informacje o oczekiwaniach wobec produktu, trudnościach w kanałach cyfrowych, powodach rezygnacji czy rozwiązaniach oferowanych przez konkurencję. Takie sygnały mogą pomóc zidentyfikować obszary wymagające dokładniejszej analizy.
W programach Voice of Customer (VoC) informacje pozyskiwane podczas codziennych kontaktów zalicza się do niezamówionego głosu klienta (unsolicited feedback). Szczególną rolę odgrywa tu wiedza przekazywana przez pracowników, którzy bezpośrednio rozmawiają z klientami.
To oni często jako pierwsi zauważają, że określone pytanie wraca, procedura budzi wątpliwości albo klientom trudno wykonać pozornie prostą czynność.
Dlaczego informacje z rozmów z klientami pozostają niewykorzystane?
Informacje z rozmów często nie zostają użyte, bo systemy i sposób organizacji pracy koncentrują się na obsłudze pojedynczego zgłoszenia. Konsultant ma rozwiązać sprawę klienta, odpowiednio ją udokumentować i przejść do kolejnego kontaktu.
Jeżeli pięciu klientów w ciągu dnia pyta o ten sam zapis w umowie, każdy z nich może otrzymać prawidłowe wyjaśnienie. Wszystkie zgłoszenia zostaną zamknięte, a zespół zrealizuje swoje zadania. Problem z niezrozumiałą komunikacją nadal będzie jednak występował.
Wiedza o powtarzających się trudnościach bywa rozproszona między pracownikami, zespołami i systemami. Część informacji znajduje się w nagraniach, część w notatkach, a inne pozostają jedynie w pamięci konsultantów.
Dodatkową trudnością jest ustalenie, kto powinien zająć się rozpoznanym problemem. Uwaga dotycząca treści umowy może wymagać zaangażowania właściciela produktu lub procesu. Powtarzające się trudności z formularzem internetowym powinny zainteresować zespół odpowiedzialny za kanał cyfrowy.
Bez sposobu przekazywania takich informacji do właściwych jednostek organizacja może wielokrotnie obsługiwać ten sam rodzaj problemu, nie poznając jego źródła.
Jak sztuczna inteligencja wspiera analizę rozmów z klientami?
AI pomaga analizować większą liczbę interakcji i identyfikować powtarzające się tematy, których wychwycenie podczas ręcznego przeglądu rozmów byłoby czasochłonne. Możliwości narzędzi zależą od rozwiązania, jakości dostępnych danych i sposobu jego wdrożenia. W praktyce AI może wspierać pracę contact center w trzech obszarach:
- Podczas rozmowy z klientem: wyszukiwać potrzebne informacje, przygotowywać notatki i podpowiadać konsultantowi możliwe kolejne kroki.
- W pracy przełożonych: ułatwiać identyfikację interakcji wymagających uwagi, dodatkowego wsparcia pracownika lub dokładniejszej analizy.
- Po zakończeniu kontaktu: grupować rozmowy według tematów, rozpoznawać powtarzające się zgłoszenia i pomagać analizować ich treść.
Przykładem może być analiza rozmów dotyczących problemów z aktywacją usługi. Narzędzie może pomóc ustalić, jak często pojawia się ten temat i jakie trudności opisują klienci. Następnie pracownicy mogą sprawdzić, na którym etapie procesu występują przeszkody.
Wyniki takiej analizy wymagają interpretacji. Podobne sformułowania używane przez klientów mogą dotyczyć różnych problemów, a częstotliwość występowania tematu nie wyjaśnia automatycznie jego przyczyny.
Największa użyteczność analizy pojawia się wtedy, gdy jej wyniki są dostępne dla osób, które mogą zweryfikować problem i podjąć odpowiednie działania.
Jak przekazywać wiedzę z contact center do innych działów firmy?
Wiedza z contact center powinna trafiać do jednostek odpowiedzialnych za obszary, których dotyczą zgłaszane trudności. Dzięki temu informacje z rozmów mogą wspierać decyzje dotyczące produktów, procesów, komunikacji i kanałów obsługi.
Ważne jest, aby przekazywać odpowiednio opisane sygnały, a nie wyłącznie pojedyncze uwagi klientów. Odbiorca powinien wiedzieć, czego dotyczy problem, w jakich sytuacjach występuje i jakie informacje wymagają dalszego sprawdzenia.
Przekazanie informacji powinno uruchamiać jej weryfikację. Na przykład duża liczba pytań o konkretną funkcjonalność może wskazywać na problem z instrukcją, sposobem działania produktu albo komunikacją kierowaną do klientów. Dopiero zestawienie informacji z rozmów z innymi danymi pozwala lepiej zrozumieć sytuację. Pomocne mogą być wyniki badań, reklamacje, dane operacyjne i analiza podróży klienta.
W organizacjach rozwijających zarządzanie doświadczeniami klientów istotne jest również ustalenie zasad takiej współpracy. Zespół CX może wspierać analizę i udostępnianie wiedzy, natomiast za usprawnienia w konkretnych obszarach odpowiadają właściwe jednostki biznesowe.
Jak wykorzystać wcześniejsze rozmowy do poprawy kolejnych kontaktów z klientami?
Analiza wcześniejszych rozmów pozwala lepiej przygotować konsultantów do problemów, z którymi klienci kontaktują się najczęściej. Wnioski mogą posłużyć do aktualizacji bazy wiedzy, instrukcji obsługi i materiałów szkoleniowych.
