Obs�uga Klienta

W bran�y obs�ugi klienta zar�wno media spo�eczno�ciowe, jak i du�e zbiory danych nale�� do najnowszych trend�w w skutecznej obs�udze klient�w. Narz�dzia w tym obszarze obiecuj� zautomatyzowa� rutynowe reakcje klient�w, poprawi� widoczno�� opinii klient�w i umo�liwi� klientom interakcj� mi�dzy sob� jako spo�eczno��. Na g��bszym poziomie sygnalizuj� morsk� zmian� w ilo�ci g�osu klient�w w �rodowisku biznesowym. Podobnie jak inne obszary, kt�re "sta�y si� serwisami spo�eczno�ciowymi", obs�uga klienta jest dziedzin�, w kt�rej szum i obietnica medi�w spo�eczno�ciowych nigdy nie mog� si� r�wna� z rzeczywisto�ci�. Jednocze�nie sta� si� kluczow� cz�ci� rzeczywisto�ci obs�ugi klient�w dla firm ka�dej wielko�ci. Jednak podobnie do tego, co om�wili�my w cz�ci 2, medi�w spo�eczno�ciowych mo�na u�ywa� na dwa sposoby: mo�e to by� metoda docierania do klient�w - nowy kana� interakcji - lub wszystkie te dane mo�na wykorzysta� w zupe�nie innym kontek�cie. Tu przygl�damy si� bardziej operacyjnym pytaniom, na przyk�ad je�li korzystasz z medi�w spo�eczno�ciowych jako kana�u, dlaczego powiniene� to zrobi� i jakie rodzaje danych powiniene� obserwowa�, aby lepiej s�u�y� swoim klientom? Ta cz�� nie ma by� szczeg�owym przewodnikiem na temat konfigurowania centrum obs�ugi klienta w mediach spo�eczno�ciowych. Wyzwania zwi�zane z takim zadaniem s� bardziej operacyjne ni� techniczne. Ma na celu przyjrzenie si� wska�nikom operacyjnym i danym zwi�zanym z obs�ug� klienta z obs�ug� spo�eczno�ciow�. P�niej przyjrzymy si� wi�cej, co jeszcze mo�emy zrobi� z danymi dotycz�cymi obs�ugi klienta poza czystymi dzia�aniami operacyjnymi.

Nowy g�os klienta

Na pocz�tku tysi�clecia obs�uga klienta by�a postrzegana przez wiele firm jako z�o konieczne, centrum koszt�w zmniejszaj�ce mar�e. Tak d�ugo, jak obs�uga nie by�a oburzaj�co z�a, mo�na si� by�o obej��. W rezultacie wiele firm zacz�o obni�a� koszty, pr�buj�c skr�ci� tak zwane czasy obs�ugi z klientem. Niestety by�o to niew�a�ciwe podej�cie. Agenci rozmawiali przez telefon bardzo kr�tko w celu skr�cenia czasu obs�ugi, przetworzenia wi�kszej liczby po��cze� i zwi�kszenia wydajno�ci. Odradzano eskalacj� do bardziej kompetentnego personelu, a d�ugie czasy oczekiwania (wraz ze z�� muzyk�) by�y powszechne. Uzasadnienie biznesowe tej us�ugi dotyczy�o g��wnie kontroli koszt�w, a nie zadowolenia klient�w, promocji marki i utrzymania klient�w. By� to system redukcji koszt�w i negatywno�ci. Wynik jest zbyt dobrze znany. Wielu z nas nie znosi mo�liwo�ci skontaktowania si� z centrum obs�ugi klienta. Pocz�tkowe post�py technologiczne jeszcze pogorszy�y sytuacj�. Zamiast muzyki klasycznej mia�e� do czynienia z komputerem, kt�ry zada� ci 1 001 pyta�, a je�li nie odpowiedzia�e� poprawnie, od�o�y� s�uchawk�. "Przepraszam, nie mog�em zrozumie� twojego 18-cyfrowego d�ugiego identyfikatora klienta, do widzenia!" Tylko klient, kt�ry mia� powtarzalne lub du�e zakupy, by�by traktowany inaczej, otrzymuj�c dodatkowy numer telefonu z kr�tszymi czasami oczekiwania lub nawet dedykowanego przedstawiciela dzia�u obs�ugi klienta. Jednak pojawienie si� medi�w spo�eczno�ciowych spowodowa�o powr�t w�adzy w stron� klienta. Jest to jeden podstawowy pow�d: widoczno��. Kiedy firma zapewnia s�ab� obs�ug� pojedynczemu odizolowanemu klientowi naraz, jego reputacja jest cz�sto stopniowa, a spe�nianie wska�nik�w wydajno�ci kosztem klienta staje si� zbyt kusz�ce. Jednak w �wiecie medi�w spo�eczno�ciowych niezadowoleni klienci s� natychmiast widoczni dla wszystkich. Po pierwsze, us�uga �wiadczona bezpo�rednio za po�rednictwem medi�w spo�eczno�ciowych jest cz�sto publiczna, wi�c inni mog� zobaczy� posty na Facebooku lub tweety mi�dzy firm� a jej klientem. Po drugie, klienci mog� teraz udost�pnia� i rozpowszechnia� w�asne opinie i recenzje. Jak widzieli�my wcze�niej, opinie u�ytkownik�w maj� du�y wp�yw na proces podejmowania decyzji o zakupie. Recenzje te mog� obejmowa� ka�d� interakcj� z produktem, zar�wno pozytywn�, jak i negatywn�. Umo�liwienie tej "bezp�atnej" dyskusji budzi zaufanie do produktu lub us�ugi. Jest to jednak z pewno�ci� prawda tylko wtedy, gdy nie ma wielu niezadowolonych klient�w online, kt�rzy narzekaj� na produkt. Nagle ukryte rozmowy mi�dzy call center gdzie� w offshored world a tob� - klientem - sta�y si� publiczne i otwarte.

DELL HELL

W 2005 r. wp�ywowy bloger Jeff Jarvis, tw�rca magazynu Entertainment Weekly, rozpocz�� seri� post�w zatytu�owanych Dell Hell, opisuj�c swoje z�e do�wiadczenia, pr�buj�c bezskutecznie zmusi� firm� Dell Computer do naprawienia swojego laptopa. Komentarze innych z podobnie z�ymi do�wiadczeniami. Nie by� pierwszym klientem, kt�ry mia� skarg� na Dell, ani te� nie by� pierwszym klientem, kt�ry utworzy� kolumn� lub blog na ten temat; w tym czasie wielu klient�w narzeka�o na t� us�ug�. Mia� jednak mo�liwo�� zwr�cenia uwagi Della ze wzgl�du na jego zasi�g w �wiecie medi�w spo�eczno�ciowych. Uwaga w mediach by�a ogromna, podobnie jak szkody na wizerunku Dell. Dell zareagowa� jednak bezpo�rednio i proaktywnie; zmieni� zasady PR i zaprosi� Jeffa do odwiedzenia swojej siedziby. Co wa�niejsze, podj�a dzia�ania, aby lepiej reagowa� na potrzeby konsument�w, w tym dociera� do niezadowolonych klient�w na blogach, pozwalaj�c klientom ocenia� produkty na swojej stronie i zak�ada� blog. Jarvis by� pod takim wra�eniem, �e w ko�cu napisa� kolumn� w czasopi�mie BusinessWeek, chwal�c wysi�ki firmy. Dell odrobi� lekcj� i sta� si� bardziej uwa�ny na g�os klienta. Mimo to szkody z tego czasu utkn�y w miejscu i nadal mo�na znale�� odniesienia do "Dell Hell" lub stron z reklamacjami, takich jak dell.pissedconsumer.com. Co je�li przedstawiciel dzia�u obs�ugi klienta firmy Dell wiedzia�, �e ta osoba z drugiej strony to dziennikarz i wp�ywowy bloger? Co by by�o, gdyby system telefoniczny m�g� oceni� prawdopodobie�stwo, �e ta osoba by�a wystarczaj�co wp�ywowa, aby stworzy� katastrof� PR i marketingow�? Tak, na pewno Dell da�by mu od pocz�tku inne preferencyjne traktowanie i unikn��by ca�ego problemu z PR.

