Çağrı Merkezi Analitiği: Çağrı Verilerini Etkili Bir Şekilde Analiz Etme

Çağrı merkezi analitiği, hem çağrı merkezi yönetimini hem de müşteri deneyimini izlemek ve iyileştirmek için çok önemlidir.

Hizmet Olarak Çağrı Merkezi (CCaaS) platformları temel öngörüler sağlasa da, işletmelerin çağrı merkezi operasyonları, temsilci performansı ve müşteri etkileşimi düzeylerindeki eğilimleri belirlemesine yardımcı olmak için gereken karmaşıklık düzeyinden yoksundur.

Çağrı merkezi analitiği, önceden hazırlanmış ve özelleştirilebilir raporlama şablonlarıyla birlikte, gerçek zamanlı ve geçmiş çağrı merkezi etkinliğinin 360 derecelik bir görünümünü sağlar .

Bu makalede, çağrı merkezi analitiğinin ne olduğunu, aracıları optimize etmenize ve müşteri bekleme sürelerini azaltmanıza nasıl yardımcı olacaklarını ve kaliteli çağrı merkezi izlemenin sunduğu faydaları keşfedeceğiz.

↓ öğesine atla

• Çağrı Merkezi Analitiği Nedir?
• Çağrı Merkezi Analitiği Türleri
• Çağrı Merkezi Yazılımında Temel Analitik Özellikler
• Çağrı Merkezi Analitiği Neden Önemlidir?
• Çağrı Merkezi Analizleri Müşteri Deneyimini Nasıl Etkiler?
• Sıkça Sorulan Sorular

Çağrı Merkezi Analitiği Nedir?

Çağrı merkezi analitiği, müşteri deneyimini, temsilci performansını, müşteri hizmetlerini ve operasyonel verimliliği iyileştirmek için çağrı merkezi verilerini toplama ve analiz etme sürecidir .

Çağrı merkezi analizi, dahili raporlamayı kesinlikle optimize etse de, birincil amacı, daha iyi karar vermeye, daha derin müşteri anlayışına ve veriye dayalı problem çözme yoluyla daha iyi iş süreçlerine yol açan eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamaktır .

Çağrı merkezi analitik yazılımı, izleme ve raporlama sürecini düzene sokarak şirketlerin ek çağrı merkezi ölçümlerini doğruluk, netlik ve kolaylıkla izlemesine ve değerlendirmesine olanak tanır.

Gerçek zamanlı etkinlik uyarıları ve bildirimleri, denetçilerin beklenmedik sorunlara kontrolden çıkmadan önce anında yanıt vermelerine yardımcı olur. Günümüzün analitik yazılımı ayrıca en son AI teknolojisini, özel gösterge tablolarını, gerçek zamanlı güncellemeleri ve davranışsal tahminleri kullanır .

Veri toplama ve analizi otomatikleştirilebilir, özelleştirilebilir ve ortalama çağrı karşılama süresi, günlük çağrı hacmi ve çağrı başına ücret gibi KPI'lara (temel performans göstergeleri) ilişkin ayrıntılı bilgiler sağlayan paylaşılabilir raporlara yoğunlaştırılabilir.

İletişim merkezi analitiği, aşağıdakiler gibi birden çok kaynaktan ve iletişim kanalından gelen verileri kullanır:

• Sesli arama çeviri yazıları
• Video kayıtları
• Sohbet geçmişi
• Olay günlükleri
• CRM yazılımı
• IVR (Etkileşimli Sesli Yanıt) girişi
• Müşteri anketleri

Çağrı Merkezi Analitiği Türleri

Çağrı merkezi analitiği sekiz ana türe ayrılabilir:

1. Konuşma Analizi

Konuşma analitiği , çağrılardan, sesli posta mesajlarından ve IVR çağrı menüsü yanıtlarından gelen ses akışlarını analiz ederek müşterilerin çağrı merkezinizle nasıl etkileşime girdiğine dair bilgi sağlar.

