Ticari bir organizasyonun başarıya ulaşması için müşterilerinin ne düşündüğünü ve hissettiğini anlaması, anlamlandırması gerekir. Organizasyonlar, müşterilerini daha iyi tanımak için büyük miktarda zaman ve para harcamaktalar.

Ancak bu büyük yatırımlara rağmen, birçok kurum müşterilerini dinleme konusunda pekiyi durumda değil. Bunun nedeni denemekten kaçınmaları değil  çoğu zaman kullandıkları araçların ve ölçmeye çalıştıkları metriklerin amaçlarına uygun olmamasıdır. Yapılan birçok global araştırma, sektörde en yaygın kullanılan iki ölçü olan Müşteri Memnuniyeti Endeksi(CSAT) ve Net Promoter Score'un (NPS),tek başına müşterilerin gerçekte ne düşündüğünü ve hissettiğini kurumlara eksiksiz olarak söyleyemediğini, hatta hayati öneme sahip bazı sorunları maskeleyebileceğini ortaya koyuyor.

Bu çalışmaların yanında  önemli duygusal tepkileri  yakalamak için müşterilerinizden gelen mesajları kantifiye ediyoruz.

Acsight’in Cloud4Feed platformu üzerinden yapmış olduğu NLP-NPS Driver analizi sonuçlarına göre; müşterilerin bazıları, aldıkları  ürünler ve/veya hizmetler ile  ilgili önemli sorunlar yaşadıklarında bile kurumlara yüksek puanlar verebildiklerini ortaya koyuyor. Bu durum, markaların gözden kaçırabileceği hayati derecede önemli bir içgörü. Önemli müşteri memnuniyetsizliğini perdeleyen bu çalışmalar, kurumların nedenini bilmeden müşteri kaybetme riskini ortaya çıkartıyor.

Bununla birlikte, toplanan veride nerelere bakacağınızı ve bu büyük veriyi nasıl analiz edeceğinizi biliyorsanız, elinizde yüzeye çıkartılmaya hazır bir altın madeni var demektir. Müşteriler soru formlarının sonunda sorulan açık uçlu yorum kutularında gerçek düşüncelerini ve duygularını belirtirler. Ağırlıklı olarak bu yorumların içeriği, bir müşterinin davranışının, niyetinin çok daha güvenilir bir öngörüsünü sunar kurumlara. Buna rağmen, altın değerindeki bu içgörü kaynakları kurumlar tarafında genellikle göz ardı edilir. Daha doğrusu bu veriyi nasıl işleyeceğini çözemediği için göz ardı edilmek zorunda  kalınır.

Bu açık uçlu yorumların insan kaynağı kullanılarak, manuel olarak kodlanması tek boyutlu kalitatif bir kaynak sağlamaktan öteye geçemez.

Acsight, kurumların müşteri geri bildirim süreçlerini yönetmek için bu değerli verilerden aksiyona yönelik içgörü sağlayabilmek için, kurumların model olarak kullanabilecekleri yapay zeka odaklı bir yaklaşım geliştirdi.

Kantitatif çalışmaların neden popüler hale geldiğini ve hala çok güçlü olduğunu anlamlandırmak kolaydır: Bu çalışmalar yüksek sayıda müşteriye nasıl hissettiklerini sormanın etkili bir yoludur.

Fokus grupları veya müşteri geri bildirimlerini manuel olarak okumak ve analiz etmek gibi nitel yaklaşımlar, yönetilemeyecek kadar yoğun emek gerektirmektedir. Günümüzde ise teknoloji, eskiden mümkün olmayanı değiştirdi artık taktiklerin değişmesi gerekiyor.

Kurumların öncelikli olarak  yapması gereken  değişiklik, yatırımlarını müşteri duygularının analizine doğru çevirmektir.  Niceliksel anketleri ölçmek için doğru araçlara sahiplerse, ek olarak gündeme nitel yorumların analizini de almaları gerekmektedir.

Makine Öğrenmesi  Modellerinin  devreye girip fark yaratabileceği yer tam da burasıdır. Yapay zeka araçları henüz pazarlama birimi yöneticileri  ve müşteri deneyimi yöneticileri tarafından yaygın olarak içselleştirilmemiştir.

Acsight’ın yapmış olduğu NLP tabanlı NPS driver analizinde, müşteri deneyimini  temsil eden kilit konu başlıkları, niyete göre ve duygu durumuna göre eşlendi.

