Hvordan bygge en AI-agent for kundeinnsikt

Kundene dine snakker gjennom støttebilletter, salgssamtaler, innlegg på sosiale medier og undersøkelser. Det virkelige spørsmålet er: Hører du etter?

Å grave gjennom all den tilbakemeldingen tar tid, og selv når du gjør det, er det lett å gå glipp av mønstre som kan forme ditt neste store trekk. AI-agenter kan endre det. I stedet for å sortere gjennom endeløse samtaler, kan du bruke AI til å oppdage trender, synliggjøre kundebehov og få klar, handlingsdyktig innsikt – uten den ekstra arbeidsbelastningen.

Mer lesing:Er Coinbase Wallet trygt? En omfattende sikkerhetsgjennomgang og brukerinnsikt

Denne guiden leder deg gjennom hvordan en AI-agent for kundeinnsikt fungerer og hvorfor det er verdt oppmerksomheten din.

‍

En tilpasset AI-agent for kundeinnsikt er et smart system bygget på agentarkitektur som analyserer samtaler, tilbakemeldinger og interaksjoner for å hjelpe bedrifter med å forstå hva kundene deres virkelig trenger. I stedet for manuelt å gjennomgå støttebilletter eller undersøkelsessvar, henter en AI-agent data fra flere kilder – sosiale medier, CRM-systemer, e-poster og registrerte møter – og gjør dem om til klar, nyttig innsikt.

Hvordan er dette forskjellig fra tradisjonelle analyseverktøy? De fleste analyseplattformer er avhengige av forhåndsdefinerte beregninger og dashbord. AI-agenter, derimot, bruker naturlig språkbehandling (NLP), maskinlæring og en trent AI-modell for å oppdage mønstre i rådata, selv når tilbakemelding er ustrukturert eller spredt over forskjellige kanaler.

Med det riktige AI-agentsystemet kan bedrifter:

• Finn tilbakevendende kundeklager eller funksjonsforespørsler raskere
• Spor sentimentendringer i sanntid
• Få praktisk innsikt uten å trenge et datavitenskapsteam

Ved å automatisere denne prosessen gir AI-agenter beslutningstakere en klar oversikt over hva kundene faktisk tenker.

‍

Hvorfor bruke en AI-agent for kundeinnsikt?

Å forstå kundene dine bør ikke føles som å søke etter en nål i en høystakk. En effektiv AI-agent hjelper til med å kutte gjennom støyen ved å automatisere datainnsamling, identifisere trender og levere klare anbefalinger. Slik gjør det en forskjell:

Automatiserer datainnsamling

Tilbakemeldinger fra kunder er overalt – sosiale medier, CRM-systemer, støttebilletter og samtaleutskrifter. Manuell gjennomgang av all denne informasjonen er overveldende. En AI-agent henter relevante data fra flere kilder og organiserer dem på ett sted for å spare tid og redusere risikoen for å gå glipp av viktig innsikt.

Ifølge Gartner,80 % av bedriftenebruker nå AI for å forbedrekundeopplevelse, som viser hvordan bedrifter går over til automatisering for å administrere økende mengder kundedata. AI-agenter hjelper til ved å kontinuerlig samle inn og strukturere tilbakemeldinger, slik at teamene kan fokusere på å handle på innsikt i stedet for å søke etter dem.

Identifiserer trender og følelser

AI kan analysere mønstre i tilbakemeldinger fra brukere, salgsdata, brukerpreferanser og nettdiskusjoner for å hjelpe deg med å spore sentimentskifter og tilbakevendende forespørsler. Enten kunder er frustrerte over en funksjon eller begeistret for et nytt produkt, fanger en AI-agent opp disse signalene tidlig.

For eksempel brukte T-Mobile AI for å analysere tilbakemeldinger fra kunder ogreduserte klager med 73 %ved å raskt identifisere og løse problemer. Dette viser hvordan AI-drevet sentimentanalyse hjelper bedrifter med å svare på kundebehov i sanntid, og forbedre kundetilfredshet og oppbevaring.

Leverer praktiske anbefalinger

Data er bare nyttig hvis det fører til handling. I stedet for bare å presentere tall, håndterer AI-agenter komplekse oppgaver som å oppsummere ustrukturerte data, fremheve viktige alternativer og foreslå neste trinn. AI-agenten din sikrer endelig at innsikt fører til bedre beslutninger ved å koble tilbakemeldinger for å klare neste trinn.

Faktisk,90 % av virksomhetenese AI-agenter som et konkurransefortrinn, og understreker deres rolle i å transformere data til handlingsdyktige strategier.

