Call Center Analytics: Anrufdaten effektiv analysieren

Call-Center-Analysen sind entscheidend für die Überwachung und Verbesserung sowohl des Call-Center-Managements als auch des Kundenerlebnisses.

Obwohl Call Center as a Service (CCaaS)-Plattformen grundlegende Einblicke bieten, fehlt es ihnen an der nötigen Ausgereiftheit, um Unternehmen dabei zu helfen, Trends im Call-Center-Betrieb, in der Leistung der Agenten und im Grad der Kundenbindung zu erkennen.

Callcenter-Analysen bieten eine 360-Grad-Ansicht der Callcenter-Aktivitäten in Echtzeit und in der Vergangenheit , komplett mit vorgefertigten und anpassbaren Berichtsvorlagen.

In diesem Artikel untersuchen wir, was Callcenter-Analysen sind, wie sie Ihnen dabei helfen, Agenten zu optimieren und die Wartezeiten von Kunden zu verkürzen, und welche Vorteile eine hochwertige Callcenter-Überwachung bietet.

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• Was sind Callcenter-Analysen?
• Arten von Call Center Analytics
• Wesentliche Analysefunktionen in einer Callcenter-Software
• Warum ist Call Center Analytics wichtig?
• Wie wirkt sich Call Center Analytics auf das Kundenerlebnis aus?
• Häufig gestellte Fragen

Was sind Callcenter-Analysen?

Call Center Analytics ist der Prozess der Erfassung und Analyse von Call Center-Daten , um das Kundenerlebnis, die Leistung der Agenten, den Kundenservice und die betriebliche Effizienz zu verbessern.

Obwohl die Callcenter-Analyse sicherlich die interne Berichterstattung optimiert, besteht ihr Hauptziel darin , umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, die zu einer besseren Entscheidungsfindung , einem tieferen Kundenverständnis und verbesserten Geschäftsprozessen durch datengestützte Problemlösung führen.

Callcenter-Analysesoftware rationalisiert den Überwachungs- und Berichterstattungsprozess und ermöglicht es Unternehmen, zusätzliche Callcenter-Metriken genau, klar und einfach zu verfolgen und auszuwerten.

Aktivitätswarnungen und -benachrichtigungen in Echtzeit helfen Vorgesetzten, sofort auf unerwartete Probleme zu reagieren, bevor sie außer Kontrolle geraten. Die heutige Analysesoftware verwendet auch modernste KI-Technologie , benutzerdefinierte Dashboards, Echtzeit-Updates und Verhaltensvorhersagen.

Die Datenerfassung und -analyse kann automatisiert, angepasst und zu gemeinsam nutzbaren Berichten verdichtet werden, die detaillierte Einblicke in KPIs (Key Performance Indicators) wie durchschnittliche Anrufbearbeitungszeit, tägliches Anrufvolumen und Kosten pro Anruf bieten.

Contact-Center-Analysen verwenden Daten aus mehreren Quellen und Kommunikationskanälen wie:

• Transkriptionen von Sprachanrufen
• Videoaufnahmen
• Chatverlauf
• Ereignisprotokolle
• CRM-Software
• IVR-Eingang (Interactive Voice Response).
• Kundenbefragungen

Arten von Call Center Analytics

Call-Center-Analysen können in acht Haupttypen unterteilt werden:

1. Sprachanalyse

Sprachanalysen bieten Einblicke in die Interaktion von Kunden mit Ihrem Callcenter, indem Audiostreams von Anrufen, Voicemail-Nachrichten und IVR-Anrufmenüantworten analysiert werden .

Die Sprachanalyse verwendet Echtzeit-Transkription, Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, um zwischen Sprechern zu unterscheiden, bestimmte Schlüsselwörter und Auslösewörter zu erkennen, sich an Sprachmuster zu erinnern und sogar Änderungen im Tonfall zu bemerken.

