Näin tekoäly mullistaa asiakaskokemuksen mittaamisen B2B-liiketoiminnassa

Asiakaskokemus (Customer experience, CX) on yksi merkittävimmistä kilpailutekijöistä B2B-liiketoiminnassa. Kuitenkin perinteiset mittausmenetelmät, kuten NPS- ja CSAT-kyselyt, eivät usein tavoita asiakkaan todellisia tuntemuksia – etenkään reaaliajassa.

Tekoäly (AI) muuttaa tätä tilannetta. Sen avulla asiakaskokemuksen mittaamisesta voidaan tehdä jatkuvaa, ennakoivaa ja toimintaan ohjaavaa. Tässä artikkelissa sukellammekin siihen, miten B2B-yritys voi rakentaa toimivan asiakaskokemuksen mittausprosessin tekoälyä hyödyntäen, ja mitä käytännössä kannattaa mitata.

Syrjäyttääkö tekoäly perinteiset asiakaskokemuksen mittarit?

Tekoälyn hyödyntäminen ei tarkoita sitä, että perinteisistä asiakaskokemuksen mittareista pitäisi luopua kokonaan. Yritysjohdon edelleen arvostamia B2B-liiketoiminnan käyttökelpoisia asiakaskokemusmittareita ovat:

• Suosittelu (Net Promoter Score (NPS): mittaa asiakasuskollisuutta ja suositusten todennäköisyyttä.
• Asiakastyytyväisyys (Customer Satisfaction Score, CSAT): kertoo välittömästä tyytyväisyydestä vuorovaikutuksen jälkeen.
• Asioinnin helppous (Customer Effort Score, CES): mittaa asioinnin helppoutta yrityksen kanssa ja linkittyy vahvasti asiakasuskollisuuteen.
• Asiakaspoistuma (Churn Rate): mittaa asiakkaiden poistumisastetta tiettynä ajanjaksona.
• Asiakkaan elinkaaren arvo (Customer Lifetime Value, CLV): ennustaa asiakkaan tuottamaa arvoa asiakkuuden elinkaaren aikana.

Tekoäly tuo asiakaskokemuksen mittaamiseen kuitenkin aivan uuden ulottuvuuden. Se ei analysoi pelkästään numeroita, vaan pystyy tulkitsemaan myös asiakkaiden sanallisia viestejä, tunteita ja vuorovaikutusta useissa kanavissa, syvemmällä tarkkuudella ja nopeammin kuin koskaan aiemmin.

Lue myös: Asiakaskokemuksen mittaaminen B2B-liiketoiminnassa – mitä, miksi ja miten?

Tekoälyn hyödyntäminen asiakaskokemuksen mittaamisessa

Tekoälyn hyödyntäminen asiakaskokemuksen mittaamisessa ja kehittämisessä edellyttää sitä, että yrityksen IT-infrastruktuuri mahdollistaa olemassaolevan asiakasdatan tehokkaan hyödyntämisen ja jalostamisen. Jokaisen kohtaamisen kerryttämä data pitää pystyä analysoimaan reaaliaikaisesti. Saadut tulokset ja niiden tuottamat opit kannattaa viedä ripeästi myös käytäntöön.

Se joka pystyy tarjoamaan asiakaskokemuksen mitatun reaaliaikaisen yhteisen näkymän kaikille asiakastiimeille aina tuotesuunnittelusta myyntiin, markkinointiin ja asiakaspalveluun saakka on etulyöntiasemassa kilpailijoihinsa nähden. 

Elämme neljättä teollista vallankumousta, jossa jylläävät tekoäly, big data ja koneoppiminen. Asiakaskokemuksen mittaamisen näkökulmasta keskeisiä ovat mm. seuraavat tekoälyn ja teknologian mahdollistamat ominaisuudet:

• Tunneanalyysi: tekoäly tunnistaa asiakkaiden tunteet sähköposteista, chateista, puheluista ja someviesteistä.
• Ennakoiva analytiikka: AI hyödyntää historiallista dataa ennustaakseen esimerkiksi asiakaspoistuman riskiä.
• Automatisoidut parannusehdotukset: tekoäly voi suoraan ehdottaa parannuksia asiakaspalveluun ja prosesseihin havaintojensa perusteella.
• Oivallukset tietotulvasta: AI pystyy käsittelemään massiivisia määriä strukturoimatonta dataa, kuten asiakaspalautteita, ja nostaa esiin trendejä, joita ihmisanalyytikko ei helposti huomaa.

Haasteet tekoälyn hyödyntämisessä asiakaskokemuksen mittaamisessa

Tekoäly tuo mukanaan myös kompastuskiviä, joiden osalta tulee olla tarkkana. Epätäydelliset, epätarkat ja vanhentuneet tiedot voivat saada tekoälyn tekemään vääriä päätöksiä. Kiinnitä siis seuraaviin erityistä huomiota:

• Tietojen laatu- ja saatavuusongelmat
• AI-algoritmien monimutkaisuus ja ymmärrettävyys
• Tietosuoja- ja tietoturvahaasteet
• Vähentynyt ihmisten välinen vuorovaikutus ja henkilökohtaisen kosketuksen menetys
• Riski, että tekoälyjärjestelmät tekevät puolueellisia ja syrjiviä päätöksiä  

Tekoälyjärjestelmien käyttö asiakaskokemuksen mittaamisessa tulee olla läpinäkyvää. Asiakastietojen GDPR:n mukainen turvallinen käsittely ja läpinäkyvä viestintä varmistavat kestävän myönteisen asiakaskokemuksen kehittymisen.