Konuşma analitiği, konuşmacılar arasında ayrım yapmak, belirli anahtar kelimeleri tanımak ve kelimeleri tetiklemek, konuşma kalıplarını hatırlamak ve hatta ton değişikliklerini not etmek için gerçek zamanlı transkripsiyon, Yapay Zeka (AI) teknolojisi ve makine öğrenimini kullanır.

Tüm iletişim merkezi arama kayıtları ve dökümleri, aşağıdakilere ilişkin bilgiler içeren arama sonrası özetler oluşturmak için analiz edilir:

• Müşteri duyarlılığı
• Müşteri amacı
• Aracı performansı
• Müşteri geçmişi ve bilgileri (müşterinin bir adres veya telefon numarası vermesi gibi)
• Sıkça Sorulan Sorular
• Tekrarlayan sorunlar ve şikayetler
• Ürün Bilgisi

2. Metin Analizi

Metin analitiği, yazılı verilerden içgörüler elde etmek için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanan bir tür veri analitiği çözümüdür; yani konuşmayı bir metin biçimine dönüştürmeye gerek yoktur.

Konuşma analizinde olduğu gibi, metin analizi de iletişim bilgileri, müşteri duyarlılığı, yinelenen sorunlar ve daha fazlası gibi önemli müşteri verilerini vurgular . Konuşma analizinden farklı olarak, metin analizi sesli iletişimle sınırlı değildir ve aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz edebilir:

• Müşteri anketleriyle ilgili geri bildirim
• Sosyal medyadaki yorumlar veya DM'ler
• Sohbet Botu, Canlı Sohbet veya Web Sohbeti konuşmaları
• SMS konuşmaları

3. Etkileşim Analitiği

Etkileşim analitiği, tüm kanallardaki çağrı merkezi temsilcileri ve müşteriler arasındaki etkileşimlere odaklanır.

Amacı, müşteri ilişkileri ve iş iletişimlerinin daha eksiksiz bir resmini sunarken, temsilci eğitimini, müşteri memnuniyetini, çalışan bağlılığını ve alt satırı iyileştirmektir.

Etkileşim analizi, sosyal medya, web sohbeti, sesli aramalar ve e-postalar dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri çeker.

Bu veriler daha sonra analiz edilerek yönetimin popüler iletişim kanallarını, şirketin üstün olduğu alanları ve iyileştirmenin gerekli olduğu alanları değerlendirmesine olanak tanır.

4. Self Servis Analitik

Self servis analitik, yöneticilerin, denetçilerin ve aracıların bir BT uzmanının bunu yapmasını beklemek zorunda kalmadan kendi raporlarını oluşturmalarına olanak tanıyan bir özelliktir.

Self Servis analitiği, daha hızlı içgörüler, daha düşük maliyetler ve daha hızlı çözüm ve iyileştirme süreçleri sağlar.

Self servis analitiğin uygulanması genellikle bir veri kataloğunun oluşturulmasını içerir – bir çağrı merkezinde izlenen farklı veri/KPI türlerinin bir haritası.

Yöneticiler daha sonra veri kataloğunu ve self servis analitik araçlarını nasıl kullanacakları konusunda eğitilir ve ardından belirli hedefleriyle ilgili raporlar oluşturabilirler.

5. Tahmine Dayalı Analitik

Tahmine dayalı analitik, gelecekteki müşteri davranışını tahmin etmek için geçmiş verileri kullanan analitik süreçleri ifade eder.

Büyük ölçüde otomasyon, yapay zeka ve makine öğrenimi tarafından yönlendirilen tahmine dayalı analitik, çeşitli geçmiş veri kaynakları tarafından bilgilendirilir.

Örneğin, bir takip aramasının dönüşümle sonuçlanıp sonuçlanmayacağını belirlemek için bir tahmine dayalı analiz aracı, müşteri satın alma geçmişi, kullanılan kelimeler ve kelime öbekleri ve toplam kişi sayısı gibi verileri toplayabilir.

Yeterince büyük bir veri havuzu ve doğru veri türü ile araç, dönüşümü hangi faktörlerin etkilediğini keşfedebilir ve ardından hangi müşteri aramalarının başarılı olacağını doğru bir şekilde tahmin edebilir. Geçmiş veriler biriktikçe, tahminlerin doğruluğu artar.