Załóżmy, że klienci regularnie mają trudność ze zrozumieniem procedury zmiany warunków usługi. Analiza rozmów może pokazać, które etapy wymagają dodatkowych wyjaśnień i jakie pytania pojawiają się najczęściej. Na tej podstawie firma może przygotować bardziej zrozumiałą instrukcję dla konsultantów. Podczas kolejnego kontaktu pracownik szybciej znajdzie potrzebne informacje i wyjaśni klientowi procedurę.
Podobne zastosowanie mają informacje o sytuacjach, w których rozmowy są szczególnie trudne. Przełożeni mogą wykorzystać je podczas szkoleń i indywidualnej pracy z konsultantami. Jeżeli jednak klienci nadal regularnie kontaktują się w tej samej sprawie, warto również sprawdzić samą procedurę. Lepsze przygotowanie konsultantów poprawia obsługę, ale część problemów wymaga zmian w produkcie, procesie lub komunikacji.
Jak sprawdzić, czy firma skutecznie wykorzystuje informacje z rozmów?
Skuteczność wykorzystania wiedzy z rozmów można ocenić, sprawdzając, czy organizacja potrafi rozpoznawać powtarzające się sygnały, przekazywać je odpowiednim osobom i wskazać działania podjęte na ich podstawie.
Pomocna będzie krótka lista kontrolna:
- Rejestrowanie sygnałów: Czy pracownicy mogą zgłaszać powtarzające się problemy, które zauważają podczas kontaktów z klientami?
- Analiza rozmów: Czy firma analizuje tematy pojawiające się w wielu interakcjach, również wtedy, gdy klienci nie składają formalnych reklamacji?
- Przekazywanie wiedzy: Czy informacje dotyczące produktów, procesów i komunikacji trafiają do właściwych jednostek biznesowych?
- Wykorzystanie w obsłudze: Czy wnioski z wcześniejszych kontaktów służą do aktualizacji materiałów i wskazówek dla konsultantów?
- Wprowadzanie usprawnień: Czy można wskazać zmiany wprowadzone na podstawie informacji z rozmów i sprawdzić ich efekty?
Odpowiedzi pozwalają ustalić, gdzie pojawiają się trudności. Organizacja może dobrze rejestrować kontakty, ale mieć ograniczone możliwości ich analizy. Może też rozpoznawać problemy, których nie przekazuje dalej.
Przydatne jest prześledzenie jednego konkretnego tematu: od pierwszych sygnałów zgłaszanych przez klientów, przez analizę i przekazanie informacji, aż po decyzję o dalszym działaniu. Taki przegląd pokazuje, jak wiedza z rozmów funkcjonuje w praktyce.
Jak zwiększyć wartość informacji pozyskiwanych podczas kontaktów z klientami?
Wartość informacji z rozmów rośnie, gdy organizacja potrafi wykorzystywać je zarówno w bieżącej obsłudze, jak i w pracy nad produktami oraz procesami. Wymaga to dostępu do odpowiednich danych, możliwości ich analizy i współpracy między jednostkami biznesowymi.
Sztuczna inteligencja może przyspieszyć rozpoznawanie powtarzających się tematów oraz ułatwić pracownikom korzystanie z wiedzy zgromadzonej podczas wcześniejszych kontaktów. Pozwala też analizować większą liczbę interakcji, niż byłoby to możliwe przy ręcznym przeglądzie.
Ostatecznie znaczenie ma to, co firma robi z rozpoznanymi sygnałami. Jeżeli klienci regularnie zgłaszają podobną trudność, organizacja powinna mieć możliwość sprawdzenia jej przyczyny i przekazania problemu osobom odpowiedzialnym za dany obszar.
Dobrze wykorzystana wiedza z codziennych rozmów może więc wspierać decyzje podejmowane daleko poza contact center.
FAQ: analiza rozmów z klientami
Czy rozmowy z klientami są źródłem Voice of Customer?
Tak. Rozmowy telefoniczne, czaty, reklamacje i inne spontaniczne wypowiedzi klientów mogą stanowić źródło niezamówionego głosu klienta (unsolicited feedback). Uzupełniają informacje pozyskiwane w badaniach satysfakcji i innych badaniach doświadczeń.
Jakie dane można pozyskać z analizy rozmów z klientami?
Analiza rozmów może dostarczać informacji o powtarzających się problemach, potrzebach klientów, trudnościach w procesach, niezrozumiałych komunikatach oraz uwagach dotyczących produktów i usług. Zakres dostępnych informacji zależy od treści interakcji i sposobu ich rejestrowania.
Jak AI pomaga analizować rozmowy w contact center?
Narzędzia AI mogą wspierać analizę treści rozmów, identyfikować powtarzające się tematy, grupować zgłoszenia i przygotowywać podsumowania interakcji. Mogą również pomagać konsultantom w wyszukiwaniu informacji potrzebnych podczas obsługi klienta.
Czy analiza rozmów może zastąpić badania satysfakcji klientów?
Analiza rozmów stanowi dodatkowe źródło wiedzy o doświadczeniach klientów. Badania pozwalają pozyskiwać informacje w sposób zaplanowany, natomiast codzienne kontakty ujawniają problemy i potrzeby zgłaszane spontanicznie. Łączenie tych źródeł umożliwia pełniejszą diagnozę.
Kto odpowiada za wykorzystanie informacji z rozmów z klientami?
Za wykorzystanie informacji powinny odpowiadać jednostki biznesowe właściwe dla rozpoznanego problemu. Contact center dostarcza wiedzy z interakcji, a zespół CX może wspierać jej analizę i przekazywanie. Zmiany w produktach, procesach i komunikacji wymagają zaangażowania ich właścicieli.