A vállalatok több tízmilliókat költenek piackutatásra, pedig a call centereket hívó ügyfelek maguk mondják el örömüket-bánatukat, igényeiket. Ráadásul a szó már nem is feltétlenül száll el - a teljes beszélgetés szövegét feldolgozva profitálhat a hangbányászatból, azaz a hangalapú információ elemzéséből a call center, a marketing, az aCRM, a pr, a telesales, és még a csalásokat is megkönnyíti leleplezni.
Melyik céget ne érdekelné, mit beszélnek az ügyfelei az ügyfélszolgálat operátoraival napi többezer órán át? Kinek ne lenne fontos, hogy az ügyfelei elégedetten tegyék le a telefont, miközben a call center teljesítménye kontrollálható és ellenőrizhető? Vajon mennyi fontos megjegyzés, ítélet, ügyféligény hangzik el egy telefonbeszélgetés során, és ebből mennyi információ jut el az illetékesekhez?
Egy példa: az AEGON rendszere |
A cég 17 nagy IT rendszer 115 adatbázisban több mint 8 terabájt adatot kezel, 1,4 millió ügyfelüknek 1,7 millió szerződése van. |
Adattenger – de mire jó?
Az ügyfelektől érkező hívásokat sokan egy jéghegyhez hasonlítják – kilencven százaléka „láthatatlan”, csak a jéghegy csúcsa úszik a tengeren. Ugyanígy vész el sokszor a beérkező információ, pedig pontosabb lehet az ügyfelekről alkotott kép, ha a fogyasztási és demográfiai alapú ügyfélszegmentációkat, és ügyfélérték-számításokat, lemorzsolódás-modelleket kiegészítik az ügyfelek konkrét igényeivel, elvárásaival, véleményével. Erre létezik olyan magyar nyelvű üzleti alkalmazás, ami egy call center teljes hanganyagának a teljes átiratán alapulva végez automatizált szöveganalitikát.
Ha valaki például betelefonál az ügyfélszolgálatra, és azt mondja: „a vonaton láttam valakinél egy újságot az akciójukkal” – ezzel általában nem törődnek az operátorok, itthon nem szokás megjegyzéseket fűzni a beszélgetésekhez, hagyományos adatbányászati technológiákkal tehát nem lehet eredményt elérni. Ám ha a speciális szoftverrel elemezzük ezt a mondatot, egyértelmű, hogy az illető – miután vonattal jár – idősebb vagy diák, esetleg elővárosi vonalon vonatozik, azaz az életstílus-attitűd szempontból érdekes információt kapunk – hoz élő példát Körmendi György, az SPSS ügyvezető igazgatója. Nyilván nem érdemes egy biztosítónak például gépjármű-felelősségbiztosítási termékkel kezdeni az ajánlatot, de a marketinges láthatja, valaki tényleg találkozott a reklámmal, és az is egyértelmű, hogy az ügyfél érdeklődését fejezi ki. Ugyanígy a „... hogy mikor lesz már fehér iPhone, a Vodánál már láttam” – mondat is jelenthet elvándorlást, utal az életstílusra és az attitűdre is – teszi hozzá.
Évtizedes múlt
Korábban is készítettek adatbányászati módszerekkel elemzéseket, már egy évtizede is belevágtak hasonló projektekbe. Ám akkoriban csak mintákon tudtak elemzéseket végezni, mert nem volt rá pénz és kapacitás. Néhány évvel ezelőttre a kulcsszó alapú átírókkal már pontosabb lett a kép, de az új módszerrel más nagyságrendben, más minőségében lehet dolgozni, jóval informatívabb az eredmény.
A hangban levő információ számtalan területen használható: elsősorban a call centerekben az operátorok kontrollálására és a hatékonyság-növelésre. Az ügyfélkiszolgálásban mind hatékonyabbnak kell lenni. Erős a verseny, csökken a profitabilitás, nőnek a költségek – az a bizonyos 800-900 ezer hívás a fő kontaktus az ügyféllel – veszi át a szót Vereczki András, az AEGON Magyarország ügyfélszolgálati és IT vezérigazgató helyettese. A biztosítás különleges szolgáltatás, azt az ígéretet adjuk el, hogy ha fizetsz, és ha valami baj történik, majd mi is fizetünk. Hosszú távú, kontaktusszegény kapcsolat, nehéz megerősíteni, hogy jó döntés volt biztosítást kötni. Ráadásul egy-egy rosszul fogalmazott mondat az operátor részéről adott esetben súlyos következményekkel járhat.
De profitál belőle a marketing (elégedettség, kampányhatás), aCRM (analitikus ügyfél-elégedettség elemzés - lemorzsolódás, ügyfélérték, attitűd, kivonatolás), a marketing és pr (cégimidzs, katasztrófakezelés és közvetlen visszajelzés, mennyire működik vagy nem a reklámban a turbános figura), a telesales (értékesítés-támogatás, hiszen egyértelmű és nyoma marad, ha az ügyfél kimondottan érdeklődik egy termék iránt). A kárbejelentéseknél a biztosítási csalásokat is könnyebb vele leleplezni.
Nem csak azt lehet kimutatni, hogy az ügyfél elégedetlen, de azt is, mennyire. A beszélgetések nagy része semleges, ám egy dühödt ügyfél
egyperces hívása során is több negatív nyelvi elem és mintázat előfordul, melyeket azonosít a rendszer, így megadva, pontosan hol lehet a skálán a beszélgetés hangvételét elhelyezni. Kiugró értékeknél riasztani lehet az illetékeseket, illetve arra is fény derül, melyek a problémás termékek, amelyekről jellemzően negatív hangvételű beszélgetések folynak. Nem is beszélve arról, hogy az operátor képességeinek mérése is rutinfeladattá szelídül.
A következő fázis az egycsatornás felvétel helyett az eredeti (a hívó és a hívott fél) kétcsatornás hangrögzítés használata, mert a jó minőségben archivált hanganyagot még pontosabban lehet elemezni.
* * * Gondoskodjon családja anyagi biztonságáról nehéz helyzetben is
A jelenlegi nehéz, bizonytalan gazdasági helyzetben még fontosabb a család anyagi védelme. A Bankmonitor Biztonság biztosítás választásával nehéz helyzetben a családnak legalább a hitelei törlesztésével nem kell foglalkoznia.