You're drowning in customer feedback data. How can you turn it into actionable insights with technology?

Harnessing AI is part of the solution for Feedback. It can help in many places of the process for feedback collection, evaluation, and action. But it's just a tool. It's not the starting point for a best practice customer feedback management solution. AI can help generate surveys and evaluate survey feedback where no human could read 100s of thousands of feedbacks. AI can also detect underlying issues, e.g. frustrations on an app or website that led to the feedbacks and how many others exhibited the same patterns. AI is part of the solution, but it's not the solution.

This will help in getting sentimental analysis instead of just looking at the scores and focusing on mere complaint analysis. Leverage strengths and work on areas of improvements identified with this tool

Use technology to organize, analyze, and visualize customer feedback. Prioritize key issues, automate tasks, and predict customer needs to turn data into actionable improvements.

Sentiment Analysis: Use Natural Language Processing (NLP) tools to automatically analyze the sentiment of customer feedback. Tools like MonkeyLearn, IBM Watson, Hotjar Ask or Microsoft Azure Cognitive Services can help identify whether feedback is positive, negative, or neutral.

Since the advent of "Big Data," we've also heard about "Dark Data," which refers to a mass of heterogeneous data, sometimes of varying quality, that we don't know how to exploit. AI and machine learning have the capability to make sense of this dark data. Additionally, AI can analyze data quality and make recommendations for updates and enhancements to maximize its value.

“One single pane of glass” Aggregate multi platform feedback data into one single platform and correlate the information. Once all your data is centralized make sure to operationalize visibility, create clear dashboards but more importantly, implement precise metrics and smart KPIs to ensure effectiveness and availability . Use algorithms to analyze trends and even predict customer behaviour.

Step 1 is to understand why you are getting the feedback. Online, you can do that via session replay. Today's session replay technology is able to precisely and safely (i.e. no sensitive data captured) recreate the experience that led up to the feedback.

Categorizar os dados é uma fase essencial, pois você precisa dar respostas aos clientes nos temas que são mais graves ou mais frequentes. Porém, a categorização de dados pode depender de conhecimento de causa ou do negócio, pode depender de estudos para se aprofundar no tema ou apoio de consultorias. Neste caso você também pode usar o poder da Inteligência Artificial e técnicas de analytics para segmentar e entender as causas mais necessárias de atuação, reforço ou total correção de rotas.

Data Visualization is a great way to depict number relationships to a variety of audiences. A great tool for Data Visualization can be SPSS where pie and bar charts can be used to depict relationships. Excel also offers ways to correlate numbers into story-telling. What is taught in professional training is to be selective in the data used for visualization to amplify the impact.

It's not enough to understand why you got feedback. Large companies get 100s of thousands of feedbacks per year. You can't act on everything. So what should you act on? This is done via data analytics for impact quantification. How many other customers experiences the same behaviors, concerns, or technical issues even if they didn't leave feedback? When customers experience those situations what is the impact on their likelihood to do business with you? And what is the impact on the customer's lifetime value? Prioritize what to fix based on impact on the business - and the customer.

To prioritize large volumes of feedback, use AI to categorize and tag feedback based on themes and sentiment. Focus on urgent issues first, identified by negative sentiment and frequent occurrence. Prioritize feedback impacting key metrics like customer satisfaction and retention. Segment feedback by customer value, addressing high-value customers promptly. Use real-time dashboards to monitor and adjust priorities dynamically, ensuring critical issues are addressed quickly. This approach ensures efficient handling of feedback, enhancing overall customer experience.

Principalmente para o cliente em atrito, priorize dar retorno rápido e personalizado. Além da velocidade e qualificação no feedback para os clientes, é necessário pensar que este retorno precisa ser personalizado, ainda que o cliente não esteja em atrito. A empresa que cotem muitos dados de feedbacks de clientes precisa usar estes dados para personalizar a resposta, proposta ou serviço. O cliente gosta de saber que eles está apoiando a empresa na construção de algo, que ele também está co-criando com você.

Knowing what the clients needs and filling them is key for success in business. Customers are not always right but they do opinions on how to improve the company

Para acelerar a classificação e automações de respostas, ter os sistemas integrados, não necessariamente dentro do mesmo software, mas se conversando de forma e arquitetura fluida, é importante. Pois se você trabalha em diversas plataformas sem uma integração sistematizada, há a possibilidade de falha de alguma parte do processo ou atrasos nas execuções de ações ou respostas aos clientes.

Com as categorizações da voz do cliente, fica mais fácil entender as causas raízes e a partir disso começar a definir prioridades e escalar equipes e áreas responsáveis,. Na minha atuação se mostrou importante montar um excelente diagnóstico, para dessa forma, em conjunto, pensar nas melhorias que serão a chave para melhorar a experiência

Os feedbacks bem segmentados e com dados claros das causas de contato ou retornos dos clientes, não são apenas fontes de correção, também são informações essenciais para geração de novos insights e podem gerar novos produtos e serviços. Pense que não há dado melhor para se ter, pois k cliente está dando indícios do que ele quer ou gostaria de consumir, ou até o como ele gostaria de consumir o seu produto ou serviço. Use estes dados também para criar novas linhas de receitas.

To turn learning into action, implement a robust feedback loop. First, analyze feedback to identify key issues and trends. Develop actionable plans addressing these insights, and assign tasks to relevant teams. Communicate changes and improvements to customers, showing their feedback is valued. Monitor the impact of actions taken and adjust strategies as needed. Closing the feedback loop builds trust, enhances customer satisfaction, and drives continuous improvement, leading to better customer retention and loyalty.

Para agir e interagir efetivamente em relação aos feedbacks recebidos por clientes, é essencial adotar uma postura de escuta ativa e abertura. Primeiro, deve-se ouvir atentamente cada comentário, evitando interromper ou julgar precipitadamente. É importante fazer perguntas esclarecedoras para entender melhor as preocupações e sugestões apresentadas. Após receber o feedback, a ação é crucial. Implementar as sugestões viáveis e comunicar claramente as mudanças feitas demonstra compromisso com a melhoria contínua.Esse ciclo de escuta ativa, ação e comunicação fortalece o relacionamento com os clientes e contribui para um serviço de qualidade superior.

Generally following a cycle of business evaluation and modification helps create consistency and expectation across the board.

Para tirar o melhor proveito da métrica do NPS (Net Promoter Score) em relação aos feedbacks recebidos, é fundamental analisar os dados qualitativos e quantitativos de forma integrada. Primeiramente, segmente os clientes em promotores, neutros e detratores para identificar padrões e tendências em cada grupo. Utilize os comentários detalhados fornecidos pelos clientes para compreender as razões por trás de suas pontuações. Ao abordar diretamente as críticas dos detratores e incentivar práticas que aumentem a satisfação dos promotores, é possível direcionar ações estratégicas que melhorem a experiência geral do cliente.

Are you drowning in customer feedback data? Turn it into actionable insights by measuring the impact of technology. Use analytics tools to sort and analyze the data, identifying key trends and pain points. A sentiment analysis tool highlighting recurring issues, allowing you to address them proactively, is a great fit. By measuring the impact of changes based on this feedback, you can continuously improve the customer experience, making data-driven decisions that genuinely resonate with your customers.

Data can be analyzed against it's own grouping or correlative relationships can be looked at. All these things give a bigger picture of how the system is functioning as a whole.

Customer's feedback are essential to assess internal processes and controls towards meeting their expectations. Prioritise the feedback and group them into short term and long term actions for executions. Better to also see how they are aligning with company strategy if at all they address on improving NPS for retention and drive acquisitions.