Аналитика и тестированиеArtificial IntelligenceОбучение продажам и маркетингу

Как отделы продаж и маркетинга получают выгоду от аналитики колл-центра?

Аналитика колл-центра относится к процессу анализа данных и метрик, собранных в ходе операций колл-центра, для получения информации и принятия решений на основе данных. Он включает в себя сбор и анализ различных типов данных, таких как объемы вызовов, продолжительность вызовов, время ожидания, взаимодействие с клиентами, производительность агентов, оценки удовлетворенности клиентов и многое другое.

Эти платформы позволяют центрам обработки вызовов выявлять проблемные области, помогают принимать решения на основе данных, повышать удовлетворенность клиентов и, в конечном счете, снижать затраты при одновременном улучшении бизнес-результатов. Вот несколько конкретных примеров того, как колл-центры используют аналитические платформы для улучшения своих бизнес-результатов:

  • Колл-центр может использовать аналитику, чтобы определить, какие операторы наибольшие трудности с обработкой звонков. Как только эти агенты будут определены, колл-центр может предоставить дополнительное обучение или инструктаж, чтобы помочь им улучшить свою работу.
  • Колл-центр может использовать аналитику, чтобы определить, сколько операторов необходимо укомплектовать в часы пик. Эта информация может помочь колл-центру избежать раздутого или недоукомплектованного персонала, что может привести к снижению эффективности и удовлетворенности клиентов.
  • Колл-центр может использовать аналитику, чтобы определить, какие типы звонков приводят к наибольшему количеству жалоб клиентов. Как только эти типы вызовов будут определены, бизнес может разработать стратегии по улучшению их обработки.
  • Колл-центр может использовать аналитику, чтобы определить, какие вызовы могут быть обработаны вариантами самообслуживания. Направляя эти звонки на варианты самообслуживания, колл-центр может высвободить агентов для обработки более сложных звонков.

Платформы аналитики колл-центров могут быть полезны для улучшения бизнес-результатов, включая ваши стратегии продаж и маркетинга.

Аналитика колл-центра

Аналитика колл-центра помогает организациям понять и оптимизировать свои усилия по продажам и маркетингу несколькими способами:

  • Оценка эффективности: Анализируя показатели колл-центра, организации могут оценить производительность отдельных операторов и команды в целом. Такие показатели, как среднее время обработки звонка, скорость разрешения первого звонка и оценка удовлетворенности клиентов, могут предоставить ценную информацию об эффективности и результативности агента.
  • Анализ клиентского опыта: Аналитика колл-центра позволяет предприятиям оценивать качество взаимодействия с клиентами. Анализируя записи звонков, анализ настроений и отзывы клиентов, организации могут выявлять тенденции, болевые точки и области для улучшения качества обслуживания клиентов.
  • Информация о продажах и маркетинге: Аналитика колл-центра может помочь определить тенденции и модели продаж и маркетинга. Организации могут совершенствовать свои стратегии продаж и маркетинга, оптимизировать кампании и ориентироваться на определенные сегменты клиентов, отслеживая такие показатели, как соотношение звонков и конверсий, результаты звонков и предпочтения клиентов.
  • Операционная эффективность: Анализ данных колл-центра помогает выявить узкие места и неэффективность в процессе обработки вызовов. Организации могут повысить операционную эффективность и сократить расходы за счет оптимизации маршрутизации вызовов, численности персонала и распределения ресурсов.

KPI колл-центра

Колл-центры обычно измеряют производительность с помощью различных ключевых показателей эффективности (КПЭ) для оценки их эффективности, результативности и уровня удовлетворенности клиентов. Отслеживаемые ключевые показатели эффективности могут различаться в зависимости от целей организации, отрасли и целей обслуживания клиентов. Вот некоторые общие KPI колл-центра:

