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.
Tekoälyn hyödyntäminen ei tarkoita sitä, että perinteisistä asiakaskokemuksen mittareista pitäisi luopua kokonaan. Yritysjohdon edelleen arvostamia B2B-liiketoiminnan käyttökelpoisia asiakaskokemusmittareita ovat:
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 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:
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:
Tekoälyjärjestelmien käyttö asiakaskokemuksen mittaamisessa tulee olla läpinäkyvää. Asiakastietojen GDPR:n mukainen turvallinen käsittely ja läpinäkyvä viestintä varmistavat kestävän myönteisen asiakaskokemuksen kehittymisen.
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:
| Ulottuvuus | Tekoälyn rooli |
| Suositteluhalukkuus (NPS) | Analysoi kommentit: miksi suosittelee tai ei? |
| Asiakastyytyväisyys (CSAT) | Analysoi laadulliset palautteet tunteiden kautta |
| Asiakkaan vaivannäkö (CES) | Asiakaskommentit ja vuorovaikutuksen vaikeusaste |
| Asiakaspoistuma (churn) | Ennakoivat mallit asiakaskäyttäytymisen perusteella |
| Asiakkaan elinkaaren arvo (CLV) | Yhdistetty historiallinen data ja käyttäytymisanalyysi |
2. Asiakastiedon kerääminen ja analysointi
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.
Tärkeimpiä asiakastiedon lähteitä ovat: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:
4. Rakenna ennakoivat mallit
Yhdistämällä asiakaskommenttien sisällön ja asiakashistorian, voit rakentaa ennustemalleja, jotka kertovat:
5. Toiminnallistaminen ja jatkuva kehittäminen
Hyödynnä tekoälyn tunnistamia kehityskohteita käytännössä:
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.
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.