Optimalizujte analýzu vašich otevřených otázek

S řešením Gen AI integrovaným v naší CXM Platformě můžete snadno a rychle transformovat otevřené odpovědi z dotazníků na cenné poznatky. Tato pokročilá technologie využívá umělou inteligenci k přesnému přiřazování kódů a sentimentu jednotlivým odpovědím respondentů, což vám umožní lépe pochopit názory a potřeby vašich zákazníků. 

Stačí jen několik jednoduchých kroků k tomu, abyste:

• analyzovali tisíce odpovědí během několika minut,
• získali hluboké porozumění tomu, co vaši respondenti opravdu cítí a myslí,
• integrovali umělou inteligenci do svých analytických procesů pro zvýšení efektivity.

Maximální efektivita s minimální námahou

S GenAI můžete zapomenout na časově náročné manuální kódování odpovědí. Naše technologie vám umožní automaticky a rychle přiřazovat odpovídající kódy, čímž ušetříte čas a zlepšíte přesnost analýzy. 

To znamená, že můžete:

• kontrolovat a následně zlepšovat kódování přímo v této platformě
• efektivně využívat Impact Analysis, abyste porozuměli, jak různé kategorie textu a sentiment ovlivňují vaše klíčové ukazatele výkonnosti (KPI), jako jsou zákaznická spokojenost a NPS. Tato analýza vám pomůže identifikovat oblasti s největším dopadem na obchodní výsledky

Díky GenAI zvýšíte kvalitu vašho výzkumu, zefektivníte analýzu a zajistíte konzistentní, spolehlivé výsledky. Pomáha lépe porozumět respondentům a poskytuje přesná, relevantní a snadno interpretovatelná data.

Analýza textu probíhá v pěti klíčových krocích:

1. Kategorizace: jakmile se zpětná vazba dostane na platformu, text prochází kategorizací pomocí modelu Ipsos Facto. Ke zpětné vazbě jsou přiřazeny hodnoty sentimentu pro každou kategorii a zároveň celkový sentiment pro celý text.

2. Úroveň jistoty: dalším krokem je určení úrovně jistoty u dané zpětné vazby.

3. Manuální kategorizace: uživatel poté může ručně upravit kategorie, které byly ke zpětné vazbě automaticky přiřazeny.

4. Označování opravených záznamů: všechny zpětné vazby, u kterých došlo k manuální úpravě kategorií, budou označeny parametrem „annotated“ (označeno).

5. Úprava promptu: na základě dohody s klientem provádíme v pravidelných intervalech úpravy promptu a kategorií, abychom zlepšili přesnost přiřazování kategorií ke zpětné vazbě.

Odhalte skryté insighty: Jak AI zlepšila zákaznickou zkušenost významné banky

Banka působící v CEE regionu má cíl stát se plně customer-centric. Ipsos jí s tím pomáhá od roku 2020. Společně jsme nastavili systém měření zákaznické zkušenosti, který bance pomáhá určovat strategické směry pro zlepšování a dosažení stanoveného cíle.

Konzistentní měření vs. nové trendy

Studie již pátým rokem monitoruje spokojenost zákazníků banky konzistentním způsobem. Jedním z klíčových ukazatelů je analýza obrovského množství komentářů z otevřených otázek, které kódujeme do předem daných kategorií. Tato konzistentnost umožňuje srovnání v čase i napříč regionem. Unifikovaný kódovník však má své limity, nedostatečně zachycuje nová témata a trendy, což se projevilo i v poklesu spokojenosti zákazníků s "osobním přístupem" (Human touch).

Skryté potřeby klientů: Jak AI odhalila slepé místo v analýze dat

Pro zodpovězení otázky, proč klesá spokojenost s Human touch, jsme nasadili textovou analytiku s využitím AI. Analýza odhalila, že zatímco v minulosti klienti kritizovali délku čekání na pobočkách, nyní volají po personalizovaném přístupu a spolupráci s jedním bankéřem.

Náš přístup pomohl bance vyřešit dva problémy: zachovat konzistentní srovnání v čase a napříč regionem a zároveň odhalit skryté insighty. Banka nyní ví, že pokles Human touch nesouvisí se snížením standardu obsluhy, ale s organizačními změnami ve struktuře bankovních poradců.