Gần đây, sự quan tâm và nhu cầu của khách hàng về đánh giá ngân hàng theo việc tiếp nhận khiếu ngại dân sự của giám sát tín dụng, tuân thủ các tiêu chuẩn bảo vệ người dùng tài chính, phân tích VOC kết hợp Big Data, sử dụng dữ liệu ghi âm tư vấn, đang dần gia tăng. Ngoài quá trình đáp ứng nhanh chóng các khiếu nại của khách hàng ngắn hạn, các doanh nghiệp chuẩn bị phát triển thành hệ thống kinh doanh Sense & Feedback chủ đạo tìm ra kinh nghiệm toàn bộ của khách hàng và đáp ứng nhanh chóng các nhu cẩu tiềm năng của khách hàng. Hơn nữa, việc hiểu một cách thống nhất và phản hồi hiệu quả các khiếu nại, ý kiến của khách hàng về sản phẩm/ dịch vụ thường nhật như Internet, di động, phương tiện truyền thông đang dần trở nên khó hơn. Đặc biệt, đánh giá và khiếu nại về sản phẩm/ dịch vụ của họ phân phối qua Internet, phương tiện truyền thông nhưng không được đưa vào trong công ty đang trở thành rủi ro khó dự đoán trong tương lai.

Giải pháp phân tích tiếng nói khách hàng (VOC) 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. Chúng tôi tối đa hóa sự hài lòng của khách hàng, phản hồi với VVIP, quản lý danh tiếng của công ty và dịch vụ, cũng như phát triển các sản phẩm mới, thông minh hơn, hỗ trợ đảm bảo sự lãnh đạo thông minh và chủ động hơn cho khách hàng bằng cách 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.

<Dịch vụ web phân tích tiếng nói khách hàng VOC tích hợp>

Vấn đề của khách hàng

Việc hiểu toàn diện và phản hồi một cách hợp lí, hiệu quả tiếng nói (phàn nàn, bình luận) của khách hàng mà được phân chia, phân phối thông qua nhiều kênh (Omni) đang dần trở nên khó hơn.

Hiệu quả ứng dụng

Cho phép 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 tự động thời gian thực từ nhiều kênh khác nhau theo sản phẩm, dịch vụ, nhóm khách hàng và loại khiếu nại.

Chức năng chính

Cung cấp chức năng thu thập, tích hợp tất cả dữ liệu thời gian thực nhằm phân tích tiếng nói khách hàng như ghi nhớ tư vấn trung tâm cuộc gọi, phương tiện truyền thông xã hội, bảng thông báo cổng thông tin điện tử, DB và báo cáo nội bộ, phân tích tự động, phân tích danh tiếng và tình cảm, phân tích xu hướng, nhận biết vấn đề và thông báo tự động, tạo tự động trực quan/ bảng thông báo.

Sản phẩm tích hợp

Tích hợp DISCOVERY, TORNADO, RAINBOW

Khách hàng chính

KT, Tập đoàn Đường cao tốc Hàn Quốc, Tập đoàn Hanwha (10 nhóm công ty), Tập đoàn Bảo hiểm Y tế, Ngân hàng Doanh nghiệp, Ngân hàng Hana, Ngân hàng Shinhan, Ngân hàng Busan, v.v.

KHÁI NIỆM HỆ THỐNG VOC

VOC (Voice Of Customer) 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…

Giải pháp phân tích tiếng nói khách hàng VOC của Saltlux bao gồm một hệ thống thu thập thông tin có khả năng thu thập thông tin VOC (tư vấn) không cố định nội bộ/bên ngoài, hệ thống phân tích tiếng nói khách hàng VOC có khả năng phân tích tiếng nói được thu thập, và dịch vụ web có khả năng cung cấp thông tin được phân tích trên web. 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. Hiệu suất được chứng minh thông qua các trường hợp phân tích dữ liệu không chính thức (VOC và hồ sơ tư vấn).

