Якую карысць аддзелы продажаў і маркетынгу атрымліваюць ад аналітыкі кол-цэнтра?
Аналітыка колл-цэнтра адносіцца да працэсу аналізу даных і паказчыкаў, сабраных з аперацый колл-цэнтра, каб атрымаць разуменне і прыняць рашэнні на аснове даных. Гэта ўключае ў сябе збор і аналіз розных тыпаў даных, такіх як колькасць званкоў, працягласць званкоў, час чакання, узаемадзеянне з кліентамі, прадукцыйнасць агента, балы задаволенасці кліентаў і інш.
Гэтыя платформы дазваляюць цэнтрам апрацоўкі выклікаў вызначаць праблемы, якія выклікаюць занепакоенасць, дапамагаюць прымаць рашэнні на аснове даных, павышаць задаволенасць кліентаў і, у канчатковым рахунку, зніжаць выдаткі, адначасова паляпшаючы бізнес-вынікі. Вось некалькі канкрэтных прыкладаў таго, як колл-цэнтры выкарыстоўваюць аналітычныя платформы для паляпшэння сваіх бізнес-вынікаў:
- Call-цэнтр можа выкарыстоўваць аналітыку, каб вызначыць, якія агенты маюць найбольш цяжка апрацоўваць званкі. Пасля вызначэння гэтых агентаў кол-цэнтр можа забяспечыць дадатковае навучанне або інструктаж, каб дапамагчы ім палепшыць сваю працу.
- Колл-цэнтр можа выкарыстоўваць аналітыку, каб вызначыць, колькі агентаў ім трэба ўкамплектаваць у гадзіны пік. Гэтая інфармацыя можа дапамагчы кол-цэнтру пазбегнуць лішку або недахопу персаналу, што можа прывесці да зніжэння эфектыўнасці і задаволенасці кліентаў.
- Тэлефонны цэнтр можа выкарыстоўваць аналітыку, каб вызначыць, якія тыпы званкоў прыводзяць да большасці скаргаў кліентаў. Пасля выяўлення такіх тыпаў выклікаў кампанія можа распрацаваць стратэгію паляпшэння іх апрацоўкі.
- Тэлефонны цэнтр можа выкарыстоўваць аналітыку, каб вызначыць, якія выклікі можна апрацоўваць з дапамогай варыянтаў самаабслугоўвання. Накіроўваючы гэтыя выклікі на варыянты самаабслугоўвання, кол-цэнтр можа вызваліць агентаў для апрацоўкі больш складаных выклікаў.
Платформы аналітыкі кол-цэнтра могуць быць карыснымі для паляпшэння вынікаў бізнесу, у тым ліку вашых продажаў і маркетынгавых стратэгій.
Аналітыка Call Center
Аналітыка кол-цэнтра дапамагае арганізацыям зразумець і аптымізаваць свае продажы і маркетынг некалькімі спосабамі:
- Ацэнка прадукцыйнасці: Аналізуючы паказчыкі кол-цэнтра, арганізацыі могуць ацаніць прадукцыйнасць асобных агентаў і ўсёй каманды ў цэлым. Такія паказчыкі, як сярэдні час апрацоўкі званкоў, хуткасць рашэння першага званка і паказчыкі задаволенасці кліентаў, могуць даць каштоўную інфармацыю аб эфектыўнасці і дзейснасці агента.
- Аналіз кліенцкага досведу: Аналітыка кол-цэнтра дазваляе прадпрыемствам ацэньваць якасць узаемадзеяння з кліентамі. Аналізуючы запісы званкоў, аналіз настрояў і водгукі кліентаў, арганізацыі могуць вызначыць тэндэнцыі, болевыя кропкі і вобласці для паляпшэння ў кліенцкім досведзе.
