Arvee 的推出使所有平台的客户满意度提高了 40%。部署自动驾驶的影响
AI 通过自动化反馈流程、识别趋势和预测未来客户行为，彻底改变了 VoC 分析。与手动方法不同，AI 可以实现实时分析和可操作的结果。
人工智能在 VoC 分析中的作用
实时数据分析：人工智能即时处理客户反馈，确保更快地解决投诉和疑虑。
情感分析：了解文本和声音中的客户情绪，突出不满或取悦客户的机会。
自动反馈分类：通过将响应分类为主题来识别重复出现的问题，以便于确定优先次序。
预测分析：预测潜在客户需求，使企业有效地防止客户流失。
例如，Convin 的 AI 电话呼叫将错误率降低了 50%，确保了精确的 英国号码 据收集和决策。其转化率提高了 10 倍，表明可操作的 VoC 洞察如何推动收入增长。除了分析之外， AI 语音机器人等工具还可以增强客户互动，从而简化体验。
3. VoC 调查：获取可操作的见解
客户心声调查对于收集客户意见的结构化数据至关重要。这些调查设计得当，可以收集精确且可操作的反馈。
设计 VoC 调查的最佳实践
针对特定领域：重点关注特定接触点的问题，例如计费或通话后满意度。
提出开放式问题：鼓励详细的反馈，以发掘对客户偏好和问题的独特见解。
跨多种渠道部署：确保通过电子邮件、短信和语音渠道广泛覆盖。
整合人工智能进行分析：自动化流程，更快、更准确地识别趋势。