Analitikada «naməlum» statusu: kifayət qədər sübut olmayanda nə etmək

Qısa cavab

Danışıq analitikasında «naməlum» (və ya «aydın deyil») statusu lazımdır, çünki bir çox söhbətdə sahə üçün sadəcə məlumat yoxdur: müştəri büdcəsini demir, etiraz etmir, niyyətini açıq bildirmir. Əgər sistem hər söhbətə məcburən bir dəyər verirsə, boşluq ən yaxın dəyərlə dolur və hesabat reallıqdan daha dolğun və daha qəti görünür. «Naməlum» statusu bu saxta dəqiqliyin qarşısını alır.

Üç fərqli vəziyyət ayrılmalıdır: «digər» (məlumat var, amma siyahıda uyğun dəyər yoxdur), «naməlum» (məlumat yoxdur) və «analiz olunmayıb» (söhbət hələ analizə düşməyib və ya xəta alıb). Bu üçü bir yerə yığılanda nə siyahının keyfiyyəti, nə də hesabatın əhatəsi görünür.

Məcburi kateqoriyanın qiyməti

Təsəvvür edin, «büdcə aralığı» sahəsində yalnız dörd dəyər var və «naməlum» yoxdur. Müştərilərin çoxu büdcə haqqında heç nə demir. AI isə hər söhbət üçün bir dəyər seçməyə məcburdur və adətən ən «orta» dəyəri seçir. Nəticədə hesabat göstərir ki, müştərilərin böyük hissəsinin orta büdcəsi var — halbuki bu, sadəcə məlumatsızlığın bir dəyərə yığılmasıdır. Marketinq bu rəqəmə əsasən orta seqmentə reklam qurur.

Üç status: tərif və fərq

1. 1DigərMüştəri bu sahə haqqında nəsə deyib, amma bu, siyahıdakı heç bir dəyərə uyğun gəlmir. Mesaj: siyahını genişləndirmək lazım ola bilər.
2. 2NaməlumSöhbətdə bu sahə üçün məlumat yoxdur. Mesaj: bu sual söhbətdə ümumiyyətlə gündəmə gəlməyib.
3. 3Analiz olunmayıbSöhbət hələ növbədədir, analiz şərtlərinə uyğun deyil və ya xəta alıb. Mesaj: rəqəm natamamdır.

«Naməlum» özü də insight-dır

«Naməlum»un yüksək payı problem deyil, məlumatdır. Əgər lead-lərin 70%-ində büdcə naməlumdursa, bu, satış komandasının büdcəni soruşmadığını göstərir — bəlkə də soruşmalıdır. Əgər «itirilmə səbəbi» söhbətlərin çoxunda naməlumdursa, müştərilər səbəb demədən gedir — follow-up sualı lazımdır. «Naməlum» payını sahə üzrə izləmək həm danışıq keyfiyyəti, həm də skript üçün siqnaldır.

«Naməlum» payını düzgün yolla azaltmaq

«Naməlum» payı yüksəkdirsə, onu AI-yə «daha cəsarətli seç» demək və ya «naməlum» dəyərini silməklə azaltmaq olmaz — bu, sadəcə məcburi kateqoriyaya qayıdışdır. Düzgün yol söhbətin özündə məlumatı yaratmaqdır: operatorun və ya botun ilk mesajlarına bir-iki aydınlaşdırıcı sual əlavə etmək («hansı ərazidə axtarırsınız?», «nə vaxt lazımdır?»). Müştəri cavab verəndə məlumat danışıqda görünür və sahə dürüst şəkildə dolur. Bu dəyişiklikdən sonra «naməlum» payının azalması həm analitikanın, həm də satış söhbətinin keyfiyyətinin yaxşılaşdığını göstərir.

Hesabatda faizləri necə hesablamaq

İki fərqli faiz var və onları qarışdırmaq yanlış təəssürat yaradır. Birincisi: bütün söhbətlərə nisbətdə — «etiraz olan söhbətlərin 12%-ində qiymət etirazı». İkincisi: məlumatı olan söhbətlərə nisbətdə — «büdcəsi məlum olan müştərilərin 40%-i aşağı seqmentdədir». Hər faizin yanında məxrəci yazın və «naməlum» payını ayrıca göstərin. Əks halda «müştərilərin 40%-i» kimi oxunan rəqəm əslində müştərilərin kiçik bir hissəsinə aid olur.

