什么是客户声音(VoC)工具?

2024-07-15 01:14| 来源: 网络整理| 查看: 265

如何在VoC工具中使用AI ?

人工智能正在VoC工具中被利用来增强各种功能，但尤其值得注意的是，它给准确性和效率带来了改进。根据Gartner的一份报告，到2025年，60%拥有客户程序语音的组织将通过使用自然语言处理(NLP)分析与客户的语音和文本交互来补充传统调查。该报告表明，使用NLP的语音和文本分析工具不仅可以通过交易后分析提供见解，而且还可以提供实时见解，目前可以用来影响客户体验。AI也被用于VoC:

情感分析:人工智能驱动的情感分析算法能够准确识别客户反馈的情感基调，使品牌能够了解客户满意度水平，确定需要改进的领域。预测分析:人工智能驱动的预测分析算法使用当前的客户反馈趋势来识别未来可能出现的潜在问题，使品牌能够在这些问题成为客户旅程中的痛点之前积极解决这些问题。报告和可视化:以面向客户的部门的员工能够理解的方式，展示通过VoC获得的见解通常是具有挑战性的。人工智能驱动的报告和可视化算法能够分析大量客户反馈数据，并以易于理解的格式呈现，使品牌能够快速识别客户反馈中的趋势和模式。语音识别:通过使用人工智能驱动的语音识别算法，品牌可以更有效地转录和分析客户的电话，并提供对客户情绪、需求和偏好的见解。

同类最佳的VoC平台

市场上有多种同类最佳的“客户之声”平台，每个平台都有自己独特的功能和能力。许多最受欢迎和使用最广泛的平台并没有标榜为严格的VoC平台，但大多数平台都专注于客户体验和客户反馈分析。以下是一些顶级的VoC平台:

ConcentrixCX: ConcentrixCX被称为反馈管理解决方案，使品牌能够从品牌的所有渠道获得可操作的见解，包括电子邮件调查、短信、web拦截、数字反馈选项卡、应用程序内、消息渠道、连接物联网设备、IVR和电话。 Qualtrics: Qualtrics是一个全面的体验管理平台，提供一系列功能，包括调查创建和分发、客户旅程地图、情绪分析、文本分析和实时报告。他们的平台专注于客户旅程优化、分析和编排。 Enterpret:作为产品团队的客户反馈分析平台，Enterpret旨在确保没有客户痛点被忽视，并使品牌能够优先考虑客户路线图，发现新出现的反馈趋势和异常，并与产品分析集成，以获得可操作的见解。 Medallia: Medallia是一个基于云的企业级客户体验管理平台，提供一系列功能，包括反馈收集、分析和报告、情绪分析、文本分析和闭环反馈管理。它旨在为品牌提供见解，以改善客户体验、联络中心体验、员工体验和数字体验。 Salesforce: Salesforce是一个功能齐全的客户关系管理(CRM)平台，具有许多可用于VoC的功能，包括客户数据管理、营销自动化、反馈收集和分析以及客户旅程地图。其最新功能爱因斯坦GPT将生成AI模型与实时CRM数据结合起来，在每个客户交互中交付个性化内容。 Asknice: Asknice是一个客户反馈平台，具有NPS (Net Promoter Score)跟踪、反馈收集和闭环反馈管理等功能，使品牌能够实时收集客户反馈并采取行动。

在线评论和反馈很有说服力

在线评论有助于为品牌提供客户对其产品和服务的反馈，尽管它们可能很难获得。创业硕士课程在线教学提供商Shift Happens的CSP詹姆斯Feldman建议使用流行的VoC工具Trustpilot进行在线评论。Trustpilot是一个在线评论平台，使企业能够通过评论收集和管理客户的反馈。Feldman说:”它提供了自动审查邀请、声誉管理和情绪分析等功能。”通过使用这些工具，企业可以对客户的体验获得宝贵的见解，确定需要改进的领域，并采取行动改善整体客户体验。”

总部位于洛杉矶的结构化清醒生活社区Design For Recovery的首席执行官兼创始人David Beasley告诉CMSWire，由于清醒生活社区日常运营的成功取决于他的客户对他们收到的护理和服务的感觉，他的组织高度重视客户的反馈。因此，有一些特定的VoC工具已经被证明是成功的。Beasley说:”虽然我们有纸质调查表格和反馈采访来帮助我们，但我们发现使用VoC工具更高效、有效和深入。”

”我们正在使用的VoC工具MonkeyLearn是完全在线的，可以轻松访问并集成到我们正在使用的其他软件中，如Zendesk、谷歌Forms和谷歌Sheets。”MonkeyLearn是一个人工智能驱动的无代码文本分析工具，使企业能够清洁、标签和可视化客户反馈。Beasley说:”作为一个VoC工具，MonkeyLearn还让我们不仅能够获得客户的反馈，还能够实时分析它。”

即使是无代码的VoC工具也有学习曲线，正如我们提到的大多数VoC工具一样。Beasley解释说:”当我们开始使用MonkeyLearn时，我们面临的最大挑战之一是让我们团队的所有成员学习如何使用它。””它有一个学习曲线，特别是在使用机器学习方面，并从我们现有的应用程序中导入数据时。”Beasley说，他能够通过获得一名入职专家的帮助来克服这一挑战，该专家指导他的团队使用VoC工具。

关于VoC的最后思考:以客户为中心的路径

在过去几年里，随着越来越多的品牌变得以客户为中心，客户的声音已上升到一个新的重要水平。人工智能、机器学习和自然语言处理的使用提高了VoC的准确性和效率，现在是许多VoC工具的一部分。

与其他营销技术平台一样，VoC工具有一个学习曲线，但对更好地了解客户非常有用，同时提供可操作的见解，使品牌能够消除客户旅程中的痛点，改善客户体验。

文章由OpenCX开放体验管理社区翻译整理返回搜狐，查看更多

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