Аналітыка і тэсціраваннеШтучны ІнтэлектНавучанне продажам і маркетынгу

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.

Douglas Karr

Douglas Karr з'яўляецца CMO кампаніі OpenINSIGHTS і заснавальнік ст Martech Zone. Дуглас дапамог дзясяткам паспяховых стартапаў MarTech, аказаў дапамогу ў належнай абачлівасці больш чым на 5 мільярдаў долараў у набыцці і інвестыцыях Martech і працягвае дапамагаць кампаніям у рэалізацыі і аўтаматызацыі іх продажаў і маркетынгавых стратэгій. Дуглас - міжнародна прызнаны эксперт і дакладчык па лічбавай трансфармацыі і MarTech. Дуглас таксама з'яўляецца апублікаваным аўтарам даведніка па манекенах і кнігі па бізнес-кіраўніцтву.

Артыкулы па Тэме

Вярнуцца да пачатку кнопкі
блізка

Выяўлена блакіроўка рэкламы

Martech Zone можа даць вам гэты кантэнт бясплатна, таму што мы манетызуем наш сайт за кошт даходаў ад рэкламы, партнёрскіх спасылак і спонсарства. Мы былі б удзячныя, калі б вы выдалілі блакіроўшчык рэкламы пры праглядзе нашага сайта.