- Продажы і маркетынг: Аналітыка кол-цэнтра можа дапамагчы вызначыць тэндэнцыі і заканамернасці продажаў і маркетынгу. Арганізацыі могуць удасканальваць свае стратэгіі продажаў і маркетынгу, аптымізаваць кампаніі і арыентавацца на пэўныя сегменты кліентаў, адсочваючы такія паказчыкі, як суадносіны званкоў і канверсіі, вынікі званкоў і перавагі кліентаў.
- Аперацыйная эфектыўнасць: Аналіз даных кол-цэнтра дапамагае выявіць вузкія месцы і неэфектыўнасць у працэсе апрацоўкі выклікаў. Арганізацыі могуць павысіць аперацыйную эфектыўнасць і знізіць выдаткі за кошт аптымізацыі маршрутызацыі выклікаў, колькасці персаналу і размеркавання рэсурсаў.
Ключавыя паказчыкі кол-цэнтра
Call-цэнтры звычайна вымяраюць прадукцыйнасць з дапамогай розных ключавых паказчыкаў эфектыўнасці (КПЭ), каб ацаніць іх эфектыўнасць, выніковасць і ўзровень задаволенасці кліентаў. KPI, якія адсочваюцца, могуць адрознівацца ў залежнасці ад мэтаў арганізацыі, галіны і задач абслугоўвання кліентаў. Вось некаторыя агульныя ключавыя паказчыкі кол-цэнтра:
- Сярэдні час апрацоўкі (AHT): AHT вымярае сярэдні час, які патрабуецца агенту для ўзаемадзеяння з кліентам, уключаючы час размовы, час утрымання і працу пасля выкліку. Гэта ключавая метрыка для ацэнкі эфектыўнасці і прадукцыйнасці агента.
- Рашэнне першага званка (RCF) Ацэнка: FCR вымярае працэнт праблем або запытаў кліентаў, вырашаных падчас першапачатковага кантакту, не патрабуючы ніякіх наступных дзеянняў або эскалацыі. Высокі паказчык FCR сведчыць аб эфектыўным вырашэнні праблем і задаволенасці кліентаў.
- Узровень абслугоўвання: Узровень абслугоўвання вымярае працэнт выклікаў, на якія адказалі на працягу вызначанага мэтавага часу. Гэта адлюстроўвае здольнасць кол-цэнтра кіраваць колькасцю выклікаў і падтрымліваць прымальны час чакання для кліентаў. Агульныя мэтавыя паказчыкі ўзроўню абслугоўвання часта выражаюцца як «X% выклікаў, на якія адказваюць за Y секунд».
- Каэфіцыент адмовы ад выкліку: Каэфіцыент адмовы ад выкліку паказвае працэнт выклікаў, ад якіх кліенты адмовіліся, перш чым датэлефанавацца да агента. Высокі ўзровень адмовы можа сведчыць пра працяглы час чакання або недастатковы персанал.
- Запаўняльнасць: Узровень занятасці вымярае працэнт часу, занятага агентамі ўзаемадзеяннем з кліентамі або звязанымі з імі дзеяннямі. Гэта дапамагае ацаніць выкарыстанне агента і кіраванне нагрузкай.
- Задаволенасць кліентаў (CSAT) Ацэнка: CSAT - гэта паказчык задаволенасці кліентаў паслугамі, якія яны атрымалі. Звычайна гэта вымяраецца з дапамогай апытанняў пасля ўзаемадзеяння або зваротнай сувязі. Ацэнкі CSAT даюць зразумець агульную якасць абслугоўвання кліентаў.
- Ацэнка чыстага прамоўтэра (NPS): NPS вымярае лаяльнасць кліентаў і верагоднасць таго, што кліенты рэкамендуюць кампанію іншым. Гэта часта вымяраецца з дапамогай апытанняў пасля ўзаемадзеяння, якія просяць кліентаў ацаніць сваю верагоднасць рэкамендаваць кампанію па шкале ад 0 да 10.
- Паказчык якасці выкліку: Паказчык якасці выкліку ацэньвае якасць узаемадзеяння агента з кліентам на аснове загадзя вызначаных крытэрыяў. Яго можна вымераць з дапамогай маніторынгу выклікаў, ацэнкі выклікаў або зваротнай сувязі з кліентамі. Паказчыкі якасці выкліку дапамагаюць ацаніць працу агента і вызначыць вобласці, якія трэба палепшыць.