UNITED BREAKS GUITARS

Historia medi�w spo�eczno�ciowych jest pe�na skarg klient�w, kt�re wybuch�y w reklamie. Wszyscy maj� podobn� histori� - David (pseudonim dla biednego, pobitego klienta) kontra Goliat (pseudonim dla du�ej, zimnej, z�ej korporacji). Jednym z bardziej publicznych wybuch�w PR w tej trwaj�cej sadze by�a reakcja United Airlines na problemy z baga�em. W 2009 roku, gdy jego koledzy z zespo�u patrzyli przera�eni z okna, droga gitara kanadyjskiego muzyka Davea Carrolla, Taylor, zosta�a zepsuta. przez nieostro�ne obchodzenie si� przez osoby zajmuj�ce si� baga�em podczas lotu United. Pr�bowa� otrzyma� za to zwrot koszt�w, ale po licznych kontaktach United odm�wi� zap�aty za szkody. Dave prawdopodobnie nie by� pierwsz� osob�, kt�ra spotka�a si� z t� sytuacj�. Jednak jego odpowiedzi� by�o napisanie piosenki i opublikowanie na YouTube teledysku zatytu�owanego "United Breaks Guitars". W chwili pisania tego filmu obejrzano go ponad 13 milion�w razy i by� koszmarem public relations dla United Airlines. Po tym, jak najwy�si mened�erowie zdali sobie spraw� z tego, co si� dzieje, w ko�cu zaproponowali rozwi�zanie sprawy Dave′a, ale by�o ju� za p�no - szkody publiczne ju� zosta�y wyrz�dzone. Chocia� trudno jest okre�li� liczb� szk�d wyrz�dzonych przez ten film, niekt�re �r�d�a twierdzi�y, �e by� to czynnik, kt�ry spowodowa� p�niejszy spadek ceny akcji United Airline o 180 milion�w USD, prawie 10% jej kapitalizacji rynkowej . Podczas gdy w dzisiejszych czasach konsensus jest taki, �e sam wirusowy film nie mia�by tak du�ego efektu finansowego, z pewno�ci� mia�by negatywny wp�yw na reputacj� firmy. By� mo�e wa�niejsz� lekcj� jest to, �e dzi� nie musisz by� wp�ywowym blogerem lub utalentowanym producentem wideo, aby Tw�j g�os by� s�yszalny w mediach spo�eczno�ciowych. W przypadku, kt�ry by� niesamowicie podobny do "United Breaks Guitars", pod koniec 2012 roku, pracuj�cy muzyk Dave Schneider mia� star� gitar� zmia�d�on� przez osoby zajmuj�ce si� baga�em, po tym, jak Delta Airlines odm�wi�a wydania go na pok�ad. Opisa� reakcj� Delty jako "obej�cie", dop�ki nie przej�� kana��w medi�w spo�eczno�ciowych, w tym Facebooka i Gawkera. To by�o dopiero w Yahoo! Wiadomo�ci opublikowa�y w nast�pnym miesi�cu fabu�� opowiadaj�c� o tym, �e Delta ostatecznie zgodzi�a si� zap�aci� za naprawy jego gitary, a tak�e da� mu kupony na dwa bezp�atne przysz�e loty. Przyk�ady takie jak te pokazuj�, �e otwarty charakter medi�w spo�eczno�ciowych znacznie utrudnia ukrywanie z�ej obs�ugi klienta. Czy w konsekwencji wszyscy otrzymaj� leczenie VIP? Mimo �e ka�da firma m�wi "Nasi klienci s� kr�lem", to nieprawda. Wi�kszo�� firm chce osi�gn�� zyski dla swoich akcjonariuszy, a zabiegi VIP dla wszystkich by�yby o wiele za drogie. Rozwi�zaniem jest u�ycie w�asnych narz�dzi serwisowych, aby pom�c klientom, kt�rzy narzekaj� w mediach spo�eczno�ciowych. W nast�pnym rozdziale poka�emy, �e nie musi to wi�za� si� z wy�szymi kosztami i �e zapewnia nowe sposoby pomiaru wydajno�ci i gromadzenia informacji.

Obs�uga klienta 2.0

Podobnie do tego, co om�wili�my w cz�ci1, media spo�eczno�ciowe stanowi� dodatkowy kana� dla istniej�cych sposob�w komunikacji z klientami. Zamiast dzwoni� pod bezp�atny numer, klient mo�e tweetowa� lub pisa� na �cianie na Facebooku. Nast�pnie zesp� ds. medi�w spo�eczno�ciowych odpowiada klientowi, bez konieczno�ci oczekiwania lub kolejki. To jest fantazja obs�ugi klienta spo�eczno�ciowego. W niekt�rych przypadkach tak te� by�o: na przyk�ad dostawca us�ug kablowych Comcast pom�g� cz�ciowo przywr�ci� reputacj� dzia�u obs�ugi klienta dzi�ki wysi�kom utalentowanego zespo�u ds. medi�w spo�eczno�ciowych kierowanego przez dyrektora Franka Eliasona, nazwanego przez BusinessWeek " najbardziej znanym mened�erem obs�ugi klienta w USA ", po sukcesie swojego kana�u serwisowego @ComcastCares na Twitterze. Na szerszym poziomie wielu dostawc�w automatyzacji obs�ugi klienta i CRM oferuje teraz mo�liwo�ci zarz�dzania problemami klient�w za po�rednictwem stron na Facebooku lub Twittera. Z drugiej strony, pomimo szumu, nie wszyscy gromadz� si�, aby wyrazi� swoje obawy klient�w za po�rednictwem medi�w spo�eczno�ciowych. Wed�ug strony portalu wsparcia klienta SupportIndustry.com tylko 20% centr�w obs�ugi klienta obs�uguje obecnie klient�w za po�rednictwem medi�w spo�eczno�ciowych, a te z kolei obs�uguj� od 1% do 10% ich transakcji za po�rednictwem tego kana�u. Z kilkoma wyj�tkami, takimi jak Elite TweetFleet Microsoft Xbox (@XboxSupport), kt�ry ma dedykowany zesp� przedstawicieli aktywnie monitoruj�cych Twittera pod k�tem komentarzy od graczy, media spo�eczno�ciowe sta�y si� jednym z wielu kana��w obs�ugi klienta, wraz z telefonem i czatem internetowym , i inni. Wi�c jak naprawd� wygl�da obs�uga klienta 2.0? To �wiat, w kt�rym firmy wchodz� w interakcje ze swoimi klientami, jak zawsze, ale z dwiema zasadniczymi r�nicami. Po pierwsze, niekt�re z tych kana��w kontaktu z klientami, takie jak wsparcie w mediach spo�eczno�ciowych lub spo�eczno�ci u�ytkownik�w online, teraz ujawniaj� jako�� us�ug ludzi. Zach�ta obni�enie wska�nik�w wydajno�ci lub kontrolowanie koszt�w jest teraz �agodzone przez fakt, �e ludzie cz�sto widz�, jak dobrze im lub innym osobom s�u�y si�. Po drugie, klienci maj� teraz g�os, kt�rego nigdy wcze�niej nie mieli. Wielu z nas obecnie rzadko dokonuje zakup�w, szczeg�lnie tych du�ych, bez sprawdzania komentarzy i ocen internetowych innych konsument�w. Ten trend ma ogromne implikacje zar�wno dla zawodu obs�ugi klienta, jak i le��cych u jego podstaw analiz danych. Sp�jrzmy na niekt�re konsekwencje przej�cia na obs�ug� klienta 2.0.

