La próxima reproducción de estudio de clientes está aquí. Con el aumento de los costos de adquisición de clientes e intensificación de la competencia, las empresas buscan IA para usar las oportunidades ocultas para compendiar la rotación o expandir los ingresos en los datos existentes de los clientes. Cada mes, su empresa genera cientos o miles de puntos de contacto del cliente: llamadas de soporte, interacciones de productos, respuestas de encuestas y boletos de servicio que cuentan colectivamente la historia de sus relaciones con los clientes. El desafío no es encontrar nuevos datos, sino desbloquear la inteligencia que ya fluye a través de su negocio todos los días.
Cada interacción del cliente contiene señales sobre la satisfacción, las tendencias emergentes y las oportunidades de expansión, pero las señales agregadas para la verdadera visión pueden seguir siendo difíciles de alcanzar. Los viajes modernos de los clientes abarcan múltiples canales, plataformas y puntos de contacto, creando una red de interacciones que la infraestructura de estudio tradicional lucha por capturar y analizar en tiempo verdadero. Hasta ahora, las ideas de los clientes a escalera requerían habilidades especializadas de ciencia de datos, herramientas complejas y largos ciclos de progreso.
La oportunidad es mover a los equipos de éxito de los clientes de la resolución de problemas reactivos a la energía proactiva. El resultado? Los equipos pueden sobrevenir de la construcción de sistemas complejos a la construcción de relaciones con los clientes.
TS Imagine ahorró 4.000 horas anuales y redujo los costos de IA en un 30% al automatizar el procesamiento manual de correo electrónico y mejorar los flujos de trabajo de atención al cliente al clasificar los boletos en función de la aprieto y la complejidad.
Desde rezagamiento a la diferenciación principal
No es un concepto nuevo para la mayoría de las empresas poseer alguna interpretación de estudio de clientes y estudio de sentimientos. Sin secuestro, la verdadera diferenciación presente es la velocidad y la agilidad con la que sus equipos pueden consentir a los picos de información y energía en la rotación de clientes o ventas inesperadas en el interior de un nuevo segmento de mercado. Gran parte de esa velocidad se debe a la ligereza con que sus equipos pueden variar los datos no estructurados a escalera.
Para la mayoría de las empresas, el proceso para comprender la feedback requiere un proceso enrevesado de combinar fuentes de datos dispares y usar diferentes herramientas de IA para transcribir archivos de audio, analizar los sentimientos y gestar resúmenes ayer de extraer información significativa. Ahora, puede simplificar esto en unas pocas líneas de código. La mejor parte? Presentarse a las soluciones listas para la producción se puede hacer en solo días.
Información del cliente de próxima reproducción
Consideremos el estudio posterior a la señal, un caso popular de uso de inteligencia del cliente para variar las conversaciones registradas de los clientes en inteligencia empresarial en las solicitudes y quejas de los clientes.
Paso 1: transcribir eficientemente las llamadas a escalera
El punto de partida para cualquier flujo de trabajo de estudio posterior a la señal es convertir el audio en texto analizable con entrada calidad, especialmente a gran escalera. Para proporcionar un contexto, una empresa de soporte al cliente de empresas que pueden acoger más de 100,000 llamadas por semana, que alpargata un promedio de 30 minutos, que a menudo se almacenan en el almacenamiento de objetos como Amazon S3, Azure Blob Storage o Google Storage Services. Eso es un total de 3 millones de minutos de contenido que necesita procesar de modo posible y competente cada semana ayer de poder comenzar a ejecutar cualquier estudio adicional.
Para chocar esto a escalera, construimos Ai_transcribe (en perspectiva previa pública), un cirujano de IA de voz-texto nativo de SQL que permite una transcripción de audio de entrada calidad, identificación cibernética de altavoces y marcas de tiempo a nivel de palabra para archivos de audio de hasta dos horas de duración. AISQL AI_Transcribe es posible de usar, sino que asimismo ofrece una calidad comparable y una mejor latencia a los sistemas comerciales populares como AWS Transcribe.
El cirujano de IA completamente administrado puede procesar archivos directamente desde el almacenamiento de objetos sin movimiento de datos y no se requiere empresa de infraestructura; simplemente apunte a sus archivos de audio y obtenga texto estructurado y inteligente para analizar usando SQL.
Uno de los operadores turísticos más grandes del Reino Unido puede analizar más de 2,000 llamadas al día para encontrar la intención del cliente.
Paso 2: Calidad líder de la industria de acercamiento para estudio de clientes
Una vez que haya transcrito el texto de las llamadas del cliente, el sucesivo paso es comprender no solo lo que dicen los clientes, sino cómo se sienten y qué patrones emergen en miles de conversaciones. Usando Cortex AISQL, puede construir fácilmente tuberías de transformación de IA para obtener un estudio de sentimientos de entrada calidad, traducir y clasificar diferentes llamadas y resumir temas esencia.