- Сярэдняя хуткасць адказу (ASA): ASA вымярае сярэдні час, неабходны агенту для адказу на званок, звычайна з таго моманту, як ён трапляе ў чаргу. Гэта адлюстроўвае здольнасць кол-цэнтра аператыўна апрацоўваць уваходныя выклікі.
- Каэфіцыент зняцця агентаў: Каэфіцыент выбыцця агентаў вымярае працэнт агентаў, якія пакідаюць кол-цэнтр за пэўны перыяд. Гэта паказвае на задаволенасць супрацоўнікаў, іх утрыманне і ўплыў на агульныя выдаткі на персанал і навучанне.
Гэта толькі некалькі прыкладаў агульных KPI кол-цэнтра. Канкрэтныя KPI, якія адсочваюцца, могуць вар'іравацца ў залежнасці ад мэтаў кол-цэнтра, галіновых стандартаў і канкрэтных мэтаў і прыярытэтаў арганізацыі.
Функцыі Call Center Analytics
Агульныя функцыі аналітычных платформаў колл-цэнтра ўключаюць:
- Маніторынг у рэжыме рэальнага часу: Платформы забяспечваюць прыборныя панэлі ў рэжыме рэальнага часу і магчымасці справаздачнасці, якія дазваляюць кіраўнікам і менеджэрам кантраляваць дзейнасць колл-цэнтра і паказчыкі, калі яны адбываюцца. Гэта дапамагае аператыўна выяўляць праблемы і неадкладна ўносіць карэктывы.
- Запіс і прайграванне выкліку: Платформы аналітыкі кол-цэнтраў часта ўключаюць магчымасць запісу званкоў у мэтах забеспячэння якасці. Гэтыя запісы можна захоўваць і атрымліваць доступ пазней для ацэнкі, навучання і адпаведнасці.
- Паказчыкі прадукцыйнасці і адсочванне KPI: Платформы адсочваюць і адлюстроўваюць ключавыя паказчыкі эфектыўнасці і ключавыя паказчыкі эфектыўнасці (КПЭ), такія як сярэдні час апрацоўкі, хуткасць рашэння першага званка, частата спынення выкліку, каэфіцыент канверсіі, балы задаволенасці кліентаў і многае іншае. Гэтыя паказчыкі даюць зразумець прадукцыйнасць агента, вопыт кліентаў і агульную эфектыўнасць кол-цэнтра.
- Візуалізацыя даных і справаздачнасць: Аналітычныя платформы кол-цэнтраў прапануюць наладжвальныя панэлі і візуалізацыі для прадстаўлення даных у значным і зразумелым фармаце. Яны часта ўключаюць загадзя створаныя справаздачы і магчымасць ствараць карыстальніцкія справаздачы, што дазваляе менеджэрам атрымліваць уяўленне аб тэндэнцыях, заканамернасцях і прадукцыйнасці з цягам часу.
- Аналітыка маўлення: Некаторыя платформы ўключаюць у сябе магчымасці аналізу маўлення, якія выкарыстоўваюць апрацоўку натуральнай мовы і метады машыннага навучання для аналізу запісаў выклікаў. Гэта дапамагае вызначыць ключавыя словы, настроі і тэндэнцыі ва ўзаемадзеянні з кліентамі, даючы каштоўную інфармацыю для паляпшэння прадукцыйнасці агентаў і паляпшэння ўражання ад кліентаў.
- Прагнастычная аналітыка: Прасунутыя аналітычныя платформы колл-цэнтраў могуць выкарыстоўваць алгарытмы для прагназавання колькасці выклікаў, патрэбаў у персанале і паводзін кліентаў. Гэта дапамагае аптымізаваць размеркаванне рэсурсаў і павысіць эфектыўнасць працы.
