giải pháp thu thập và phân tích
phản hồi khách hàng
Saltlux technology
Dịch vụ phân tích tiếng nói khách hàng (VOC)
VOC là gì?
VOC (Voice Of Customer, tiếng nói khách hàng) là các yêu cầu, khiếu nại và đề xuất khác nhau mà khách hàng phản hồi về các dịch vụ của công ty trong các hoạt động quản lý của công ty. Dữ liệu cấu thành các VOC này là các bản ghi nhớ tư vấn khách hàng của tư vấn viên và bảng hỗ trợ khách hàng được bảo mật thông qua hệ thống quản lý khách hàng (CRM) chủ yếu được sử dụng trong các trung tâm cuộc gọi. Hiện nay, VOC còn bao gồm toàn diện các dữ liệu như phản ứng của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ được thu thập thông qua các kênh như Blog, Twitter, trang cộng đồng, v.v…
Dịch vụ phân tích VOC của Saltlux Technology là gì?
Giải pháp phân tích tiếng nói khách hàng (VOC) của Saltlux sử dụng hệ thống VOC tự phát triển để thu thập thông tin VOC (tư vấn) không cố định bên trong và bên ngoài doanh nghiệp, sau đó phân tích thông tin được thu thập, đồng thời cung cấp dịch vụ web có khả năng hiển thị thông tin được phân tích cho người quản lý. Chúng tôi xây dựng hệ thống phân tích hồ sơ tư vấn bằng cách sử dụng các giải pháp thu thập / phân tích dữ liệu như khai thác văn bản và tìm kiếm thông tin liên quan với chức năng tối ưu hóa.
Thu thập
Thu thập và tổng hợp tiếng nói của khách hàng trong thời gian thực từ nhiều kênh khác nhau, từ ghi chú tư vấn của trung tâm khách hàng đến email, đến các phương tiện truyền thông xã hội và các bảng cổng thông tin khác nhau.
Phân tích
Thực hiện phân tích sâu các phàn nàn, bình luận của khác hàng, phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường và cung cấp hệ thống phản hồi thời gian thực.
Lý do nên chọn dịch vụ phân tích tiếng nói khách hàng của chúng tôi
Đáp ứng các khiếu nại của khách hàng
Giải pháp cho nhu cầu tăng cao của khách hàng trong việc được hiểu, được đáp ứng các khiếu nại, ý kiến xuất hiện ngày càng nhiều trong đa kênh và đang dần trở nên khó hơn để thu thập và hiểu.
Giải quyết rủi ro tiềm tàng
Phát hiện và cung cấp hệ thống phản hồi real-time các đánh giá, khiếu nại về sản phẩm/dịch vụ trên các phương tiện truyền thông mà đang có khả năng trở thành rủi ro tương lai.
Nâng cao hiệu quả kinh doanh
Tối đa hóa sự hài lòng của khách hàng, quản lý danh tiếng, quản lý rủi ro theo thời gian thực và lập kế hoạch kinh doanh mới bằng cách phân tích sâu dữ liệu được thu thập từ nhiều kênh khác nhau.
Tăng hiệu quả phản hồi của tư vấn viên
Giúp tư vấn viên phản hồi hiệu quả các kênh khách hàng khác nhau. Nắm bắt nhanh và chính xác các yêu cầu của khách hàng và phản hồi nhanh chóng.
Tăng hiệu quả quản lý của người quản lý
Tăng cường hiệu quả hệ thống dịch vụ khách hàng và hiệu suất quản lý của người quản lý.
Nâng cao doanh số
Tăng doanh số bằng cách nâng cao sự hài lòng của khách hàng qua phản hồi hiệu quả và kịp thời.
Chúng tôi thu thập tiếng nói khách hàng qua đâu?
VOC bên trong
Tiếng nói khách hàng được tiếp nhận bởi các Kênh CS ( kênh VOC) trong nội bộ doanh nghiệp như CTI, ERMS, chat, hệ thống tự phục vụ,...
VOC bên ngoài
Thu thập tiếng nói khách hàng có nội dung liên quan đến công ty lan truyền trong môi trường ngoài doanh nghiệp. Việc thu thập và giám sát VOC bên ngoài khó hơn VOC bên trong.
VOC online
Thu thập ý kiến khách hàng qua internet, từ các trang web và mạng xã hội.
VOC offline
Tiếng nói khách hàng được thu thập từ các kênh offline như kênh tư vấn trực tiếp, fax, điện thoại, mail, etc.
quy trình triển khai
Khám phá, lựa chọn chủ đề phân tích
Khám phá và lựa chọn các chủ đề hiệu quả nhất cho việc phân tích nhu cầu của khách hàng.
Thu thập dữ liệu văn bản không chắc chắn
Thu thập dài hạn dữ liệu văn bản không chắc chắn và yêu cầu giải pháp đã được kiểm chứng có khả năng phân tích.
