Analisis Pusat Panggilan: Cara Menganalisis Data Panggilan Secara Efektif

Analitik pusat panggilan sangat penting untuk memantau dan meningkatkan manajemen pusat panggilan dan pengalaman pelanggan.

Meskipun platform Call Center as a Service (CCaaS) memberikan wawasan dasar, mereka tidak memiliki tingkat kecanggihan yang diperlukan untuk membantu bisnis mengidentifikasi tren dalam operasi pusat panggilan, kinerja agen, dan tingkat keterlibatan pelanggan.

Analitik pusat panggilan memberikan tampilan 360 derajat dari aktivitas pusat panggilan real-time dan historis , lengkap dengan templat pelaporan yang telah dibuat sebelumnya dan dapat disesuaikan.

Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi apa itu analitik pusat panggilan, bagaimana mereka akan membantu Anda mengoptimalkan agen dan mengurangi waktu tunggu pelanggan, dan manfaat yang ditawarkan pemantauan pusat panggilan berkualitas.

Langsung ke

• Apa itu Analisis Pusat Panggilan?
• Jenis Analisis Pusat Panggilan
• Fitur Analisis Penting dalam Perangkat Lunak Pusat Panggilan
• Mengapa Analisis Pusat Panggilan Penting?
• Bagaimana Analisis Pusat Panggilan Mempengaruhi Pengalaman Pelanggan?
• Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apa itu Analisis Pusat Panggilan?

Analisis pusat panggilan adalah proses pengumpulan dan analisis data pusat panggilan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, kinerja agen, layanan pelanggan, dan efisiensi operasional.

Meskipun analisis call center tentu saja mengoptimalkan pelaporan internal, tujuan utamanya adalah untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih baik, pemahaman pelanggan yang lebih dalam, dan proses bisnis yang lebih baik melalui pemecahan masalah berdasarkan data.

Perangkat lunak analitik pusat panggilan menyederhanakan proses pemantauan dan pelaporan, memungkinkan perusahaan melacak dan mengevaluasi metrik pusat panggilan tambahan dengan akurasi, kejelasan, dan kemudahan.

Peringatan dan pemberitahuan aktivitas waktu nyata membantu supervisor segera merespons masalah yang tidak terduga sebelum mereka lepas kendali. Perangkat lunak analitik hari ini juga menggunakan teknologi AI mutakhir , dasbor khusus, pembaruan waktu nyata, dan prediksi perilaku.

Pengumpulan dan analisis data dapat diotomatisasi, disesuaikan, dan diringkas menjadi laporan yang dapat dibagikan yang memberikan wawasan terperinci tentang KPI (indikator kinerja utama) seperti waktu penanganan panggilan rata-rata, volume panggilan harian, dan biaya per panggilan.

Analitik pusat kontak menggunakan data dari berbagai sumber dan saluran komunikasi seperti:

• Transkripsi panggilan suara
• Rekaman video
• Riwayat obrolan
• Log peristiwa
• perangkat lunak CRM
• Masukan IVR (Respon Suara Interaktif)
• Survei pelanggan

Jenis Analisis Pusat Panggilan

Analitik pusat panggilan dapat dibagi menjadi delapan jenis utama:

1. Analisis Ucapan

Analisis ucapan memberikan wawasan tentang cara pelanggan berinteraksi dengan pusat panggilan Anda dengan menganalisis aliran audio dari panggilan, pesan pesan suara, dan respons menu panggilan IVR .

Analisis ucapan menggunakan transkripsi waktu nyata, teknologi Kecerdasan Buatan (AI), dan pembelajaran mesin untuk membedakan antara pembicara, mengenali kata kunci tertentu dan kata pemicu, mengingat pola ucapan, dan bahkan mencatat perubahan nada.

Semua rekaman dan transkripsi panggilan pusat kontak dianalisis untuk membuat ringkasan pasca-panggilan dengan wawasan tentang:

• Sentimen pelanggan
• Niat pelanggan
• Kinerja agen
• Riwayat dan informasi pelanggan (seperti saat pelanggan memberikan alamat atau nomor telepon)
• Pertanyaan yang sering diajukan
• Masalah dan keluhan yang berulang
• Informasi produk

2. Analisis Teks

Analisis teks adalah jenis solusi analisis data yang menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mendapatkan wawasan dari data tertulis—artinya tidak perlu menyalin ucapan ke dalam format teks.