- Аналітыка шляху кліента: Пэўныя платформы прапануюць магчымасці аналітыкі шляху кліента, якія адсочваюць і аналізуюць узаемадзеянне кліентаў у розных кропках кантакту, уключаючы званкі, электронныя лісты, чаты і сацыяльныя сеткі. Гэта забяспечвае цэласнае ўяўленне аб шляху кліента і дапамагае вызначыць магчымасці для паляпшэння і персаналізаванага ўзаемадзеяння.
- Кіраванне прадукцыйнасцю агента: Платформы аналітыкі кол-цэнтраў часта ўключаюць інструменты для кіравання прадукцыйнасцю, у тым ліку карты паказчыкаў агентаў, навучальныя і навучальныя модулі, а таксама адсочванне прадукцыйнасці. Гэтыя функцыі дапамагаюць кіраўнікам вызначаць вобласці для паляпшэння, забяспечваць зваротную сувязь з агентамі і павышаць агульную прадукцыйнасць агентаў.
- Інтэграцыя з сістэмамі CRM: Многія аналітычныя платформы кол-цэнтра інтэгруюцца з сістэмай кіравання ўзаемаадносінамі з кліентамі (CRM) сістэмы для кансалідацыі даных кліентаў і паказчыкаў кол-цэнтра. Гэтая інтэграцыя дае ўсебаковае ўяўленне аб узаемадзеянні з кліентамі і паляпшае продажы і маркетынг.
Канкрэтныя функцыі могуць адрознівацца ў залежнасці ад платформы, і арганізацыі могуць выбіраць платформы ў залежнасці ад сваіх канкрэтных патрэб і патрабаванняў.
Як штучны інтэлект уплывае на аналітыку Call Center
Штучны інтэлект (AI) адыгрывае значную ролю ў аналітыцы кол-цэнтра. Тэхналогіі штучнага інтэлекту выкарыстоўваюцца для пашырэння магчымасцей аналітычных платформаў кол-цэнтра і павышэння агульнай прадукцыйнасці. Вось некалькі спосабаў, якімі штучны інтэлект удзельнічае ў аналітыцы кол-цэнтра:
- Апрацоўка натуральнай мовы (NLP): Метады НЛП на аснове штучнага інтэлекту расшыфроўваюць і аналізуюць запісы размоў. Алгарытмы НЛП могуць здабываць каштоўную інфармацыю з вусных размоў, напрыклад, аналіз настрояў, ключавых слоў і намераў кліентаў. Гэта дапамагае зразумець патрэбы кліентаў, вызначыць тэндэнцыі і палепшыць працу агентаў.
- Аналітыка маўлення: Рашэнні для аналізу маўлення на аснове штучнага інтэлекту выкарыстоўваюць алгарытмы машыннага навучання для аналізу і інтэрпрэтацыі маўленчых мадэляў, тонаў і эмоцый падчас узаемадзеяння з кліентамі. Гэтыя звесткі дапамагаюць вызначыць узровень задаволенасці кліентаў, прабелы ў прадукцыйнасці агентаў і магчымасці для паляпшэння.
- Прагнастычная аналітыка: Алгарытмы штучнага інтэлекту дазваляюць прагназаваць аналітыку ў аналітыцы кол-цэнтра. ШІ можа прагназаваць колькасць званкоў, паводзіны кліентаў і прадукцыйнасць агентаў, аналізуючы гістарычныя даныя і шаблоны. Гэта дапамагае аптымізаваць размеркаванне рэсурсаў, колькасць персаналу і планаванне для павышэння эфектыўнасці працы.
- Інтэлектуальныя віртуальныя памочнікі (IVAs): Віртуальныя памочнікі або чат-боты на базе штучнага інтэлекту інтэгруюцца ў аналітычныя платформы кол-цэнтраў. IVA могуць апрацоўваць простыя запыты кліентаў, забяспечваць варыянты самаабслугоўвання і дапамагаць агентам у рэжыме рэальнага часу. Яны выкарыстоўваюць натуральную мову і машыннае навучанне, каб разумець і дакладна адказваць на запыты кліентаў.
