Analisi del call center: come analizzare in modo efficace i dati delle chiamate

L'analisi del call center è fondamentale per monitorare e migliorare sia la gestione del call center che l'esperienza del cliente.

Sebbene le piattaforme Call Center as a Service (CCaaS) forniscano informazioni di base, mancano del livello di sofisticatezza necessario per aiutare le aziende a identificare le tendenze nelle operazioni del call center, nelle prestazioni degli agenti e nei livelli di coinvolgimento dei clienti.

L'analisi del call center fornisce una visione a 360 gradi dell'attività del call center in tempo reale e storica , completa di modelli di report predefiniti e personalizzabili.

In questo articolo, esploreremo cosa sono le analisi dei call center, come ti aiuteranno a ottimizzare gli agenti e ridurre i tempi di attesa dei clienti e i vantaggi offerti dal monitoraggio della qualità dei call center.

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• Cosa sono le analisi dei call center?
• Tipi di analisi dei call center
• Funzionalità di analisi essenziali in un software per call center
• Perché l'analisi del call center è importante?
• In che modo l'analisi del call center influisce sull'esperienza del cliente?
• Domande frequenti

Cosa sono le analisi dei call center?

L'analisi del call center è il processo di raccolta e analisi dei dati del call center per migliorare l'esperienza del cliente, le prestazioni degli agenti, il servizio clienti e l'efficienza operativa.

Sebbene l'analisi del call center ottimizzi sicuramente la reportistica interna, il suo obiettivo principale è fornire informazioni utili che portino a un migliore processo decisionale , una comprensione più profonda dei clienti e migliori processi aziendali attraverso la risoluzione dei problemi basata sui dati.

Il software di analisi del call center semplifica il processo di monitoraggio e reporting, consentendo alle aziende di tracciare e valutare le metriche aggiuntive del call center con precisione, chiarezza e facilità.

Gli avvisi e le notifiche di attività in tempo reale aiutano i supervisori a rispondere immediatamente a problemi imprevisti prima che vadano fuori controllo. Il software di analisi di oggi utilizza anche una tecnologia di intelligenza artificiale all'avanguardia , dashboard personalizzati, aggiornamenti in tempo reale e previsioni comportamentali.

La raccolta e l'analisi dei dati possono essere automatizzate, personalizzate e condensate in report condivisibili che forniscono informazioni dettagliate sui KPI (indicatori chiave di prestazione) come il tempo medio di gestione delle chiamate, il volume giornaliero delle chiamate e il costo per chiamata.

L'analisi dei contact center utilizza i dati provenienti da più fonti e canali di comunicazione come:

• Trascrizioni di chiamate vocali
• Registrazioni video
• Cronologia chat
• Registri eventi
• Software CRM
• Ingresso IVR (Interactive Voice Response).
• Indagini sui clienti

Tipi di analisi dei call center

L'analisi dei call center può essere suddivisa in otto tipi principali:

1. Analisi vocale

L'analisi vocale fornisce informazioni su come i clienti interagiscono con il call center analizzando i flussi audio delle chiamate, dei messaggi vocali e delle risposte del menu delle chiamate IVR .

L'analisi vocale utilizza la trascrizione in tempo reale, la tecnologia di intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico per distinguere tra parlanti, riconoscere parole chiave specifiche e attivare parole, ricordare schemi di discorso e persino notare i cambiamenti di tono.

Tutte le registrazioni e le trascrizioni delle chiamate del contact center vengono analizzate per creare riepiloghi post-chiamata con approfondimenti su:

• Sentimento del cliente
• Intenzione del cliente
• Prestazioni dell'agente
• Cronologia e informazioni del cliente (ad esempio quando il cliente fornisce un indirizzo o un numero di telefono)
• Domande frequenti
• Problemi e reclami ricorrenti
• Informazioni sul prodotto

2. Analisi del testo

L'analisi del testo è un tipo di soluzione di analisi dei dati che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per ottenere informazioni dettagliate dai dati scritti, il che significa che non è necessario trascrivere il discorso in un formato di testo.

