非结构化数据正成为成功收听计划的重要组成部分。

客户体验管理研究所的负责人 与 Tethr 的首席产品和研究官 Matt Dixon 一起讨论了为什么会这样，以及 CX 领导者如何将其实施到他们自己的项目中。

CX 领导者都认识到强大的结构化 VoC 数据收集计划的重要性。这是任何良好的客户倾听方法的基石。但进步的公司发现，将非结构化数据添加到他们的聆听程序中可以帮助他们更深入地研究客户旅程的摩擦点，并发现有时仅依赖于调查的方法会错过的机会。

首先，你能解释一下什么是非结构化数据吗？

非结构化数据（有时也称为“环境”或“发现”数据）是在正常业务过程中收集的数据（例如，记录的电话交谈、聊天互动或案例管理数据）和客户自愿留下的数据（例如，社交媒体评论、用户评论等）。

你提到对话……人们使用这种对话分析的目的是什么？

马特：这种对话分析显示出非常强大，因为它确实将呼叫中心领导者提升为企业的更多“倾听者”。

首先，我们正在与多家公司合作，在不良的客户互动之后推动闭环行动。我们可以检测哪些通话进展顺利，哪些通话不顺利，然后客户体验管理客户可以根据从语音对话中收集到的见解来处理这些语音数据，并自动将它们带回组织的其他部分。

其次，客户正在寻找使呼叫中心质量保证计划现代化的方法。我们能够帮助座席准确了解他们需要使用（或避免）哪些行为、行动和语言来创建简单、省力的客户互动——我们从我们的研究中知道这会导致客户更倾向于留下来、消费更多并倡导品牌。

最后，公司正在使用非结构化对话数据来发现其业务中普遍存在的“努力驱动因素”——这些问题与呼叫中心代理并没有真正的关系，而是存在于业务“上游”的问题，例如糟糕的数字化经验、产品缺陷或与竞争对手的差异不明确。

公司看到的好处是什么？

马特：有三个明显的好处。

首先，通过减少 QA 费用、消除导致升级和重复联系的问题以及与业务部门合作解决上游问题，使它们永远不会在呼叫中心结束，可以立即提高生产力。

其次，我们看到了很多质量提升。客户正在跟踪座席使用省力技能和行为的稳步改进，我们看到这反映在更好的电话后调查分数上，并最终提高了客户满意度。

最后，客户看到了更好的销售转化结果，因为我们可以帮助他们真正发现明星卖家正在做的事情，这些事情可以在整个呼叫中心复制。

会话分析可以检测到使用的语气和关键字吗？

Matt：音调情绪分析——查看语音变化和其他音频特征——对于解决我们在这里讨论的任何用例都不是一种非常准确的方法。

让我举个例子：一家公司可能想知道为什么他们看到某一天的通话量上升，如果他们使用音调情绪分析，他们可以确定表达愤怒或沮丧的客户数量激增当他们打电话时。

但他们无法就此做出商业决策。他们仍然需要弄清楚为什么客户如此沮丧。真正展现可操作的商业洞察力的唯一方法是研究对话的语法——字面意思是所说的内容。

任何人都可以转录他们的电话并将其变成一堆文本，然后只搜索关键字——无论是寻找粗俗语言、产品名称、竞争对手提及等的例子。但这是一种非常粗略的方法，并没有捕捉到太多谈话中的细微差别。

例如，它不会告诉您客户是否说他们计划转向竞争对手，他们是否在询问您的产品与竞争对手的比较如何，或者他们是否说他们曾经是您竞争对手的客户，但是他们很高兴他们转向了你。

所以你的程序需要“为什么”和“什么”一样多？

对话分析的真正含义 - 以及可操作的业务洞察力 - 当您能够理解所讲内容的完整上下文和细微差别时，就会出现。例如，如果有一个糟糕的谈话，知道这一点以便采取行动是至关重要的。分析将查看对话中的哪个地方变得糟糕，这种情况发生了多少次，代理如何回应等等。

然后它会在 0 - 10 的范围内产生一个单一的分数。零是一个非常、糟糕、困难和高强度的对话。十是一次出色、轻松、省力的对话。

但是在知道这些信息后，成功的计划会自动提醒利益相关者存在问题，为什么存在，使他们能够采取行动纠正它。这就是与 Tethr 和客户体验管理的合作如此有价值的原因，因为它将两者结合在一起。

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