Call Center Analytics: Cum să analizați eficient datele apelurilor

Analiza centrului de apeluri este crucială pentru monitorizarea și îmbunătățirea atât a gestionării centrului de apeluri, cât și a experienței clienților.

Deși platformele Call Center as a Service (CCaaS) oferă informații de bază, le lipsește nivelul de sofisticare necesar pentru a ajuta companiile să identifice tendințele în operațiunile centrului de apel, performanța agenților și nivelurile de implicare a clienților.

Analiza centrului de apeluri oferă o vedere la 360 de grade asupra activității istorice și în timp real a centrului de apeluri , completă cu șabloane de raportare prefabricate și personalizabile.

În acest articol, vom explora ce sunt analizele pentru call center, cum vă vor ajuta să optimizați agenții și să reduceți timpul de așteptare al clienților și beneficiile oferite de monitorizarea call center-ului de calitate.

Salt la ↓

• Ce este Call Center Analytics?
• Tipuri de analize pentru call center
• Caracteristici esențiale de analiză într-un software pentru call center
• De ce este importantă Call Center Analytics?
• Cum afectează Call Center Analytics experiența clienților?
• întrebări frecvente

Ce este Call Center Analytics?

Analiza centrului de apeluri este procesul de colectare și analiză a datelor din call center pentru a îmbunătăți experiența clienților, performanța agenților, serviciul pentru clienți și eficiența operațională.

Deși analiza centrului de apel optimizează cu siguranță raportarea internă, obiectivul său principal este de a oferi informații utile care să conducă la o mai bună luare a deciziilor , o înțelegere mai profundă a clienților și procese de afaceri îmbunătățite prin rezolvarea problemelor bazate pe date.

Software-ul de analiză pentru call center eficientizează procesul de monitorizare și raportare, permițând companiilor să urmărească și să evalueze valorile suplimentare ale centrului de apeluri cu acuratețe, claritate și ușurință.

Alertele și notificările de activitate în timp real îi ajută pe supraveghetori să răspundă imediat la probleme neașteptate înainte ca acestea să scape de sub control. Software-ul de analiză de astăzi utilizează, de asemenea, tehnologie AI de ultimă oră , tablouri de bord personalizate, actualizări în timp real și predicții comportamentale.

Colectarea și analiza datelor pot fi automatizate, personalizate și condensate în rapoarte care pot fi partajate, oferind informații detaliate despre KPI (indicatori cheie de performanță), cum ar fi timpul mediu de gestionare a apelurilor, volumul zilnic al apelurilor și costul pe apel.

Analiza centrului de contact utilizează date din mai multe surse și canale de comunicare, cum ar fi:

• Transcrierea apelurilor vocale
• Înregistrări video
• Istoricul chat-urilor
• Jurnalele evenimentelor
• Software CRM
• Intrare IVR (Răspuns vocal interactiv).
• Sondajele clienților

Tipuri de analize pentru call center

Analiza centrului de apeluri poate fi împărțită în opt tipuri principale:

1. Analiza vorbirii

Analiza vorbirii oferă o perspectivă asupra modului în care clienții interacționează cu centrul dvs. de apeluri, analizând fluxurile audio din apeluri, mesaje vocale și răspunsuri la meniul de apeluri IVR .

Analiza vorbirii folosește transcripția în timp real, tehnologia Inteligenței Artificiale (AI) și învățarea automată pentru a distinge între vorbitori, pentru a recunoaște anumite cuvinte cheie și a declanșa cuvintele, a aminti tiparele de vorbire și chiar a observa modificările de ton.

Toate înregistrările și transcripțiile apelurilor din centrul de contact sunt analizate pentru a crea rezumate post-apel cu informații despre:

• Sentimentul clientului
• Intenția clientului
• Performanța agentului
• Istoricul și informațiile clienților (cum ar fi când clientul oferă o adresă sau un număr de telefon)
• Întrebări frecvente
• Probleme și reclamații recurente
• Informații despre produs

2. Analiza textului

Analiza textului este un tip de soluție de analiză a datelor care utilizează procesarea limbajului natural (NLP) pentru a obține informații din datele scrise, ceea ce înseamnă că nu este nevoie să transcrieți discursul într-un format text.

