Müşteri deneyimi, bir işletmenin pazarlama, satış ve müşteri hizmetleriyle ilgili tüm kanallarda müşterilerle olan etkileşimlerini ifade eder. Genel anlamda, bir müşteri ve bir marka arasındaki tüm etkileşimlerin toplamıdır.
Müşteri deneyimi bir dizi işlemden ibaret değil; aynı zamanda duygularla da ilgilidir. “Mevcut veya potansiyel müşteriler marka hakkında ne hissediyor veya düşünüyor?” sorularına verilen cevaplar da bu kapsamdadır. Her temas noktasındaki deneyimler sonucunda müşterilerin düşünceleri olumlu veya olumsuz yönde etkilenir. Dolayısıyla, müşterilerle temas kurulan her noktada aynı deneyimin sunulması önemlidir. Buradaki strateji, işletmelerin sunduğu müşteri deneyimini ve nihayetinde organizasyonun başarısını etkileyecektir.
Ürünler ve hizmetler birbirlerine benzedikçe pazarda rekabet artıyor. Müşteriler de tercihlerini belirli ürün özellikleri ve işlevlerinden ziyade markayla ilgili deneyimlerine dayanarak yapıyor.
Müşteri deneyimi ana rekabet avantajı olarak öne çıktığı için, işletmelerin müşteri deneyimi stratejilerinin, her temas noktasında kişiselleştirilmiş, bütüncül ve tatmin edici etkileşimler sunduğunu garanti etmesi gerekiyor. Her etkileşim, müşterilerin markalar hakkındaki genel algısı ve izlenimi üzerinde artan bir etkiye sahip oluyor. Bu da başarı için müşteri deneyimini kritik hale getiriyor.
Müşteri deneyimine dair çeşitli istatistiksel iç görüler içeren 2021’de Bilinmesi Gereken En İyi 40 Müşteri Deneyimi İstatistiği başlıklı makaleden birkaç çarpıcı veri sunmak gerekirse,
Tüm veriler ışığında şunu söyleyebiliriz ki müşterileri etkin bir şekilde dinlemek ve sorunlarıyla ilgili çözümleri sunmak için hızlı hareket etmek, işletmeler için giderek daha önemli hale geliyor. Bununla birlikte, müşteri etkileşimlerinin artmasıyla veri hacmi giderek büyüyor. Veriyi manuel olarak incelemek ve doğru bir şekilde analiz etmek ise daha da imkânsız hale geliyor. Manuel inceleme süreci, etkileşimlerin yalnızca çok küçük bir kısmına odaklanabiliyor, bütünsel ve güvenilir sonuçlar sağlamaktan hayli uzakta kalıyor.
AI (yapay zekâ) yardımıyla işletmeler, birden fazla kanaldaki müşteri etkileşimlerine derinlemesine analiz uygulayabiliyor. Bu analizler sadece metinsel ve istatistiksel detayları değil, aynı zamanda duygusal verileri de içeriyor. Duygu algılama ve duygu analizi gibi gelişmiş özelliklerle işletmeler, daha akılcı kararlar almak için değerli bilgiler edinebiliyor.
Çağrı merkezleri, müşterilerin etkileşim için tercih ettiği kanalların başında yer almaya devam ediyor. Özellikle pandemi döneminde bu kanaldaki çağrı trafiği önemli ölçüde arttı. Bu değişim, müşteri deneyimlerini izlemek, değerlendirmek ve analiz etmek için doğru araçların seçiminde daha fazla özen gösterilmesini gerektiriyor.
Müşteri etkileşimleri ile elde edilen geniş ölçekli ve yüksek hacimli verilerin doğru değerlendirilmesi için doğru konuşma analiz çözümünün seçilmesi çok önemli. Konuşma analiz çözümünün başarısı, aşağıdaki sıralanan çağrı merkezi faaliyetleri üzerinde doğrudan bir etkiye sahip:
Sestek olarak, konuşma ve metin analizi için kapsamlı ve yetkin bir araç sağlıyoruz. Diyalogsal teknolojiler ile kuruluşların veri odaklı olmalarına, verimliliği artırmalarına ve daha iyi bir müşteri deneyimi sunmalarına yardımcı olan bir teknoloji şirketiyiz.
Yakın bir tarihte Türkiye’nin üçüncü büyük bankası Halkbank için konuşma analizi ürünümüzü devreye aldık.
Halkbank’ın çağrı merkezi için uyguladığımız konuşma analizi çözümü, tüm müşteri-temsilci görüşmelerini izliyor ve aşağıdaki parametreleri değerlendiriyor:
Bu çözüm ile kalite yönetim ekiplerine hizmet düzeyini iyileştirmeleri, temsilcilere koçluk yapmaları ve rehberlik etmeleri için eyleme geçirilebilir iç görüler sunuldu. Uygulama çıktıları ise şöyle gerçekleşti:
Halkbank için uyguladığımız çözüm, konuşmadan metne dönüştürmede %94’lük yüksek doğruluk oranıyla da öne çıkıyor. Söz konusu yüksek doğruluk oranı, kalite yönetim ekiplerinin müşterilerle ilgili sıkıntılı noktaları daha doğru bir şekilde keşfetmelerini sağlamakla kalmıyor; temsilcilerin daha iyi performans için nasıl destekleneceğine dair işlevsel bilgiler de sunuyor. Başarı hikayemizi detaylı incelemek için tıklayın.
Konuşma ve Metin Analizi ile ilgili daha fazla bilgi almak ve başarı hikayelerini incelemek için bu bağlantıyı ziyaret edebilirsiniz.
Konuşma Tanıma nedir? Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) olarak da bilinen Konuşma Tanıma (SR), sisteme ulaşan sesleri metne dönüştürmek için kullanılan bir sistemdir. Bu, kullanıcıların tuşlar veya düğmeler gibi geleneksel araçlar...
Devamını Oku“Kullanıcı deneyimi” veya moda tabirle “UX.” Son zamanlarda bu terimi ne kadar sık duyduğumuzu fark ettiniz mi? Mobil uygulamalardan ürün tasarımına, web sitelerinden tanıtım yazılarına uzanan farklı alanlarda sürekli olarak...
Devamını OkuGeçtiğimiz yıllarda olduğu gibi bu yıl da teknoloji kararlarımızı büyük ölçüde etkileyeceğine inandığımız ilk on trendi sizler için derledik.
Devamını Oku