PODSTAWY WIEDZY I OBS�UGA KLIENTA

Obs�uga klienta nie s�u�y tylko klientom w chwili obecnej. Generuje r�wnie� wiedz�, kt�ra cz�sto mo�e by� ponownie wykorzystywana i wydobywana jako dane. Obecnie istniej� protoko�y, takie jak podej�cie oparte na wiedzy (KCS) z biblioteki infrastruktury IT (ITIL), opracowane przez non-profit Konsorcjum na rzecz innowacji us�ugowych w latach 90. KCS opisuje proces, w kt�rym rozwi�zania s� generowane przez agent�w, sprawdzane przez ponowne u�ycie, a nast�pnie publikowane do u�ytku zewn�trznego. Du�e korporacje coraz cz�ciej stosuj� takie podej�cia w ostatnich latach. Kolejnym coraz wa�niejszym �r�d�em wiedzy s� sami klienci. W przypadku ka�dego produktu lub us�ugi ludzie cz�sto korzystaj� z wyszukiwarek, takich jak Google, aby sprawdzi�, czy inne osoby opublikowa�y rozwi�zania problem�w klient�w na swoich blogach lub w serwisach spo�eczno�ciowych. A w przypadku wi�kszych firm formalne spo�eczno�ci wsparcia online cz�sto stanowi� bogate �r�d�o wiedzy. G��wnym wyzwaniem takich spo�eczno�ci jest ich ekonomia skali: aby mie� wystarczaj�cy udzia�, potrzebujesz du�ej lub bardzo oddanej bazy u�ytkownik�w. Dlatego takie narz�dzia znajduj� si� g��wnie w�r�d wi�kszych firm, takich jak Apple, Dell i Microsoft, lub firm, kt�re by�y w stanie stworzy� wysoki stopie� przywi�zania do ich produktu, takiego jak Evernote. W obu przypadkach jednym z cel�w baz wiedzy jest zapewnienie klientom obs�ugi, co jest lepsze zar�wno dla klienta, jak i interes�w finansowych firmy. Klient dzwoni�c do call center generuje koszty, powiedzmy od 5 do 10 USD za po��czenie . Wi�kszo�� pyta� zadawano wcze�niej, a wi�kszo�� pyta� jest znana spo�eczno�ci. Zak�adaj�c, �e 65% wszystkich pyta� mo�e by� udzielonych przez spo�eczno��, klienci, kt�rzy otrzymali odpowied� na pytanie, rzadziej dzwoni� (tylko 40% dzwoni, aby uzyska� drug� opini� - 60% z nich jest "odbijanych"). Oznacza to, �e b�dzie o oko�o 39% mniej po��cze�. Co wi�cej, ka�da osoba, kt�ra wyra�a uznanie dla odpowiedzi spo�eczno�ci, zach�ca wi�cej os�b do przy��czenia si�, co wzmacnia �wiadomo�� marki dotycz�c� produktu.

ZADOWOLENI PRACOWNICY

Spo�eczna obs�uga klienta przynosi korzy�ci zar�wno Twoim pracownikom, jak i klientom. Niewiele marek korzysta z ekonomii skali firmy Microsoft lub Apple, wi�c zamiast samoobs�ugowych zespo��w spo�eczno�ciowych wiele firm utworzy w�asne zespo�y obs�ugi klienta spo�eczno�ciowego. Wkr�tce przekonasz si�, �e te zespo�y maj� najwy�sze morale w organizacji obs�ugi klienta. Zazwyczaj personel serwisowy jest krytykowany za wszelkiego rodzaju problemy zwi�zane z produktem lub marketingiem. Cz�sto musz� przyjmowa� skargi w sytuacjach, kt�rych nie mo�na naprawi� ani unikn��. Personel serwisowy, kt�ry bardzo si� stara, cz�sto otrzymuje tylko "dzi�kuj�" na koniec rozmowy. Inaczej jest w rozmowach z obs�ug� klienta w mediach spo�eczno�ciowych. Tutaj zadowoleni klienci cz�sto tworz� pisemne i publicznie dost�pne o�wiadczenie, a ta publiczna ocena podnosi morale pracownik�w. Na przyk�ad Jens Riewa, s�ynny niemiecki prezenter telewizyjny, mia� problem ze swoim dostawc� us�ug telekomunikacyjnych. Zesp� medi�w spo�eczno�ciowych zaoferowa� szybk� pomoc bez przechodzenia przez d�ugie kolejki telefoniczne. Jens zaoferowa� jako osobisty znak uznania "machni�cia" pi�rem na kr�tko przed ko�cem wieczornego programu informacyjnego. Bj�rn Ognibeni, kt�ry skonsultowa� si� z zespo�em ds. obs�ugi klienta w mediach spo�eczno�ciowych, powiedzia� p�niej: "Ten jeden moment wywo�a� entuzjazm, kt�ry poprowadzi� zesp� do przodu". Z pewno�ci� w�asny zesp� w mediach spo�eczno�ciowych ma sw�j w�asny koszt. Poniewa� zespo�y te s� publicznie widoczne, co oznacza, �e z�a obs�uga mo�e mie� negatywny wp�yw na mark� i wizerunek, zespo�y te nale�y starannie przeszkoli�. Aby zbudowa� centrum opieki klienta spo�eczno�ciowego , musisz starannie dobra� odpowiedni personel, aby nie tylko rozwi�za� problemy, ale tak�e skutecznie komunikowa� si�. W niekt�rych przypadkach spowoduje to dodatkowe koszty w por�wnaniu do korzystania z outsourcingu call center, ale mam nadziej�, �e przyniesie og�ln� korzy�� Twojej marce i udzia�owi w rynku.

INTELIGENTNY WYB�R

Media spo�eczno�ciowe mog� szybko i skutecznie rozpowszechnia� informacje. Niezadowoleni klienci, kt�rzy korzystaj� z Internetu i opowiadaj� swoje nieszcz�cia szerszej publiczno�ci, s� cz�sto przyczyn� problem�w z PR, takich jak te, kt�re widzieli�my w przyk�adach na pocz�tku. Teraz zawsze b�d� przypadki, gdy klient pozostawi niezadowolenie. Nawet us�uga VIP dla wszystkich nie rozwi�za�aby tego problemu. Dobrze zarz�dzany system opieki spo�ecznej powinien by� w stanie wykry� potencjalne niebezpiecze�stwo rozprzestrzeniania si� niezadowolenia. Nie ma kuloodpornego systemu do wykrywania rozprzestrzeniaj�cych si� lub zaka�nych wiadomo�ci. Jednak im bardziej system jest ograniczony, tym wi�ksza szansa na takie wykrycie. Dzi�ki obs�udze klienta masz dobre sposoby na zmierzenie, w jakim stopniu dana skarga jest wa�na. Stare, �wiatowe czynniki niezwi�zane z mediami spo�ecznymi, takie jak przychody, s� nadal wa�ne dla zrozumienia potencjalnego wp�ywu tego rodzaju wezwania serwisowego. Ale media spo�eczno�ciowe dodaj� teraz nowy element do mix-sieci spo�eczno�ciowej. Jak dobrze kto� jest w sieci? W cz�ci 1 doszli�my do wniosku, �e efekt pantoflowy jest cz�sto przeceniany, poniewa� sie� mo�e stworzy� jedynie zasi�g, ale niekoniecznie kupowanie. Jednak niezadowolony komentarz mo�e zabroni� zakupu, a je�li idzie w parze z zasi�giem, ten komentarz publiczny wymaga wi�kszej uwagi. Zespo�y obs�ugi klienta powinny wybiera� wiadomo�ci, analizuj�c poziom niezadowolenia z komentarza i ryzyko rozprzestrzenienia si� wiadomo�ci na wi�ksz� grup� odbiorc�w. Oceny tej nale�y dokona� automatycznie, aby zesp� serwisowy odpowiada najpierw na najpilniejsz�. Potencjalny zasi�g mo�na oceni� na podstawie z�o�onych wska�nik�w, takich jak centralno�� lub po�rednictwo. Jako pierwszy serwer proxy wystarczy zmierzy� tylko rozmiar sieci: im wi�ksza sie�, tym wi�ksze ryzyko rozpowszechniania informacji. Na przyk�ad w ramach Twittera lub Facebooka mo�na uzyska� dwie zmienne dla ka�dego z narzekaj�cych klient�w:

Jaka jest wielko�� sieci spo�eczno�ciowej klienta?

Sie� jest podstawow� zmienn�. Im wi�cej os�b mo�esz narzeka�, tym bardziej niebezpieczne mog� by� twoje skargi.

Jak du�a jest sie� po drugim stopniu separacji?

W przypadku skarg dotycz�cych obs�ugi klienta ta metryka najprawdopodobniej ma wi�ksz� moc ni� czysty rozmiar pojedynczej sieci.

Wiadomo�� cz�sto rozprzestrzenia si� tylko wtedy, gdy trafia do pewnego stra�nika, jak widzieli�my w cz�ci 3. we�my Olimpiad� w Vancouver w 2010 roku. Po tym, jak MKOl wyda� wytyczne dotycz�ce tego, w jaki spos�b sportowcy powinni korzysta� z medi�w spo�eczno�ciowych, aby nie wyra�a� sobie swoich sponsor�w, Lindsey Vonn b��dnie twierdzi�a, �e MKOl zabroni� jakiegokolwiek korzystania z medi�w spo�eczno�ciowych. MKOl zareagowa� natychmiast i napisa� na Twitterze: "Sportowcy, �mia�o tweetujcie". Ten chwytliwy zwrot nie zosta� zauwa�ony przez zwolennik�w konta Olympic na Twitterze. Ale zacz�o si� rozprzestrzenia� po tym, jak Lindsey Vonn opublikowa�a go sama swoim 35 000 obserwuj�cym, co stworzy�o potrzebny punkt zwrotny.