Ca și în cazul analizei vorbirii, analiza textului evidențiază date importante ale clienților, cum ar fi informațiile de contact, sentimentul clienților, problemele recurente și multe altele . Spre deosebire de analiza vorbirii, analiza textului nu se limitează la comunicarea vocală și poate analiza date dintr-o varietate de surse, inclusiv:

• Feedback la sondajele clienților
• Comentarii sau DM-uri pe rețelele sociale
• Chat Bot, Live Chat sau conversații Web Chat
• Conversații prin SMS

3. Analiza interacțiunii

Analiza interacțiunii se concentrează pe interacțiunile dintre agenții call center și clienți pe toate canalele.

Scopul său este de a îmbunătăți pregătirea agenților, satisfacția clienților, implicarea angajaților și rezultatul final, oferind în același timp o imagine mai completă a relațiilor cu clienții și a comunicării de afaceri.

Analiza interacțiunii extrage date dintr-o varietate de surse, inclusiv social media, chat web, apeluri vocale și e-mailuri.

Aceste date sunt apoi analizate, permițând managementului să evalueze canalele de comunicare populare, domeniile în care compania excelează și unde este nevoie de îmbunătățiri.

4. Analitica cu autoservire

Analiza cu autoservire este o caracteristică care permite managerilor, supervizorilor și agenților să-și genereze propriile rapoarte fără a fi nevoie să aștepte ca un profesionist IT să facă acest lucru.

Analiza cu autoservire oferă informații mai rapide, costuri reduse și procese de rezoluție și îmbunătățire mai rapide.

Implementarea analizei cu autoservire implică adesea crearea unui catalog de date – o hartă a diferitelor tipuri de date/KPI monitorizate într-un centru de apeluri.

Managerii sunt apoi instruiți cu privire la modul de utilizare a catalogului de date și a instrumentelor de analiză cu autoservire , după care pot genera rapoarte care sunt relevante pentru obiectivele lor specifice.

5. Analiza predictivă

Analiza predictivă se referă la procesele analitice de utilizare a datelor istorice pentru a prezice comportamentul viitor al clienților .

În mare parte condusă de automatizare, AI și învățare automată, analiza predictivă este informată de o varietate de surse de date istorice.

De exemplu, pentru a determina dacă un apel de urmărire va avea ca rezultat o conversie, un instrument de analiză predictivă poate colecta date precum istoricul achizițiilor clienților, cuvintele și expresiile utilizate și numărul total de contacte.

Cu un grup de date suficient de mare și tipul potrivit de date, instrumentul poate descoperi care factori influențează conversia și apoi poate prezice cu exactitate ce apeluri ulterioare ale clienților vor avea succes. Pe măsură ce datele istorice se acumulează, acuratețea predicțiilor crește.

Analiza predictivă are multe aplicații în centrele de apeluri, de la prezicerea probabilității unei conversii până la detectarea fraudei.

6. Analize pe mai multe canale

Analiza cross-canal este un tip de analiză utilizat pentru a măsura eficiența diferitelor canale de comunicare, cum ar fi e-mailul, chat-ul pe site, mesajele SMS și apelurile telefonice.

Poate fi folosit și pentru a determina care canal este cel mai eficient pentru anumite tipuri de clienți sau probleme.

Analizând modul în care clienții reacționează la mesajele de marketing pe diferite canale, companiile pot învăța cum să își vizeze clienții ideali folosind o abordare holistică, omnicanal . Unele dintre canalele care pot fi monitorizate cu ajutorul analizei cross-canal sunt:

• Reclame publicitare
• Apeluri reci
• Campanii de email marketing
• Reclame online
• Plasarea produsului
• Marketing pe rețelele sociale

7. Desktop Analytics

Analizele desktop sunt analize care monitorizează, măsoară și raportează performanța computerelor desktop. Ajută companiile să identifice problemele legate de lățimea de bandă a computerului, vulnerabilitățile de securitate și alte probleme.

Analiza desktop poate fi folosită și pentru a urmări activitățile agenților pe desktopurile companiei, oferind o perspectivă asupra productivității agenților.

8. Analize mobile

Analizele mobile sunt utilizate pentru a urmări și raporta calitatea serviciului dispozitivelor mobile , cum ar fi smartphone-urile sau tabletele. Este folosit în principal de companiile cu o aplicație mobilă pentru clienți sau companii care folosesc adesea versiunea mobilă a software-ului lor de afaceri.

