Wczesne wykrywanie niezadowolenia klientów
Predykcyjne modele identyfikujące ryzyko odejścia
Studium przypadku
Agent AI do Zarządzania Zadowoleniem Klienta
Informacje o kliencie
Klient to firma z branży B2B, oferująca rozwiązania programistyczne i usługi technologiczne dla organizacji korporacyjnych. Działa w modelu subskrypcyjnym, gdzie utrzymanie klientów i długoterminowe relacje są kluczowe dla stabilności biznesu.
Organizacja zbierała opinie klientów, jednak dane te nie były w pełni wykorzystywane do wczesnego wykrywania ryzyka odejścia ani do proaktywnego reagowania na spadek satysfakcji.
Region
Europa Zachodnia
Wielkość firmy
Średnie przedsiębiorstwo
Branża
Usługi B2B
Przykłady zastosowań
Analiza opinii klientów
Funkcje
- Analiza sentymentu
- Klasyfikacja ryzyka
- Wykrywanie tematów (topic detection)
- Alerty predykcyjne
- Raportowanie trendów
Technologie
- Azure OpenAI
- Microsoft Teams
Po zamknięciu spraw serwisowych klienci byli proszeni o wypełnienie krótkiej ankiety satysfakcji. Odpowiedzi te zawierały zarówno oceny liczbowe, jak i komentarze tekstowe, jednak ich analiza była powierzchowna i skupiała się głównie na średnich wynikach. ARP Ideas wdrożyło zautomatyzowany proces analizy sentymentu i ryzyka, który pozwolił ujawnić ukryte sygnały niezadowolenia oraz wcześnie identyfikować klientów zagrożonych odejściem.
Wyzwanie
Niezadowolenie klientów często nie było widoczne w ocenach liczbowych, lecz ujawniało się w komentarzach tekstowych. Brakowało narzędzia, które pozwalałoby analizować te sygnały na bieżąco i reagować, zanim frustracja klientów przerodzi się w decyzję o zakończeniu współpracy.
Rozwiązanie
ARP Ideas wdrożyło zautomatyzowany workflow, który łączy analizę sentymentu z klasyfikacją tematów, umożliwiając identyfikację nastrojów klientów oraz obszarów ryzyka wymagających reakcji.
Rozwiązanie analizuje treść komentarzy z ankiet, określa poziom sentymentu oraz przypisuje je do kategorii tematycznych. W przypadku wykrycia podwyższonego ryzyka system automatycznie generuje alerty i przekazuje je do odpowiednich zespołów.
Wyniki
Niezadowolenie klientów jest identyfikowane natychmiast, jeszcze zanim prowadzi do odejścia. Organizacja zyskała możliwość:
- wczesnego reagowania,
- lepszej widoczności przyczyn problemów,
- priorytetyzacji działań naprawczych,
- ochrony relacji z klientami,
- redukcji churnu.
Szczegóły
Rozwiązanie wykorzystuje Azure OpenAI do analizy sentymentu i klasyfikacji tematów w komentarzach klientów. System ocenia zarówno treść emocjonalną wypowiedzi, jak i ich kontekst biznesowy, co pozwala dokładnie określić, czy dana sprawa wymaga reakcji.
W przypadku wykrycia ryzyka system automatycznie identyfikuje możliwe przyczyny, takie jak czas odpowiedzi, jakość komunikacji lub brak rozwiązania problemu, a następnie uruchamia odpowiednie działania.
Alerty są przekazywane do zespołów odpowiedzialnych poprzez Microsoft Teams, umożliwiając szybkie zaangażowanie właściwych osób. Informacje zwrotne od zespołów są następnie wykorzystywane do dalszego doskonalenia modeli analitycznych.
Rozwiązanie zostało zaprojektowane jako projekt o niewielkim zakresie, z możliwością łatwego rozszerzania o kolejne źródła danych oraz scenariusze, takie jak zgłoszenia serwisowe czy komunikacja e-mailowa.
Dzięki temu organizacja stopniowo buduje zdolność do predykcyjnego zarządzania relacjami z klientami, ograniczając ryzyko odejść i wzmacniając zaufanie.
Jeśli chcesz usprawnić przetwarzanie faktur, poprawić zgodność z przepisami lub stworzyć podobną inteligentną warstwę wokół swoich przepływów finansowych, zespół ARP Ideas służy pomocą. Skontaktuj się z nami, aby poznać możliwości automatyzacji dostosowane do potrzeb Twojej organizacji.