呼叫中心分析:如何有效分析呼叫数据
已发表: 2022-09-28呼叫中心分析对于监控和改善呼叫中心管理和客户体验至关重要。
尽管呼叫中心即服务 (CCaaS) 平台提供了基本的洞察力,但它们缺乏帮助企业识别呼叫中心运营趋势、座席绩效和客户参与度所需的复杂程度。
呼叫中心分析提供实时和历史呼叫中心活动的 360 度视图,并配有预制和可定制的报告模板。
在本文中,我们将探讨什么是呼叫中心分析,它们将如何帮助您优化座席并减少客户等待时间,以及优质呼叫中心监控提供的好处。
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- 什么是呼叫中心分析?
- 呼叫中心分析的类型
- 呼叫中心软件中的基本分析功能
- 为什么呼叫中心分析很重要?
- 呼叫中心分析如何影响客户体验?
- 经常问的问题
什么是呼叫中心分析?
呼叫中心分析是收集和分析呼叫中心数据以改善客户体验、座席绩效、客户服务和运营效率的过程。
尽管呼叫中心分析确实优化了内部报告,但其主要目标是提供可操作的洞察力,从而通过以数据为依据的问题解决方案带来更好的决策、更深入的客户理解和改进的业务流程。
呼叫中心分析软件简化了监控和报告流程,使公司能够准确、清晰、轻松地跟踪和评估其他呼叫中心指标。
实时活动警报和通知可帮助主管在意外问题失控之前立即做出响应。 今天的分析软件还使用尖端的 AI 技术、自定义仪表板、实时更新和行为预测。
数据收集和分析可以自动化、定制化并浓缩成可共享的报告,提供对平均呼叫处理时间、每日呼叫量和每次呼叫成本等 KPI(关键绩效指标)的详细洞察。
联络中心分析使用来自多个来源和沟通渠道的数据,例如:
- 语音通话转录
- 录像
- 聊天记录
- 事件日志
- 客户关系管理软件
- IVR(交互式语音响应)输入
- 客户调查
呼叫中心分析的类型
呼叫中心分析可以分为八种主要类型:
1. 语音分析
语音分析通过分析来自呼叫、语音邮件消息和 IVR 呼叫菜单响应的音频流,深入了解客户如何与您的呼叫中心互动。
语音分析使用实时转录、人工智能 (AI) 技术和机器学习来区分说话者、识别特定关键字和触发词、记住语音模式,甚至注意语气变化。
所有联络中心的通话录音和转录都经过分析,以创建通话后摘要,并深入了解:
- 客户情绪
- 客户意图
- 代理绩效
- 客户历史和信息(例如客户提供地址或电话号码时)
- 经常问的问题
- 反复出现的问题和投诉
- 产品信息
2.文本分析
文本分析是一种使用自然语言处理 (NLP) 从书面数据中获取洞察力的数据分析解决方案,这意味着无需将语音转录为文本格式。
与语音分析一样,文本分析会突出重要的客户数据,例如联系信息、客户情绪、反复出现的问题等。 与语音分析不同,文本分析不仅限于语音通信,还可以分析来自各种来源的数据,包括:
- 客户调查反馈
- 社交媒体上的评论或 DM
- 聊天机器人、实时聊天或网络聊天对话
- 短信对话
3.交互分析
交互分析侧重于呼叫中心代理与所有渠道的客户之间的交互。
其目标是提高座席培训、客户满意度、员工敬业度和底线——同时提供更全面的客户关系和业务沟通图景。
交互分析从各种来源提取数据,包括社交媒体、网络聊天、语音通话和电子邮件。
然后分析这些数据,使管理层能够评估流行的沟通渠道、领域、公司擅长的地方以及需要改进的地方。
4. 自助分析
自助分析功能允许经理、主管和代理生成自己的报告,而无需等待 IT 专业人员这样做。
自助分析提供更快的洞察力、更低的成本以及更快的解决和改进流程。
实施自助服务分析通常涉及创建数据目录——在呼叫中心监控的不同类型数据/KPI 的地图。
然后,管理人员接受了有关如何使用数据目录和自助分析工具的培训,之后他们可以生成与其特定目标相关的报告。
5. 预测分析
预测分析是指使用历史数据来预测未来客户行为的分析过程。
在很大程度上由自动化、人工智能和机器学习驱动,预测分析由各种历史数据源提供信息。
例如,为了确定后续电话是否会导致转化,预测分析工具可能会收集客户购买历史、使用的单词和短语以及联系人总数等数据。
有了足够大的数据池和正确的数据类型,该工具可以发现哪些因素会影响转化,然后准确预测哪些后续客户呼叫会成功。 随着历史数据的积累,预测的准确性会提高。
预测分析在呼叫中心有许多应用,从预测转换的可能性到检测欺诈。
6. 跨渠道分析
跨渠道分析是一种用于衡量不同沟通渠道(如电子邮件、网站聊天、短信和电话)有效性的分析。
它还可用于确定哪个渠道对特定类型的客户或问题最有效。
通过分析客户对不同渠道营销信息的反应,公司可以了解如何使用整体的全渠道方法来定位他们的理想客户。 可以使用跨渠道分析监控的一些渠道是:
- 广告牌广告
- 电话推销
- 电子邮件营销活动
- 在线广告
- 物品陈设
- 社交媒体市场营销
7. 桌面分析
桌面分析是监视、测量和报告台式计算机性能的分析。 它可以帮助公司识别计算机带宽、安全漏洞和其他问题。
桌面分析还可用于跟踪公司桌面上的座席活动,从而深入了解座席的生产力。