Seperti analitik ucapan, analitik teks menyoroti data pelanggan penting seperti informasi kontak, sentimen pelanggan, masalah berulang, dan banyak lagi . Tidak seperti analitik ucapan, analitik teks tidak terbatas pada komunikasi suara dan dapat menganalisis data dari berbagai sumber termasuk:

• Umpan balik tentang survei pelanggan
• Komen atau DM di media sosial
• Obrolan Bot, Obrolan Langsung, atau percakapan Obrolan Web
• percakapan SMS

3. Analisis Interaksi

Analisis interaksi berfokus pada interaksi antara agen pusat panggilan dan pelanggan di semua saluran.

Tujuannya adalah untuk meningkatkan pelatihan agen, kepuasan pelanggan, keterlibatan karyawan, dan laba – sambil memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang hubungan pelanggan dan komunikasi bisnis.

Analisis interaksi menarik data dari berbagai sumber, termasuk media sosial, obrolan web, panggilan suara, dan email.

Data ini kemudian dianalisis, memungkinkan manajemen untuk mengevaluasi saluran komunikasi populer, area, di mana keunggulan perusahaan, dan di mana perbaikan diperlukan.

4. Analisis Layanan Mandiri

Analisis layanan mandiri adalah fitur yang memungkinkan manajer, supervisor, dan agen untuk membuat laporan mereka sendiri tanpa harus menunggu profesional TI melakukannya.

Analisis Swalayan memberikan wawasan yang lebih cepat, biaya yang lebih rendah, dan proses resolusi dan peningkatan yang lebih cepat.

Menerapkan analitik swalayan sering kali melibatkan pembuatan katalog data– peta berbagai jenis data/KPI yang dipantau di seluruh pusat panggilan.

Manajer kemudian dilatih tentang cara menggunakan katalog data dan alat analisis swalayan , setelah itu mereka dapat membuat laporan yang relevan dengan tujuan spesifik mereka.

5. Analisis Prediktif

Analitik prediktif mengacu pada proses analitik menggunakan data historis untuk memprediksi perilaku pelanggan di masa depan .

Sebagian besar didorong oleh otomatisasi, AI, dan pembelajaran mesin, analitik prediktif diinformasikan oleh berbagai sumber data historis.

Misalnya, untuk menentukan apakah panggilan tindak lanjut akan menghasilkan konversi, alat analisis prediktif mungkin mengumpulkan data seperti riwayat pembelian pelanggan, kata dan frasa yang digunakan, dan jumlah total kontak.

Dengan kumpulan data yang cukup besar dan jenis data yang tepat, alat ini dapat menemukan faktor mana yang memengaruhi konversi, dan kemudian secara akurat memprediksi panggilan pelanggan tindak lanjut mana yang akan berhasil. Saat data historis terakumulasi, akurasi prediksi meningkat.

Analitik prediktif memiliki banyak aplikasi di pusat panggilan, mulai dari memprediksi kemungkinan konversi hingga mendeteksi penipuan.

6. Analisis Lintas Saluran

Analisis lintas saluran adalah jenis analisis yang digunakan untuk mengukur efektivitas berbagai saluran komunikasi seperti email, obrolan situs web, SMS, dan panggilan telepon.

Ini juga dapat digunakan untuk menentukan saluran mana yang paling efektif untuk jenis pelanggan atau masalah tertentu.

Dengan menganalisis bagaimana pelanggan bereaksi terhadap pesan pemasaran di saluran yang berbeda, perusahaan dapat mempelajari cara menargetkan pelanggan ideal mereka menggunakan pendekatan omnichannel holistik . Beberapa saluran yang dapat dipantau menggunakan analisis lintas saluran adalah:

• Iklan papan reklame
• Panggilan Dingin
• Kampanye pemasaran email
• Iklan daring
• Penempatan produk
• Pemasaran media sosial

7. Analisis Desktop

Analitik desktop adalah analitik yang memantau, mengukur, dan melaporkan kinerja komputer desktop. Ini membantu perusahaan mengidentifikasi masalah dengan bandwidth komputer, kerentanan keamanan, dan masalah lainnya.

Analitik desktop juga dapat digunakan untuk melacak aktivitas agen di desktop perusahaan, memberikan wawasan tentang produktivitas agen.

8. Analisis Seluler

Analisis seluler digunakan untuk melacak dan melaporkan kualitas layanan perangkat seluler , seperti ponsel cerdas atau tablet. Ini terutama digunakan oleh bisnis dengan aplikasi seluler untuk pelanggan atau bisnis yang sering menggunakan versi seluler dari perangkat lunak bisnis mereka.

