Wpisy zawierające słowo kluczowe customer experience.
|
Wskaźnik NPS w sprzedaży B2B — jak go poprawić, by generował więcej poleceń Przedstawiciel Handlowy
Wskaźnik NPS w sprzedaży B2B — jak go poprawić, by generował więcej poleceń? Wskaźnik NPS (Net Promoter Score) to jedno z najprostszych, ale też najbardziej niedocenianych narzędzi w sprzedaży B2B. Pytanie: „Na ile prawdopodobne jest, że polecisz nas znajomemu lub współpracownikowi?” kryje w sobie potężny potencjał. Jeśli NPS jest niski – coś zawodzi. Jeśli wysoki – masz szansę budować sprzedaż opartą na poleceniach, czyli najbardziej wiarygodnym i skutecznym kanale w B2B. Dlaczego NPS ma znaczenie w sprzedaży? Pokazuje lojalność i satysfakcję klienta po zakupie Wskazuje, czy klient będzie ambasadorem marki – czy tylko „przeżyje” współpracę Ma realny wpływ na retencję, upselling i generowanie nowych leadów z polecenia To świetne źródło feedbacku sprzedażowego i produktowego (...) Zobacz cały wpis na blogu » |
|
Mapowanie podróży klienta – jak znaleźć punkt krytyczny decyzji zakupowej? Przedstawiciel Handlowy
Mapowanie podróży decyzyjnej klienta — jak zidentyfikować punkt krytyczny? Czy wiesz, w którym momencie klient decyduje: „kupuję” – albo odwrotnie, znika bez śladu? Mapowanie podróży klienta to jedno z najpotężniejszych narzędzi, jakie możesz wykorzystać w sprzedaży B2B. Pozwala zrozumieć, co dzieje się w głowie klienta na każdym etapie jego ścieżki – i gdzie dokładnie następuje punkt krytyczny. Czym jest mapa podróży klienta? To wizualne odwzorowanie całego procesu decyzyjnego klienta – od pierwszego kontaktu z marką, przez etap rozważania, aż po decyzję (i dalszą lojalność lub rezygnację). Zawiera kluczowe momenty styku z firmą, emocje, potrzeby i potencjalne bariery. Po co ją tworzyć? Żeby wiedzieć, gdzie tracisz leady. Żeby zidentyfikować, co blokuje klienta przed decyzją. Ż (...) Zobacz cały wpis na blogu » |
|
Sztuczna inteligencja w analizie mowy klienta — automatyczne wykrywanie potrzeb i emocji Przedstawiciel Handlowy
Sztuczna inteligencja w analizie mowy klienta — automatyczne wykrywanie potrzeb i emocji Rozmowy z klientami to skarbnica wiedzy o ich oczekiwaniach, doświadczeniach i emocjach. Jednak ręczna analiza tysięcy godzin nagrań jest nieefektywna, kosztowna i mało skalowalna. Tutaj wkracza sztuczna inteligencja (AI), która umożliwia automatyczną analizę mowy klienta w czasie rzeczywistym, dostarczając firmom natychmiastowych i głębokich insightów. Co potrafi AI w analizie mowy? Dzięki voice analytics opartym na AI możliwe jest: rozpoznawanie emocji w głosie (np. frustracja, radość, niepewność), identyfikacja kluczowych tematów i intencji klienta, wykrywanie potrzeb ukrytych za słowami (np. potrzeba wsparcia technicznego, zainteresowanie nową ofertą), ocena tonu, tempa mowy i długości pauz, które zdradz (...) Zobacz cały wpis na blogu » |
W trosce o komfort korzystania z naszego serwisu chcemy dostarczać Ci coraz lepsze usługi. By móc to robić prosimy, abyś wyraził zgodę na dopasowanie treści marketingowych do Twoich zachowań w serwisie. Zgoda ta pozwoli nam częściowo finansować rozwój świadczonych usług.
Pamiętaj, że dbamy o Twoją prywatność. Nie zwiększamy zakresu naszych uprawnień bez Twojej zgody. Zadbamy również o bezpieczeństwo Twoich danych. Wyrażoną zgodę możesz cofnąć w każdej chwili.