8. 移动分析
移动分析用于跟踪和报告移动设备的服务质量,例如智能手机或平板电脑。 它主要由具有移动应用程序的企业用于经常使用其业务软件的移动版本的客户或企业。
移动分析提供对各种 KPI 的洞察,包括:
- 客户与移动应用程序的交互(漏斗、热图等)
- 移动网站使用率
- 用户界面问题,例如崩溃和冻结
- 点击率和转化率
呼叫中心软件中的基本分析功能
尽管最重要的分析功能取决于您的呼叫中心和客户需求,但下面列出的分析被认为对所有规模和类型的企业都是必不可少的。
实时监控
实时监控是一项功能,可让管理人员实时了解从分析软件收集的所有数据,并实时更新。 主管还可以深入挖掘实时数据以立即发现问题并采取行动。
例如,主管可以使用呼叫耳语或呼叫插入来指导座席完成艰难的对话,或者在情况进一步升级时接管。
实时监控让客户满意,降低流失率,并减轻新座席的压力。
数据集成
数据集成允许企业同步来自各种第三方来源的数据。
这意味着来自 Salesforce 或 Zapier 等 CRM 软件的数据会自动与您的分析软件集成,并包含在整体运营和 CX 分析和报告中。
墙板
呼叫中心墙板可在一个地方实时为主管和座席提供所有联络中心数据和活动的鸟瞰图。
墙板指标可以轻松快速识别问题并采取行动,但它们对于保持座席积极性、提高绩效和确保始终如一地实现业务目标特别有价值。
经理可以自定义墙板以显示对他们最重要的 KPI 并设置警报。 墙板几乎可以显示任何 KPI,通常包括以下指标:
- 活动呼叫总数
- 可用代理
- 平均等待时间
- 未接来电数
- 每个队列的 SLA
团队技能评分
团队技能评分是一项功能,使企业能够对每个团队成员的表现进行评分,以评估代理和当前培训材料的优势和劣势。
对于大多数团队技能评分工具,联络中心座席分配的分数是 1 到 20 之间的整数,1 表示代表具有最高的技能水平。
分配技能级别不仅可以优化座席培训和人员配备,还可以用于改进呼叫中心功能,例如基于技能的呼叫路由。
客户情绪分析
客户情绪分析是一种工具,它通过分析客户或代表在对话过程中使用的某些关键字和短语,将每次客户互动评分为正面或负面。
历史情绪分析使管理人员能够深入了解特定时间段内的客户服务水平和支持,而实时分析让主管可以在需要时接听实时电话并节省业务。
情绪分析揭示客户投诉或不满的根本原因,使快速改进成为可能。
为什么呼叫中心分析很重要?
随着客户期望的提高和市场的饱和,呼叫中心分析已成为各行各业企业的重要工具。 以下是联络中心分析的一些主要好处。
提升座席绩效
分析通过提供客观、数据驱动的客户互动洞察,帮助座席提高绩效。
座席可以改善他们的时间管理,将他们的精力重新集中在最需要的地方,并确定哪些销售宣传或客户支持脚本的成功率最高。
分析还可以通过为代表提供有效管理工作流程和提供更好服务水平所需的工具来减少座席人员流动率。 长期收集和分析呼叫中心数据还可以为员工培训的许多方面提供信息,例如脚本创建和员工手册。
增加销量
分析通过识别客户行为模式并为座席提供他们在更个人层面上与呼叫者互动所需的信息来帮助增加销售额,并因此保持较高的保留率。
客户服务直接影响销售和利润。 据福布斯报道,高达 96% 的客户会因为糟糕的客户服务而考虑离开公司。 此外,预测分析可以通过深入了解哪些类型的沟通导致转化,从而直接提高销售额。
提高客户满意度
现代客户期望的服务不仅快捷方便,而且可以根据个人喜好进行定制。
分析还可以帮助团队成员创建更准确的客户原型和细分市场。
例如,全渠道联络中心可以利用分析来了解哪些客户更喜欢通过文本、语音、电子邮件等方式进行交流。通过识别这些偏好,座席可以调整他们的互动,为每个客户提供个性化的体验。
分析还可以识别客户行为的趋势。
如果代理注意到某组客户总是在周一下午打电话询问他们在周末购买的东西,他们可以使用这些信息来构建更好的流程和工具来处理这些交互。
实时跟踪座席进度
到本周末,大容量呼叫中心修复错误为时已晚——这意味着历史报告几乎没有价值。
通过实时分析和警报,主管可以同时密切关注许多对话,在需要时提供帮助,并快速纠正错误。
使用可自定义的仪表板
可定制的仪表板允许主管只关注那些对联络中心最重要的 KPI,及早发现趋势,并获得定制的实时警报和日程更新。
呼叫中心可以跟踪数十个甚至数百个 KPI。 监控每一个指标都不是有效的,甚至是不可行的。 借助可定制的仪表板,公司可以一次专注于几个 KPI 并根据需要进行调整。
优化劳动力管理
高级分析可以通过以下方式改善劳动力管理:
- 识别高峰呼叫时间(呼入呼叫和呼出呼叫)
- 影响人员配置决策
- 识别需要特定技能的交互
- 评估平均呼叫处理时间
呼叫中心分析如何影响客户体验?
呼叫中心分析通过以下方式改善客户体验:
- 提供有关客户偏好、活动和行为的宝贵见解
- 识别等待时间长、人手不足和首次呼叫解决率低等问题
- 评估代理绩效并确定代理培训中的差距
- 创建或重新设计更好的客户自助服务解决方案
- 深入了解客户旅程并确定关键接触点