Alle Aufzeichnungen und Transkriptionen von Contact Center-Anrufen werden analysiert, um nach dem Anruf Zusammenfassungen mit Einblicken in Folgendes zu erstellen:

• Kundenstimmung
• Absicht des Kunden
• Agentenleistung
• Kundenhistorie und -informationen (z. B. wenn der Kunde eine Adresse oder Telefonnummer angibt)
• Häufig gestellte Fragen
• Wiederkehrende Probleme und Beschwerden
• Produktinformation

2. Textanalyse

Textanalyse ist eine Art Datenanalyselösung, die Natural Language Processing (NLP) verwendet, um Erkenntnisse aus schriftlichen Daten zu gewinnen – was bedeutet, dass die Sprache nicht in ein Textformat transkribiert werden muss.

Wie bei der Sprachanalyse hebt die Textanalyse wichtige Kundendaten wie Kontaktinformationen, Kundenstimmung, wiederkehrende Probleme und mehr hervor . Im Gegensatz zur Sprachanalyse ist die Textanalyse nicht auf die Sprachkommunikation beschränkt und kann Daten aus einer Vielzahl von Quellen analysieren, darunter:

• Feedback zu Kundenbefragungen
• Kommentare oder DMs in sozialen Medien
• Chat-Bot-, Live-Chat- oder Web-Chat-Gespräche
• SMS-Gespräche

3. Interaktionsanalyse

Die Interaktionsanalyse konzentriert sich auf die Interaktionen zwischen Callcenter-Agenten und Kunden über alle Kanäle hinweg.

Sein Ziel ist es, die Agentenschulung, die Kundenzufriedenheit, das Mitarbeiterengagement und das Endergebnis zu verbessern und gleichzeitig ein vollständigeres Bild der Kundenbeziehungen und der Geschäftskommunikation zu liefern.

Die Interaktionsanalyse zieht Daten aus einer Vielzahl von Quellen, darunter soziale Medien, Web-Chat, Sprachanrufe und E-Mails.

Diese Daten werden dann analysiert, sodass das Management beliebte Kommunikationskanäle, Bereiche, in denen sich das Unternehmen auszeichnet und wo Verbesserungen erforderlich sind, bewerten kann.

4. Self-Service-Analysen

Self-Service Analytics ist eine Funktion, die es Managern, Supervisoren und Agenten ermöglicht, ihre eigenen Berichte zu erstellen, ohne auf einen IT-Experten warten zu müssen.

Self-Service-Analysen bieten schnellere Einblicke, reduzierte Kosten und schnellere Lösungs- und Verbesserungsprozesse.

Die Implementierung von Self-Service-Analysen beinhaltet häufig die Erstellung eines Datenkatalogs – einer Karte der verschiedenen Arten von Daten/KPIs, die in einem Callcenter überwacht werden.

Manager werden dann in der Verwendung des Datenkatalogs und der Self-Service-Analysetools geschult , wonach sie Berichte erstellen können, die für ihre spezifischen Ziele relevant sind.

5. Vorausschauende Analytik

Predictive Analytics bezieht sich auf analytische Prozesse, bei denen historische Daten verwendet werden, um zukünftiges Kundenverhalten vorherzusagen .

Predictive Analytics wird weitgehend von Automatisierung, KI und maschinellem Lernen angetrieben und basiert auf einer Vielzahl historischer Datenquellen.

Um beispielsweise festzustellen, ob ein Folgeanruf zu einer Conversion führt, kann ein Predictive Analytics-Tool Daten wie die Kaufhistorie des Kunden, verwendete Wörter und Phrasen und die Gesamtzahl der Kontakte erfassen.

Mit einem ausreichend großen Datenpool und den richtigen Daten kann das Tool herausfinden, welche Faktoren die Conversion beeinflussen, und dann genau vorhersagen, welche Folgekundenanrufe erfolgreich sein werden. Wenn sich historische Daten ansammeln, nimmt die Genauigkeit der Vorhersagen zu.