Tahmine dayalı analitik, çağrı merkezlerinde bir dönüşüm olasılığını tahmin etmekten dolandırıcılığı tespit etmeye kadar birçok uygulamaya sahiptir.

6. Kanallar Arası Analitik

Kanallar arası analitik, e-posta, web sitesi sohbeti, SMS mesajlaşma ve telefon görüşmeleri gibi farklı iletişim kanallarının etkinliğini ölçmek için kullanılan bir analitik türüdür.

Belirli müşteri türleri veya sorunlar için hangi kanalın en etkili olduğunu belirlemek için de kullanılabilir.

Şirketler, müşterilerin farklı kanallardaki pazarlama mesajlarına nasıl tepki verdiğini analiz ederek , bütünsel, çok kanallı bir yaklaşım kullanarak ideal müşterilerini nasıl hedefleyeceklerini öğrenebilirler. Kanallar arası analitik kullanılarak izlenebilecek kanallardan bazıları şunlardır:

• Billboard reklamları
• Soğuk aramalar
• E-posta pazarlama kampanyaları
• Çevrimiçi reklamlar
• Ürün yerleştirme
• Sosyal medya pazarlamacılığı

7. Masaüstü Analitiği

Masaüstü analitiği , masaüstü bilgisayarların performansını izleyen, ölçen ve raporlayan analitiklerdir. Şirketlerin bilgisayar bant genişliği, güvenlik açıkları ve diğer sorunlarla ilgili sorunları belirlemesine yardımcı olur.

Masaüstü analitiği, temsilci üretkenliği hakkında fikir vererek, şirket masaüstlerindeki temsilci etkinliklerini izlemek için de kullanılabilir.

8. Mobil Analitik

Mobil analitik, akıllı telefonlar veya tabletler gibi mobil cihazların hizmet kalitesini izlemek ve raporlamak için kullanılır . Esas olarak, mobil uygulaması olan işletmeler tarafından, genellikle iş yazılımlarının mobil sürümünü kullanan müşteriler veya işletmeler için kullanılır.

Mobil analitik, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli KPI'lar hakkında bilgi sağlar:

• Mobil uygulama ile müşteri etkileşimleri (huniler, ısı haritaları vb.)
• Mobil web sitesi kullanım oranları
• Kilitlenmeler ve donmalar gibi Kullanıcı Arayüzü sorunları
• Tıklama oranları ve dönüşüm oranları

Çağrı Merkezi Yazılımında Temel Analitik Özellikler

En önemli analitik özellikleri çağrı merkezinize ve müşteri ihtiyaçlarınıza bağlı olsa da, aşağıda listelenen analizler her büyüklükte ve türde işletme için temel olarak kabul edilir.

Gerçek zamanlı izleme

Gerçek zamanlı izleme, yöneticilere analitik yazılımından toplanan tüm verilere gerçek zamanlı güncellemelerle birlikte canlı bir genel bakış sağlayan bir özelliktir. Süpervizörler ayrıca sorunları anında tespit etmek ve harekete geçmek için canlı verilerin detayına inebilir.

Örneğin, bir süpervizör, bir temsilciye zorlu bir görüşmede koçluk yapmak için bir çağrı fısıltısı veya çağrı mavnası kullanabilir veya durum daha da yükselirse görevi devralabilir.

Gerçek zamanlı izleme, müşterileri mutlu eder, yıpranma oranlarını azaltır ve yeni temsilciler üzerindeki baskıyı azaltır.

Veri Entegrasyonları

Veri entegrasyonları, işletmelerin verilerini çeşitli üçüncü taraf kaynaklardan senkronize etmesine olanak tanır.

Bu, Salesforce veya Zapier gibi CRM yazılımlarından gelen verilerin, analitik yazılımınızla otomatik olarak entegre edildiği ve genel işletim ve CX analitiği ve raporlamasına dahil edildiği anlamına gelir.

duvar panoları

Çağrı merkezi duvar panosu, hem denetçilere hem de temsilcilere, tüm iletişim merkezi verilerinin ve faaliyetlerinin gerçek zamanlı olarak tek bir yerde kuşbakışı görünümü sunar.

