6 elementi necessari in una richiesta di offerta per un software di analisi del testo

Siete alla ricerca di una soluzione di analisi del testo? Ecco cosa deve esserci nella vostra richiesta di offerta (RFP) mentre decidete per la vostra azienda.

Elaborare una richiesta di offerta, nota anche come RFP, può essere un delicato gioco di equilibri tra le esigenze aziendali e il desiderio di avere le innovazioni più recenti e più grandi. Poiché le soluzioni di analisi testuale aggiungono e aggiornano continuamente nuove funzionalità, può sembrare quasi impossibile distinguere il "linguaggio del marketing" dalle funzionalità e dai casi d'uso che faranno effettivamente progredire la vostra azienda.

Funzioni di analisi del testo: Requisiti di base

Nel valutare le soluzioni di analisi del testo, assicuratevi che la soluzione in esame supporti questi requisiti di base: Categorizzazione degli argomenti, analisi dei sentimenti, apprendimento automatico (ML), supporto di modelli per più lingue ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Se le soluzioni di analisi del testo che state valutando non dispongono di queste funzionalità o se sono le uniche evidenziate, diffidate. Non solo queste caratteristiche devono essere una parte standard di qualsiasi soluzione di analisi del testo, ma vi consigliamo anche di valutarle in base ai vostri casi d'uso.

Una volta accertato che la soluzione presa in considerazione dispone di queste funzionalità, è necessario concentrarsi su quelle che porteranno la vostra azienda a un livello superiore.

Funzionalità di analisi testuale da aggiungere alla vostra prossima offerta di finanziamento

Non sorprende che la chiave per scrivere una RFP per una soluzione di analisi testuale differenziata e migliore della categoria sia conoscere e richiedere capacità differenziate. Alcune di queste funzionalità da aggiungere alla vostra RFP per una soluzione di analisi testuale best-in-class includono:

• Integrazione dei dati omnichannel 
• Comprensione del linguaggio naturale (NLU) guidata dall'intelligenza artificiale
• Basso costo di manutenzione del modello
• Reporting personalizzato che stimola il coinvolgimento
• Supporto per i casi d'uso in tempo reale
• Scalabilità tra team multimercato e multilingua

Approfondiamo ciascuno di questi aspetti per scoprire le ragioni per cui avete bisogno di queste funzionalità e come possono generare valore per la vostra azienda.

1. Integrazione dei dati omnichannel

Le gare d'appalto incentrate sull'analisi del testo spesso non menzionano l'integrazione o l'analisi dei dati omnichannel. Quando lo fanno, l'attenzione si concentra in genere sul numero di integrazioni offerte. Il feedback sulla vostra azienda arriva da ogni parte, dalle chiamate ai video ai social, ma i connettori di dati e le integrazioni sono solo l'inizio di un modello di dati omnichannel. 

Le soluzioni omnichannel migliori della categoria devono essere in grado di ingerire e organizzare in modo nativo fonti di dati eterogenee provenienti da tutta l'azienda, in modo da poter applicare facilmente modelli di analisi unificati. Per adottare un approccio omnichannel alle esperienze, le soluzioni devono aggregare tutte le esperienze in un profilo completo che rappresenti ogni singolo feedback che un cliente o un account ha fornito alla vostra azienda. Questa aggregazione consente di far emergere modelli significativi, in modo da poter calcolare l'impatto totale dei problemi su clienti e dipendenti.

2. Comprensione del linguaggio naturale guidata dall'intelligenza artificiale (NLU)

Le RFP possono descrivere capacità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e di categorizzazione, ma sempre più spesso vengono richieste anche capacità di analisi delle emozioni e di valutazione dello sforzo. Le emozioni e lo sforzo sono spesso considerati parte della comprensione del linguaggio naturale (NLU) o dell'interpretazione del linguaggio naturale (NLI). Ma, come si può immaginare, c'è una differenza tra avere modelli NLU e utilizzarli con efficacia ed efficienza. 

I modelli NLU più comuni includono il punteggio degli sforzi, l'emozione, l'empatia e il sentiment, ma si dovrebbero considerare anche modelli più avanzati che guidano i flussi di lavoro azionabili, come il rischio di abbandono dei clienti o la diminuzione dei dipendenti. È importante convalidare il modo in cui questi modelli vengono costruiti e mantenuti durante il processo di valutazione, per garantire che ciò che si vede in una dimostrazione venga applicato ai programmi reali. 

Dovreste cercare motori NLU con una solida base di intelligenza artificiale nei modelli NLU che consentano un addestramento più rapido dei modelli, una distribuzione più veloce di nuovi modelli e una riduzione del numero di modelli di argomenti basati su regole che devono essere mantenuti manualmente. In definitiva, ciò consente alla vostra azienda di agire in modo più efficace sulle esperienze senza dover impiegare ore di lavoro a tempo pieno per mantenere l'accuratezza o i modelli.