- Аналіз настрою: Алгарытмы AI выкарыстоўваюцца для аналізу настрояў кліентаў у рэжыме рэальнага часу або з дапамогай аналізу пасля званка. Разумеючы эмоцыі кліентаў і ўзровень задаволенасці, арганізацыі могуць вызначыць вобласці для паляпшэння і прыняць актыўныя меры для вырашэння праблем кліентаў.
- Аўтаматызацыя і аптымізацыя працоўнага працэсу: ШІ можа аўтаматызаваць пэўныя працэсы кол-цэнтра, такія як маршрутызацыя выклікаў, стварэнне білетаў і паўтаральныя задачы. Аўтаматызуючы руцінныя працэсы, агенты кол-цэнтра могуць засяродзіцца на больш складаных задачах з дадатковай вартасцю, павялічваючы прадукцыйнасць і паляпшаючы абслугоўванне кліентаў.
- Персаналізацыя і інфармацыя пра кліента: Алгарытмы штучнага інтэлекту могуць аналізаваць даныя і ўзаемадзеянне кліентаў, каб прадастаўляць персаналізаваныя рэкамендацыі, прапановы і індывідуальныя ўражанні ад кліентаў. Арганізацыі могуць аптымізаваць продажы і маркетынгавыя намаганні і дастаўляць мэтавыя паведамленні, разумеючы перавагі кліентаў.
Інтэграцыя штучнага інтэлекту ў аналітыку цэнтра апрацоўкі выклікаў дазваляе арганізацыям атрымліваць больш глыбокую інфармацыю са сваіх даных, паляпшаць узаемадзеянне з кліентамі і аптымізаваць агульныя аперацыі цэнтра апрацоўкі выклікаў. Гэта дазваляе прадпрыемствам прымаць рашэнні на аснове даных, паляпшаць працу агентаў і забяспечваць персаналізаванае і эфектыўнае абслугоўванне кліентаў.
Аналітычныя платформы Call Center
Некаторыя папулярныя платформы для аналітыкі колл-цэнтраў ўключаюць:
- Genesys: Genesys прапануе шырокі набор інструментаў аналітыкі цэнтра апрацоўкі выклікаў, якія даюць уяўленне аб прадукцыйнасці агента, кліенцкім досведзе і эфектыўнасці працы.
- Пяць9: Five9 - гэта воблачнае праграмнае забеспячэнне кантакт-цэнтра з аналітычнымі магчымасцямі для адсочвання і аналізу паказчыкаў кол-цэнтра, прадукцыйнасці агента і ўзаемадзеяння з кліентамі.
- Авая: Avaya прадастаўляе аналітычныя рашэнні колл-цэнтраў, якія дазваляюць арганізацыям кантраляваць і аптымізаваць працу, паляпшаць узаемадзеянне з кліентамі і павялічваць продажы і маркетынг.
- Ніца укантакце: NICE inContact прапануе шэраг функцый аналітыкі цэнтра апрацоўкі выклікаў, уключаючы маніторынг у рэжыме рэальнага часу, кіраванне прадукцыйнасцю і аналітыку шляху кліента, каб дапамагчы арганізацыям палепшыць прадукцыйнасць цэнтра апрацоўкі выклікаў.
- Гутарковы стол: Talkdesk - гэта воблачнае праграмнае забеспячэнне кантакт-цэнтра з функцыямі аналітыкі і справаздачнасці для адсочвання ключавых паказчыкаў кол-цэнтра і паляпшэння працы.
Важна адзначыць, што папулярнасць платформаў можа адрознівацца ў залежнасці ад канкрэтных галіновых патрэб, памеру кампаніі і пераваг. Арганізацыі часта выбіраюць аналітычныя платформы колл-цэнтраў на аснове сваіх унікальных патрабаванняў і магчымасцей інтэграцыі з існуючымі сістэмамі.