CSAT meten zonder enquêtes: Een nieuwe manier om gebruikerservaring te meten

Snel: wat is de beste manier om feedback te krijgen over hoe goed je conversatiebot voldoet aan de verwachtingen van de klant? Ik durf te wedden dat het eerste wat in je opkwam was: “Een enquête!”

Gebruikersonderzoeken zijn misschien wel een van de meest gebruikte technieken om UX en klanttevredenheid te meten. Maar geven enquêtes je echt de inzichten die je nodig hebt over je gebruikerservaring en zijn er betere opties?

Laten we eens kijken naar de aard van de gegevens die enquêtes opleveren en enkele alternatieve benaderingen verkennen om klanttevredenheid te meten (zonder enquêtes).

De zakelijke impact van het verhogen van CSAT – en de argumenten om dit effectiever te meten

Een hoge klanttevredenheid (CSAT) levert veel meer op dan alleen warme, donzige gevoelens. Tevreden klanten zijn het levensbloed van bloeiende bedrijven. De kans is groter dat ze terugkomen en herhalingsaankopen doen, waardoor de inkomsten en de totale waarde van je bedrijf stijgen. Tevreden klanten worden ook merkambassadeurs en bevelen je producten of diensten aan via mond-tot-mondreclame en positieve recensies. In het concurrerende digitale landschap is deze gratis en krachtige marketing van onschatbare waarde.

Maar er is een keerzijde. Een lage CSAT leidt tot klantenverlies, negatieve beoordelingen en een beschadigde reputatie die moeilijk te herstellen is. Inzicht in hoe tevreden je klanten zijn is de eerste stap om de situatie te verbeteren en de bovengenoemde zakelijke voordelen te ontsluiten. Daarom is CSAT een belangrijke meting en daarom zijn effectieve meettechnieken zo belangrijk.

Dit is des te belangrijker als je je concentreert op de prestaties van de chatbot. Chatbots zijn vaak de eerste lijn van interactie die klanten hebben met je merk. Een goed functionerende bot kan de klantervaring verbeteren en de tevredenheid verhogen. Aan de andere kant leidt een onhandige chatbot die verzoeken verkeerd begrijpt of problemen niet snel kan oplossen tot frustratie. Deze negatieve ervaring kan de merkperceptie schaden en de insluitingspercentages verlagen, waardoor het aantal kostbare escalaties naar menselijke tussenpersonen toeneemt. Het verkrijgen van tijdige, nauwkeurige CSAT-gegevens over je chatbot is van cruciaal belang om je klantgerichte AI voortdurend te verbeteren en uiteindelijk een concurrentievoordeel te behalen.

De CSAT-enquête heroverwegen voor het meten van botervaringen

De typische bron van informatie over botervaringen is de traditionele exit-enquête. Dat wil zeggen, een snelle enquête die na het gesprek wordt gestart, voordat de klant van het gesprek naar een andere taak springt.

Enquêtes zijn zo populair voor het meten van CSAT omdat ze gemakkelijk kunnen worden toegevoegd aan het einde van een conversatie-interactie. Om te helpen is er een breed scala aan tools beschikbaar die aanpassingen bieden voor branding, vragen, meldingsworkflows, rapportage, enzovoort. Ze lijken een gemakkelijke en geweldige manier voor een bedrijf of serviceteam om feedback te genereren.

Enquêtes maken al zo lang deel uit van het digitale landschap dat hun werkelijke waarde vaak niet in twijfel wordt getrokken. Er zijn echter uitdagingen verbonden aan het vertrouwen op een op enquêtes gebaseerde aanpak wanneer u wilt meten hoe uw klanten denken over hun digitale interacties. Deze omvatten:

• De meeste mensen slaan ze over, wat een laag rendement oplevert, vaakmaar 5%.
• Binaire opties zoals ‘duim omhoog of omlaag’ geven minimaal inzicht.
• Sterbeoordelingen, meestal 1-5, geven nog steeds geen details.
• Tekstreactieknoppen kunnen alleen specifieke kwesties markeren.
• Antwoorden in vrije tekst kunnen moeilijk te analyseren zijn.

Wat het type respons ook is, enquêtes kunnen je helpen om een aantal primitieve feedbackcijfers of inzichten te genereren. Maar ze geven nauwelijks informatie over hoe je klanten hun gebruikerservaring ervaren.

Naast deze basisgetallen zijn dit soort resultaten onder andere:

• Subjectieve reacties, waarbij termen als “slecht”, “oké”, “tevreden”, “goed” en “zeer tevreden” verschillen van klant tot klant.
• Uit onderzoek blijkt dat voor elke klant die een klacht indient, er ongeveer 26 nooit reageren.
• Culturele vooringenomenheid, mensen hebben hun eigen definities als het gaat om enquêtetaal en regionale verschillen kunnen enorm verschillen.
• Kortetermijndenken, een CSAT-score mist de impact van andere onderzoeksinstrumenten. En klanten hebben steeds vaker het gevoel dat enquêtes niet interessant of waardevol zijn.