Xử lý ngôn ngữ dữ liệu văn bản không chắc chắn
Tăng tính chính xác của dữ liệu thông qua xử lý ngôn ngữ về dữ liệu văn bản không chắc chắn.
Phân loại dữ liệu VOC
Yêu cầu giải phấn phân loại tự động có khả năng lọc và phân loại thông tin thu thập.
Phân tích dữ liệu VOC không chắc chắn
Phân tích tính liên quan và xu hướng giữa các VOC.
Triển khai trực quan và dashboard
Trực quan hóa kết quả phân tích VOC bằng các phương pháp thống kê khác nhau. Đồng thời cung cấp bảng điều khiển.
Dịch vụ phân tích tiếng nói khách hàng của chúng tôi có thể làm gì
Phân tích thông tin liên quan đến dữ liệu VOC phi cấu trúc
Bằng cách áp dụng công nghệ phân nhóm chủ đề, kết nối tất cả các kiến thức liên quan được tích lũy rất lớn bên trong, bên ngoài và cung cấp cái nhìn sâu sắc cho người dùng bằng cách làm rõ mối quan hệ liên quan.
Kiểm tra các vấn đề liên quan xảy ra xung quanh bằng cách hiển thị các từ khóa chính liên quan thông qua biểu đồ mạng nhện và cho thấy tính liên quan.
Trực quan hóa thông tin thống kê
Phân tích thông tin cụ thể phân loại riêng biệt về thông tin tư vấn khách hàng đã được thu thập bằng phương pháp thống kê khác nhau (tần suất, xu hướng, phân tích đa chiều). Cung cấp dưới dạng trực quan và bảng thông báo, từ đó hỗ trợ để có thể nắm bắt nguyên nhân chính xác về các vấn đề thông qua ước tính khả năng phát sinh vấn đề và thu thập phương án đối phó.
Phân tích các vấn đề liên quan
Tìm kiếm các vấn đề liên quan đến thông tin thu thập nội bộ, bên ngoài (Twitter, blog, cafe, v.v.) và cung cấp phân tích xu hướng.
1. Tìm kiếm theo thứ hạng của các từ khóa liên quan cho các từ khóa quan tâm
2. Tình trạng xuất hiện theo thời gian của các từ khóa liên quan
3. Xếp hạng theo từ khóa liên quan
4. Yêu cầu về tình trạng thông tin dữ liệu được thu thập
Phân tích xu hướng dữ liệu VOC phi cấu trúc
Cung cấp dịch vụ bằng cách phân tích thống kê thường xuyên các thuật ngữ chuyên ngành với tên miền tương ứng thông qua phân tích xu hướng.
Khai thác các thuật ngữ phổ biến để khai thác các từ thường được đề cập trong chu kỳ phân tích và khai thác các thuật ngữ tăng mạnh thường xuyên dựa trên xu hướng tăng của tần số được đề cập trong quá khứ dựa trên thời gian phân tích.
Phân tích đa chiều
Hỗ trợ phân tích nội dung của phân tích xu hướng về nhiều loại mặt hàng bằng cách phân loại.
Phân loại thông tin
Phân loại thông tin theo tư vấn, thời gian phân tích, loại hình tư vấn, đặc điểm khách hàng, kênh thu thập, thuộc tính thông tin tư vấn.
Bảng điều khiển tổng hợp
Bằng cách cung cấp các xu hướng VOC mới nhất dưới dạng khác nhau như thời gian, độ tuổi và giới tính, có thể thấy nhu cầu của khách hàng trong nháy mắt.
Phân tích xu hướng
Tiến hành phân tích cơ bản trạng thái theo từng mặt hàng, thời gian bằng chức năng phân tích cho thấy xu hướng theo tiến trình thời gian của từng mặt hàng. Đồng thời cung cấp kết quả phân tích theo từng dạng bảng biểu khác nhau.
Phân tích tần suất
Cung cấp thông tin phân tích theo tần suất và thời gian cho từng mục thông tin đặc trưng.
Cung cấp kết quả phân tích bằng các bảng cơ bản và các loại biểu đồ khác nhau.
Báo cáo
Cung cấp nhiều loại báo cáo và thống kê có khả năng hiển thị cao liên quan đến VOC được phân tích.
1. Yêu cầu về trạng thái bao gồm các từ khóa theo loại, chẳng hạn như loại yêu cầu của khách hàng, loại dịch vụ và loại kết quả xử lý.
2. Nhập nhiều từ khóa khi tìm kiếm về các loại.
3. Nhập từ khóa loại trừ trong khi kết quả tìm kiếm.
4. Yêu cầu cài đặt thời gian.
Xếp hạng tổng thể từ khóa
Xác minh các vấn đề VOC liên tục thông qua xếp hạng toàn diện, hiểu các vấn đề mới phát sinh thông qua xếp hạng tăng mạnh và cung cấp thứ hạng từ khóa sở thích để cho biết thông tin mà người tiêu dùng mong muốn được xếp hạng như thế nào.