Rozmiar sieci spo�eczno�ciowej twoich klient�w nie jest jedyn� miar� do analizy komentarzy w rozmowach dotycz�cych obs�ugi klienta. Wi�kszo�� innych pomiar�w jest bardzo podobna do omawianych w rozdziale 3. Zaanga�owanie i tre�� to inne krytyczne obszary do pomiaru:

Zaanga�owanie

Wiadomo�ci, kt�re przyci�gaj� uwag� opinii publicznej za po�rednictwem polubie�, retweet�w lub podobnego mechanizmu rozpowszechniania, powinny by� wy�ej w systemie obs�ugi klienta, aby zwr�ci� na nie uwag� przedstawiciela dzia�u obs�ugi klienta.

Zawarto��

Podobne wiadomo�ci powinny zosta� oflagowane, je�li zawieraj� okre�lone kluczowe s�owa lub je�li rozmowa zaczyna by� d�uga i powtarzalna.

POZYTYWNA PUBLIKACJA

CRM spo�eczno�ciowy oferuje nie tylko mo�liwo�� pozyskiwania klient�w tam, gdzie s�. Oferuje tak�e unikaln� mo�liwo�� przekazywania udanych ��da� obs�ugi klienta. W ten sam spos�b, w jaki reklama poprawi negatywne wiadomo�ci, mo�e poprawi� pozytywne wiadomo�ci. Z pewno�ci�, aby sta� si� naprawd� zara�liwym, przes�anie musi by� atrakcyjne. "Naprawi�em twoj� lini� telefoniczn�" prawdopodobnie nie zostanie rozpowszechnione, z wyj�tkiem by� mo�e przyk�ad�w takich jak linia telefoniczna prezentera telewizyjnego Jensa Riewy. Holenderska linia lotnicza KLM wiedzia�a o tym, i aby wprowadzi� now� obs�ug� serwis�w Facebook i Twitter przez ca�� dob�, 7 dni w tygodniu, wygenerowa�a wiadomo�ci z odpowiedzi� na �ywo. Ka�dy przedstawiciel obs�ugi klienta w mediach spo�eczno�ciowych mia� przy sobie list, a zesp� ustawia� si� w taki spos�b, aby udzieli� odpowiedzi. Ten proces zosta� sfilmowany i opublikowany na YouTube. To by� natychmiastowy hit i wiadomo�� si� rozesz�a. KLM zas�yn�o z doskona�ej obs�ugi klienta spo�eczno�ciowego. Nawet pozornie oburzaj�ce skargi mog� sta� si� pozytywn� szans� na PR. Jedna z brytyjskich firm zajmuj�cych si� higien� kobiec� pokaza�a, jak to zrobi� w doskona�ej odpowiedzi wideo na krytyczny post na Facebooku. M�czyzna napisa� (prawdopodobnie z przymru�eniem oka) o tym, jak Bodyforms "k�ama�y", pokazuj�c aktywne kobiety bawi�ce si� podczas miesi�czki, podczas gdy w rzeczywisto�ci jego w�asna dziewczyna sta�a si� jak "ma�a dziewczynka z egzorcysty z dodatkiem jadu" podczas jej w�asnej miesi�czki. W odpowiedzi firma opublikowa�a odpowied� wideo na YouTube od fikcyjnego CEO Carolyn Williams. Przeprosi�a za to oszustwo, stwierdzaj�c, �e by�a to reakcja grup fokusowych w latach 80. pokazuj�cych zszokowanych i przera�onych m�czyzn p�acz�cych, gdy dowiedzieli si� o okresach partnera. Przyzna�a, �e nie by�o czego� takiego jak szcz�liwy okres, i zamkn�a j� podmuch wiatru i zauwa�y�a, �e "my te� to robimy". Film by� hitem wirusowym, kt�ry wywo�a� ogromny rozg�os dla firmy w mediach spo�eczno�ciowych.

Za i przeciw

Czy jeste� przekonany, �e powiniene� "towarzysko" dzia�a� w swoim CRM? Dobry! Oto kilka rzeczy, kt�rych nie widzieli�my:

POBIERZ KLIENT�W DO KANA�U US�UG

Powiniene� publicznie pomaga� i s�u�y� swoim klientom. Nie musisz czeka�, a� zadzwoni�. Spr�buj skontaktowa� si� z nimi tam, gdzie mo�esz je znale��, na tym samym kanale. Zr�b to publicznie, aby pokaza�, �e Ci zale�y. Pami�taj jednak, �e 140 znak�w to za ma�o, aby poradzi� sobie z problemami zwi�zanymi z konfliktem lub obs�ug� klienta. Po ich odebraniu postaraj si� jak najszybciej zach�ci� klient�w do korzystania z tradycyjnego narz�dzia serwisowego. To przej�cie powinno by� dla u�ytkownika bezbolesne, poniewa� przyszed� narzeka�, aby nie przechodzi� przez kilka kana��w obs�ugi klienta. Wa�ne jest, aby zach�ci� klient�w do korzystania z tradycyjnego narz�dzia serwisowego z kilku powod�w. Mo�e si� zdarzy�, �e problem klienta dotyczy sposobu pozbywania si� karty kredytowej lub innych prywatnych informacji. Nie jest to co�, z czym mo�na sobie poradzi� w przestrzeni publicznej. Nawet je�li brzmi to logicznie, aby upewni� si�, �e tak si� nigdy nie stanie, przenie� klient�w tak szybko i bezbole�nie, jak to mo�liwe, w narz�dzie niepubliczne. Drugim powodem, dla kt�rego powiniene� szybko przenosi� klient�w do swoich kana��w, jest kwestia kontroli. Poniewa� wiele firm przenios�o si� na internetowe serwisy spo�eczno�ciowe, takie jak Facebook, okaza�o si�, �e ich klienci nie byli zainteresowani "polubieniem" najnowszej promocji marketingowej, ale raczej wyra�eniem swoich problem�w z produktem. W naturalny spos�b firmy otworzy�y si� i zareagowa�y na platformie spo�eczno�ciowej, przekazuj�c opinie i porady. U�ywali sieci spo�eczno�ciowej jako w�asnej platformy obs�ugi klienta. Chocia� jest to zasadniczo dobry pomys�, wi��e si� z tym nieod��czne ryzyko, poniewa� firmy nie s� w�a�cicielami ani danych, ani nak�ad�w strony. Gdy tylko platforma zdecyduje si� zmieni� uk�ad strony, firmy musz� p�j�� za tym, bez wzgl�du na to, czy jest to przydatne dla obs�ugi klienta, czy nie. To kolejny pow�d, aby jak najszybciej przenie�� klient�w do innych narz�dzi online, w kt�rych firma jest w�a�cicielem tre�ci. Trzecim powodem przej�cia z publicznej dyskusji na platformie sieci spo�eczno�ciowych do bardziej kontrolowanego �rodowiska jest to, �e widoczne dyskusje dotycz�ce obs�ugi klienta s� r�wnie� widoczne dla konkurencji. Mog� wykorzysta� dyskusje do analizy twoich s�abo�ci, a nawet spr�bowa� wsp�pracowa� z klientami, oferuj�c lepsz� obs�ug� lub lepsze rozwi�zanie problem�w klienta.