Predictive Analytics hat viele Anwendungen in Call Centern, von der Vorhersage der Wahrscheinlichkeit einer Konversion bis zur Betrugserkennung.

6. Kanalübergreifende Analysen

Kanalübergreifende Analysen sind eine Art von Analysen, mit denen die Effektivität verschiedener Kommunikationskanäle wie E-Mail, Website-Chat, SMS und Telefonanrufe gemessen wird.

Es kann auch verwendet werden, um zu bestimmen, welcher Kanal für bestimmte Kundentypen oder Probleme am effektivsten ist.

Durch die Analyse, wie Kunden auf Marketingbotschaften auf verschiedenen Kanälen reagieren, können Unternehmen lernen, wie sie ihre idealen Kunden mit einem ganzheitlichen Omnichannel-Ansatz ansprechen können . Einige der Kanäle, die mithilfe von Cross-Channel-Analysen überwacht werden können, sind:

• Plakatwerbung
• Die unerwünschte telefonische Werbung
• E-Mail-Marketing-Kampagnen
• Online-Anzeigen
• Produktplazierung
• Social-Media-Marketing

7. Desktop-Analyse

Desktop-Analysen sind Analysen, die die Leistung von Desktop-Computern überwachen, messen und darüber berichten. Es hilft Unternehmen, Probleme mit der Computerbandbreite, Sicherheitslücken und anderen Problemen zu identifizieren.

Desktop-Analysen können auch verwendet werden, um Agentenaktivitäten auf Unternehmens-Desktops zu verfolgen und Einblicke in die Agentenproduktivität zu erhalten.

8. Mobile Analyse

Mobile Analytics werden verwendet, um die Servicequalität mobiler Geräte wie Smartphones oder Tablets zu verfolgen und darüber zu berichten . Es wird hauptsächlich von Unternehmen mit einer mobilen App für Kunden oder Unternehmen verwendet, die häufig die mobile Version ihrer Unternehmenssoftware verwenden.

Mobile Analysen bieten Einblicke in eine Vielzahl von KPIs, darunter:

• Kundeninteraktionen mit der mobilen Anwendung (Funnels, Heatmaps etc.)
• Nutzungsraten mobiler Websites
• Probleme mit der Benutzeroberfläche wie Abstürze und Einfrieren
• Klickraten und Konversionsraten

Wesentliche Analysefunktionen in einer Callcenter-Software

Obwohl die wichtigsten Analysefunktionen von Ihrem Call Center und den Kundenanforderungen abhängen, gelten die unten aufgeführten Analysen als unerlässlich für alle Größen und Arten von Unternehmen.

Echtzeitüberwachung

Echtzeit-Überwachung ist eine Funktion, die Managern einen Live-Überblick über alle gesammelten Daten aus der Analysesoftware gibt, komplett mit Aktualisierungen in Echtzeit. Supervisoren können auch Live-Daten aufschlüsseln, um Probleme sofort zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen.

Beispielsweise kann ein Supervisor einen Agenten per Call Whisper oder Call Barge durch ein schwieriges Gespräch führen – oder übernehmen, wenn die Situation weiter eskaliert.

Echtzeit-Überwachung sorgt für zufriedene Kunden, reduziert Fluktuationsraten und verringert den Druck auf neue Agenten.

Datenintegrationen

Datenintegrationen ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten aus verschiedenen Drittanbieterquellen zu synchronisieren .

Das bedeutet, dass Daten aus CRM-Software wie Salesforce oder Zapier automatisch in Ihre Analysesoftware integriert und in allgemeine Betriebs- und CX-Analysen und -Berichte einbezogen werden.

Wandtafeln

Ein Call-Center-Wallboard bietet sowohl Vorgesetzten als auch Agenten eine Vogelperspektive aller Contact-Center-Daten und -Aktivitäten in Echtzeit an einem Ort.

