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Análise de satisfação
Analise a satisfação de seus clientes usando voz e texto e personalize suas respostas usando nossa IA proprietária.
Análise de satisfação para detecção de atrito
Detecte atritos com os clientes durante as interações com nossa solução de análise de satisfação. Nossa inteligência artificial refinada para o relacionamento com o cliente é capaz de compreender e processar a linguagem natural em formato de texto.
Entenda o que sua marca desperta nos clientes e aja de forma eficaz com base neles para reduzir a rotatividade.
Coleta de dados e aprimoramento da pontuação
Aproveite ao máximo os dados coletados para melhorar a visibilidade do desempenho de seus agentes. Identifique áreas de melhoria em sua estratégia de relacionamento com o cliente. Configure um treinamento direcionado para melhorar seus KPIs graças à análise de satisfação.
Uma melhor compreensão de seus clientes e pontuação refinada além do NPS para seus agentes.
Previsão, personalização e desempenho
Antecipe e detecte interações suspeitas com a análise de satisfação da nossa IA, personalize o tratamento pós-chamada e reduza a rotatividade.
Retome o controle dos seus KPIs: o tempo de pós chamada é reduzido em 50% e o tratamento pós-chamada em até 97%.
Identificação de clusters
A análise de satisfação facilita o agrupamento de seus clientes em grupos, o que permite que você atinja com precisão as áreas que exigem melhorias em seus serviços ou produtos. Ao identificar variações de satisfação dentro desses grupos, você pode melhorar continuamente a qualidade de suas ofertas.
Identificar pontos fracos específicos relacionados a determinadas regiões, canais de comunicação ou tipos de produtos e tomar medidas direcionadas.
Com a solução de Inteligência Artificial da Diabolocom
de redução no tempo de coleta de contexto do cliente
de redução dos custos de tratamento pós-chamada
de redução na taxa de churn
Perguntas frequentes
O que é análise de satisfação?
A análise de satisfação é um ramo da inteligência artificial que se concentra em identificar e classificar as emoções expressas em um texto. Em nosso caso, usamos a transcrição escrita da conversa para determinar se o discurso é positivo, negativo ou neutro.
Como funciona a análise de sentimentos?
A análise de satisfação usa técnicas de processamento de linguagem natural, estatística e aprendizado de máquina (“machine learning”) para examinar as palavras e frases em um texto. Ela identifica padrões que indicam uma determinada emoção e usa o significado geral da troca de mensagens para classificar a satisfação geral do texto. A partir da transcrição de uma chamada ou mensagem de correio de voz, a IA da Diabolocom é capaz de identificar a satisfação do autor da chamada.
Como a Diabolocom pode ser usada para analisar satisfação?
A análise de satisfação oferecida pela solução da Diabolocom pode ser usada em várias áreas do atendimento ao cliente. Ela é útil para analisar o feedback do cliente. Ela ajuda a entender melhor a satisfação dos clientes e a ajustar as estratégias de acordo com eles.
Como funciona a análise de satisfação na Diabolocom?
Na Diabolocom, a análise de satisfação é baseada em algoritmos avançados que analisam a linguagem em comunicações escritas e faladas. Essa tecnologia detecta nuances na linguagem para fornecer uma compreensão profunda da satisfação do cliente.
A análise de sentimentos da Diabolocom detecta sarcasmo ou ironia?
Detectar sarcasmo e ironia continua sendo um desafio na análise de sentimentos no cenário científico internacional, mas a Diabolocom trabalha constantemente para aprimorar seus algoritmos e entender melhor essas sutilezas.
Quais são os desafios da análise de satisfação?
Os principais desafios incluem a compreensão de nuances linguísticas, como sarcasmo, ironia, sotaques regionais e jargões específicos do setor. Além disso, as diferenças culturais, linguísticas e de velocidade de fala podem afetar a precisão da análise.
O que o futuro reserva para a análise de satisfação?
Além de analisar o sentimento geral em uma chamada, o Diabolocom possibilita a realização dessa medição durante a chamada em momentos-chave. Isso permite, por exemplo, distinguir entre a satisfação do cliente no início da chamada e no final, e entender como eles evoluíram.