Para ayudar a comprender los niveles de sentimiento y satisfacción del cliente, construimos Ai_sentiment (generalmente acondicionado). AI_Sentiment es un cirujano específico de tareas AISQL para el estudio de sentimientos basado en el aspecto normal y granular de última reproducción en diversos idiomas en diferentes idiomas. Es valentísimo para empresas globales con clientes en múltiples mercados. AI_Sentiment está preciso para comprender inglés, francés, germánico, hindi, italiano y portugués, preservando el contexto y los matices de lo que se dice que de otro modo se perdería en la traducción.
Más allá de la simple clasificación de sentimientos positivos o negativos, AI_Sentiment proporciona un estudio de sentimientos basado en el aspecto granular que revela cómo se sienten los clientes sobre aspectos específicos de su producto o servicio. Una única transcripción de llamadas puede mostrar un sentimiento heterogéneo sobre la calidad del producto al tiempo que revela un sentimiento placa sobre los tiempos de respuesta de precios o de soporte, lo que permite intervenciones precisas y específicas.
Para entregar la traducción, clasificar los problemas de llamadas y resumir los temas en miles de conversaciones transcritas, creamos un conjunto de operadores AISQL escalables como AI Translate (generalmente acondicionado), AI_Classify (Public Preview) y AI_AGG (Tino previa pública).
Muchas empresas primero localizan las transcripciones utilizando Cortex ai traducir Para convertir las conversaciones en su jerigonza comercial principal ayer de realizar un estudio adicional. Entonces usan Ai_classify Para clasificar automáticamente las llamadas para enrutarlas a los equipos de productos correctos o etiquetar los niveles de subida. Por ejemplo, puede clasificar llamadas como (‘Billing_Sissue’, ‘Product_Bug’, ‘Featu_Request’ o ‘Escalación) en categorías.
Finalmente, Ai_agg Puede sintetizar ideas y temas en miles de transcripciones de llamadas categorizadas como una función de agregación SQL. Por ejemplo, AI_AGG permite a las organizaciones «resumir fácilmente los problemas de facturación superiores por nivel de formalidad» o «identificar temas de subida por categoría de llamadas». Ya sea identificar las causas raíz de los problemas, extraer las principales solicitudes de funciones por el radio del producto o resaltar los controladores de satisfacción, podemos analizar con más detalle utilizando AI_SENTIMENT, y AI_AGG ayuda a variar las transcripciones de llamadas en inteligencia empresarial procesable.
RAC pudo compendiar los tiempos de manejo de llamadas en un 30% y mejorar el tiempo de respuesta de información de meses a dos a tres días.
Beneficios compuestos de los analíticos de los clientes
Mejorar el estudio de los clientes crea un meta compuesto a medida que los conocimientos fluyen entre los equipos: esto impulsa mayores ingresos de retención y expansión al tiempo que genera más datos para ideas aún más profundas.
- Producto: Identifique las brechas de características, priorice las hojas de ruta de progreso en función de los puntos de dolor de beneficiario reales y aborden de modo proactiva los problemas ayer de que afecten la satisfacción y la retención más amplias del cliente.
- Marketing: Comprenda lo que más resuena con los clientes, refine la correo en función del jerigonza de beneficiario verdadero y los puntos débiles, y cree campañas específicas que aborden las preocupaciones específicas de los clientes al tiempo que destacan las experiencias exitosas de los productos.
- Ventas: Encuentre oportunidades de liquidación de ventas, comprenda las objeciones ayer de que surjan y brinde a las perspectivas estudios de casos y soluciones de casos relevantes basados en patrones reales de éxito del cliente y puntos dolorosos resueltos.
- Equipos de ciencia de datos: Cree modelos predictivos más precisos para la rotación y la expansión, descubra patrones ocultos en el comportamiento del cliente en todo el ciclo de vida y cree características basadas en datos que aborden directamente las oportunidades de clientes más impactantes.
Estrechar el tiempo de información a la energía al valencia del cliente
La construcción de estudio de clientes en copos de cocaína transforma fundamentalmente cómo sus equipos asignan su tiempo e impacta directamente en sus resultados. Al acelerar el delirio de los datos sin procesar a las ideas procesables, puede cambiar de reacciones retrasadas a intervenciones proactivas, desarrollar modelos predictivos más precisos y optimizar las operaciones con mercadería medibles tanto en el crecimiento de los ingresos como en la satisfacción del cliente. Esta transformación permite a sus equipos de clientes cambiar de solucionadores de problemas reactivos a impulsores de ingresos estratégicos, convirtiendo a los clientes frustrados en defensores leales al tiempo que garantiza que sus inversiones tecnológicas entreguen rendimientos tangibles. Las compañías que adoptan este cambio hoy construirán las relaciones con los clientes que alimentan el crecimiento del mañana, creando una superioridad competitiva sostenible en un mercado cada vez más concurrido.
En última instancia, cuanto menos tiempo pase agregando ideas manualmente significa que puede sobrevenir más tiempo en lo que importa para su negocio: construir relaciones, identificar oportunidades y tomar decisiones informadas sobre la inteligencia verdadero de los clientes. La plataforma Cortex AI de Snowflake reduce las barreras para los equipos de datos y tecnología al simplificar la transformación de IA en múltiples tipos de datos, formatos inconsistentes y requisitos de privacidad de calidad y transformación.
Construir Investigación del centro de llamadas O comienzo con estudio multimodal Ahora en el copo de cocaína.