Asiakastyytyväisyyskysely - anna tekoälyn auttaa seuraavan kyselyn toteutuksessa

Asiakastyytyväisyyskyselyt ovat keskeinen työkalu asiakkaiden kokemusten, odotusten ja kehitysehdotusten kartoittamisessa. Kuitenkin kyselyiden suunnittelu, toteutus ja etenkin tulosten analyysi vievät usein merkittävästi resursseja.

Se, mihin helposti jää liian vähän aikaa, on lopulta tärkein eli tietoperusteinen kehittäminen. Tekoäly tarjoaa uudenlaisen mahdollisuuden vahvistaa asiantuntijan työtä, erityisesti, kun sitä hyödynnetään kautta linjan laadukkaasta kyselyrungosta analyysiin ja toimenpidesuosituksiin.

Seuraavassa käsittelemme, kuinka tekoäly voi täydentää asiantuntijan roolia, miten tekoälyagenttimme voi auttaa teitä kyselyn laatimisessa, mitkä ovat parhaat tavat jakaa asiakaskyselyjä ja miten tekoälyanalyysi voi paljastaa selkeämmin kehittämiskohteet ja ehdottaa toimenpiteitä.

Tekoäly asiantuntijan tukena

Zeffille keskeinen ohjenuora on, että tekoäly ei korvaa asiantuntijaa vaan tehostaa hänen työtään. Useat liikkeenjohdon tutkimukset osoittavat, että asiakaskokemuksen (CX) johtaminen edellyttää sekä oikeita teknologioita, että kulttuuria, mittareita ja prosesseja. Zeffillä me puhumme tiedolla johtamisen kulttuurista, jossa kyselyt ja niiden pohjalta tehtävät kehitystoimenpiteet vuorottelevat ja vahvistavat organisaation oppimis- ja uusiutumiskykyä.

McKinseyn asiantuntijat  toteavat, että asiakastyytyväisyyden merkittävä kasvu johtaa myös keskimäärin 15–25 % lisämyyntiin ja 5–10 % asiakastilien kasvuun (McKinsey & Company). Lisäksi asiakaskokemusohjelmien tulee olla ennakoivia, tarkkoja ja selkeästi liitetty liiketoimintatuloksiin (McKinsey & Company).

Tekoälyprojekteissa yritykset, joilla on korkea AI-kypsyys, toimivat systemaattisemmin: Gartnerin mukaan 63 % AI-edelläkävijöistä näistä analysoi myös asiakaspohjaisia vaikutuksia pelkän projektikannattavuuden lisäksi (Gartner). Meille Zeffillä asiakaspohjaiset vaikutukset ovat keskiössä, onhan filosofinen ohjenuora kehityksellemme auttaa yrityksiä päätöksenteossa eli mahdollistaa paremmat dataohjatut päätökset ja laadukkaamman tiedolla johtamisen kulttuurin syntyminen.

Zeffin tekoälyagentti laatii kyselyn puolestasi

Kyselyn onnistuminen alkaa selkeästä tavoitteesta: mitä haluat mitata? Onko tarkoitus selvittää yleistä asiakastyytyväisyyttä, suositteluhalukkuutta (esim. NPS), palvelukokemusta tai kenties tuotekehityksen tarpeita? Kun tavoite on kirkas, tekoälyagentti voi ehdottaa valmiin kyselyluonnoksen, jonka asiantuntija voi räätälöidä. Mikäli haluat, voit luonnollisesti edelleen käyttää valmiita kyselypohjia tekoälyluomisen sijasta.

Tekoälypohjainen kyselyn laadinta mahdollistaa esimerkiksi:

• oikean kysymysten sarjan muodostamisen kohderyhmän perusteella
• vastausvaihtoehtojen optimoinnin siten, että ne tuottavat vertailukelpoista dataa
• avoimien tekstivastausten keruun rakenteen sekä kvantitatiivisen datan yhdistämisen
• kyselyn pituuden ja rakenteen optimoinnin, jotta vastausprosentti pysyy korkealla

Tämä lähestymistapa vastaa McKinseyn mukaan niitä organisaatioita, jotka onnistuvat tietojohdettuja asiakaskokemusohjelmia ja vähentämään asiakaspoistumaa sekä tehostamaan palvelutyötä (McKinsey & Company). Tekoälyn tuottama kyselyrunko tarjoaa hyvän lähtökohdan asiantuntijan tekemälle viimeistelytyölle.

Parhaat tavat jakaa asiakaskyselyjä

Kyselyn laatu on yksi asia, joka vaikuttaa sen tavoittavuuteen ja vastausprosenttiin. Sen ohella keskeistä on tutkimusten ja käytännön havaintojen mukaan oikean jakelukanavan, ajoituksen, personoinnin ja mukavan vastaajakokemuksen yhdistelmä. Nämä kaikki tekijät korreloivat vahvasti vastausaktiivisuuden kanssa.

Seuraavat käytännöt kannattaa huomioida:

• Monikanavainen jakelu: sähköposti, verkkosivut, QR-koodit, mobiili, sosiaalinen media - oikea jakelutapa tai niiden yhdistelmä parantaa tavoittavuutta.
• Kohdentaminen ja segmentointi: esimerkiksi tärkeimmille asiakasryhmille tai prosessin - mittauspisteille räätälöity kysely voi tuottaa syvällisempiä vastauksia.
• Ajankohta: kysely kannattaa lähettää kokemuksen jälkeen mahdollisimman pian, jolloin muistijälki on tuore.
• Helppous ja lyhyys: mitä kevyempi kysely, sitä korkeampi vastausprosentti.
• Tekoälyn tuki suunnittelussa: tekoäly voi esimerkiksi analysoida, missä kanavissa tavoittavuus on ollut aiemmin hyvä ja suosittaa jakelustrategiaa.