Wallboard-Metriken erleichtern das schnelle Erkennen von Problemen und das Ergreifen von Maßnahmen – aber sie sind besonders wertvoll, um die Motivation der Agenten aufrechtzuerhalten, die Leistung zu steigern und sicherzustellen, dass die Geschäftsziele konsequent erreicht werden.

Manager können Wallboards anpassen, um die für sie wichtigsten KPIs anzuzeigen, und Warnmeldungen einrichten. Wallboards können fast alle KPIs anzeigen und enthalten normalerweise Metriken wie:

• Gesamtzahl der aktiven Anrufe
• Verfügbare Agenten
• Durchschnittliche Wartezeit
• Anzahl verpasster Anrufe
• SLA für jede Warteschlange

Team-Skill-Scoring

Team Skill Scoring ist eine Funktion, die es einem Unternehmen ermöglicht, jedes Teammitglied nach seiner Leistung zu bewerten, um die Stärken und Schwächen des Agenten und des aktuellen Schulungsmaterials zu bewerten.

Bei den meisten Bewertungstools für Teamfähigkeiten wird Contact Center-Agenten eine Punktzahl zugewiesen, die eine ganze Zahl zwischen 1 und 20 ist, wobei 1 bedeutet, dass der Mitarbeiter das höchstmögliche Fähigkeitsniveau hat.

Die Zuweisung eines Skill-Levels optimiert nicht nur die Mitarbeiterschulung und -besetzung, sondern kann auch zur Verbesserung der Call-Center-Funktionalität wie Skill-based Call Routing verwendet werden.

Kundenstimmungsanalyse

Die Kundenstimmungsanalyse ist ein Tool, das jede Kundeninteraktion als positiv oder negativ bewertet , indem bestimmte Schlüsselwörter und Ausdrücke analysiert werden, die entweder vom Kunden oder vom Vertriebsmitarbeiter im Verlauf eines Gesprächs verwendet werden.

Historische Stimmungsanalysen geben Managern einen Einblick in das Kundendienstniveau und den Support über einen bestimmten Zeitraum, während die Echtzeitanalyse es Vorgesetzten ermöglicht, sich auf Live-Anrufe zu stürzen und bei Bedarf Geschäfte zu retten.

Die Stimmungsanalyse deckt die Ursachen von Kundenbeschwerden oder -unzufriedenheit auf und ermöglicht so eine schnelle Verbesserung.

Warum ist Call Center Analytics wichtig?

Angesichts steigender Kundenerwartungen und gesättigter Märkte sind Callcenter-Analysen zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen in allen Branchen geworden. Hier sind einige der Hauptvorteile der Contact Center-Analyse.

Steigern Sie die Agentenleistung

Analysen helfen Agenten, ihre Leistung zu verbessern, indem sie objektive, datengesteuerte Einblicke in ihre Kundeninteraktionen liefern.

Agenten können ihr Zeitmanagement verbessern, ihre Bemühungen dort neu konzentrieren, wo sie am dringendsten benötigt werden, und ermitteln, welche Verkaufsgespräche oder Kundensupport-Skripte die höchste Erfolgsquote aufweisen.

Analytics kann auch die Agentenfluktuation reduzieren, indem es den Vertriebsmitarbeitern die Tools gibt, die sie benötigen , um ihre Arbeitsabläufe effektiv zu verwalten und ein besseres Serviceniveau zu bieten. Das Sammeln und Analysieren von Callcenter-Daten über einen langen Zeitraum kann auch viele Aspekte der Mitarbeiterschulung beeinflussen, wie z. B. die Skripterstellung und Mitarbeiterhandbücher.

Verkaufszahlen steigern

Analysen helfen , den Umsatz zu steigern, indem sie Muster im Kundenverhalten erkennen und den Agenten die Informationen liefern, die sie benötigen, um mit Anrufern auf einer persönlicheren Ebene in Kontakt zu treten – und dadurch hohe Bindungsraten aufrechtzuerhalten.