Come per l'analisi vocale, l'analisi del testo mette in evidenza dati importanti sui clienti come informazioni di contatto, opinioni dei clienti, problemi ricorrenti e altro ancora . A differenza dell'analisi vocale, l'analisi del testo non si limita alla comunicazione vocale e può analizzare i dati da una varietà di fonti, tra cui:

• Feedback sui sondaggi dei clienti
• Commenti o DM sui social media
• Chat Bot, chat dal vivo o conversazioni di chat web
• Conversazioni SMS

3. Analisi dell'interazione

L'analisi delle interazioni si concentra sulle interazioni tra gli agenti del call center e i clienti su tutti i canali.

Il suo obiettivo è migliorare la formazione degli agenti, la soddisfazione dei clienti, il coinvolgimento dei dipendenti e i profitti, fornendo al contempo un quadro più completo delle relazioni con i clienti e delle comunicazioni aziendali.

L'analisi delle interazioni estrae i dati da una varietà di fonti, inclusi social media, chat web, chiamate vocali ed e-mail.

Questi dati vengono quindi analizzati, consentendo al management di valutare i canali di comunicazione più diffusi, le aree in cui l'azienda eccelle e dove è necessario un miglioramento.

4. Analisi self-service

L'analisi self-service è una funzionalità che consente a manager, supervisori e agenti di generare i propri report senza dover attendere che un professionista IT lo faccia.

L'analisi self-service fornisce informazioni più rapide, costi ridotti e processi di risoluzione e miglioramento più rapidi.

L'implementazione dell'analisi self-service spesso implica la creazione di un catalogo di dati, una mappa dei diversi tipi di dati/KPI monitorati in un call center.

I manager vengono quindi formati su come utilizzare il catalogo dati e gli strumenti di analisi self-service , dopodiché possono generare report pertinenti ai loro obiettivi specifici.

5. Analisi predittiva

L'analisi predittiva si riferisce a processi analitici di utilizzo dei dati storici per prevedere il comportamento futuro dei clienti .

In gran parte guidati dall'automazione, dall'intelligenza artificiale e dall'apprendimento automatico, l'analisi predittiva è informata da una varietà di origini dati storiche.

Ad esempio, per determinare se una chiamata di follow-up si tradurrà in una conversione, uno strumento di analisi predittiva potrebbe raccogliere dati come la cronologia degli acquisti dei clienti, le parole e le frasi utilizzate e il numero totale di contatti.

Con un pool di dati sufficientemente ampio e il giusto tipo di dati, lo strumento può scoprire quali fattori influenzano la conversione e quindi prevedere con precisione quali chiamate di follow-up dei clienti avranno successo. Man mano che i dati storici si accumulano, l'accuratezza delle previsioni aumenta.

L'analisi predittiva ha molte applicazioni nei call center, dalla previsione della probabilità di una conversione al rilevamento delle frodi.

6. Analisi multicanale

L'analisi multicanale è un tipo di analisi utilizzata per misurare l'efficacia di diversi canali di comunicazione come e-mail, chat sul sito Web, SMS e telefonate.

Può anche essere utilizzato per determinare quale canale è più efficace per specifici tipi di clienti o problemi.

Analizzando il modo in cui i clienti reagiscono ai messaggi di marketing su diversi canali, le aziende possono imparare come rivolgersi ai propri clienti ideali utilizzando un approccio olistico e omnicanale . Alcuni dei canali che possono essere monitorati utilizzando l'analisi cross-channel sono:

• Annunci pubblicitari
• Chiamate a freddo
• Campagne di email marketing
• Annunci in linea
• Collocamento del prodotto
• Social media marketing

7. Analisi desktop

Le analisi desktop sono analisi che monitorano, misurano e generano report sulle prestazioni dei computer desktop. Aiuta le aziende a identificare i problemi con la larghezza di banda del computer, le vulnerabilità della sicurezza e altri problemi.

L'analisi desktop può essere utilizzata anche per tenere traccia delle attività degli agenti sui desktop aziendali, fornendo informazioni sulla produttività degli agenti.

8. Analisi mobile

Le analisi mobili vengono utilizzate per tracciare e segnalare la qualità del servizio dei dispositivi mobili , come smartphone o tablet. Viene utilizzato principalmente dalle aziende con un'app mobile per clienti o aziende che utilizzano spesso la versione mobile del proprio software aziendale.