TÍNH CẤP THIẾT CỦA PHÂN TÍCH TIẾNG NÓI KHÁCH HÀNG VOC

Vào những năm 2000, do việc thiết lập cơ sở hạ tầng trung tâm cuộc gọi quy mô lớn (bao gồm hệ thống CRM), một lượng lớn các bản ghi nhớ tư vấn khách hàng đã liên tục được tích lũy trên hệ thống. Ngoài ra, nhờ sự phổ biến của môi trường kỹ thuật số và sự phát triển của môi trường Internet, người tiêu dùng đã tích cực hơn trong bày tỏ ý kiến. Đặc biệt, với sự ra đời của mô hình Web 2.0, xuất hiện người tiêu dùng tiềm năng chia sẻ đánh giá về sản phẩm như một người dùng sản phẩm thông qua Blog, Comunity, v.v… Họ tích cực chia sẻ ý kiến của mình với người dùng khác, qua đó gây ảnh hưởng trực tiếp đến việc quản lý của doanh nghiệp. Hiểu rõ các nhu cầu và vấn đề khác nhau của khách hàng và từ đó phản ánh chúng trong các sản phẩm / dịch vụ có mối quan hệ trực tiếp đến sự tồn tại của các doanh nghiệp trong môi trường cạnh tranh ngày càng gay gắt.

CHỨC NĂNG CHÍNH CỦA HỆ THỐNG PHÂN TÍCH TIẾNG NÓI KHÁCH HÀNG VOC

1. Phân tích thông tin liên quan/phân tích xu hướng

Bằng cách áp dụng công nghệ xếp hạng chủ đề, hệ thống kết nối tất cả các kiến thức có bên trong và bên ngoài, trình bày mối quan hệ liên kết của nó. Qua việc phân tích thống kê định kỳ các từ khóa quan tâm trong VOC, có thể hiểu rõ về xu hướng VOC của khách hàng.

<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.

<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.

2. 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.

3. Bảng thông báo 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.

4. Xếp hạng tổng thể từ khóa

Nó có thể 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.

Tìm kiếm từ khóa cho các vấn đề theo loại (khách hàng/yêu cầu/dịch vụ)
Phát triển từ khóa liên quan về từ khóa câu hỏi
Tìm kiếm kết quả từ khóa cho vấn đề đầu tiên trong giai đoạn có liên quan
Yêu cầu cho kết quả tìm kiếm của từ khóa câu hỏi

5. Chức năng báo cáo

Cung cấp nhiều loại báo cáo và thống kê có khả năng hiển thị cao liên quan đến VOC được phân tích.

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
Nhập nhiều từ khóa khi tìm kiếm về các loại
Nhập từ khóa loại trừ trong khi kết quả tìm kiếm
Yêu cầu cài đặt thời gian

6. 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.

Tìm kiếm theo thứ hạng của các từ khóa liên quan cho các từ khóa quan tâm
Tình trạng xuất hiện theo thời gian của các từ khóa liên quan
Xếp hạng theo từ khóa liên quan
Yêu cầu về tình trạng thông tin dữ liệu được thu thập

<Xếp hạng từ khóa phân tích thông tin bên ngoài>

CÁC TÍNH NĂNG CỦA DỮ LIỆU VOC

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 tiếng nói 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.).

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.

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.

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 tiếng nói 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 VOC

Các kỹ thuật phân tích tiếng nói khách hàng VOC sử dụng khai thác văn bản và công nghệ để áp dụng kỹ thuật liên quan như sau:

Kiểm tra tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu

Cần kiểm tra chất lượng dữ liệu tiếng nói khách hàng 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.

Xác định các vấn đề tên miền chính

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.

TF (Term Frequency): Đo tần suất xuất hiện của một từ khóa cụ thể trong tài liệu
Topic Rank: Các thuật toán phân tích từ vựng của Saltlux hoặc các thuật toán Xếp hạng Văn bản được cải tiến