Analisis seluler memberikan wawasan tentang berbagai KPI, termasuk:

• Interaksi pelanggan dengan aplikasi seluler (corong, peta panas, dll.)
• Tarif penggunaan situs web seluler
• Masalah Antarmuka Pengguna seperti macet dan macet
• Rasio klik-tayang dan rasio konversi

Fitur Analisis Penting dalam Perangkat Lunak Pusat Panggilan

Meskipun fitur analitik yang paling penting bergantung pada pusat panggilan dan kebutuhan pelanggan Anda, analitik yang tercantum di bawah ini dianggap penting untuk semua ukuran dan jenis bisnis.

Pemantauan Waktu Nyata

Pemantauan waktu nyata adalah fitur yang memberikan gambaran langsung kepada manajer tentang semua data yang dikumpulkan dari perangkat lunak analitik, lengkap dengan pembaruan waktu nyata. Supervisor juga dapat menelusuri data langsung untuk mengidentifikasi masalah dengan segera dan mengambil tindakan.

Misalnya, seorang supervisor dapat menggunakan panggilan bisikan atau tongkang panggilan untuk melatih agen melalui percakapan yang sulit – atau mengambil alih jika situasinya semakin meningkat.

Pemantauan real-time membuat pelanggan senang, mengurangi tingkat gesekan, dan mengurangi tekanan pada agen baru.

Integrasi Data

Integrasi data memungkinkan bisnis untuk menyinkronkan data mereka dari berbagai sumber pihak ketiga .

Ini berarti data dari perangkat lunak CRM seperti Salesforce atau Zapier terintegrasi secara otomatis dengan perangkat lunak analitik Anda dan disertakan dalam keseluruhan operasi dan analitik serta pelaporan CX.

Papan dinding

Papan dinding pusat panggilan memberi supervisor dan agen pandangan sekilas tentang semua data dan aktivitas pusat kontak secara real time, di satu tempat.

Metrik papan dinding memudahkan untuk mengidentifikasi masalah dengan cepat dan mengambil tindakan–tetapi metrik tersebut sangat berharga untuk menjaga agar agen tetap termotivasi, meningkatkan kinerja, dan memastikan tujuan bisnis terpenuhi secara konsisten.

Manajer dapat menyesuaikan papan dinding untuk menampilkan KPI yang paling penting bagi mereka dan mengatur peringatan. Papan dinding dapat menampilkan hampir semua KPI dan biasanya menyertakan metrik seperti:

• Jumlah total panggilan aktif
• Agen yang tersedia
• Waktu tunggu rata-rata
• Jumlah panggilan tak terjawab
• SLA untuk setiap antrian

Skor Keterampilan Tim

Penilaian keterampilan tim adalah fitur yang memungkinkan bisnis untuk menilai setiap anggota tim atas kinerja mereka untuk mengevaluasi kekuatan dan kelemahan agen dan materi pelatihan saat ini.

Dengan sebagian besar alat penilaian keterampilan tim, agen pusat kontak diberi skor yang merupakan bilangan bulat antara 1 dan 20, dengan 1 yang berarti bahwa perwakilan memiliki tingkat keterampilan tertinggi.

Menetapkan tingkat keterampilan tidak hanya mengoptimalkan pelatihan dan penempatan staf agen, tetapi juga dapat digunakan untuk meningkatkan fungsionalitas pusat panggilan seperti perutean panggilan berbasis keterampilan.

Analisis Sentimen Pelanggan

Analisis sentimen pelanggan adalah alat yang menilai setiap interaksi pelanggan sebagai positif atau negatif dengan menganalisis kata kunci dan frasa tertentu yang digunakan oleh pelanggan atau perwakilan selama percakapan.

Analisis sentimen historis memberi manajer wawasan tentang tingkat layanan pelanggan dan dukungan selama periode waktu tertentu, sementara analisis waktu nyata memungkinkan supervisor melakukan panggilan langsung dan menyelamatkan bisnis saat dibutuhkan.

Analisis sentimen mengungkap akar penyebab keluhan atau ketidakpuasan pelanggan, memungkinkan perbaikan cepat.

Mengapa Analisis Pusat Panggilan Penting?

Dengan meningkatnya ekspektasi pelanggan dan pasar yang jenuh, analitik pusat panggilan telah menjadi alat penting untuk bisnis di semua sektor. Berikut adalah beberapa manfaat utama dari analitik pusat kontak.

Tingkatkan Kinerja Agen

Analytics membantu agen meningkatkan kinerja mereka dengan memberikan wawasan yang objektif dan berdasarkan data ke dalam interaksi pelanggan mereka.

Agen dapat meningkatkan manajemen waktu mereka, memfokuskan kembali upaya mereka di tempat yang paling mereka butuhkan, dan mengidentifikasi promosi penjualan atau skrip dukungan pelanggan mana yang memiliki tingkat keberhasilan tertinggi.

