Produkty a Služby
Sémantická analýza zpětné vazby od zákazníků
Spusťte naši sémantickou analýzu zpětné vazby od zákazníků na tisících zpětných vazeb a identifikujte rychlá a účinná řešení
Hledáte rychlý a efektivní způsob, jak pochopit, co vaše zákazníky trápí, nebo těší? Staffino má přesně to, co potřebujete.
Náš sémantický engine je inovativní nástroj pro analýzu zpětné vazby založený na umělé inteligenci, který dokáže rychle identifikovat hlavní příčiny nespokojenosti v tisících zpětných vazeb bez ohledu na jazyk.
Jak se liší od tradičního přístupu?
Typický sémantický engine analyzuje text na základě klíčových slov. Implementovaný engine společnosti Staffino nevyžaduje ke spuštění sémantické analýzy klíčová slova.
Náš algoritmus automaticky definuje nová témata, neboli drivery, jak je nazýváme, a dokáže je porovnat s vámi určenými drivery. Sémantický engine společnosti Staffino je nezávislý na jazyce a odvětví.
Hlavní výhody sémantického enginu od Staffino
Jak to funguje?
1. Budování sémantického modelu
Nejprve je třeba nastavit sémantický model. Pokud již máme vytvořený engine pro váš typ odvětví, je příprava extrémně rychlá. Můžeme vytvořit nové modely pro specifické obchodní vertikály a přesnější interpretaci dat - použijeme jakákoli předem vytvořená data zpětné vazby, která máte k dispozici.
Optimální množství dat pro začátek je 1000 až 2000 kusů zpětné vazby od zákazníků. Čím více dat máte, tím lépe; není to však podmínkou, protože zákazníci mají tendenci používat při poskytování zpětné vazby zjednodušený jazyk a témata se většinou opakují.
2. Čtení témat ve shrnujících datech
Necháme engine číst zpětnou vazbu vašich zákazníků, analyzovat ji a roztřídit do témat, aniž by se ztratil jakýkoli hlas zákazníka. Seřazené poznatky odhalí často zmiňované příčiny nespokojenosti, jako je přístup personálu, ceny, doručení nebo cokoli jiného. Pokud chcete, můžete také zadat konkrétní témata, která vás zajímají, a sledovat, jak se odrážejí ve shromážděné zpětné vazbě.
Vaši analytici již nemusí trávit dlouhé hodiny studiem tisíců zpráv zákazníků. Díky rychlé a efektivní analýze AI můžete včas řešit problémy svých zákazníků a identifikovat rychlá řešení.
3. Dashboardy s nejpřesnějšími výsledky
Sémantický engine společnosti Staffino promění zpětnou vazbu od vašich zákazníků v data, která lze využít s přesností podobnou lidskému přístupu. Podrobné poznatky z analýzy zpětné vazby pak můžete zobrazit na personalizovaných ovládacích panelech. Data lze prohlížet v různých časových obdobích a porovnávat je v čase.
Pokud má vaše organizace více provozoven, dashboardy Staffino vám umožní sledovat hlavní faktory v každé z nich. Zatímco některé vaše prodejny nebo call centra mohou mít problémy s přístupem personálu, zákazníci na jiných místech si mohou stěžovat na ceny vašich produktů nebo uživatelskou přívětivost vašich služeb.
4. Sledovaní trendů
Poté sledujeme trendy a pozorujeme, jak se spokojenost s konkrétními faktory vyvíjí v čase, abychom vám pomohli nastavit správnou strategii řízení CX. Pokud lidé začnou mluvit o jiném tématu, nezůstane to bez povšimnutí a náš sémantický engine ho rychle zařadí jako nový driver.
Sémantický engine společnosti Staffino v praxi
OBDOBÍ
3 měsíce
MNOŽSTVÍ ZPĚTNÉ VAZBY
1920
ODVĚTVÍ
telekomunikace
SENTIMENT
pouze negativní
Výsledky
|
Počet dotázaných v transakčním průzkumu |
562 358 |
|
Míra konverze |
7 % |
|
Objem hodnocení |
38 365 |
|
Negativní hodnocení % |
12 % |
|
Objem negativních hodnocení |
4 724 |
|
Reaktivní retenční případy v % (podle našeho měřítka) |
15 % |
|
Objem reaktivních retenčních případů |
708,57 |
|
Úspěšnost reaktivní retence |
70 % |
|
Průměrný životní cyklus odběru |
21 |
|
ARPU |
18,00 € |
|
Hodnota udržení 1 zákazníka |
378,00 € |
Roční úspora až 200 000 EUR
Sémantický engine společnosti Staffino pomohl telekomunikační společnosti ušetřit 200 000 € ročně tím, že identifikoval a získal odcházející zákazníky, kteří se chystali odejít ke konkurenci.
Zlepšete své CX
Cítíte se zahlceni množstvím zpětné vazby od zákazníků, které dostáváte?
Sémantický engine společnosti Staffino vám pomůže dostat jej rychle pod kontrolu, zmechanizovat opakující se úkoly a urychlit řešení zákaznických dotazů.
