Te liczby mówią same za siebie
do 30%
zgłoszeń w zespołach obsługi klienta, które wdrożyły sztuczną inteligencję jest rozwiązywanych automatycznie.
Źródło: Customer Services Trends 2024
65%
organizacji regularnie używa GenAI (wzrost z 34% w 2023).
Źródło: McKinsey State of AI Early 2024
o 50%
AI zmniejsza liczbę kontaktów wymagających ludzkiej interwencji i może zmniejszyć koszty customer care o 30%.
Źródło: Outsource Accelerator (December 2024) + McKinsey
Economic Potential of AI (2023)
42%
organizacji obsługi klienta nie potrafi powiązać analiz z celami biznesowymi innych działów.
Czy rozpoznajesz te wyzwania?
Czasochłonność analizy wywiadów
Dokładna transkrypcja 1-godzinnego wywiadu z klientem zajmująca nawet 6-8 godzin pracy manualnej
Analiza tematyczna wywiadów wymagająca wielu dni żmudnego kodowania
Tworzenie ustrukturyzowanych raportów z badań pochłaniające kolejne dni
Presja czasu vs. głęboka analiza głosu klienta
Oczekiwanie szybkich wniosków z wywiadów dla zespołów produktowych
Brak czasu na pogłębioną analizę wzorców w opiniach klientów
Trudność w identyfikacji wykraczających poza pytania i tezy badawcze
Potrzeba dowodów dla interesariuszy
Konieczność dostarczenia konkretnych cytatów na poparcie strategii obsługi klientów
Przekonywanie zespołów do zmian w procesach obsługi na podstawie głosu klienta
Uzasadnienie zwrotu z inwestycji oparte na rzeczywistych opiniach klienta
Fragmentaryczność opinii z rozmów
Rozproszone nagrania z różnych kanałów komunikacji z klientami
Trudność w łączeniu spostrzeżeń z wywiadów telefonicznych, rozmów wideo i spotkań
Brak spójnego obrazu opinii klientów z różnych źródeł
Skalowalność badań jakościowych
Rosnąca liczba wywiadów z klientami w różnych segmentach
Potrzeba analizy rozmów z działem obsługi klienta
Ograniczenia budżetowe na zlecanie transkrypcji i analizy na zewnątrz
Ryzyko subiektywności i błędów interpretacyjnych
Efekt potwierdzenia (confirmation bias) – nieświadome szukanie potwierdzenia własnych hipotez w wypowiedziach klientów
Subiektywność kodowania – różni badacze mogą różnie interpretować te same wypowiedzi klientów
Utrata ważnych szczegółów – zmęczenie przy długiej analizie wpływa na jakość spostrzeżeń
Funkcje na każdym etapie badania CX
Faza odkrywania
Błyskawiczna analiza wywiadów pogłębionych (IDI – Individual Depth Interview)
Faza zbierania opinii klientów
Analiza rozmów z różnych kanałów
Faza analizy głosu klienta
Szybkie kodowanie i kategoryzowanie
Faza strategii doświadczeń klienta
Raportowanie z mocnymi dowodami
Każdy cytat z dokładnością do sekundy – buduj strategie CX na mocnych dowodach.
Rozpocznij 7-dniowy okres próbny.
Co zyskasz dzięki proNote Research?
Oszczędność czasu
Wysoka jakość analizy głosu klienta
Realny wpływ na biznes
Zgodność z wymogami bezpieczeństwa
Metody CX wspierane przez proNote Research
Wywiady pogłębione z klientami (IDI)
- Analiza potrzeb, motywacji, problemów w szczegółowych rozmowach
- Automatyczne spostrzeżenia z 60-90 minutowych wywiadów strategicznych
Grupy fokusowe audio/wideo
- Analiza dyskusji klientów o produktach, usługach, postrzeganiu marki
- Wykrywanie konsensusu i różnic opinii w grupie
Rozmowy z działami obsługi klienta
- Analiza nagrań z działów sukcesu klienta i wsparcia
- Identyfikacja powtarzających się problemów i historii sukcesu
Wywiady przy wdrażaniu i rezygnacji klientów
- Analiza przyczyn rezygnacji klientów z usług
- Spostrzeżenia z procesu wdrażania nowych klientów
Telefoniczne badania satysfakcji
- Głęboka analiza wywiadów następujących po ankietach satysfakcji
- Jakościowe spostrzeżenia za skwantyfikowanymi wskaźnikami
Twoje wnioski do 2 dni z dokładnością metodologiczną. Rozpocznij 7-dniowy okres próbny.
Wymierne efekty pracy z proNote Research
Zwiększona efektywność analizy wywiadów:
Lepsza jakość spostrzeżeń o klientach:
Przetestuj proNote Research przez 7 dni bezpłatnie
Baza wiedzy o badaniach jakościowych
Automatyzacja w badaniach jakościowych – co naprawdę się da uprościć?
Sprawdź, jak automatyzacja zmienia badania jakościowe. Dowiedz się, które procesy – od transkrypcji po analizę wywiadów – można uprościć dzięki AI i proNote Research
Dlaczego badacze rezygnują z dotychczasowych, tradycyjnych narzędzi? Praktyczne powody zmiany narzędzia
Czy klasyczne narzędzia do badań jakościowych nadążają za realiami 2025 roku? Sprawdź, dlaczego coraz więcej badaczy wybiera prostsze i intuicyjne rozwiązania.
Czy work-life balance w badaniach jakościowych to mit?
Dowiedz się, jak sztuczna inteligencja wspiera badaczy jakościowych, ułatwia transkrypcję i analizę danych oraz pomaga zachować work-life balance.
Przyspiesz analizę wywiadów z klientami
Zobacz proNote Research w akcji – podczas bezpłatnej prezentacji pokażemy Ci, jak w kilka minut zamienić nagrania w gotowe wnioski.