Ved å bruke et AI-agentsystem får bedrifter en raskere og mer nøyaktig måte å forstå kunder på.

{{rt_cta_ai-convenience}}

Slik bruker du Tactiq AI-arbeidsflyter for kundeinnsikt

En kompleks AI-agent kan forandre hvordan bedrifter analyserer tilbakemeldinger fra kunder, men å bygge en fra bunnen av tar tid og teknisk ekspertise.

Hvis du leter etter en enklere og mer tilgjengelig måte å trekke ut verdifull innsikt fra kundesamtaler, er Tactiqs AI Workflows-funksjon et flott alternativ. Den fanger, kategoriserer og analyserer automatisk viktige ting fra møter, salgssamtaler og supportdiskusjoner – ingen koding eller komplisert oppsett kreves!

Slik kommer du i gang:

Trinn 1 – Ta opp AI-møtetranskripsjoner med Tactiq.

Tactiq transkriberer Google Meet-, MS Teams og Zoom-møtene dine i sanntid. Disse AI-møteutskriftene fungerer som grunnlaget for å bygge din egen AI-agent som forstår kundenes behov.Last ned den gratis Tactiq Chrome-utvidelsen her.

Trinn 2 – Kjør AI-arbeidsflyten med JTBD-prompten (Jobs-To-Be-Done).

Når møtet er over, velg transkripsjonen fra listen og finn alternativet Arbeidsflyt øverst til høyre. Opprett en ny arbeidsflyt, klikk på plussknappen og velgAI: Bruk en rask melding > Forskning > Jobber som skal gjøres.

Ved å bruke Jobs-To-Be-Done (JTBD)-rammeverket, skanner AI transkripsjoner og identifiserer kundesmertepunkter, tilbakevendende funksjonsforespørsler og udekkede behov. Med ett klikk hjelper det deg med å avdekke de nøyaktige behovene du bør fokusere på når du lager materialer som støtter salg, kundeservice og andre team.

Trinn 3 – Gjennomgå jobbhistoriene.

Når AI er ferdig med å bygge svaret, får du en liste over jobbhistorier basert på kravene til transkripsjonen av samtalen.

Du kan kopiere og lime dem inn som de er eller redigere dem etter behov.

Gjennomgå jobbhistoriene

Hvis du strukturerer samtalene dine effektivt, vil du kunne få de beste resultatene. Prøv å oppdatere samtalestrukturen din for å optimalisere denne AI-prosessen ytterligere.

‍

Vanlige spørsmål

Hvordan samler en AI-agent inn kundeinnsikt?

En AI-agent samler inn kundeinnsikt ved å analysere samtaler, støttebilletter, interaksjoner på sosiale medier og undersøkelsessvar. Den bruker naturlig språkbehandling (NLP) for å oppdage mønstre, følelser og tilbakevendende temaer for å gjøre ustrukturert tilbakemelding til praktisk innsikt uten manuell innsats.

Kan jeg bygge AI-agenter uten koding?

Ja! Noen verktøy lar deg laste opp dine egne treningsdata eller bruke eksisterende transkripsjoner for å tilpasse resultater.

Hva er det beste AI-verktøyet for å analysere tilbakemeldinger fra kunder?

Det beste verktøyet avhenger av dine behov. Hvis du vil fange opp og analysere kundesamtaler, er Tactiq et flott alternativ fordi det automatiserer transkripsjon, bruker AI-arbeidsflyter og integreres med verktøy som Notion. Andre AI-drevne plattformer spesialiserer seg på undersøkelsesanalyse, sentimentsporing og datavisualisering.

Hvordan forenkler Tactiqs AI-arbeidsflyt analyse av kundeinnsikt?

Tactiq automatiserer hele prosessen: fanger opp møteutskrifter, trekker ut viktige takeaways og organiserer innsikt i merkede kategorier. Det fjerner behovet for manuell gjennomgang, slik at teamene kan fokusere på å forstå kundenes behov og ta informerte beslutninger raskere.

‍

Tilbakemelding til handling gjort enkelt

AI-agenter er kraftige verktøy for å avdekke hva kundene dine virkelig vil ha – men å bygge en fra grunnen av kan føles som et stort løft. Hvis du ikke er klar for komplekse oppsett eller tilpassede bygg, gir Tactiq deg en mye enklere måte å komme i gang.

Med sanntids møtetranskripsjoner, innebygde AI-forespørsler og automatisk organisering av innsikt hjelper Tactiq deg med å ta del i kundesamtaler og gjøre dem til klare neste trinn.

Du har allerede rådataene. Nå har du en smartere og raskere måte å bruke den på.