Esimerkiksi Gartner toteaa, että itsepalvelukanavat ovat nousemassa perinteisten kanavien edelle asiakaspalveluteknologioissa, mikä viittaa siihen, että jakelukanavien valinnalla on strateginen merkitys (Gartner). Zeffi näkee asian samoin ja olemmekin viime aikoina korostaneet tekoälyhaastattelijan mahdollisuuksia laadukkaassa tiedonkeruussa.

Monet organisaatiot ovat toteuttaneet asiakastutkimusta haastattelututkimuksena, mutta tekoälyavusteinen haastattelu on metodina nousussa ja sillä on paitsi tehokkuus-, myös laadullisia etuja. Miksi organisaationne tyytyisi rajalliseen otokseen ihmisen toteuttamia haastatteluja, eikä toteuttaisi haastatteluja koko asiakaskuntaa lähestyen, laadukkaalla tekoälydialogilla?

Tekoälyanalyysi näyttää selvästi kehittämiskohteet ja ehdottaa toimenpiteitä

Kun vastaukset on saatu, perinteinen kyselyraportti voi jäädä pintapuoliseksi: muutamia prosenttilukuja ja vertailuja aiempiin vuosiin. Sen sijaan tekoälyllä voidaan tehdä syvempi analyysi: tutkia tekstivastauksia, tunnistaa tunnesävyt, vertailut eri segmenttien välillä, kuten trendit ja poikkeamat. Ennen kaikkea voidaan ehdottaa konkreettisia toimenpiteitä.

Miten tekoäly tukee asiantuntijaa analyysissa?

• Segmenttianalyysi: tekoäly voi erotella vastaukset asiakasryhmien mukaan, esimerkiksi nuoret vs. vanhemmat asiakkaat, ensikertalaiset vs. pitkäaikaiset.
• Trendianalyysi: Mitkä  trendit korostuvat aineistossa, minne kehitys on viemässä.
• Sentimentti- ja tekstianalyysi: avoimet vastaukset muuttuvat rakenteelliseksi tiedoksi, esim. minkälaista kritiikkiä tai kehitysehdotuksia toistuu.
• Kehityskohteiden priorisointi: tekoäly tunnistaa, mitkä kehityskohteet korreloivat tyytyväisyyden, suositteluhalukkuuden tai poistuman kanssa. Tämä yhdistää mm. McKinseyn esiin tuoman vaatimuksen määrittää ne asiakas­käyttäytymisen muodot, jotka tuottavat arvoa ja johtaa tyytyväisyyttä niiden kautta (McKinsey & Company).
• Toimenpide-ehdotukset: esimerkiksi jos kyselyssä nousee teemaksi “palvelun hitaus”, tekoäly voisi ehdottaa automaatiota tai prosessin uudelleenjärjestelyä ja laskea, mitä vaikutusta sillä voisi käytännössä olla.
• Tekoälyagentti: Zeffin uusi tekoälyagentti Esko voi auttaa sinua analyysissa ja syventää tarkemmin aihealueita, joista haluat tietää lisää. Näin saat helposti lisätietoa vaikuttavimmista kehitystoimista.

Asiakaskokemuksen kehittäminen on merkittävää myös talousjohdon näkökulmasta

McKinseyn mukaan asiakaskokemuksen muutokset ovat yhteydessä taloudellisiin tuloksiin: asiakaskokemukseen panostavat yritykset saavuttavat parempia tuloksia, kuten vertailuryhmää nopeampaa kasvua ja alhaisempaa poistumaa (McKinsey & Company).

Samaan aikaan Gartner korostaa, että tekoälyn käyttö asiakaspalvelussa ja analytiikassa tuottaa merkittäviä kustannus-, laatu- ja bisnes­hyötyjä kunhan käyttötapaukset on priorisoitu arvonluonti ja toteutettavuus huomioiden (Gartner). Tämä tarkoittaa, että kyselyn tuloksia ei pitäisi vain “raportoida”, vaan niiden pohjalta tulisi syntyä konkreettisia tuloksia käytäntöön vietäväksi.

Me Zeffillä puhumme tästä Demingin jatkuvan kehittämisen (PDCA) kehän Act-osion toteutuksena, jonka Esko-tekoälyagentti mahdollistaa.

Loppusanat

Asiakastyytyväisyyskyselyt eivät ole kerran vuodessa toteutettava rutiini vaan ne ovat avainasemassa organisaation asiakas­keskeisyyden kehittämisessä ja liikearvon kasvattamisessa. Kyselyjä voidaan ja kannattaa tehdä jatkuvan kehittämisen näkökulmasta jatkuvana prosessina ja tekoälyn tukemana. Näin kyselyjen suunnittelu, jakelu, analyysi ja erityisesti vaikuttavuus voidaan viedä uudelle tasolle.

Kun yhdistät asiantuntijan kokemuksen, Zeffin tekoälyagentin tarjoaman automaation ja tulosten syvällisen analyysin, saat kyselystä enemmän: vähemmän manuaalista työtä, parempia oivalluksia, nopeampaa reagointia ja tyytyväisempiä asiakkaita.

‍

Artikkelin kuva: Brooke Cagle | Unsplash.