Der Kundenservice wirkt sich direkt auf den Umsatz und das Endergebnis aus. Laut Forbes würden bis zu 96 % der Kunden erwägen, ein Unternehmen aufgrund von schlechtem Kundenservice zu verlassen. Darüber hinaus kann Predictive Analytics den Umsatz direkt verbessern, indem es einen tiefen Einblick in die Art der Kommunikation bietet, die zu Conversions führt.

Verbessern Sie die Kundenzufriedenheit

Moderne Kunden erwarten einen Service, der nicht nur schnell und bequem ist, sondern auch auf ihre individuellen Vorlieben zugeschnitten ist.

Analysen helfen den Teammitgliedern auch , genauere Kundenprototypen und Marktsegmente zu erstellen .

Beispielsweise können Omnichannel-Kontaktzentren Analysen nutzen, um zu erfahren, welche Kunden bevorzugt per Text, Sprache, E-Mail usw. kommunizieren. Durch die Identifizierung dieser Präferenzen können Agenten ihre Interaktionen so anpassen, dass sie jedem Kunden ein personalisiertes Erlebnis bieten.

Analytics identifiziert auch Trends im Kundenverhalten.

Wenn ein Agent feststellt, dass eine bestimmte Gruppe von Kunden immer am Montagnachmittag anruft und Fragen zu etwas hat, das sie am Wochenende gekauft haben, kann er diese Informationen verwenden, um bessere Prozesse und Tools für die Abwicklung dieser Interaktionen zu entwickeln.

Verfolgen Sie den Agentenfortschritt in Echtzeit

Am Ende der Woche ist es für Callcenter mit hohem Volumen zu spät, um Fehler zu beheben – was bedeutet, dass historische Berichte wenig Wert haben.

Mit Echtzeitanalysen und Benachrichtigungen können Vorgesetzte viele Gespräche gleichzeitig genau im Auge behalten, bei Bedarf Hilfe leisten und Fehler schnell korrigieren.

Verwenden Sie anpassbare Dashboards

Anpassbare Dashboards ermöglichen es Vorgesetzten, sich nur auf die KPIs zu konzentrieren, die für das Contact Center am wichtigsten sind , Trends frühzeitig zu erkennen und benutzerdefinierte Echtzeitwarnungen und Aktualisierungen zu ihren Zeitplänen zu erhalten.

Es gibt Dutzende, wenn nicht Hunderte von KPIs, die in einem Callcenter nachverfolgt werden können. Die Überwachung jeder einzelnen Metrik ist nicht effizient oder gar machbar. Mit anpassbaren Dashboards kann sich das Unternehmen auf wenige KPIs gleichzeitig konzentrieren und bei Bedarf anpassen.

Optimieren Sie das Workforce-Management

Erweiterte Analysen können das Personalmanagement verbessern, indem sie:

• Ermittlung von Anrufspitzenzeiten (eingehende Anrufe und ausgehende Anrufe)
• Personalentscheidungen beeinflussen
• Identifizieren von Interaktionen, die bestimmte Fähigkeiten erfordern
• Bewertung der durchschnittlichen Anrufbearbeitungszeiten

Wie wirkt sich Call Center Analytics auf das Kundenerlebnis aus?

Call-Center-Analysen verbessern das Kundenerlebnis durch:

• Bereitstellung wertvoller Einblicke in Kundenpräferenzen , -aktivitäten und -verhalten
• Identifizieren von Problemen wie langen Wartezeiten, Unterbesetzung und niedrigen Lösungsraten beim ersten Anruf
• Bewertung der Agentenleistung und Identifizierung von Lücken in der Agentenschulung
• Erstellen oder Neugestalten einer besseren Kunden-Self-Service-Lösung
• Bietet Einblick in die Customer Journey und identifiziert wichtige Touchpoints

Häufig gestellte Fragen zu Callcenter-Analytics