UMYS� TROLLA

Ka�dy przedstawiciel obs�ugi klienta mo�e powiedzie� ci, czym jest "troll". Istnia�y na d�ugo przed pojawieniem si� medi�w spo�eczno�ciowych, ale media spo�eczno�ciowe jeszcze bardziej uprzyjemni�y ich �ycie. Troll to kto�, kto po prostu dobrze si� bawi przez narzekanie i zastraszanie, cz�sto w g�o�ny i paskudny spos�b. Czy organizacja powinna skoczy� i spr�bowa� zapewni� tym "trollom" wy�szy poziom us�ug? Niekoniecznie. Mo�liwe, �e ci klienci nie s� tymi w�a�ciwymi, do kt�rych staraj� si� dotrze�. Ludzie, kt�rzy narzekaj�, i ci, kt�rzy kupuj�, nie zawsze si� pokrywaj�. Pod koniec 2010 r. Niemiecka firma kolejowa Deutsche Bahn postanowi�a rozpocz�� w�asn� ofert� na Facebooku. Bahn zaoferowa�, aby zwi�kszy� zainteresowanie fan�w na Facebooku tak zwany "bilet szefa kuchni". Bilety te by�y dost�pne tylko dla fan�w Deutsche Bahn na Facebooku i by�y znacznie ta�sze ni� w innym przypadku. W zale�no�ci od rodzaju podr�y mo�esz zaoszcz�dzi� nawet do 90% ceny biletu. Kampania by�a wspierana przez film na YouTube i powi�zany pakiet marketingowy. Film zosta� udost�pniony publicznie na kilka dni przed faktyczn� kampani�, a niemiecka scena medi�w spo�eczno�ciowych nie by�a pod wra�eniem. Firma nie by�a znana z innowacyjnego marketingu, a ta strona na Facebooku wzbudzi�a gniew wielu aktywist�w internetowych. Skargi dotycz�ce tonu, wykonania i tre�ci zosta�y zg�oszone na Twitterze, Facebooku oraz w artyku�ach prasowych. Jednak wszystkie te skargi mia�y miejsce jeszcze przed uruchomieniem strony na Facebooku. Co powinna zrobi� firma? Zatrzyma� kampani�? Przeprasza� publicznie? Firma postanowi�a nic nie robi� i zacz�a dzia�a� zgodnie z planem. W ko�cu narzekaj�cy dzia�acze sieci nie byli fanami, kt�rzy byli zainteresowani zakupem bilet�w kolejowych. Tymczasem klienci pokochali ofert� obni�enia ceny, a kampania na Facebooku sta�a si� sukcesem. W ci�gu pierwszych 24 godzin zarejestrowa�o si� ponad 5000 "fan�w". Po sze�ciu tygodniach liczba ta wzros�a do ponad 60 000 fan�w. Nie ma oficjalnych danych na temat finansowego sukcesu kampanii, ale znawcy komentuj�, �e sprzedano ponad 180 000 bilet�w, co stanowi 5,6 miliona dolar�w przychod�w.

ZASOBY I SKALOWANIE

Ka�da konfiguracja obs�ugi klienta staje przed kwesti� personelu, bez wzgl�du na to, czy obejmuje tradycyjne kana�y, takie jak telefon czy nowsze kana�y spo�eczno�ciowe. Istniej� z�o�one modele, takie jak model Erlang C, dla zapewnienia odpowiedniej liczby agent�w obs�uguj�cych klienta. Podczas gdy niedob�r personelu call center mo�e frustrowa� klient�w, kt�rzy czekaj� na zawieszenie lub nie mog� si� z nimi skontaktowa�, brak personelu w opiece nad klientem spo�eczno�ciowym frustruje r�wnie� ludzi, kt�rzy oczekuj� odpowiedzi co najmniej tego samego dnia (lub w niekt�rych przypadkach, takich jak op�nienie lotu linii lotniczej , odpowied� w tej samej godzinie). Co wi�cej, obs�uga klienta spo�eczno�ciowego ma t� wad�, �e brak reakcji jest wyj�tkowo widoczny spo�ecze�stwo. Nawet dobrze naoliwione systemy opieki spo�ecznej mog� �le wygl�da� w nieoczekiwanym okresie szczytu. W kwietniu 2012 r., Podczas jednego z najwa�niejszych mecz�w pi�ki no�nej, kana� telewizji p�atnej Sky mia� trudno�ci z nadawaniem, a spo�eczno�� Twittera zareagowa�a oburzeniem. Luke Brynley-Jones, bloger z Our Social Times, wyja�ni� to za pomoc� wska�nika odpowiedzi w czasie. Ponad 60% wszystkich wiadomo�ci po prostu przesz�o bez odpowiedzi. Podczas gdy Sky zwykle ma bardzo dobr� obs�ug�, w tym przypadku nie mogli sobie z tym poradzi�. Lekcja tutaj polega na przygotowaniu dodatkowych zasob�w na ��danie w razie potrzeby. Mog� to by� pracownicy, kt�rzy zwykle maj� inn� prac�, ale mog� przyj�� i pom�c w sytuacji kryzysowej. Na przyk�ad sie� sklep�w z elektronik� Best Buy zach�ca pracownik�w na wszystkich poziomach organizacji do tweetowania odpowiedzi do klient�w na Twitterze w ramach Twelpforce. Opr�cz regularnych dzia�a� w mediach spo�eczno�ciowych, w tym blog�w, strony na Facebooku i for�w spo�eczno�ciowych, firma przyznaje temu modelowi ponad 5 milion�w dolar�w na odchylenie centrum obs�ugi telefonicznej. Takie infrastruktury pomagaj� wprowadzi� kultur� us�ug spo�ecznych w kultur� firmy.

Czy obs�uga klienta spo�eczno�ciowego jest nowym towarem?

Obs�uga klienta spo�eczno�ciowego z pewno�ci� mo�e stanowi� warto�� dodan� do oferty us�ug. Jednak�e, je�li lekcje historii s� jakimkolwiek wskazaniem, nie by�oby dobrym pomys�em postawi� swoj� konkurencyjno�� na opiek� nad klientami spo�eczno�ciowymi. Z�a wiadomo��, podobnie jak posiadanie strony internetowej lub adresu e-mail, polega na tym, �e obs�uga klienta spo�eczno�ciowego szybko przekszta�ca si� w towar. Ka�da firma mo�e mie� stron� na Facebooku lub konto na Twitterze w ci�gu kilku minut, a te szybko staj� si� rutynowe i oczekiwane. Jednym z najlepszych przyk�ad�w z przesz�o�ci jest przypadek bank�w w Stanach Zjednoczonych. Wiele lat temu banki nie by�y cz�sto wyr�niane za jako�� us�ug. Nast�pnie kilka bank�w zacz�o brandowa� si�, oferuj�c lepsz� obs�ug� klienta, a inne wkr�tce to zrobi�y. Obecnie wysoka satysfakcja klient�w nie jest atutem konkurencyjnym banku; jest to po prostu czynnik higieny, kt�ry jest oczekiwany na rynku. Bardziej subtelny przypadek ewoluowa� w bran�y komputerowej. Apple ��czy bardzo wydajn� infrastruktur� obs�ugi klienta, kt�ra w du�ym stopniu zale�y od zasob�w internetowych, takich jak bazy wiedzy i fora spo�eczno�ci u�ytkownik�w z crowdsourcingu, z mo�liwo�ci� uzyskania bezp�atnej us�ugi premium osobi�cie, odwiedzaj�c "Genius Bar" w sklepie Apple, kt�ry obejmuje takie funkcje, jak bezp�atne kursy komputerowe i �atwy dost�p do personelu serwisowego. Model Genius Bar by� salonem hotelowym z my�l�, �e klienci powinni by� tak zrelaksowani, jak w takich salonach. Apple ustanowi�o standard, dzi�ki kt�remu wielu innych dostawc�w sprz�tu zacz�o ulepsza� obs�ug� swoich us�ug. Dzisiaj w wielu bran�ach dobra obs�uga klienta sta�a si� oczekiwaniem, dlatego obs�uga klienta spo�eczno�ciowego r�wnie� stanie si� towarem.