Analytics juga dapat mengurangi pergantian agen dengan memberi perwakilan alat yang mereka butuhkan untuk mengelola alur kerja mereka secara efektif dan memberikan tingkat layanan yang lebih baik. Mengumpulkan dan menganalisis data pusat panggilan dalam jangka waktu yang lama juga dapat menginformasikan banyak aspek pelatihan staf, seperti pembuatan skrip dan buku pegangan karyawan.

Tingkatkan Penjualan

Analytics membantu meningkatkan penjualan dengan mengidentifikasi pola dalam perilaku pelanggan dan memberikan informasi yang dibutuhkan agen untuk terlibat dengan penelepon pada tingkat yang lebih pribadi–dan sebagai hasilnya mempertahankan tingkat retensi yang tinggi.

Layanan pelanggan memiliki dampak langsung pada penjualan dan laba. Menurut Forbes, hingga 96% pelanggan akan mempertimbangkan untuk meninggalkan bisnis karena layanan pelanggan yang buruk. Selain itu, analitik prediktif dapat meningkatkan penjualan secara langsung dengan menawarkan wawasan mendalam tentang jenis komunikasi mana yang menghasilkan konversi.

Tingkatkan kepuasan pelanggan

Pelanggan modern mengharapkan layanan yang tidak hanya cepat dan nyaman, tetapi juga disesuaikan dengan preferensi masing-masing.

Analytics membantu anggota tim untuk membuat prototipe pelanggan dan segmen pasar yang lebih akurat juga.

Misalnya, pusat kontak omnichannel dapat memanfaatkan analitik untuk mempelajari pelanggan mana yang lebih suka berkomunikasi melalui teks, suara, email, dll. Dengan mengidentifikasi preferensi ini, agen dapat menyesuaikan interaksi mereka untuk menawarkan pengalaman yang dipersonalisasi kepada setiap klien.

Analytics juga mengidentifikasi tren perilaku pelanggan.

Jika agen memperhatikan bahwa sekelompok pelanggan tertentu selalu menelepon pada Senin sore dengan pertanyaan tentang sesuatu yang mereka beli selama akhir pekan, mereka dapat menggunakan informasi ini untuk membangun proses dan alat yang lebih baik untuk menangani interaksi ini.

Lacak Kemajuan Agen secara Real-Time

Pada akhir minggu, sudah terlambat bagi pusat panggilan bervolume tinggi untuk memperbaiki kesalahan—artinya laporan historis menawarkan nilai yang kecil.

Dengan analitik dan peringatan waktu nyata, supervisor dapat mengawasi banyak percakapan sekaligus, menawarkan bantuan jika diperlukan, dan memperbaiki kesalahan dengan cepat.

Gunakan Dasbor yang Dapat Disesuaikan

Dasbor yang dapat disesuaikan memungkinkan supervisor untuk fokus hanya pada KPI yang paling penting bagi pusat kontak , melihat tren sejak dini, dan mendapatkan peringatan dan pembaruan waktu nyata yang disesuaikan pada jadwal mereka.

Ada lusinan, bahkan ratusan KPI yang dapat dilacak di call center. Memantau setiap metrik tidak efisien atau bahkan tidak layak. Dengan dasbor yang dapat disesuaikan, perusahaan dapat fokus pada beberapa KPI sekaligus dan menyesuaikan sesuai kebutuhan.

Optimalkan Manajemen Tenaga Kerja

Analitik tingkat lanjut dapat meningkatkan manajemen tenaga kerja dengan:

• Mengidentifikasi waktu panggilan puncak (panggilan masuk dan panggilan keluar)
• Mempengaruhi keputusan staf
• Mengidentifikasi interaksi yang membutuhkan keahlian khusus
• Mengevaluasi waktu penanganan panggilan rata-rata

Bagaimana Analisis Pusat Panggilan Mempengaruhi Pengalaman Pelanggan?

Analitik pusat panggilan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan:

• Memberikan wawasan berharga tentang preferensi, aktivitas, dan perilaku pelanggan
• Mengidentifikasi masalah seperti waktu tunggu yang lama, kekurangan staf, dan tingkat resolusi panggilan pertama yang rendah
• Mengevaluasi kinerja agen dan mengidentifikasi kesenjangan dalam pelatihan agen
• Membuat atau mendesain ulang solusi layanan mandiri pelanggan yang lebih baik
• Menawarkan wawasan tentang perjalanan pelanggan dan mengidentifikasi titik kontak utama

FAQ Analisis Pusat Panggilan