Əhatə hesabatı

• Dövrdə neçə söhbət olub.
• Neçəsi analiz olunub, neçəsi növbədədir, neçəsi xəta alıb və ya buraxılıb.
• Analiz olunanların içində hər sahə üçün «naməlum» payı.
• «Digər» payı.

Bu dörd sətir istisnasız hər hesabatın başında olmalıdır. Onlar oxucuya rəqəmlərin nə qədər tam olduğunu dərhal göstərir.

Toplanmayan məlumat haqqında sual

«Naməlum»un ən ifrat forması sahənin ümumiyyətlə qurulmamasıdır. Rəhbər «müştərilər hansı rəngi daha çox soruşur?» deyə soruşur, amma «rəng» sahəsi heç vaxt qurulmayıb. Pis sistem yaxın bir sahəni — məsələn, «maraqlandığı məhsul»u — götürüb cavab uydurur. Yaxşı sistem açıq deyir: bu məlumat toplanmır, sahə qurmaq lazımdır. Bu, istifadəçi üçün xoş cavab deyil, amma yeganə dürüst cavabdır.

AI-yə «naməlum» seçməyə icazə vermək

Hər sahənin təlimatında açıq yazın: «söhbətdə bu barədə məlumat yoxdursa, naməlum seç; təxmin etmə». Bundan əlavə, nümunələr verin: hansı söhbət «naməlum», hansı «digər» olmalıdır. Yoxlama zamanı «naməlum»un yanlış seçildiyi halları (məlumat var idi, amma AI görmədi) ayrıca qeyd edin — bu, AI kateqoriyalarının yoxlanması prosesinin bir hissəsidir.

İllüstrativ nümunə

Bu, illüstrativ nümunədir. Bir daşınmaz əmlak agentliyində «otaq sayı» sahəsi «naməlum» olmadan işə salınıb. Hesabat göstərir ki, müştərilərin böyük hissəsi iki otaqlı mənzil axtarır və agentlik iki otaqlı layihələrə yönəlir. «Naməlum» dəyəri əlavə edilib söhbətlər yenidən analiz olunanda məlum olur ki, müştərilərin çoxu otaq sayını ümumiyyətlə demir — AI onları ən çox yayılmış dəyərə yazırmış.

Qərar dəyişir: əvvəlcə operatorların ilk mesajına «neçə otaqlı mənzil axtarırsınız?» sualı əlavə olunur, real bölgü bir ay sonra yenidən ölçülür.

Tipik səhvlər

• Sahədə «naməlum» dəyərini ümumiyyətlə qoymamaq.
• «Naməlum» və «digər»i bir dəyərdə birləşdirmək.
• Faizləri «naməlum» çıxarılmış məxrəclə göstərib bunu yazmamaq.
• Analiz olunmamış söhbətləri sıfır nəticə kimi saymaq.
• «Naməlum» payını problem kimi gizlətmək — o, özü siqnaldır.

Sərhədlər

• AI bəzən məlumat olduğu halda da «naməlum» seçir — yoxlamada yanlış mənfi kimi tutulur.
• «Naməlum» çox yüksəkdirsə, sahə bu kanal və ya söhbət tipi üçün uyğun olmaya bilər.
• Əhatə rəqəmi analizin nə qədər tam olduğunu göstərir, nəticənin doğru olduğunu yox; doğruluğu nümunə yoxlaması göstərir.

Vexvon-da «naməlum» və əhatə

Vexvon-da hər sahə siyahı qaytarır və söhbətdə məlumat tapılmayanda siyahı boş qalır — AI-yə təxmin etmək tələb olunmur. «Digər»ə düşən cavablar ayrıca saxlanılır. Analiz bazasından gələn hesabatlar dövrün nə qədərinin analiz olunduğunu göstərir, panel isə analiz olunmuş, növbədə və xəta almış söhbətləri sayır. Rəhbər şirkətin toplamadığı məlumat haqqında soruşanda AI köməkçisi yaxın sahəni əvəz kimi götürmür, məlumatın olmadığını deyir. Ətraflı: Vexvon analitikası.

Növbəti addım

Hər sahənizdə «naməlum» və «digər» dəyərlərinin ayrıca olub-olmadığını yoxlayın və hesabatın başına dörd sətirlik əhatə bloku əlavə edin. Taksonomiya qaydaları üçün danışıq analitikası taksonomiyası yazısına baxın; hesabat formatını demo zamanı birlikdə qura bilərik.

Mövzunun davamı: danışıq analitikası dashboard metrikaları.