Duvar panosu ölçümleri, sorunları hızlı bir şekilde belirlemeyi ve harekete geçmeyi kolaylaştırır, ancak özellikle temsilcileri motive etmek, performansı artırmak ve iş hedeflerine tutarlı bir şekilde ulaşılmasını sağlamak için değerlidir.

Yöneticiler, duvar panolarını kendileri için en önemli olan KPI'ları gösterecek ve uyarılar ayarlayacak şekilde özelleştirebilir. Duvar panoları hemen hemen tüm KPI'ları görüntüleyebilir ve genellikle aşağıdakiler gibi metrikleri içerir:

• Toplam etkin arama sayısı
• Mevcut temsilciler
• Ortalama bekleme süresi
• Cevapsız arama sayısı
• Her sıra için SLA

Takım Beceri Puanlaması

Ekip beceri puanlaması, bir işletmenin, temsilci ve mevcut eğitim materyalinin güçlü ve zayıf yönlerini değerlendirmek için her ekip üyesini performansına göre puanlamasını sağlayan bir özelliktir.

Çoğu ekip beceri puanlama aracıyla, iletişim merkezi temsilcilerine 1 ile 20 arasında bir tam sayı olan bir puan atanır ve 1, temsilcinin mümkün olan en yüksek beceri düzeyine sahip olduğu anlamına gelir.

Bir beceri düzeyi atamak yalnızca temsilci eğitimini ve personel alımını optimize etmekle kalmaz, aynı zamanda beceriye dayalı çağrı yönlendirme gibi çağrı merkezi işlevlerini geliştirmek için de kullanılabilir.

Müşteri Duygu Analizi

Müşteri duyarlılığı analizi, bir konuşma boyunca müşteri veya temsilci tarafından kullanılan belirli anahtar kelimeleri ve kelime öbeklerini analiz ederek her müşteri etkileşimini olumlu veya olumsuz olarak puanlayan bir araçtır.

Tarihsel duyarlılık analizi, yöneticilere belirli bir zaman diliminde müşteri hizmetleri düzeyi ve desteği hakkında fikir verirken, gerçek zamanlı analiz, denetçilerin canlı aramalara atlamasına ve gerektiğinde iş tasarrufu yapmasına olanak tanır .

Duygu analizi, müşteri şikayetlerinin veya memnuniyetsizliğinin temel nedenlerini ortaya çıkararak hızlı iyileştirmeyi mümkün kılar.

Çağrı Merkezi Analitiği Neden Önemlidir?

Artan müşteri beklentileri ve doymuş pazarlar ile çağrı merkezi analitiği, tüm sektörlerdeki işletmeler için vazgeçilmez bir araç haline geldi. İşte iletişim merkezi analitiğinin başlıca avantajlarından bazıları.

Aracı Performansını Artırın

Analytics , aracıların müşteri etkileşimlerine ilişkin nesnel, veriye dayalı bilgiler sağlayarak performanslarını iyileştirmelerine yardımcı olur .

Temsilciler zaman yönetimini iyileştirebilir, çabalarını en çok ihtiyaç duyulan yerlere yeniden odaklayabilir ve hangi satış konuşmalarının veya müşteri destek senaryolarının en yüksek başarı oranına sahip olduğunu belirleyebilir.

Analytics ayrıca, temsilcilere iş akışlarını etkin bir şekilde yönetmek ve daha iyi bir hizmet düzeyi sağlamak için ihtiyaç duydukları araçları sağlayarak temsilci devrini azaltabilir . Çağrı merkezi verilerinin uzun bir süre boyunca toplanması ve analiz edilmesi, komut dosyası oluşturma ve çalışan el kitapları gibi personel eğitiminin birçok yönünü de bilgilendirebilir.

Satışları Artırın

Analytics , müşteri davranışındaki kalıpları belirleyerek ve aracılara arayanlarla daha kişisel bir düzeyde etkileşim kurmak için ihtiyaç duydukları bilgileri sağlayarak satışları artırmaya yardımcı olur ve sonuç olarak yüksek tutma oranlarını korur.