L'analisi mobile fornisce informazioni su un'ampia varietà di KPI, tra cui:

• Interazioni del cliente con l'applicazione mobile (funnel, heatmap, ecc.)
• Tariffe di utilizzo del sito web mobile
• Problemi dell'interfaccia utente come arresti anomali e blocchi
• Fare clic su tariffe e tassi di conversione

Funzionalità di analisi essenziali in un software per call center

Sebbene le funzionalità di analisi più importanti dipendano dal call center e dalle esigenze dei clienti, le analisi elencate di seguito sono considerate essenziali per tutte le dimensioni e i tipi di attività.

Monitoraggio in tempo reale

Il monitoraggio in tempo reale è una funzionalità che offre ai gestori una panoramica in tempo reale di tutti i dati raccolti dal software di analisi, completa di aggiornamenti in tempo reale. I supervisori possono anche approfondire i dati in tempo reale per identificare immediatamente i problemi e agire.

Ad esempio, un supervisore può utilizzare un sussurro di chiamata o un'interruzione di chiamata per istruire un agente in una conversazione difficile o subentrare se la situazione peggiora ulteriormente.

Il monitoraggio in tempo reale rende felici i clienti, riduce i tassi di abbandono e allevia la pressione sui nuovi agenti.

Integrazioni di dati

Le integrazioni dei dati consentono alle aziende di sincronizzare i propri dati da varie fonti di terze parti .

Ciò significa che i dati provenienti da software CRM come Salesforce o Zapier vengono integrati automaticamente con il software di analisi e inclusi nell'analisi e nei report operativi e CX complessivi.

Tabelloni

Un wallboard del call center offre ai supervisori e agli agenti una visuale a volo d'uccello di tutti i dati e le attività del contact center in tempo reale, in un'unica posizione.

Le metriche di Wallboard semplificano l'identificazione rapida dei problemi e l'azione, ma sono particolarmente utili per mantenere gli agenti motivati, aumentare le prestazioni e garantire che gli obiettivi aziendali siano costantemente raggiunti.

I manager possono personalizzare i wallboard per visualizzare i KPI più importanti per loro e impostare avvisi. I wallboard possono visualizzare quasi tutti i KPI e di solito includono metriche come:

• Numero totale di chiamate attive
• Agenti disponibili
• Tempo medio di attesa
• Numero di chiamate perse
• SLA per ciascuna coda

Punteggio abilità di squadra

Il punteggio delle abilità del team è una funzionalità che consente a un'azienda di assegnare un punteggio a ciascun membro del team in base alle proprie prestazioni per valutare i punti di forza e di debolezza dell'agente e del materiale di formazione attuale.

Con la maggior parte degli strumenti di punteggio delle abilità del team, agli agenti del contact center viene assegnato un punteggio che è un numero intero compreso tra 1 e 20, con un 1 che significa che il rappresentante ha il livello di abilità più alto possibile.

L'assegnazione di un livello di competenza non solo ottimizza la formazione degli agenti e il personale, ma può anche essere utilizzata per migliorare la funzionalità del call center come l'instradamento delle chiamate basato sulle competenze.

Analisi del sentiment del cliente

L'analisi del sentimento del cliente è uno strumento che valuta ogni interazione del cliente come positiva o negativa analizzando determinate parole chiave e frasi utilizzate dal cliente o dal rappresentante nel corso di una conversazione.

L'analisi del sentiment storico offre ai manager informazioni dettagliate sul livello di servizio clienti e sul supporto in un periodo di tempo specifico, mentre l'analisi in tempo reale consente ai supervisori di passare alle chiamate in tempo reale e salvare il business quando necessario.

L'analisi del sentiment scopre le cause profonde dei reclami o dell'insoddisfazione dei clienti, rendendo possibile un rapido miglioramento.

Perché l'analisi del call center è importante?

Con le crescenti aspettative dei clienti e la saturazione dei mercati, l'analisi dei call center è diventata uno strumento essenziale per le aziende di tutti i settori. Ecco alcuni dei principali vantaggi dell'analisi dei contact center.

Migliora le prestazioni dell'agente

L'analisi aiuta gli agenti a migliorare le proprie prestazioni fornendo informazioni obiettive basate sui dati sulle interazioni con i clienti.