Analiza mobilă oferă o perspectivă asupra unei game largi de KPI, inclusiv:

• Interacțiunile clienților cu aplicația mobilă (pâlnii, hărți termice etc.)
• Rate de utilizare a site-urilor mobile
• Probleme ale interfeței cu utilizatorul, cum ar fi blocări și blocări
• Ratele de clic și ratele de conversie

Caracteristici esențiale de analiză într-un software pentru call center

Deși cele mai importante funcții de analiză depind de centrul dvs. de apeluri și de nevoile clienților, analizele enumerate mai jos sunt considerate esențiale pentru toate dimensiunile și tipurile de afaceri.

Monitorizare în timp real

Monitorizarea în timp real este o caracteristică care oferă managerilor o imagine de ansamblu în direct a tuturor datelor colectate din software-ul de analiză, cu actualizări în timp real. Supraveghetorii pot, de asemenea, să analizeze datele live pentru a identifica imediat problemele și pentru a lua măsuri.

De exemplu, un supervizor poate folosi o șoaptă de apel sau un apel pentru a îndruma un agent printr-o conversație dificilă – sau poate prelua conducerea dacă situația se intensifică în continuare.

Monitorizarea în timp real îi menține pe clienți mulțumiți, reduce ratele de uzură și ușurează presiunea asupra noilor agenți.

Integrari de date

Integrările de date permit companiilor să -și sincronizeze datele din diverse surse terțe .

Aceasta înseamnă că datele din software-ul CRM, cum ar fi Salesforce sau Zapier, sunt integrate automat cu software-ul dvs. de analiză și incluse în analiza și raportarea generală de operare și CX.

Placi de perete

Un panou de perete pentru call center prezintă atât supervizorilor, cât și agenților o vedere panoramică a tuturor datelor și activității centrului de contact în timp real, într-un singur loc.

Valorile Wallboard facilitează identificarea rapidă a problemelor și luarea de măsuri, dar sunt deosebit de valoroase pentru a menține agenții motivați, pentru a crește performanța și pentru a asigura îndeplinirea constantă a obiectivelor de afaceri.

Managerii pot personaliza panourile de perete pentru a afișa KPI-urile care sunt cele mai importante pentru ei și pot configura alerte. Panourile de perete pot afișa aproape orice KPI și includ de obicei valori precum:

• Numărul total de apeluri active
• Agenți disponibili
• Timp mediu de așteptare
• Numărul de apeluri pierdute
• SLA pentru fiecare coadă

Scorul abilităților echipei

Scorul abilităților echipei este o caracteristică care permite unei companii să pună un punctaj pentru fiecare membru al echipei în funcție de performanța sa pentru a evalua punctele forte și punctele slabe ale agentului și al materialului de instruire curent.

Cu majoritatea instrumentelor de punctare a abilităților echipei, agenților centrului de contact li se atribuie un scor care este un număr întreg între 1 și 20, cu 1 însemnând că reprezentantul are cel mai înalt nivel de calificare posibil.

Atribuirea unui nivel de calificare nu numai că optimizează pregătirea și personalul agenților, dar poate fi folosită și pentru a îmbunătăți funcționalitatea centrului de apeluri, cum ar fi rutarea apelurilor bazată pe abilități.

Analiza sentimentelor clienților

Analiza sentimentului clienților este un instrument care notează fiecare interacțiune cu clientul ca fiind pozitivă sau negativă prin analizarea anumitor cuvinte cheie și expresii folosite fie de client, fie de reprezentant pe parcursul unei conversații.

Analiza istorică a sentimentelor oferă managerilor o perspectivă asupra nivelului de servicii pentru clienți și asistenței pe o anumită perioadă de timp, în timp ce analiza în timp real le permite supraveghetorilor să acceseze apelurile live și să salveze afaceri atunci când este necesar.

Analiza sentimentelor descoperă cauzele fundamentale ale plângerilor sau nemulțumirii clienților, făcând posibilă îmbunătățirea rapidă.

De ce este importantă Call Center Analytics?

Cu așteptările crescânde ale clienților și piețele saturate, analizele call center au devenit un instrument esențial pentru afaceri din toate sectoarele. Iată câteva dintre principalele beneficii ale analizei centrului de contact.

Creșteți performanța agentului

Analytics îi ajută pe agenți să își îmbunătățească performanța, oferind informații obiective, bazate pe date, asupra interacțiunilor cu clienții.