Müşteri hizmetlerinin satışlar ve kârlılık üzerinde doğrudan etkisi vardır. Forbes'a göre, müşterilerin %96'sı kötü müşteri hizmetleri nedeniyle bir işletmeden ayrılmayı düşünebilir. Ek olarak, tahmine dayalı analitik, hangi iletişim türlerinin dönüşümlere yol açtığına ilişkin derin bilgiler sunarak doğrudan satışları iyileştirebilir .

Müşteri memnuniyetini artırın

Modern müşteriler, yalnızca hızlı ve kullanışlı değil, aynı zamanda kişisel tercihlerine göre özelleştirilmiş hizmet bekliyor.

Analytics, ekip üyelerinin daha doğru müşteri prototipleri ve pazar segmentleri oluşturmasına da yardımcı olur.

Örneğin, çok kanallı iletişim merkezleri, hangi müşterilerin metin, ses, e-posta vb. yoluyla iletişim kurmayı tercih ettiğini öğrenmek için analitikten yararlanabilir. Temsilciler, bu tercihleri ​​belirleyerek etkileşimlerini her müşteriye kişiselleştirilmiş bir deneyim sunacak şekilde uyarlayabilir.

Analytics ayrıca müşteri davranışındaki eğilimleri de belirler.

Bir temsilci, belirli bir müşteri grubunun hafta sonu satın aldıkları bir şeyle ilgili sorularla Pazartesi öğleden sonraları her zaman aradığını fark ederse, bu bilgileri, bu etkileşimleri ele almak için daha iyi süreçler ve araçlar oluşturmak için kullanabilir.

Temsilci İlerleme Durumunu Gerçek Zamanlı Olarak Takip Edin

Haftanın sonunda, yüksek hacimli çağrı merkezlerinin hataları düzeltmesi için artık çok geçti; bu, geçmiş raporların çok az değer sunması anlamına geliyor.

Gerçek zamanlı analizler ve uyarılar sayesinde denetçiler aynı anda birçok konuşmayı yakından takip edebilir, gerektiğinde yardım sunabilir ve hataları hızla düzeltebilir.

Özelleştirilebilir Gösterge Tablolarını Kullanın

Özelleştirilebilir panolar, gözetmenlerin yalnızca iletişim merkezi için en önemli olan KPI'lara odaklanmasına , eğilimleri erkenden belirlemesine ve programlarında özelleştirilmiş gerçek zamanlı uyarılar ve güncellemeler almasına olanak tanır.

Bir çağrı merkezinde izlenebilecek yüzlerce olmasa da onlarca KPI vardır. Her bir metriğin izlenmesi verimli ve hatta uygulanabilir değildir. Özelleştirilebilir panolarla şirket, aynı anda birkaç KPI'ya odaklanabilir ve gerektiği gibi ayarlayabilir.

İş Gücü Yönetimini Optimize Edin

Gelişmiş analitik, işgücü yönetimini şu yollarla iyileştirebilir:

• En yoğun arama sürelerini belirleme (gelen aramalar ve giden aramalar)
• Personel kararlarını etkilemek
• Belirli becerilere ihtiyaç duyan etkileşimleri belirleme
• Ortalama çağrı işleme sürelerini değerlendirme

Çağrı Merkezi Analizleri Müşteri Deneyimini Nasıl Etkiler?

Çağrı merkezi analitiği, müşteri deneyimini şu yollarla iyileştirir:

• Müşteri tercihleri, faaliyetleri ve davranışları hakkında değerli bilgiler sağlamak
• Uzun bekleme süreleri, yetersiz personel ve düşük ilk arama çözüm oranları gibi sorunları belirleme
• Temsilci performansının değerlendirilmesi ve temsilci eğitimindeki boşlukların belirlenmesi
• Daha iyi bir müşteri self servis çözümü oluşturma veya yeniden tasarlama
• Müşteri yolculuğuna ilişkin içgörü sunma ve önemli temas noktalarını belirleme

Çağrı Merkezi Analizi SSS'leri