Gli agenti possono migliorare la gestione del tempo, concentrare i propri sforzi dove sono più necessari e identificare quali proposte di vendita o script di assistenza clienti hanno il più alto tasso di successo.

Analytics può anche ridurre il turnover degli agenti fornendo ai rappresentanti gli strumenti necessari per gestire efficacemente i flussi di lavoro e fornire un livello di servizio migliore. La raccolta e l'analisi dei dati del call center per un lungo periodo di tempo possono anche informare molti aspetti della formazione del personale, come la creazione di script e i manuali dei dipendenti.

Aumento delle vendite

L'analisi aiuta ad aumentare le vendite identificando i modelli di comportamento dei clienti e fornendo agli agenti le informazioni di cui hanno bisogno per interagire con i chiamanti a un livello più personale e, di conseguenza, mantenere alti tassi di fidelizzazione.

Il servizio clienti ha un impatto diretto sulle vendite e sui profitti. Secondo Forbes, fino al 96% dei clienti prenderebbe in considerazione l'idea di lasciare un'attività a causa del cattivo servizio clienti. Inoltre, l'analisi predittiva può migliorare le vendite direttamente offrendo informazioni approfondite su quali tipi di comunicazione portano a conversioni.

Migliora la soddisfazione del cliente

I clienti moderni si aspettano un servizio che non sia solo veloce e conveniente, ma anche personalizzato in base alle loro preferenze individuali.

L'analisi aiuta i membri del team a creare prototipi di clienti e segmenti di mercato più accurati .

Ad esempio, i contact center omnicanale possono sfruttare l'analisi per sapere quali clienti preferiscono comunicare tramite testo, voce, e-mail, ecc. Identificando queste preferenze, gli agenti possono personalizzare le loro interazioni per offrire a ciascun cliente un'esperienza personalizzata.

Analytics identifica anche le tendenze nel comportamento dei clienti.

Se un agente nota che un determinato gruppo di clienti chiama sempre il lunedì pomeriggio con domande su qualcosa che ha acquistato durante il fine settimana, può utilizzare queste informazioni per creare processi e strumenti migliori per gestire queste interazioni.

Tieni traccia dei progressi degli agenti in tempo reale

Entro la fine della settimana, è troppo tardi per i call center ad alto volume di correggere gli errori, il che significa che i rapporti storici hanno poco valore.

Con analisi e avvisi in tempo reale, i supervisori possono tenere d'occhio molte conversazioni contemporaneamente, offrire assistenza dove necessario e correggere rapidamente gli errori.

Usa dashboard personalizzabili

I dashboard personalizzabili consentono ai supervisori di concentrarsi solo sui KPI più importanti per il contact center , individuare le tendenze in anticipo e ricevere avvisi e aggiornamenti personalizzati in tempo reale sui loro programmi.

Ci sono dozzine, se non centinaia, di KPI che possono essere tracciati in un call center. Il monitoraggio di ogni singola metrica non è efficiente o addirittura fattibile. Con dashboard personalizzabili, l'azienda può concentrarsi su pochi KPI alla volta e adattarli secondo necessità.

Ottimizza la gestione della forza lavoro

L'analisi avanzata può migliorare la gestione della forza lavoro:

• Identificazione dei picchi di chiamata (chiamate in entrata e chiamate in uscita)
• Influenzare le decisioni sul personale
• Identificare le interazioni che richiedono competenze specifiche
• Valutazione dei tempi medi di gestione delle chiamate

In che modo l'analisi del call center influisce sull'esperienza del cliente?

L'analisi del call center migliora l'esperienza del cliente:

• Fornire informazioni preziose sulle preferenze, l'attività e il comportamento dei clienti
• Identificazione di problemi come lunghi tempi di attesa, carenza di personale e bassi tassi di risoluzione delle prime chiamate
• Valutazione delle prestazioni degli agenti e identificazione delle lacune nella formazione degli agenti
• Creare o riprogettare una migliore soluzione self-service per il cliente
• Offrendo informazioni dettagliate sul percorso del cliente e identificando i punti di contatto chiave

Domande frequenti sull'analisi dei call center