1. Tìm kiếm từ khóa cho các vấn đề theo loại (khách hàng/yêu cầu/dịch vụ)
2. Phát triển từ khóa liên quan về từ khóa câu hỏi
3. Tìm kiếm kết quả từ khóa cho vấn đề đầu tiên trong giai đoạn có liên quan
4. Yêu cầu cho kết quả tìm kiếm của từ khóa câu hỏi
đặc điểm
Dữ liệu VOC nói chung có các đặc điểm nội dung sau và mỗi một đặc điểm cần được áp dụng các kỹ thuật phân tích phù hợp.
Cấu tạo văn bản ngắn so với tài liệu thông thường
Bản ghi nhớ tư vấn của trung tâm cuộc gọi được ghi lại với nội dung ngắn, trung bình khoảng 100 ký tự. Trong một số trường hợp, nó có thể không phải là câu hoàn chỉnh, mà là một danh sách liệt kê các từ khóa về các vấn đề chính (khiếu nại, lỗi, v.v.).
Có thể chứa thông tin nhạy cảm
Khi mô tả nội dung tư vấn khách hàng, có thể bao gồm thông tin cá nhân của nhiều khách hàng khác nhau như tên, địa chỉ, số chứng minh nhân dân, số điện thoại và số thẻ. Thông tin cá nhân như vậy sẽ được lọc thông qua quá trình tiền xử lý để tránh bị lộ trong kết quả phân tích.
Mô tả dưới dạng văn nói, viết tắt
Dữ liệu VOC được xây dựng thông qua nhân viên tư vấn của trung tâm cuộc gọi được tạo ra trong thời gian tư vấn ngắn với khách hàng. Vì vậy, nó thường được viết tắt và viết theo văn nói để thuận tiện cho nhân viên tư vấn. Cần xem xét để có thể xử lý hiệu quả các chữ viết tắt này ở giai đoạn phân tích ngôn ngữ.
Phụ thuộc tên miền sản phẩm/dịch vụ
Dữ liệu VOC là dữ liệu được tạo ra từ các hoạt động kinh doanh hướng tới khách hàng như bán sản phẩm và dịch vụ của công ty. Do đó, dữ liệu VOC chứa nội dung phản hồi như các khiếu nại, đề xuất và ý kiến khác nhau của khách hàng về các sản phẩm và dịch vụ của công ty. Cần phải đảm bảo và xây dựng các từ khóa như tên sản phẩm, tên dịch vụ và phân loại khách hàng có thể thể hiện kiến thức tên miền về sản phẩm và dịch vụ bán hàng của khách hàng.
Áp dụng tiêu chuẩn hóa từng phần
Với nỗ lực sử dụng nội dung bên trong trung tâm cuộc gọi, có thể được lưu trữ theo mẫu được chuẩn hóa một phần. Tuy nhiên, rất khó để phân tích dựa trên mẫu mà không có ngoại lệ do lỗi dữ liệu như thay thế nhanh chóng nhân viên của trung tâm cuộc gọi và phản hồi khác nhau của khách hàng. Do đó, cần phải áp dụng việc xử lý phần được mô tả dưới dạng mẫu và xử lý dữ liệu khác.
Kỹ thuật
phân tích dữ liệu
Đo lường mức độ xuất hiện của từ vựng có ý nghĩa (danh từ, cụm danh từ) trong nhóm tài liệu và cung cấp thứ hạng từ vựng theo câu hỏi về thời lượng (theo ngày, theo tuần, theo tháng, v.v.) và xếp hạng chúng. Phân tích Term Frequency theo dòng thời gian.
Bằng cách phân tích quan hệ giữa các từ vựng, thể hiện từ vựng liên quan thông qua trực quan hóa hình thái Flash. Sử dụng kỹ thuật phân tích ngôn ngữ Topic Rank và kỹ thuật phân tích đặc điểm.
Thay đổi từ vựng nhất định theo dòng thời gian. Trực quan hóa phân tích xu hướng thay đổi Term Frequency theo từ vựng (dòng, biểu đồ, cột, v.v.).
Phân tích ý kiến khách hàng (thu thập qua ghi nhớ, bảng thông báo, v.v.) và tự động phân loại dưới dạng tốt, xấu dựa trên kỹ thuật phân tích ngôn ngữ (phân tích thuật ngữ) khớp mẫu.
Cần kiểm tra chất lượng dữ liệu VOC sẽ được phân tích và chia sẻ với khách hàng. Khách hàng cũng nhận ra rằng chất lượng dữ liệu VOC kém, nhưng rất dễ bỏ qua các vấn đề nội dung về chất lượng mong muốn sau khi hoàn thành dự án..
Cần chuẩn bị các nhu cầu và kịch bản của khách hàng cụ thể về thông tin nào cần được trích xuất cuối cùng từ VOC để phân tích. Không có điều này, rủi ro sẽ tăng lên theo thời gian như thảo luận trong dự án.