Skip to content
Quru8.2.2018 13:404 min read

3 vaihetta livechat-palvelun analytiikkaan

Monet meistä ovat kokeneet onnistuneita ja epäonnistuneita chat-keskusteluja. Joskus kokemus on huono, koska operaattori ei ole paikalla, joskus taas hyvä ja saat heti vastauksen tai edes lupauksen yhteydenotosta. Onnistunut chat-palvelu nostaa myyntiä verkossa, tuo lisää liidejä ja vähentää taakkaa puhelintuelta sekä parantaa asiakkaan kokemusta. Mitä jos haluatkin kehittää chat-palvelun tuomaa lisäarvoa. Mihin kysymyksiin sinun on löydettävä vastauksia?

Mikä aihe/sivu tuottaa eniten keskusteluja? Mikä tuote myy chatin avulla parhaiten? Kuka operaattori myy parhaiten? Mikä markkinointikanava ohjaa eniten kävijöitä chattiin? Miksi? Onko mainonta harhaanjohtavaa vai mainos ja landing page niin hyvä, että asiakkaat haluavat heti lisää tietoa? Ovatko nämä edes oikeita kysymyksiä? Kaikki riippuu siitä mitkä ovat omat tavoitteesi.

Tee ensin selkeät tavoitteet Chatin olemassaololle

1. Minkä strategisen lisäarvon Chat-palvelu tuo asiakkaallesi ja sitä kautta sinulle?

Strategisia tavoitteita voi olla useampia, mutta kuitenkin mieluiten 3 – 5. Strategiset tavoitteet vaikuttavat suoraan yrityksen liiketoiminnallisiin tavoitteisiin ja strategisiin linjauksiin (Key Business Requirements, KBR). Digitaalisissa kanavissa mitataan niitä digitaalisia tavoitteita, jotka vaikuttavat KBR tavoitteisiin (Online Business Requirements, OBR). Yrityksen strategisena linajuksena voi olla esimerkiksi päätös pitää 95 % asiakkaista talossa vuonna 2016. Näihin tavoitteisiin vaikuttaa suoraan parempi asiakaskokemus digissä. Jos mittarina on kasvu % niin vertailukohdaksi otetaan useimmiten edellinen vastaava ajanjakso, kuten sama kuukausi viime vuonna. Alla joitain esimerkkejä OBR tavoitteista.

  • Parempi asiakaskokemus; Engaged Visits +25%, per kk
  • Enemmän myyntiä; myynti +11%, per kk
  • Enemmän liidejä, liidejä +25%, per kk
  • Kustannussäästöjä Aspa-liiketoiminnalle, säästöä €20,000, per kk

Parhaiten pääset eteenpäin miettimällä mitkä tapahtumat ja tekijät vaikuttavat tavoitteiden toteutumiseen. Otetaan esimerkkinä parempi asiakaskokemus. Niinpä on asetettava selkeä tavoite paremmalle asiakaskokemukselle digissä. Selkeä tavoite voi olla esimerkiksi Net Promoter Score (NPS), joka tulee saavuttaa ja ylittää, sitoutuneiden sivuston vierailijoiden osuus kaikista vierailijoista tai chattien osuus vierailijoista.

Kuinka Chat voi vaikuttaa menestykseen ja miten mittaan chat-palvelun onnistumista?

2. Millä datalla voidaan analysoida Chat-palvelun menestystä?

Ennen kuin tarkastellaan miten Chat-keskusteluja analysoidaan, käsitellään ensin mistä Chat-palvelun onnistumiseen liittyvää dataa saadaan kerättyä. Dataa voidaan muun muassa saada Chat-palvelun tarjoajalta, analytiikka työkaluista kuten Google Analytics ja CRM:stä. Mitä dataa näissä palveluissa on?

Chat-toimittajalta saatava data (esimerkkejä):

  • Operaattoriin liittyvä data; kuinka usein, kuinka pitkään operaattori on ollut chatissa ja miten usein operaattori on ollut poissa, konversiot ja keskustelut per operaattori.
  • Viestien sisällöt; viestien kaikki sisältö raakadata viesteistä, jota voidaan hyödyntää tekstianalyyseissä
  • Keskustelujen määrät; Kuinka monta keskustelua, kuinka monta missattua keskustelua, itse aloitettua, jne..
  • Sivuston analytiikkadata: Suosittelemme käyttämään useimmissa tapauksissa esimerkiksi Google Analyticsin dataa.
  • Huonekohtainen data; keskustelut, konversiot, myynnit, liidit per huone

Google Analytics (esimerkkejä):

  • Event eli tapahtuma (sivuston vierailija vaikka klikkaa nappia)
  • Sivu, jolla chat alkoi
  • Kanava, josta sivustolle tultiin
  • Milloin chat-tapahtuma on aloitettu
  • Kävijätyyppi
  • Geo-/demografiatietoja
  • Keskustelupyynnön lähetys
  • Offline-lomakkeen lähetys

Data on turhaa jos et ehdi tai pysty tulkitsemaan sitä. Anna tiedolle aikaa.