Näin rakennat tekoälyavusteisen asiakaskokemuksen mittausprosessin

1. Määrittele tavoitteet ja mittarit

Aloita määrittelemällä, mitä haluat mitata ja miksi. Pelkkä CSAT- tai NPS-luku ei riitä, vaan mittareiden olisi hyvä kattaa seuraavat ulottuvuudet:

Tämä vaihe sisältää sekä määrällisen että laadullisen tiedon keräämisen sekä datan huolellisen analysoinnin. Pyri tunnistamaan malleja ja trendejä, joita voitte hyödyntää asiakaskokemuksen parantamisessa ja sitä kautta myös liiketoiminnan kehittämisessä.

• Avoimet palautteet kyselyistä
• Asiakaspalvelu-chatit ja sähköpostit
• Puheluiden litteroinnit
• Sosiaalinen media ja arvostelusivustot
• CRM-järjestelmät ja tukipyynnöt

3. Hyödynnä luonnollisen kielen käsittelyä ja koneoppimista

Luonnollisen kielen käsittelyn (natural language processing, NLP) avulla tietokone voi käsitellä, analysoida ja perustella ihmisten kieltä. Koneoppiminen on puolestaan tietojen käsittelyn kehittynyt muoto, joka mahdollistaa suurten datamäärien analysoinnin ja prosessoinnin automaattisesti erilaisiin tarkoituksiin.

Näitä tekniikoita voidaan hyödyntää asiakaskokemuksen mittaamisessa:

• Tunteiden tunnistamisessa (esim. pettymys, ilo, viha)
• Palautteiden luokittelussa: valitukset, ehdotukset, kiitokset
• Kommenttien yhdistämisessä kontekstiin ja asiakaspolun eri vaiheisiin

4. Rakenna ennakoivat mallit

Yhdistämällä asiakaskommenttien sisällön ja asiakashistorian, voit rakentaa ennustemalleja, jotka kertovat:

• Milloin asiakas on poistumisvaarassa
• Mihin prosesseihin liittyy toistuvia ongelmia
• Minkä tyyppinen viestintä tai palvelu lisää asiakastyytyväisyyttä

5. Toiminnallistaminen ja jatkuva kehittäminen

Hyödynnä tekoälyn tunnistamia kehityskohteita käytännössä:

• Kouluta henkilöstöä analyysissä tunnistettujen heikkouksien perusteella
• Priorisoi kehitystoimenpiteet (lopeta–aloita–jatka -malli)
• Aseta palautekanaviin sisäänrakennettu palautejärjestelmä

Konkreettiset askeleet B2B-yrityksille

1. Siirry mittaamaan asiakaskokemusta jatkuvasti, ei kampanjaluontoisesti.

Integroi tekoäly reaaliaikaisesti asiakasvuorovaikutukseen (kyselyt, asiakassähköpostit, some, CRM) ja ota käyttöön automaattiset hälytykset merkittävistä negatiivisista tunneilmaisuista. Näin pystyt tunnistamaan ja käsittelemään asiakaskokemusta vaarantavat tilanteet.

2. Aloita laadullisesta analyysistä, älä seuraa pelkkiä numeroita.

Asiakkaiden avoimet palautteet sisältävät tunneilmaisuja, jotka kertovat enemmän kuin pelkkä lukuasteikko. Numeraalinen asiakaspalaute tarjoaa nopean kokonaisnäkymän asiakaskokemuksen tilasta, mutta sanalliset palautteet auttavat parhaiten ymmärtämään, mitkä asiat vahvistavat erinomaista asiakaskokemusta.

3. Kytke asiakaskokemuksen mittaaminen liiketoimintatavoitteisiin.

Mittaa, miten asiakaskokemukseen liittyvät oivallukset vaikuttavat esimerkiksi uusmyyntiin, asiakaspoistumaan ja asiakasarvon kasvuun. Pelkkä mittaaminen ei vielä riitä, vaan mittaustulokset on kyettävä yhdistämään yrityksen liiketoiminnallisiin tavoitteisiin.

4. Rakenna yhteinen näkymä asiakaskokemukseen.

Kaikkien asiakastiimien – myynnin, markkinoinnin, asiakaspalvelun – tulee jakaa samat näkymät asiakaspoluista, tunteista ja kipupisteistä. Varmista siis, että kaikki asiakasrajapinnassa toimivat ihmiset ovat ajan tasalla asiakaskokemuksen tilasta ja siihen vaikuttavista seikoista. 

Kumppani asiakaskokemustutkimukseen

Tarvitsetteko apua asiakaskokemuksen mittaamiseen tai yrityksellenne sopivan mallin rakentamiseen? Toteutamme asiakaskokemustutkimuksia, joiden avulla saat hyödyllistä tietoa liiketoiminnan kehittämiseen asiakaspalvelun, markkinoinnin ja myynnin saralla. Yhteistyökumppanin avulla varmistat puolueettoman tutkimuksen. Lue lisää palvelusta täällä.