Automatyzacja i inteligencja biznesowa

Z ca�ym tym komentarzem klient�w online narodzi� si� nowy segment analizy biznesowej, aby przeanalizowa�, w jaki spos�b firmy wchodz� w interakcje z klientami i jak zadowoleni s� klienci. Wyniki by�y obiecuj�ce, �e b�d� szybsze i �atwiejsze do uzyskania ni� jakikolwiek wska�nik zadowolenia klient�w. Narz�dzia i oprogramowanie do przeszukiwania du�ej ilo�ci nieuporz�dkowanych komentarzy i destylacji danych opinii klient�w z milion�w interakcyjnych interakcji w mediach spo�eczno�ciowych opracowanych w szybkim tempie. Ich g��wn� obietnic� by�o dowiedzie� si�, co klienci my�l� o twoim produkcie i produktach konkurencji. S�uchanie rozm�w z klientem wydawa�o si� obietnic� zast�pienia ankiet. Nie musieliby�my wi�cej pyta� naszych klient�w. Nie, musimy tylko wys�ucha� ich rozm�w. Chocia� jest to w zasadzie prawda, rzeczywisto�� jest w wi�kszo�ci przypadk�w bardzo r�na. Zobaczymy p�niej, jak skomplikowane jest skonfigurowanie s�owa kluczowego. Ale s�owo kluczowe okre�la tylko pul� danych do analizy. Okre�la, kt�re rozmowy s� wybrane. Po tym wyborze rozpocznie si� prawdziwa praca. Zautomatyzowana inteligencja biznesowa pr�buje znale�� mierniki, aby udzieli� odpowiedzi na temat tego, co my�l� klienci, jakie s� ich odczucia itp. Jest to zadanie o wiele bardziej z�o�one i niestety cz�sto si� nie udaje. Wynika to ze z�o�ono�ci analizy nastroj�w. Dzi�ki analizie nastroj�w staramy si� pozna� konkretny sentyment do okre�lonej pozycji. Czy ten klient lubi m�j produkt, czy nie? Staramy si� szuka� wskaz�wek w tek�cie, aby wskaza� sentyment, kt�ry mo�e nie by� jasno sformu�owany. Ludzki j�zyk mo�e by� bardzo subtelny i wieloaspektowy, a zatem zbyt skomplikowany, aby mo�na go by�o analizowa� za pomoc� automatycznego programu do uczenia maszynowego. By� mo�e s�ysza�e� taki argument ju� wcze�niej, kiedy na rynek pojawi�y si� pierwsze automatyczne systemy t�umacze�. By�y okropne, a my twierdzili�my, �e ludzki j�zyk jest dla nich zbyt r�norodny. Mo�emy za�o�y�, �e analityka nastroj�w poprawi si� z czasem dzi�ki metodom statystycznym lub po prostu obliczeniom "brutalnej si�y" z komputer�w tak samo jak programy t�umacz�ce - nigdy nie b�d� doskona�e, ale o wiele lepsze. Dop�ki nie zobaczymy tych ulepsze�, b�dziemy musieli zastosowa� takie samo podej�cie jak w przypadku automatycznych program�w t�umaczeniowych. Musimy ograniczy� zakres zadania. Zamiast szuka� wszystkich mo�liwych nastroj�w, analizujemy tylko konkretne zwroty Na przyk�ad "co s�dzisz o tej restauracji?" Sposoby odpowiedzi tutaj s� bardziej ograniczone, a zatem komputer mo�na wyszkoli�, aby by� bardziej skoncentrowany. Z kolei algorytm sentymentu da wiarygodne i przydatne wyniki. To, czy dane z tego sentymentu dadz� czwart� "V" danych, zale�y jednak w du�ej mierze od tego, czy pytanie, na kt�re przeszkoli�e� maszyn�, aby na nie odpowiedzie�, ma konkretn� i skoncentrowan� na biznesie akcj�. Na przyk�ad pytanie "co s�dzisz o tej restauracji" z �atwo�ci� pomo�e firmom takim jak Yelp w sortowaniu tysi�cy komentarzy generowanych przez u�ytkownik�w i wy�wietlaniu dobrych restauracji wy�ej w wyszukiwarce. Jednak w �wiecie PR sentyment jest cz�sto pytany tylko z perspektywy czasu i jest tylko liczb� raportuj�c�, kt�ra nie prowadzi do dzia�ania. Nast�pna sekcja zawiera kilka przyk�ad�w problem�w zwi�zanych z pr�b� wykorzystania strumienia informacji z medi�w spo�eczno�ciowych w praktycznej analizie klienta.

PRZYPADEK SATYSFAKCJI KLIENTA LOTNICZEGOM

Pod koniec 2009 r. azjatyckie linie lotnicze poprosi�y o przeanalizowanie poziomu zadowolenia pasa�er�w linii lotniczych. Najlepsz� metod� by�oby sondowanie pasa�era za pomoc� kwestionariusza. Stworzy�oby to uporz�dkowane dane, ale zabra�oby to czas i pieni�dze. Czy istnieje �atwiejszy spos�b na uzyskanie dost�pu do tych danych? Tak, korzystaj�c z komentarzy pasa�er�w w mediach spo�eczno�ciowych. Oczywi�cie najwi�kszym wyzwaniem jest oddzielenie sygna�u od szumu. Jak om�wimy w cz�ci 9, pierwszym krokiem jest proces redukcji danych, w kt�rym ograniczamy badane typy medi�w (takie jak koncentracja na danych na Twitterze), zawarto�� danych (na przyk�ad ograniczaj�c uwag� na tweety odnosz�ce si� do nazwy firmy na Twitterze lub hashtag) oraz przypadek u�ycia (np. typowe s�owa u�ywane przez klient�w, szczeg�lnie sfrustrowane).

Jeffrey Breen (@JeffreyBreen) wykona� podobne �wiczenie dla ameryka�skich linii lotniczych. Wykorzysta� r�wnie� te redukcje i R, �rodowisko oprogramowania open source i j�zyk programowania do oblicze� statystycznych i grafiki, do analizy danych pochodz�cych z otwartego API Twittera. Opisuje swoje podej�cie krok po kroku w dokumencie udost�pnionym w formie pokazu slajd�w. Zach�camy ka�dego, kto ma jakie� techniczne zainteresowanie, do wypr�bowania tego w domu. To jest zabawne. Osza�amiaj�co wynik nie r�ni si� zbytnio od badania przeprowadzonego przez sam� bran�� lotnicz�. Z pewno�ci� jest kilka wad tego podej�cia:

• Kwestionariusz zawiera znacznie wi�cej szczeg�owych informacji w por�wnaniu do tego, co b�d� mia�y analityka na Twitterze.

• Kwestionariusz z ACSI jest przeprowadzany na w�a�ciwej pr�bie statystycznej, podczas gdy osoby skar��ce si� na linie lotnicze na Twitterze s� reprezentatywne.

• Zastosowanie predefiniowanych wskaz�wek j�zykowych powoduje stronniczo�� osoby projektuj�cej analityk�. Ma�e d�wi�ki krytyczne nie b�d� dobrze widoczne.

Oczywi�cie Jeffrey nie pr�bowa� zast�pi� ankiet przeprowadzonych przez ACSI za jednym razem. Ale ten eksperyment pokazuje, �e mo�na analizowa� dane w mediach spo�eczno�ciowych, ale musisz uwa�a�, jakiego rodzaju danych u�ywasz.

SENTIMENT ALGORITHM

W swoim przyk�adzie Jeffrey Breen u�y� tak zwanej listy sentyment�w. U�y� leksykonu opinii z 6800 pozytywnych i negatywnych s��w. Pozytywne s�owa by�yby sygnalizowane s�owami takimi jak "fajne", "najlepsze" i "niesamowite", a negatywne s�owami takimi jak "najgorsze", "okropne" i "okropne". Jest to najprostsza forma algorytmu sentymentu . Algorytm por�wnuje nast�pnie list� s��w z tweetem i przypisuje wynik negatywny (-1) lub pozytywny (1). Og�lny sentyment to tylko suma wszystkich ocen sentymentu. Na przyk�ad sp�jrzmy na nast�puj�cy tweet:

"@Continental ten lot by� taki z�y".

"Z�y" to s�owo wykluczaj�ce, kt�re algorytm liczy jako negatywne. Na koniec komputer sumuje wszystkie negatywne i pozytywne s�owa, aby uzyska� og�ln� ocen� artyku�u. Podej�cie programistyczne jest stosunkowo proste. G��wn� zalet� takiego algorytmu jest to, �e mo�na go wst�pnie obliczy�, poniewa� nie ma okre�lonego tematu. Na przyk�ad firma taka jak Sysomos stosuje takie wst�pnie obliczone oceny nastroj�w. G��wn� zalet� jest to, �e w ci�gu kilku sekund nastr�j tysi�cy podstawowych artyku��w mo�na doda� i przedstawi�.

Ale sp�jrz na nast�puj�cy fikcyjny tweet: 11 "@Continental, mo�esz by� bardziej przyjazny - na po�udniowym zachodzie nigdy nie mia�em tak z�ego lotu".

