Аналітика та тестуванняШтучний ІнтелектТренінги з продажу та маркетингу

Яку користь отримують відділи продажів і маркетингу від аналітики кол-центру?

Аналітика кол-центру стосується процесу аналізу даних і показників, зібраних з операцій кол-центру, щоб отримати інформацію та прийняти рішення на основі даних. Він передбачає збір і аналіз різних типів даних, таких як кількість дзвінків, тривалість дзвінків, час очікування, взаємодія з клієнтами, продуктивність агентів, показники задоволеності клієнтів тощо.

Ці платформи дозволяють колл-центрам визначати проблемні питання, допомагають приймати рішення на основі даних, підвищувати задоволеність клієнтів і, зрештою, зменшувати витрати, одночасно покращуючи бізнес-результати. Ось кілька конкретних прикладів того, як кол-центри використовують аналітичні платформи для покращення своїх бізнес-результатів:

  • Кол-центр може використовувати аналітику, щоб визначити, які агенти мають найбільше труднощів з обробкою дзвінків. Після визначення цих агентів кол-центр може забезпечити додаткове навчання або інструктаж, щоб допомогти їм покращити свою продуктивність.
  • Кол-центр може використовувати аналітику, щоб визначити, скільки агентів їм потрібно залучити в години пік. Ця інформація може допомогти кол-центру уникнути надлишку чи нестачі персоналу, що може призвести до зниження ефективності та задоволеності клієнтів.
  • Кол-центр може використовувати аналітику, щоб визначити, які типи дзвінків викликають найбільше скарг клієнтів. Після того, як ці типи дзвінків буде ідентифіковано, компанія може розробити стратегії для покращення їх обробки.
  • Кол-центр може використовувати аналітику, щоб визначити, які дзвінки можна обробляти за допомогою опцій самообслуговування. Спрямовуючи ці дзвінки на параметри самообслуговування, кол-центр може звільнити агентів для обробки складніших дзвінків.

Аналітичні платформи колл-центру можуть бути цінними для покращення бізнес-результатів, зокрема ваших продажів і маркетингових стратегій.

Аналітика кол-центру

Аналітика кол-центру допомагає організаціям зрозуміти та оптимізувати свої продажі та маркетингові зусилля кількома способами:

  • Оцінка ефективності: Аналізуючи показники кол-центру, організації можуть оцінити продуктивність окремих агентів і команди в цілому. Такі показники, як середній час обробки дзвінка, частота вирішення першого дзвінка та оцінка задоволеності клієнтів, можуть дати цінну інформацію про ефективність і результативність агента.
  • Аналіз досвіду клієнтів: Аналітика кол-центру дозволяє підприємствам оцінювати якість взаємодії з клієнтами. Аналізуючи записи дзвінків, аналіз настроїв і відгуки клієнтів, організації можуть визначати тенденції, проблемні точки та області для покращення досвіду клієнтів.
  • Статистика продажів і маркетингу: Аналітика кол-центру може допомогти визначити тенденції та закономірності продажів і маркетингу. Організації можуть вдосконалювати свої стратегії продажів і маркетингу, оптимізувати кампанії та націлюватися на певні сегменти клієнтів, відстежуючи такі показники, як співвідношення дзвінків до конверсії, результати дзвінків і вподобання клієнтів.
  • Операційна ефективність: Аналіз даних кол-центру допомагає виявити вузькі місця та неефективність у процесі обробки викликів. Організації можуть підвищити операційну ефективність і зменшити витрати шляхом оптимізації маршрутизації викликів, кількості персоналу та розподілу ресурсів.

KPI кол-центру

Кол-центри зазвичай вимірюють продуктивність за допомогою різних ключових показників ефективності (KPI), щоб оцінити їх ефективність, результативність і рівень задоволеності клієнтів. Відстежувані KPI можуть відрізнятися залежно від цілей організації, галузі та цілей обслуговування клієнтів. Нижче наведено кілька поширених KPI кол-центру.