Alternatieve technieken om CSAT te meten

Vooral nu conversatiebots steeds populairder worden als middel om de klantenservice te automatiseren, is het vertrouwen op traditionele enquêtes een gebrekkige aanpak om inzicht te krijgen in de duizenden of zelfs miljoenen interacties die uw organisatie en haar bots met klanten hebben.

Hier zijn enkele effectievere technieken voor het meten van klanttevredenheid, inclusief de kwaliteit van de botervaring, zonder enquêtes:

• Chat-transcripties analyseren:Graaf in de schat aan informatie die is opgeslagen in de conversatiegegevens van chatbotinteracties. Geavanceerde analysetools, vooral die met Natural Language Processing (NLP), kunnen sentiment, sleutelwoorden en patronen in de transcripties identificeren die de klanttevredenheid onthullen en tegelijkertijd het analyseproces stroomlijnen.
• Klantgedrag bewaken:Volg de interactie tussen gebruikers en uw bot. Gegevens zoals de duur van sessies, het aantal voltooide doelen en waar gebruikers afhaken in gesprekken kunnen waardevolle aanwijzingen geven over hun tevredenheid. Speciaal ontwikkelde botanalyses kunnen nog dieper gaan en botbeheertaken zoals het ontdekken van intenties versnellen .
• Sentimentanalyse:Gebruik tools voor sentimentanalyse om emoties van klanten te detecteren in supporttickets, vermeldingen in sociale media of chatbotconversaties. Dit kan je realtime inzicht geven in positieve, negatieve of gewoon neutrale gevoelens over je aanbod.
• Bot Escalaties bijhouden:Een hoog aantal klanten dat vraagt om met een live agent te spreken, duidt op problemen binnen de botervaring. Het monitoren van deze escalaties kan helpen bij het identificeren van specifieke gebieden waar de functionaliteit van de bot een negatieve invloed heeft op de CSAT.

Een AI-benadering voor het meten van botervaringen

In het tijdperk van big data en AI is conversational analytics software een krachtig hulpmiddel dat kan worden gebruikt om automatisch signalen te vinden in elk gesprek, zonder afhankelijk te zijn van enquêtes.

AI-gestuurde chatbot-analysetools en software voor gespreksopname kunnen je team bijvoorbeeld helpen om inzicht te krijgen in zaken als:

• Heeft de klant zijn vraag meer dan eens herhaald? Meerdere herhalingen geven aan dat de bot het niet begrijpt, wat leidt tot frustratie.
• Heeft de bot meerdere keren hetzelfde antwoord gegeven? Dit duidt op starheid en een onvermogen om in te spelen op individuele behoeften, wat leidt tot een slechte ervaring.
• Heeft de klant zijn verzoek geparafraseerd en andere woorden gebruikt om een ander antwoord te krijgen? Herformuleren kan betekenen dat je de bot probeert te ‘verleiden’ tot een behulpzaam antwoord, waaruit ontevredenheid blijkt.
• Werd er gevloekt of waren er andere tekenen van frustratie? Dit zijn duidelijke rode vlaggen van een negatieve klantervaring.
• Waren er meerdere verzoeken om te escaleren die binnen de bot bleven, maar het probleem niet echt oplosten? Dit wijst op problemen, maar leidt mogelijk niet tot een traditionele escalatie – een blinde vlek die onderzoeken meestal over het hoofd zien.
• Heeft de klant de conversie verlaten voordat hij het eindpunt bereikte? Abrupt opgeven suggereert dat de bot niet heeft geholpen.
• Was er expliciete feedback van de klant over zijn negatieve ervaring? Directe kritiek is van onschatbare waarde, zelfs als het onplezierig is om te lezen.

Door deze conversationele signalen met behulp van AI te analyseren, kun je verborgen inzichten ontdekken over de prestaties van je chatbot en mogelijke pijnpunten die de CSAT beïnvloeden.

Deze gedetailleerde, proactieve gegevens stellen je in staat om weloverwogen verbeteringen aan te brengen en je bot te optimaliseren voor betere klantervaringen en hogere tevredenheidsniveaus – zonder dat er ook maar één onderzoek nodig is.

Graaf in de gedetailleerde gegevens over botervaringen die je nodig hebt om betere ervaringen te leveren met Calabrio Bot Analytics. Boek vandaag nog een demo om te zien hoe Calabrio Bot Analytics je kan helpen de prestaties van je chatbot en voicebot te verbeteren.