Speech Analytics в маркетинге: как использовать язык клиентов для создания рекламных сообщений
В рекламном сообщении компания пишет: «Единая цифровая экосистема для повышения операционной эффективности».
На звонке клиент спрашивает: «А можно сделать так, чтобы менеджеры не переносили данные вручную из одной программы в другую?»
С точки зрения бизнеса речь может идти об одной возможности.
Но язык компании и язык покупателя различаются настолько, что сообщение не всегда воспринимается как ответ на реальную задачу.
Именно здесь Speech Analytics может быть полезна маркетологу — не как очередной инструмент отчетности, а как способ исследовать формулировки клиентов.
Почему привычные преимущества не всегда работают
Когда специалисты долго занимаются одним продуктом, они привыкают к его терминологии.
Внутри компании все понимают, что такое омниканальная коммуникация, автоматизированная оркестрация сценариев или сквозная интеграция.
Покупатель может воспринимать эти выражения как набор непонятных слов.
Его интересует конкретная ситуация:
«Мне приходится каждый день проверять, отправили ли сотрудники обещанные документы».
«Клиенты повторяют одну и ту же жалобу разным операторам».
«После заявки человек ждет ответа слишком долго».
Такие формулировки ценны тем, что отражают практическую проблему.
Но использовать их в рекламе нужно осмысленно, а не просто копировать наиболее частые фразы.
Как собрать язык покупателей
Первый шаг — выбрать подходящие источники.
Для маркетингового исследования полезны разговоры с потенциальными клиентами, обращения в поддержку, консультации перед покупкой и сообщения после отказа.
Важно разделять их по этапам клиентского пути.
Вопрос «Почему доставка задерживается?» и вопрос «Сколько длится доставка?» могут содержать одинаковые слова, но решают совершенно разные задачи.
Второй шаг — выделить повторяющиеся темы.
Например:
- опасения по поводу сложности внедрения;
- необходимость согласования бюджета;
- недостаток доверия;
- неудобство действующего процесса;
- требования к интеграции;
- необходимость обучения сотрудников.
Третий — сохранить характерные формулировки в их контексте.
Изолированная цитата может вводить в заблуждение. Желательно понимать, что обсуждали до нее и чем закончился разговор.
Как применять Speech Analytics
При большом объеме коммуникаций невозможно вручную изучить каждое обращение.
Здесь помогает Speech Analytics — речевая аналитика, которая позволяет искать темы и события в разговорах, классифицировать обращения и анализировать повторяющиеся сценарии.
Например, платформа Deeray предназначена для анализа коммуникаций и помогает выявлять потребности клиентов и проблемы в процессах взаимодействия.
Но использовать автоматические результаты в маркетинге следует после проверки выборки: корректно ли определена тема, не потерян ли контекст, нет ли систематической ошибки классификации.
От разговора к рекламному сообщению
Предположим, компания продает сервис автоматизации документооборота.
В рекламе она делает акцент на технологичности платформы.
Однако потенциальные покупатели регулярно говорят: «Мы тратим слишком много времени на согласование договоров».
Из этой ситуации можно сформулировать гипотезу для нового сообщения:
Вместо: «Интеллектуальная платформа управления документами».
Проверяемый вариант: «Сократите ручные согласования договоров и контролируйте их сроки».
Второй вариант ближе к задаче клиента.
Но это еще не значит, что он будет эффективнее.
Чтобы проверить гипотезу, нужны эксперимент, сопоставимые аудитории и корректные показатели результата.
Почему не стоит копировать слова клиентов буквально
Во-первых, покупатели используют разговорные и иногда неточные выражения.
Во-вторых, формулировки отдельных клиентов могут отражать редкий сценарий, а не потребность целевого сегмента.
В-третьих, в разговорах могут встречаться персональные данные и информация, которую нельзя переносить в публичные рекламные материалы.
Поэтому задача аналитики — выявить смысловые закономерности, а не автоматически превращать все цитаты в рекламные заголовки.
Как проверить результат
Я бы рекомендовал оценивать не только CTR.
Новый заголовок может привлекать больше кликов, но меньше подходящих клиентов.
Поэтому полезно сравнивать:
- CTR рекламного сообщения;
- конверсию посадочной страницы;
- долю квалифицированных заявок;
- стоимость квалифицированного обращения;
- причины отказов после первого контакта.
Если новый текст повышает CTR, но приводит неподходящую аудиторию, говорить об улучшении маркетинга преждевременно.
Главный вывод
Speech Analytics не должна превращать маркетинг в механический подсчет популярных слов.
Ее ценность — в возможности услышать, как люди описывают свои задачи, чего опасаются и какие объяснения помогают им разобраться в продукте.
А дальше начинается обычная исследовательская работа: формулирование гипотез, проверка на аудитории и анализ результата.
Иногда одно правильно понятое клиентское возражение оказывается полезнее десятка внутренних совещаний о позиционировании.