3. Basso costo di manutenzione del modello

Se uno strumento richiede una manutenzione costante per tutta la durata del contratto, ci si aspetta di dover sostenere un costo di proprietà significativamente più elevato rispetto al prezzo di listino. Nella vostra richiesta di offerta di servizi di analisi testuale, dovreste chiedere specificamente quanto tempo e quanto impegno manuale dovrà essere dedicato dal vostro team o da un team di assistenza del fornitore per mantenere elevati livelli di accuratezza per tutti questi modelli.

Un fattore importante da considerare è il numero di modelli (categorizzazione, sentiment, NLU avanzata) che si baseranno su regole manuali rispetto all'IA. Un sano equilibrio garantirà la flessibilità necessaria per costruire modelli precisi, pur affidandosi alla formazione no-code o low-code per mantenere l'accuratezza e la qualità delle analisi testuali. Questo sano equilibrio vi garantirà di non riallocare il tempo dei dipendenti dal miglioramento delle esperienze alla manutenzione della soluzione. 

4. Caratteristiche di personalizzazione che favoriscono il coinvolgimento

Il coinvolgimento e l'adozione sono fondamentali per il successo di una soluzione di analytics: un elevato numero di utenti abituali si traduce in un maggior numero di azioni intraprese e di opportunità affrontate in tutta l'azienda. Una reportistica personalizzata per utente e ruolo garantisce che le persone giuste abbiano accesso alle informazioni esatte di cui hanno bisogno, senza dettagli ridondanti che potrebbero causare la paralisi dell'analisi.

La reportistica personalizzata va oltre la possibilità di creare diverse viste del dashboard che possono essere condivise con i singoli utenti dell'Azienda. Un'analisi del testo e una reportistica personalizzata e indolore portano a un maggiore coinvolgimento, incoraggiando altri utenti Azienda ad adottare la soluzione. Per essere efficace, la reportistica personalizzata deve tenere conto della struttura mutevole dell'Aziendae adattarsi automaticamente al cambiamento dei ruoli all'interno dell'Azienda.

Nell'ambito del processo di valutazione, è necessario verificare come i fornitori gestiscono gerarchie organizzative complesse. Inoltre, pensate ai diversi sistemi di lavoro, come desktop, dispositivi mobili e CRM come Salesforce, con cui i vostri dipendenti sono già impegnati. La personalizzazione è una caratteristica importante che non potete permettervi di ignorare.

5. Supporto per i casi d'uso in tempo reale

Il risparmio di pochi secondi fa la differenza per i team di customer experience e per i team dei contact center. La vostra soluzione di analisi del testo dovrebbe consentirvi di avvisare automaticamente le persone giuste al momento giusto in base alle tendenze emergenti e alle nuove opportunità, di dare priorità ai ticket di assistenza, di automatizzare lo scoring degli agenti e di supportare i flussi di lavoro in tempo reale. 

Le funzionalità in tempo reale sono ora necessarie per far emergere insights e sollecitare azioni da migliaia, se non milioni, di record di feedback. Di conseguenza, la vostra soluzione di analisi testuale dovrebbe far emergere insights orientati all'azione, che vengono classificati automaticamente in base alla possibilità di agire.

Le funzionalità in tempo reale richiamano in modo proattivo l'attenzione su ciò che conta di più, facendo risparmiare tempo all'azienda e consentendo di ottenere rapidamente informazioni chiave su insights. L'effetto non è solo quello di avere un programma di gestione dell'esperienza più efficiente ed efficace, ma anche di risparmiare denaro.

6. Scalabilità tra team multimercato e multilingue

Il mondo è più interconnesso oggi di quanto non lo sia mai stato prima. Molte aziende sono multilingue e necessitano di capacità e funzionalità nelle loro soluzioni per fornire un servizio adeguato ai loro clienti e dipendenti. I servizi e le soluzioni multilingue possono essere richiesti dalla legge, come ad esempio in Canada, oppure possono essere determinanti per la conclusione di affari in paesi multilingue, come il Giappone o la Svizzera.

Le vere capacità globali vanno ben oltre l'NLP in più lingue: i fornitori devono essere in grado di soddisfare il presupposto che non tutte le persone parlano tutte le lingue. È importante valutare la capacità di un fornitore di ospitare i dati in più aree geografiche, di gestire le traduzioni dei commenti in entrata, i set di caratteri multipli, la modellazione dell'intelligenza artificiale in più lingue e la traduzione delle etichette e del testo che compare nei report degli utenti finali.

Per servire al meglio tutti i membri del vostro Azienda e tutti coloro che interagiscono con esso, dovreste senza dubbio dare la priorità a una soluzione con funzionalità globali che consentano a tutti di raggiungere gli obiettivi aziendali in modo equo ed efficiente.

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