Ilo�� netto pozytywnych i negatywnych nastroj�w by�aby neutralna: 1 � (-1) "z�y" + 1 � (1) "przyjazny" = 0 oznacza neutralny. Ale w rzeczywisto�ci autor tego tweetu najprawdopodobniej nie jest zadowolony z Continental. Je�li interesuje Ci� sentyment do Continental, algorytm powinien liczy� tylko sentyment wyra�ony w stosunku do Continental, a nie do Southwest, ale ju� teraz trudno jest stwierdzi�, czy "z�y" odnosi si� do @southwest czy @continental. Kontekst wyja�ni, ale automatyczne algorytmy cz�sto nie s� w stanie odnosi� si� do kontekstu. Oczywi�cie, w przypadku Twittera i jego 140 znak�w, cz�sto nie ma zbyt du�ego kontekstu, a te tweety to tylko wymy�lone przyk�ady. Jednak dobry bloger lub dziennikarz r�wnowa�y�by s�owa mi�dzy negatywnymi a pozytywnymi sentymentami, aby artyku� by� interesuj�cy. Zatem realistyczny wynik po prostu nie zadzia�a. Katie Delahaye Paine, szanowana ekspertka ds. PR, wyda�a ostrze�enie w 2009 r. o niedok�adno�ci tych pomiar�w. Jest to jednak przyk�ad tego, jak zacz�� my�le� o automatycznym filtrowaniu komentarzy klient�w online do przydatnych danych.

Algorytm anafory

Algorytm, kt�ry by�by potrzebny do dok�adnego pomiaru nastroju, szuka�by tak zwanego s�owa podstawowego. W przypadku algorytm�w sentymentalnych "s�owo kluczowe" to s�owo, na kt�rym si� skupiamy. Jakie jest zatem zdanie na temat tego s�owa? Ponownie we� ten fikcyjny tweet:

"@Continental, to by� okropny lot - nast�pnym razem powinienem wzi�� przyjazny @southwest".

Je�li s�owem kluczowym jest @Continental, w�wczas rozwa�ane s� tylko przymiotniki odnosz�ce si� do tego s�owa, a zatem tylko "straszne". S�owo "przyjazny" nie wydaje si� by� powi�zane z @Continental, poniewa� jest to ju� nast�pne zdanie. Takie podej�cie stosuje wi�kszo�� profesjonalnych firm wydobywczych w mediach spo�eczno�ciowych. Dalsze wyrafinowanie mo�na doda�, je�li algorytm b�dzie szuka� nie tylko s�owa podstawowego, ale tak�e link�w j�zykowych do s�owa podstawowego (np. "To", "on" i "jego"). Takie linki referencyjne, jak te utworzone przez zaimki, nazywane s� anafor�. B�dzie to potrzebne, poniewa� wiele artyku��w nie b�dzie powtarza� s�owa podstawowego w k�ko: "Wybra�em si� dzisiaj na lot @continental. To by�o niesamowite. "Algorytm zrozumia�by, �e s�owo" to "odnosi si� do s�owa kluczowego @continental, mimo �e jest to nowa struktura gramatyczna.

Kontekst

Pomimo udoskonale� algorytmu takich jak te, moc tych algorytm�w do prawid�owej oceny sentymentu by�a do�� niska. Najwi�kszym problemem jest brakuj�cy kontekst dla ustalonego lub zakodowanego na sta�e algorytmu, jak ju� widzieli�my w zdaniu:

"@Continental, mo�esz by� bardziej przyjazny - @ na po�udniowy zach�d nigdy nie mia�em tak z�ego lotu".

Kontekst jest bardzo wa�ny dla og�lnego os�du. We�my na przyk�ad wyra�enie "Id� przeczytaj ksi��k�", kt�re mo�e by� pozytywnym lub negatywnym zdaniem, w zale�no�ci od tego, czy by� to komentarz do ksi��ki czy filmu. Wiele grup badawczych pracowa�o nad wgl�dem udzielonym przez kontekst. Ich podej�cie jest cz�sto bardzo podobne: dziel� tekst na struktury gramatyczne, takie jak rzeczownik, obiekt, przymiotnik i czasownik. Nast�pnie klasyfikuj� rzeczowniki, czasowniki lub niekt�re kombinacje w tematy, dopasowuj�c te s�owa do s�ownika. Ka�dy kontekst, za��da�by jednak, jak widzieli�my, w�asnego s�ownika. Te s�owniki specyficzne dla kontekstu nazywane s� "cia�kami". Na przyk�ad firmy takie jak Provalis Research oferuj� tego rodzaju s�owniki lub zw�oki dla wiadomo�ci politycznych i finansowych. Do cel�w og�lnych mo�na u�ywa� s�ownik�w psychologicznych, takich jak listy pozytywnych i negatywnych s��w z Harvard-IV General Enquirer. Wi�kszo�� list s��w nie prowadzi bezpo�rednio do wystarczaj�cych wynik�w. Musisz je przeszkoli� w konkretnej sytuacji. Robi�c to, s� trzy wymiary do obejrzenia:

Trenuj przez pytanie: Im bardziej szczeg�owe jest pytanie, tym lepiej. Staraj si� by� bardziej konkretny ni� tylko "filmy" lub "telefony".

Trenuj wed�ug rodzaju medi�w : Jak widzieli�my, wiadomo�ci, blogi i mikroblogi czasami u�ywaj� drastycznie innego j�zyka i maj� r�ne mo�liwo�ci wykorzystania zar�wno negatywnych, jak i pozytywnych s��w.

Trenuj wed�ug j�zyka : Cz�sto firmy pomiarowe stosuj� "skr�t" i najpierw t�umacz� tekst na polski przed rozpocz�ciem analizy. Chocia� jest bardzo op�acalny, znacznie obni�a jako��, poniewa� algorytm, kt�ry generuje wysoki poziom b��du (algorytm sentymentu), zasilany jest przez tre�ci, kt�re mog� mie� wysoki stopie� nieczytelno�ci po automatycznym t�umaczeniu.

W zwi�zku z tym nale�a�oby opracowa� du�� liczb� zw�ok / list s��w, stosuj�c metod� uczenia maszynowego. To podej�cie jest czysto teoretyczne, poniewa� dane i pojemno�� czasowa nie s� dost�pne, a przynajmniej nie do tej pory. Jednak stosowanie standardowej listy s��w budzi obawy dotycz�ce dok�adno�ci. Michael Liebmann, badacz, kt�ry przeanalizowa� komunikaty prasowe firm stwierdzi�, �e wst�pnie zdefiniowane listy s��w mog� straci� od 83% do 94% pozytywnego / negatywnego postrzegania.

Czy mo�emy w og�le z niego korzysta�?

Opr�cz kontekstu algorytmowi trudno b�dzie poprawnie zmierzy� tre�� ironiczn� lub satyryczn�. Czy s� wi�c jakie� przypadki, w kt�rych automatyczna analiza nastroj�w klient�w ma sens? Tak, s�, jak ju� widzieli�my w przyk�adzie zilustrowanym przez Jeffreya Breena. Jednak w celu automatycznej analizy komentarzy dotycz�cych obs�ugi klienta najwa�niejsze jest ograniczenie zakresu do takiego limitu, �e wady algorytmu nie odgrywaj� �adnej roli.

Case Sony Ericsson - s�owa specjalne

Ograniczenie zakresu mo�e oznacza� skupienie si� tylko na niewielkim zestawie emocji: na przyk�ad skupienie si� wy��cznie na przekle�stwach i wyra�nym j�zyku. W ten spos�b mo�na �atwo zauwa�y� najwi�ksze irytacje. Jak to si� robi w przypadku Sony Ericsson. Wszystkie wiadomo�ci s� wybierane przy u�yciu przekle�stw. Mo�esz teraz stosunkowo �atwo sortowa� te komentarze wed�ug temat�w lub por�wnywa� te same przekle�stwa z innymi konkurentami. Innym mo�liwym celem mo�e by� ograniczenie dyskusji na temat marki tylko do bardzo konkretnych temat�w. Na osi poziomej wy�wietlany jest udzia� g�osu ka�dej marki, w podziale na konkretne tematy. Wida� na przyk�ad, �e Motorola lepiej ni� ktokolwiek inny dosta�a si� do publicznej dyskusji na temat swojego nowego przedniego aparatu.