  • Середній час обробки (AHT): AHT вимірює середній час, потрібний агенту для взаємодії з клієнтом, включаючи час розмови, час утримання та роботу після виклику. Це ключовий показник для оцінки ефективності та продуктивності агента.
  • Перший дзвінок (FCR) Оцінити: FCR вимірює відсоток проблем або запитів клієнтів, вирішених під час початкового контакту, не вимагаючи подальших дій або ескалації. Високий показник FCR свідчить про ефективне вирішення проблем і задоволеність клієнтів.
  • Рівень обслуговування: Рівень обслуговування вимірює відсоток дзвінків, на які відповіли протягом визначеного цільового часу. Це відображає здатність кол-центру керувати кількістю дзвінків і підтримувати прийнятний час очікування клієнтів. Загальні цільові показники рівня обслуговування часто виражаються як «X% викликів, на які відповідає протягом Y секунд».
  • Коефіцієнт відмов від виклику: Коефіцієнт відмови від дзвінка вказує на відсоток викликів, які клієнти залишають, перш ніж зв’язатися з агентом. Високий рівень залишення може свідчити про тривалий час очікування або неадекватний персонал.
  • Рівень заповнюваності: Коефіцієнт зайнятості вимірює відсоток тимчасових агентів, зайнятих взаємодією з клієнтами або пов’язаними з ними діями. Це допомагає оцінити використання агента та керування навантаженням.
  • Задоволеності клієнтів (CSAT) Оцінка: CSAT – це міра задоволеності клієнтів отриманими послугами. Зазвичай це вимірюється за допомогою опитувань після взаємодії або зворотного зв’язку. Оцінки CSAT дають зрозуміти загальну якість обслуговування клієнтів.
  • Чистий бал промоутера (NPS): NPS вимірює лояльність клієнтів і ймовірність того, що клієнти порекомендують компанію іншим. Його часто вимірюють за допомогою опитувань після взаємодії, які просять клієнтів оцінити свою ймовірність рекомендувати компанію за шкалою від 0 до 10.
  • Показник якості виклику: Показник якості дзвінків оцінює якість взаємодії агента з клієнтом на основі попередньо визначених критеріїв. Його можна виміряти за допомогою моніторингу дзвінків, оцінки дзвінків або відгуків клієнтів. Показники якості дзвінка допомагають оцінити роботу оператора та визначити сфери, які потрібно покращити.
  • Середня швидкість відповіді (ASA): ASA вимірює середній час, потрібний агенту для відповіді на виклик, як правило, з моменту, коли він потрапляє в чергу. Це відображає здатність кол-центру оперативно обробляти вхідні дзвінки.
  • Коефіцієнт вибуття агентів: Коефіцієнт вибуття агентів вимірює відсоток агентів, які залишають кол-центр за певний період. Він вказує на задоволеність співробітників, їх утримання та вплив на загальні витрати на персонал і навчання.

Це лише кілька прикладів загальних KPI кол-центру. Конкретні KPI, які відстежуються, можуть відрізнятися залежно від цілей кол-центру, галузевих стандартів і конкретних цілей і пріоритетів організації.

Функції аналізу кол-центру

Загальні функції аналітичних платформ колл-центру включають:

  • Моніторинг у режимі реального часу: Платформи надають інформаційні панелі в режимі реального часу та можливості звітування, які дозволяють керівникам і менеджерам відстежувати дії кол-центру та показники, коли вони відбуваються. Це допомагає швидко виявляти проблеми та негайно вносити корективи.
  • Запис і відтворення дзвінка: Аналітичні платформи кол-центру часто включають можливість записувати дзвінки з метою забезпечення якості. Ці записи можна зберігати та використовувати пізніше для оцінки, навчання та відповідності.
  • Показники продуктивності та відстеження KPI: Платформи відстежують і відображають ключові показники ефективності та ключові показники ефективності (KPI), як-от середній час обробки, частота розв’язання перших дзвінків, кількість перерваних дзвінків, коефіцієнти конверсії, показники задоволеності клієнтів тощо. Ці показники дають уявлення про продуктивність агента, клієнтський досвід і загальну ефективність кол-центру.
  • Візуалізація даних і звітність: Аналітичні платформи колл-центрів пропонують настроювані інформаційні панелі та візуалізації для представлення даних у змістовному та легко зрозумілому форматі. Вони часто включають готові звіти та можливість створювати власні звіти, що дає змогу менеджерам отримати уявлення про тенденції, закономірності та продуктивність з часом.
  • Аналітика мовлення: Деякі платформи містять можливості аналітики мовлення, які використовують обробку природної мови та методи машинного навчання для аналізу записів дзвінків. Це допомагає визначити ключові слова, настрої та тенденції взаємодії з клієнтами, надаючи цінну інформацію для покращення продуктивності агента та покращення клієнтського досвіду.
  • Прогностична аналітика: Розширені аналітичні платформи колл-центрів можуть використовувати алгоритми для прогнозування кількості викликів, потреб у персоналі та поведінки клієнтів. Це допомагає оптимізувати розподіл ресурсів і підвищити ефективність роботи.
  • Аналітика шляху клієнта: Певні платформи пропонують аналітичні можливості клієнта, які відстежують і аналізують взаємодію клієнтів у багатьох точках взаємодії, включаючи дзвінки, електронні листи, чати та соціальні мережі. Це забезпечує цілісне уявлення про шлях клієнта та допомагає визначити можливості для вдосконалення та персоналізованого залучення.
  • Управління роботою агента: Аналітичні платформи колл-центру часто включають інструменти для управління продуктивністю, включаючи системи показників агентів, навчальні та навчальні модулі, а також відстеження продуктивності. Ці функції допомагають менеджерам визначати сфери для вдосконалення, надавати відгуки агентам і підвищувати загальну продуктивність агентів.
  • Інтеграція з CRM системами: Багато аналітичних платформ колл-центрів інтегруються з системою управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM) системи для консолідації даних клієнтів і показників колл-центру. Ця інтеграція дає змогу отримати комплексне уявлення про взаємодію з клієнтами та покращує продажі та маркетинг.

Конкретні функції можуть відрізнятися залежно від платформи, і організації можуть вибирати платформи на основі своїх конкретних потреб і вимог.

Як ШІ впливає на аналітику кол-центру

штучний інтелект (AI) відіграє значну роль в аналітиці кол-центру. Технології штучного інтелекту використовуються для розширення можливостей аналітичних платформ колл-центру та підвищення загальної продуктивності. Ось кілька способів залучення штучного інтелекту до аналітики кол-центру:

  • Обробка природної мови (НЛП): Техніки НЛП на основі штучного інтелекту транскрибують і аналізують записи дзвінків. Алгоритми НЛП можуть отримувати цінну інформацію з усної розмови, наприклад аналіз настроїв, ключових слів і намірів клієнта. Це допомагає зрозуміти потреби клієнтів, визначити тенденції та підвищити продуктивність агентів.
  • Аналітика мовлення: Рішення для аналітики мовлення на основі штучного інтелекту використовують алгоритми машинного навчання для аналізу та інтерпретації мовних шаблонів, тонів і емоцій у взаємодії з клієнтами. Ці відомості допомагають визначити рівень задоволеності клієнтів, прогалини в продуктивності агентів і можливості для вдосконалення.
  • Прогностична аналітика: Алгоритми штучного інтелекту забезпечують прогнозну аналітику в аналітиці кол-центру. Штучний інтелект може прогнозувати кількість дзвінків, поведінку клієнтів і продуктивність агентів, аналізуючи історичні дані та закономірності. Це допомагає оптимізувати розподіл ресурсів, кількість персоналу та планування для підвищення ефективності роботи.
  • Інтелектуальні віртуальні помічники (IVAs): Віртуальні помічники або чат-боти на основі штучного інтелекту інтегруються в аналітичні платформи кол-центру. IVA можуть обробляти прості запити клієнтів, надавати варіанти самообслуговування та допомагати агентам у режимі реального часу. Вони використовують природну мову та машинне навчання, щоб розуміти запити клієнтів і точно відповідати на них.
  • Аналіз настрою: Алгоритми ШІ використовуються для аналізу настроїв клієнтів у режимі реального часу або за допомогою аналізу після дзвінка. Розуміючи емоції клієнтів і рівень задоволеності, організації можуть визначити сфери, які потребують вдосконалення, і вживати профілактичних заходів для вирішення проблем клієнтів.
  • Автоматизація та оптимізація робочого процесу: AI може автоматизувати певні процеси кол-центру, наприклад маршрутизацію викликів, створення заявок і повторювані завдання. Автоматизуючи рутинні процеси, агенти колл-центру можуть зосередитися на складніших завданнях із доданою вартістю, підвищуючи продуктивність і покращуючи обслуговування клієнтів.
  • Персоналізація та аналіз клієнтів: Алгоритми штучного інтелекту можуть аналізувати клієнтські дані та взаємодію, щоб надавати персоналізовані рекомендації, пропозиції та індивідуальний досвід клієнтів. Розуміючи переваги клієнтів, організації можуть оптимізувати продажі та маркетингові зусилля та надавати цільові повідомлення.