3. Tee raportteja joilla on merkitys ja joita voit käyttää toiminnan analysointiin ja kehittämiseen

Toteuta raportointi mahdollisimman henkilökohtaistetusti. Hyvin tarkkaan tehdyn haastattelun perusteella voit selvittää, että liittymäliiketoimintasi asiakaspalvelujohtaja saattaa haluta ymmärtää kuinka monta asiakaspalvelukeskustelua (tikettiä) on aloitettu, missattu ja toteutunut. Kuinka moni keskusteluista on ratkaistu onnistuneesti ja kuinka monessa tapauksessa asiakas on tyytymätön. Raporttien perusteella voidaan tämän jälkeen selvittää miksi asiakas oli tyytymätön ja pyrkiä ennaltaehkäisemään vastaavia tilanteita jatkossa.

Chat-myynnin ja liidin generoinnin analysointi

Live Chat teknologia keksittiin aikoinaan pääasiassa ratkaisemaan asiakaspalvelun haasteita, mutta se on myös osoittautunut olevan yksi tehokkaimmista keinoista kääntää sivuston vierailijat euroiksi. Analysoimalla myynnin pullonkauloja chat-keskusteluissa voimme kehittää myös myyntiä ja markkinointia muissa kanavissa. Muutamalla mittarilla pääsee jo alkuun.

Keskustelut / konversiot = chat konversio %

Myydyt eurot / keskustelut = chat myynti

Lisäämällä ylläoleviin tuotekategorian ja kanavien chat konversio, voidaan saada jo huomattavasti enemmän tietoa optimointia varten.

Resursoinnin analysointi

Aliresursoitu chat-henkilökunta eli chat-operaattorit voi myös heikentää asiakaskokemusta. Missattujen chattien korkea määrä on usein merkki tästä. Väärään aikaan resursoiminen on myös hyvin mahdollista. Siksi resursointia varten tulee asettaa omia mittareita ja raportteja.

Keskustelujen Day-parting = Mihin aikaan päivästä, kuukaudesta tai minä viikon päivinä keskusteluja käydään? Tämän tiedon analysointi auttaa varmistamaan, että chat-operaattori on paikalla pääasiassa silloin kun tarvitaan.

Vierailut vs. chatit vs. missatut chatit = antaa mahdollisuuden analysoida ja ennustaa resurssoinnin tarvetta. Kun vierailumäärä saavuttaa tietyn raja-arvon, voidaan olettaa, että keskusteluja tarvitaan x-määrä, jolloin voidaan myös resursoida tarpeen mukaan.

keskustelut / kirjautuneet = keskustelut per  chat operaattori

Korrelaatiot – mitkä asiat vaikuttavat chat keskustelujen määrään

On erittäin todennäköistä, että säätilalla, mainonnalla ja sosiaalisen median pöhinällä on vaikutus kävijämääriin sivustolla ja myös suora vaikutus keskustelujen määrään. Kampanjoiden aikana kannattaa varmasti resursoida enemmän aikaa chattiin. Samoin kriisitilanteiden aikana ja kausiluonteisessa busineksessä sesonkien aikana.

Sosiaalisen median engagement vs. chatit = antaa mahdollisuuden analysoida ja ennustaa resurssoinnin tarvetta perustuen sosiaalisen median trendeihin. Kun retweet, vastaukset tai tykkäämiset saavuttavat tietyn raja-arvon, voidaan olettaa, että keskusteluja tarvitaan x-määrä, jolloin voidaan myös resursoida tarpeen mukaan.

Sääindeksi vs. keskustelujen määrä = Säätilaoptimointi. Säätilan vaikutus voi tietyillä toimialoilla olla hyvinkin merkittävä. Usein huonolla säällä pysytään sisätiloissa ja vietetään enemmän aikaa digitaalissa palveluissa. Tällöin myös yleensä panostetaan enemmän markkinointiin digissä, jonka myötä keskusteluja on odotettavissa paljon huonolla säällä.

Google Analytics datan yhdistäminen chat dataan saattaa myös avata monia ajatuksia. Yksi erinomainen tarkastelun kohta on useimmin keskustelun laukaisevat sivut. Niiden tulisi herättää kysymyksiä. Miksi kyseisillä sivuilla keskustellaan paljon? Puuttuko sivuilta tietoa? Voidaanko sivua kehittää? Herättävätkö sivut mielenkiintoa ja myyvät hyvin?

Feng shui ja selkeys toimivat myös raportoinnissa ja dashboardeissa.

Tutkittavaa dataa on paljon ja jos et ole määritellyt dashboardeja tarkkaan tai sinulla ei ole selkeitä mittareita, joita seuraat, saatat hukkua raporttien ja tiedon syövereihin. Tässä nyt tällä kertaa tällainen tietoisku mittareita ja analysoitavia kohteita koskien chat-analytiikkaa.

AIHEESEEN LIITTYVÄT ARTIKKELIT