智能外呼是目前人工智能落地最迅速也是最普遍的場(chǎng)景之一,其中看似簡(jiǎn)單的用戶一問(wèn)一答對(duì)話數(shù)據(jù)其實(shí)蘊(yùn)含著對(duì)大學(xué)問(wèn),本文將介紹幾種智能外呼業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)分析維度。
1、寫(xiě)在前面
<目前智能外呼主要分為兩種方式:
根據(jù)號(hào)碼段依次撥打
固定名單導(dǎo)入撥打
這兩種方式都是不精準(zhǔn)的營(yíng)銷,對(duì)于多數(shù)用戶來(lái)說(shuō)體驗(yàn)一定不會(huì)很好。精準(zhǔn)的營(yíng)銷會(huì)化成關(guān)懷溫暖入心,不精準(zhǔn)的營(yíng)銷只能是惡意打擾。
所以,智能外呼前一定要經(jīng)過(guò)算法過(guò)濾,不能為了二八定律而忽視那80%的用戶體驗(yàn)。關(guān)于外呼算法會(huì)在后續(xù)的文章中詳細(xì)說(shuō)明,本文我們將探討智能外呼中的數(shù)據(jù)可視化。
2、關(guān)鍵詞分析
場(chǎng)景話術(shù)不可能覆蓋全量的用戶對(duì)話邏輯,只有在生產(chǎn)環(huán)境內(nèi)run一段時(shí)間后,才可以精確的找到話術(shù)的未覆蓋范圍。關(guān)鍵詞分析可以很好的幫助用戶看到話術(shù)的缺陷并追根溯源完善話術(shù)。
可以通過(guò)分詞提取出用戶語(yǔ)句中的關(guān)鍵詞,在頁(yè)面根據(jù)頻次對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行排序。將有效的關(guān)鍵詞添加至話術(shù)內(nèi)可以提升話術(shù)質(zhì)量。
3、外呼數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控
通過(guò)線路進(jìn)行外呼時(shí),機(jī)器人會(huì)依次撥打計(jì)劃中的名單。因此可以實(shí)時(shí)檢測(cè)撥打情況,這也是智能外呼的優(yōu)勢(shì),可以實(shí)時(shí)獲取用戶反饋。
我們可以根據(jù)用戶與機(jī)器人之間的對(duì)話判斷用戶意向程度,實(shí)施反饋用戶意向。當(dāng)超過(guò)一定比例的用戶向機(jī)器人發(fā)出了負(fù)反饋,則說(shuō)明此次營(yíng)銷不盡如人意。可以一鍵停止外呼防止傷害更多用戶,待策略調(diào)整后再喚醒任務(wù)。
4、接通率分析
現(xiàn)代人每天不接十幾個(gè)騷擾電話都不敢說(shuō)自己生活在2018年。
那么接到一個(gè)陌生來(lái)電用戶的第一反應(yīng)是什么?要么直接掛,要么接通聽(tīng)到營(yíng)銷話術(shù)后再無(wú)情的掛斷。只有少量真正有需求的用戶才會(huì)有耐心的保持接聽(tīng),因此接通率分析顯得至關(guān)重要。
我們可以分析出不同時(shí)段的用戶接通率以及用戶未接通的原因,如果是因?yàn)檎季€,正在通話中、無(wú)人接聽(tīng)等原因?qū)е碌奈唇油梢灾贫◤?fù)播策略,提升最終轉(zhuǎn)化率。
5、流量分析
當(dāng)用戶接通電話并愿意繼續(xù)聽(tīng)的時(shí)候,正是產(chǎn)品營(yíng)銷最關(guān)鍵的時(shí)刻。把有意向的客戶留住要比把無(wú)意向的客戶挽回要難無(wú)數(shù)倍,如果因?yàn)樵捫g(shù)問(wèn)題導(dǎo)致客戶接通后再流失真的會(huì)讓人”炸裂”。
我們可以分析出用戶的掛斷情況。類似APP埋點(diǎn),我們可以看到用戶是走到那個(gè)環(huán)節(jié)后流失(掛斷)的,基于掛斷數(shù)據(jù)再針對(duì)性的優(yōu)化話術(shù)才是對(duì)癥下藥。
6、產(chǎn)品效果分析
“海洋理論/魚(yú)群理論”將產(chǎn)品的所有用戶群看做一片海洋內(nèi)的魚(yú)群,產(chǎn)品位于海洋中心。用戶每一次使用產(chǎn)品都會(huì)距離產(chǎn)品更近。相反,用戶逐漸的擱置產(chǎn)品將會(huì)慢慢遠(yuǎn)離產(chǎn)品。在一片海洋中,隨著產(chǎn)品的迭代與推廣,可以看到整個(gè)魚(yú)群距離海洋中心的移動(dòng)軌跡,也就是用戶與產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)軌跡。
產(chǎn)品的每一次推廣可能會(huì)吸引用戶也可能推開(kāi)用戶,我們可以通過(guò)分析所有用戶在產(chǎn)品內(nèi)的行為,量化出用戶與產(chǎn)品之間的距離。
每一通電話,每一次推廣都會(huì)對(duì)這段距離產(chǎn)生變動(dòng)。我們要做的就是把變動(dòng)呈現(xiàn)出來(lái)從而做效果分析。
在時(shí)間軸上,可以看到每隔一段時(shí)間用戶距離產(chǎn)品(起點(diǎn))距離的遠(yuǎn)近,氣泡大小可以體現(xiàn)出在這個(gè)位置上的用戶數(shù)量(上圖的表現(xiàn)方式可能不是最好的,僅做參考)。
7、用戶流失預(yù)警
對(duì)于用戶流失,除了流失分析,更重要的是在用戶流失前做到及時(shí)、準(zhǔn)確的預(yù)警。關(guān)于流失客戶預(yù)警可以專門寫(xiě)一篇文章了,本文只做簡(jiǎn)單介紹。
用戶流失的信號(hào)有很多,比如對(duì)于智能外呼,用戶在與機(jī)器人的對(duì)話中明確的表現(xiàn)出厭惡情緒就是典型的要流失信號(hào)。需要專門對(duì)此類用戶做溫和挽回,可以通過(guò)短信、APPPush等更輕的觸達(dá)方式。
8、用戶流失分析
產(chǎn)品的成長(zhǎng),會(huì)有用戶一直長(zhǎng)情陪伴,也會(huì)有用戶“任性分手”,還有些用戶擅長(zhǎng)“冷暴力”,不分手也不理你。運(yùn)營(yíng)人員需要看到用戶的沉默與流失情況,做到有效的客戶挽回。
實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶分群,查看特定看群組內(nèi)用戶的流失情況會(huì)更有代表性,挽回也更有力度。
9、結(jié)束
在外呼展業(yè)中數(shù)據(jù)分析是格外重要的一環(huán),要充分利用智能外呼可以實(shí)時(shí)獲取用戶反饋的優(yōu)勢(shì)。分析維度還有很多,產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)同學(xué)可以挑選出最有效的幾個(gè)維度做深挖。與君共勉。