Інтеграція штучного інтелекту в аналітику кол-центру дозволяє організаціям отримувати глибші знання зі своїх даних, покращувати взаємодію з клієнтами та оптимізувати загальну роботу кол-центру. Це дає можливість компаніям приймати рішення на основі даних, покращувати роботу агентів і надавати персоналізоване та ефективне обслуговування клієнтів.

Аналітичні платформи Call Center

Деякі популярні платформи для аналітики кол-центру включають:

  • Genesys: Genesys пропонує комплексний набір інструментів аналітики колл-центру, які надають розуміння продуктивності агента, досвіду роботи з клієнтами та ефективності роботи.
  • П'ять9: Five9 — це хмарне програмне забезпечення контакт-центру з аналітичними можливостями для відстеження й аналізу показників кол-центру, продуктивності агентів і взаємодії з клієнтами.
  • Avaya: Avaya надає аналітичні рішення колл-центрів, які дозволяють організаціям контролювати та оптимізувати роботу, покращувати взаємодію з клієнтами та посилювати продажі та маркетинг.
  • Ніцца вКонтакті: NICE inContact пропонує низку аналітичних функцій колл-центру, включаючи моніторинг у реальному часі, керування продуктивністю та аналітику шляху клієнта, щоб допомогти організаціям покращити продуктивність кол-центру.
  • Пункт розмови: Talkdesk — це хмарне програмне забезпечення контакт-центру з аналітичними функціями та функціями звітування для відстеження ключових показників кол-центру та покращення роботи.

Важливо зауважити, що популярність платформ може відрізнятися залежно від конкретних галузевих потреб, розміру компанії та вподобань. Організації часто вибирають аналітичні платформи колл-центру на основі своїх унікальних вимог і можливостей інтеграції з існуючими системами.

Douglas Karr

Douglas Karr є CMO компанії OpenINSIGHTS і засновник Martech Zone. Дуглас допоміг десяткам успішних стартапів MarTech, допоміг у належній перевірці понад 5 мільярдів доларів у придбання та інвестиції Martech, і продовжує допомагати компаніям у впровадженні та автоматизації їхніх продажів і маркетингових стратегій. Дуглас — міжнародно визнаний експерт і спікер з цифрової трансформації та MarTech. Дуглас також є опублікованим автором посібника для чайників і книги про лідерство в бізнесі.

Статті по темі

Догори кнопки
близько

Виявлено блокування реклами

Martech Zone може надати вам цей вміст безкоштовно, оскільки ми монетизуємо наш сайт за рахунок доходів від реклами, партнерських посилань і спонсорства. Ми будемо вдячні, якщо ви видалите блокувальник реклами під час перегляду нашого сайту.