Örneğin, bir müşteri NPS puanına 10 üzerinden 10 verdi. Aynı zamanda şu yorumu yaptı diyelim: “Ürünü sattıktan sonra müşteriden vazgeçmeyin. Bir sorun olunca ilgilenin bu konuda çok yetersizsiniz. Bu benim sizden ikinci alışverişim umarım birincisi gibi mağdur olmam." Bu yorumdaki kilit niyeti ve duyguları çıkarmak ve eşlemek için  doğal dil işleme (NLP) yaklaşımını uyguladı.

Yapay Zeka Tabanlı NLP size neleri kaçırdığınızı gösterebilir.

Kurumlar genellikle müşterilerinin gerçekte ne istediğini yanlış değerlendirir. Müşterilerin gerçekten ilgilendiği temas noktalarının, firmaların öngördüğü temas noktaları olmayabileceğini gördük. Daha da önemlisi, yapay zeka odaklı nitel yaklaşım, neyi kaçırdığınızı ve dolayısıyla bunu nasıl düzelteceğinizi size gösterebilir.

Çalışanlarınızı müşteriler için öncelikli olan konulara göre eğitin.

Müşterilerinizin kurumunuzla nasıl çalıştığını anlamak, çalışanları müşterilerle nasıl daha fazla empati kuracakları, sorunlarını nasıl önemseyecekleri ve onlarla sorunsuz bir şekilde etkileşim kuracakları konusunda eğitmek için özelleştirilmiş bir eğitim programı oluşturmanıza imkan sağlar.

Temel nedenleri tespit edin.

Bir sorunu çözmek için onu anlamanız gerekir. Müşteri deneyimi söz konusu olduğunda, kurumlar yapay zeka tarafından üretilen içgörüleri yalnızca sorunların nerede olduğunu değil, aynı zamanda onlara neyin sebep olduğunu da anlamak için kullanabilir.

Müşterilerinizin duygusal ve bilişsel tepkilerini gerçek zamanlı olarak yakalayın.

 Kurumlar, müşterilerinin aldıkları hizmet hakkında nasıl hissettiğini farklı duygularla yakalamalı ve gerçek zamanlı olarak müşteri değerlendirmeleriyle kavramsallaştırılmış yanıtlar çıkarmalıdır. Duygusal ve bilişsel tepkiler zamanla değişebileceğinden ve etkileşimin ayrıntıları büyük olasılıkla unutulabileceğinden, gerçek zamanlı geri bildirim almak çok kritik ve önemlidir.  

Müşteri deneyimini satın almak için eylemlere öncelik verin.

Firmalar içgörüleri müşteriler için memnuniyetsizliğe neden olan temel nedenlerle ilgilenilmesi gerektiğine öncelik vermek için kullanmalıdır. Bu, yöneticilerin belirli şikayetleri görünür kılmasına, yeni öneriler getirmesine ve aksiyon almasına olanak tanır.

Bu süreç otomatikleştirilebilir, böylece belirli alanların nasıl performans gösterdiğini ortaya çıkartılabilir, ortaya çıkan sorunlara müdahale edilebilir. Bu analiz aynı zamanda kurumdaki bütün paydaşlara tüm yolculuk boyunca bir bakış açısı sunarak, organizasyondaki çalışanların müşteriyle aynı bakış açısına sahip olmalarını sağlayacaktır.

Müşteri deneyimi artık rakipler arasındaki en büyük farklılaşma alanıdır. Günümüzde pek çok müşteri akıllı, gerçek zamanlı hizmetler ve kullanıcı dostu uygulamalar kullandığından, kurumlar/markalar müşteri deneyimini ölçmenin basitleştirilmiş, tek metriğe güvenmek yerine müşterilerin yolculukları hakkında giderek daha fazla gerçek zamanlı veri toplayabilir.

Bu içgörüleri doğrudan müşteri yorumlarından, müşteri işlemlerinin analiziyle ve diğer kaynaklarla birleştirmek, şirketlere müşteri deneyiminin 360 derecelik bir görünümünü sağlayabilir.

Kurumlar yapay zeka odaklı bir modeli uygulayarak, müşteri deneyimini gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve hizmet sağlayıcıların sorunsuz bir müşteri deneyimi sağlamasına ve etkili hizmet için zamanında müdahale etmesine olanak tanıyan içgörüler oluşturabilir.