Agenții își pot îmbunătăți gestionarea timpului, își pot reorienta eforturile acolo unde este cel mai necesar și pot identifica ce argumente de vânzare sau scripturi de asistență pentru clienți au cea mai mare rată de succes.

De asemenea, Analytics poate reduce rotația agenților, oferind reprezentanților instrumentele de care au nevoie pentru a-și gestiona eficient fluxurile de lucru și pentru a oferi un nivel mai bun de servicii. Colectarea și analizarea datelor din call center pe o perioadă lungă de timp poate informa și multe aspecte ale pregătirii personalului, cum ar fi crearea de scripturi și manualele angajaților.

Creșteți vânzările

Analytics ajută la creșterea vânzărilor prin identificarea tiparelor în comportamentul clienților și oferind agenților informațiile de care au nevoie pentru a interacționa cu apelanții la un nivel mai personal și, ca urmare, să mențină rate ridicate de reținere.

Serviciul pentru clienți are un impact direct asupra vânzărilor și a rezultatului final. Potrivit Forbes, până la 96% dintre clienți ar lua în considerare să părăsească o afacere din cauza unui serviciu prost pentru clienți. În plus, analiza predictivă poate îmbunătăți direct vânzările , oferind o perspectivă profundă asupra tipurilor de comunicare care duc la conversii.

Îmbunătățiți satisfacția clienților

Clienții moderni se așteaptă la servicii care nu sunt doar rapide și convenabile, ci și personalizate în funcție de preferințele lor individuale.

Analytics îi ajută pe membrii echipei să creeze, de asemenea, prototipuri de clienți și segmente de piață mai precise .

De exemplu, centrele de contact omnicanal pot folosi analizele pentru a afla ce clienți preferă să comunice prin text, voce, e-mail etc. Prin identificarea acestor preferințe, agenții își pot personaliza interacțiunile pentru a oferi fiecărui client o experiență personalizată.

Analytics identifică, de asemenea, tendințele în comportamentul clienților.

Dacă un agent observă că un anumit grup de clienți sună întotdeauna luni după-amiaza cu întrebări despre ceva pe care l-a achiziționat în weekend, poate folosi aceste informații pentru a construi procese și instrumente mai bune pentru gestionarea acestor interacțiuni.

Urmăriți progresul agentului în timp real

Până la sfârșitul săptămânii, este prea târziu pentru centrele de apeluri cu volum mare să remedieze greșelile, ceea ce înseamnă că rapoartele istorice oferă puțină valoare.

Cu analize și alerte în timp real, supraveghetorii pot urmări îndeaproape multe conversații simultan, pot oferi asistență acolo unde este necesar și pot corecta rapid erorile.

Utilizați tablouri de bord personalizabile

Tablourile de bord personalizabile le permit supraveghetorilor să se concentreze numai pe acele KPI care sunt cele mai importante pentru centrul de contact , să identifice tendințele de la început și să primească alerte personalizate în timp real și actualizări ale programelor lor.

Există zeci, dacă nu sute, de KPI-uri care pot fi urmărite într-un call center. Monitorizarea fiecărei valori nu este eficientă sau chiar fezabilă. Cu tablouri de bord personalizabile, compania se poate concentra pe câțiva KPI-uri simultan și se poate ajusta după cum este necesar.

Optimizați managementul forței de muncă

Analizele avansate pot îmbunătăți gestionarea forței de muncă prin:

• Identificarea orelor de vârf ale apelurilor (apeluri de intrare și apeluri de ieșire)
• Influențarea deciziilor de angajare
• Identificarea interacțiunilor care necesită seturi de abilități specifice
• Evaluarea timpilor medii de tratare a apelurilor

Cum afectează Call Center Analytics experiența clienților?

Analiza centrului de apeluri îmbunătățește experiența clienților prin:

• Oferirea de informații valoroase asupra preferințelor, activității și comportamentului clienților
• Identificarea problemelor, cum ar fi timpii lungi de așteptare, personalul insuficient și ratele scăzute de rezolvare a primului apel
• Evaluarea performanței agenților și identificarea lacunelor în pregătirea agenților
• Crearea sau reproiectarea unei soluții mai bune de autoservire pentru clienți
• Oferă o perspectivă asupra călătoriei clienților și identifică punctele de contact cheie

Întrebări frecvente privind statisticile pentru Call Center