DYNAMICZNE PODEJ�CIE DO MACHINE LEARNING

Wszystkie om�wione techniki maj� t� wad�, �e s� zakodowane na sta�e za pomoc� list s��w. Jako�� tych list decyduje o jako�ci algorytmu. Ponadto listy te mog� z czasem nie ewoluowa� pod wzgl�dem brzmienia, rodzaj�w medi�w i kontekst�w, a na pewno r�ne j�zyki b�d� wymaga� r�nych list. Te niedoci�gni�cia mo�na najlepiej pokona� poprzez nadzorowane uczenie maszynowe. Algorytm uczy si�, co jest poprawne, a co nie, i mo�e to zrozumie� bez naszego za�o�enia, �e okre�lone s�owo faktycznie ma z�y nastr�j, a inne s�owo ma dobry sentyment. To mo�e brzmie� jak rozwi�zanie; jednak ten algorytm musi zosta� przeszkolony. To jest bit "nadzorowany". Dobrym przyk�adem tego, jak mo�e dzia�a� to szkolenie, s� internetowe witryny obs�ugi klienta. Po przes�aniu zg�oszenia na pi�mie zautomatyzowany algorytm pr�buje zbada� zawarto�� bazy wiedzy, aby spr�bowa� rozwi�za� problem, zanim sam bilet zostanie przeniesiony do kolejki obs�ugi klienta na �ywo . Na podstawie tego prostego wyszukiwania baza danych sugeruje mo�liwe rozwi�zania i pyta, czy kt�rakolwiek z tych odpowiedzi rozwi�za�aby problem. Je�li nie, system mo�e wyszuka� now� odpowied� i / lub da� ci mo�liwo�� zg�oszenia biletu do obs�ugi klienta na �ywo. To pytanie o to, czy te rozwi�zania rozwi�za�y problem, to nie tylko sprawdzenie, czy zapewni� inne rozwi�zanie lub dost�p do wsparcia na �ywo, ale tak�e kontrola jako�ci, czy algorytm poprawnie zrozumia� twoje pytanie. Za ka�dym razem, gdy klikniesz tak lub nie, algorytm wyszkoli i ulepszy algorytm. Oto dwa przyk�ady zastosowania uczenia maszynowego w ramach obs�ugi klienta w przypadku nieuporz�dkowanych komentarzy

Przypadek: newBrandAnalytics

Ashish Gambhir stworzy� specjalny "przypadek u�ycia". Jego w�asna firma newBrandAnalytics koncentruje si� tylko na jednym konkretnym sektorze: bran�y hotelarskiej. Gromadzi informacje zwrotne od klient�w z medi�w spo�eczno�ciowych, a tak�e tradycyjne �r�d�a, takie jak ankiety go�ci, w celu opracowania zastrze�onych wska�nik�w zadowolenia klient�w dla firm z tego sektora. W przysz�o�ci firma planuje rozszerzy� to podej�cie na inne rynki wertykalne. Dlatego ze wszystkich mo�liwych dyskusji ogranicza swoje podej�cie tylko do tego, co ludzie m�wi� o restauracjach. Jest to do�� wykonalne zadanie dla maszyny, z kt�r� trzeba si� przeszkoli�, poniewa� nie potrzeba du�o danych szkoleniowych. Jednak Ashish musi r�cznie wyszkoli� maszyn�. Takie podej�cie jest r�czne, poniewa� cz�owiek musi zdecydowa�, co jest komentarzem pozytywnym lub negatywnym. Nie ma algorytmu samoregulacji, poniewa� nie ma on klient�w, kt�rzy oceniliby go za niego, w przeciwie�stwie do tego, co u�ytkownicy mog� zrobi� w witrynach takich jak pomoc techniczna Microsoft.

Przypadek: obs�uga klienta firmy Dell

Stuart Shulman z Textifter trenuje sw�j algorytm, korzystaj�c z informacji uzyskanych od zespo��w obs�ugi klienta. Cz�owiek decyduje, gdzie nale�y z�o�y� skarg�. Je�li jest to skarga na drukark�, nale�y j� wys�a� do dzia�u drukowania. Je�li jest to zapytanie dotycz�ce laptopa, nale�y je wys�a� do dzia�u konsumenckiego i tak dalej. Za ka�dym razem, gdy agent obs�ugi klienta wysy�a poczt� lub tweet do osoby odpowiedzialnej za obs�ug� klienta, algorytm bazowy uczy si�, co kryje si� za dystrybucj�. Narz�dzie wkr�tce przejmie i automatycznie wy�le wszystkie tweety i e-maile. Je�li skarga zosta�a ponownie b��dnie sklasyfikowana, narz�dzie wyci�gnie wnioski z tych b��d�w.

Uwaga

W ka�dym algorytmie sentymentalnym najwa�niejsz� cz�ci� jest to, �e algorytm mo�e by� szkolony stosunkowo �atwo.

PODSUMOWANIE

Media spo�eczno�ciowe zmieni�y r�wnowag� si� mi�dzy klientami a firmami, kt�re im s�u��. Dzi�ki platformom spo�eczno�ciowym i spo�eczno�ciom internetowym nawet najbardziej skromny klient mo�e mie� g�os, kt�ry mo�na us�ysze�. Mierzenie tego g�osu jest niezb�dne, poniewa� z jednej strony firmy powinny zwraca� uwag� na trolli, ci ludzi, kt�rzy po prostu nadu�ywaj� swojej nowej w�adzy. Z drugiej strony, rozr�nienie mi�dzy wa�nymi i mniej wa�nymi zleceniami serwisowymi stanie si� kluczowym czynnikiem sukcesu dla zoptymalizowanej pod wzgl�dem koszt�w organizacji obs�ugi klienta, poniewa� nie ka�dy g�os w �wiecie online jest taki sam. Jak widzieli�my w przyk�adach z KLM, obs�uga klienta dost�pna w spo�eczno�ciach oferuje firmom zupe�nie now� mo�liwo�� pozycjonowania si�. Ka�de zg�oszenie serwisowe mo�e by� wykorzystane jako okazja do umiejscowienia marki lub zademonstrowania warto�ci us�ugi lub produktu. Media spo�eczno�ciowe oferuj� nie tylko wska�niki operacyjne, kt�re pomagaj� i mierz� wysi�ki zwi�zane z obs�ug� klienta. Dane tworzone przez t� interakcj� zawieraj� warto��, kt�r� musimy podnie��. Om�wili�my dwa g��wne przyk�ady czwartego "V":

• Komentarze od u�ytkownik�w mog� by� wydobywane w celu uzyskania sentymentu. Ze wzgl�du na z�o�on� natur� ludzkich nastroj�w wska�niki te dzia�aj� najlepiej, je�li s� bardzo skoncentrowane, jak widzieli�my w przyk�adzie z Sony Ericsson lub newBrandAnalytics.

• Zg�oszenia obs�ugi klienta mog� by� analizowane, aby najlepiej zrozumie�, kt�re zg�oszenie serwisowe potrzebuje kt�re pytanie. To podej�cie dzia�a tylko wtedy, gdy wyst�puje wiele ��da�, poniewa� technologia bazowa wykorzystuje podej�cie uczenia maszynowego.

Dane w mediach spo�eczno�ciowych ju� poprawi�y widoczno�� zarz�dzania i usprawnienia w sposobie, w jaki obs�ugujemy naszych klient�w, a wraz z up�ywem czasu i technologi� korzy�ci te prawdopodobnie b�d� nadal ros�y. Tymczasem dane te pomog�y rozpocz�� zupe�nie now� er�, w kt�rej interesy klienta s� na pierwszym miejscu.

ZESZYT �WICZE�

Obs�uga klienta w sieciach spo�eczno�ciowych sta�a si� rzeczywisto�ci� dla wielu firm. Sp�jrzmy na pomiary, kt�rych u�ywasz:

• Z jakich wska�nik�w medi�w spo�eczno�ciowych korzystasz, aby wzmocni� pozycj� swoich pracownik�w? Czy widzisz lepsze morale, gdy ich dialog na temat obs�ugi klienta jest upubliczniany?

• Jakie s� dobre wska�niki, aby wyr�ni� klient�w? Czy ka�dy klient jest r�wnie wa�ny? Czy ka�dy komentarz jest r�wnie widoczny?

• Cz�sto zalecamy naszym klientom, aby rozpocz�cie i zako�czenie dyskusji na temat obs�ugi klienta by�y publiczne. Jak przebiega dyskusja w Twojej firmie? Czy chcesz zmieni� przep�yw? Spr�buj ustali�, kiedy interakcje powinny by� publiczne.

• Czy do�wiadczy�e� komentarzy trolli? Jakie s� ich cechy? Czy mo�na zautomatyzowa� ich wykrywanie? Je�li tak to jak?

Analityka Z Social MediaSocial Media

Obs�uga Klienta