  • Среднее время обработки (AHT): AHT измеряет среднее время, которое требуется агенту для обработки взаимодействия с клиентом, включая время разговора, время удержания и работу после звонка. Это ключевой показатель для оценки эффективности и производительности агента.
  • Решение по первому звонку (FCR) Ставка: FCR измеряет процент проблем или запросов клиентов, решенных во время первоначального контакта без каких-либо последующих действий или эскалации. Высокий показатель FCR указывает на эффективное решение проблем и удовлетворенность клиентов.
  • Уровень обслуживания: Уровень обслуживания измеряет процент вызовов, отвеченных в течение определенного целевого времени. Он отражает способность колл-центра управлять объемом звонков и поддерживать приемлемое время ожидания клиентов. Общие целевые уровни обслуживания часто выражаются как «X% вызовов, отвеченных за Y секунд».
  • Уровень потерянных вызовов: Показатель отказов от вызовов указывает процент вызовов, от которых отказываются клиенты до того, как они достигнут агента. Высокие показатели отказов могут свидетельствовать о длительном времени ожидания или неадекватности персонала.
  • Заполняемость: Коэффициент занятости измеряет процент времени, в течение которого агенты заняты взаимодействием с клиентами или связанными с ними действиями. Это помогает оценить использование агента и управление рабочей нагрузкой.
  • Удовлетворенность клиентов (CSAT) Счет: CSAT — это мера удовлетворенности клиентов полученной услугой. Обычно это измеряется с помощью опросов после взаимодействия или обратной связи. Оценки CSAT дают представление об общем качестве обслуживания клиентов.
  • Чистый рейтинг промоутера (NPS): NPS измеряет лояльность клиентов и вероятность того, что клиенты порекомендуют компанию другим. Это часто измеряется с помощью опросов после взаимодействия, в которых клиентов просят оценить вероятность того, что они порекомендуют компанию, по шкале от 0 до 10.
  • Показатель качества звонков: Call Quality Score оценивает качество взаимодействия оператора с клиентом на основе предварительно определенных критериев. Его можно измерить с помощью мониторинга звонков, оценки звонков или отзывов клиентов. Показатели качества звонков помогают оценить производительность оператора и определить области, требующие улучшения.
  • Средняя скорость ответа (ASA): ASA измеряет среднее время, необходимое оператору для ответа на вызов, обычно с момента постановки вызова в очередь. Он отражает способность колл-центра оперативно обрабатывать входящие вызовы.
  • Уровень текучести агентов: Коэффициент оттока операторов измеряет процент операторов, покинувших колл-центр за определенный период. Он указывает на удовлетворенность сотрудников, удержание и влияние на общие расходы на персонал и обучение.

Это всего лишь несколько примеров общих KPI колл-центров. Конкретные отслеживаемые KPI могут различаться в зависимости от задач колл-центра, отраслевых стандартов и конкретных целей и приоритетов организации.

Функции аналитики колл-центра

Общие функции платформ аналитики колл-центров включают в себя:

  • Мониторинг в реальном времени: Платформы предоставляют информационные панели в режиме реального времени и возможности отчетности, которые позволяют супервайзерам и менеджерам отслеживать действия и показатели колл-центра по мере их возникновения. Это помогает быстро выявлять проблемы и вносить немедленные коррективы.
  • Запись и воспроизведение звонков: Платформы аналитики колл-центров часто включают возможность записи звонков в целях обеспечения качества. Эти записи могут быть сохранены и доступны позже для оценки, обучения и соответствия требованиям.
  • Показатели производительности и отслеживание KPI: Платформы отслеживают и отображают ключевые показатели производительности и ключевые показатели эффективности (КПЭ), такие как среднее время обработки, процент разрешенных вызовов при первом вызове, коэффициент отказа от вызова, коэффициент конверсии, оценка удовлетворенности клиентов и многое другое. Эти метрики дают представление о производительности агентов, опыте работы с клиентами и общей эффективности колл-центра.
  • Визуализация данных и отчетность: Платформы аналитики колл-центров предлагают настраиваемые информационные панели и визуализации для представления данных в значимом и понятном формате. Они часто включают в себя готовые отчеты и возможность создавать настраиваемые отчеты, что позволяет менеджерам получать представление о тенденциях, шаблонах и производительности с течением времени.
  • Речевая аналитика: Некоторые платформы включают возможности речевой аналитики, которые используют методы обработки естественного языка и машинного обучения для анализа записей звонков. Это помогает определить ключевые слова, настроения и тенденции во взаимодействии с клиентами, предоставляя ценную информацию для повышения производительности агентов и качества обслуживания клиентов.
  • Предиктивная аналитика: Платформы расширенной аналитики колл-центров могут использовать алгоритмы для прогнозирования объемов звонков, потребностей в персонале и поведения клиентов. Это помогает оптимизировать распределение ресурсов и повысить эффективность работы.
  • Аналитика пути клиента: Некоторые платформы предлагают возможности аналитики пути клиента, которые отслеживают и анализируют взаимодействие с клиентом в нескольких точках взаимодействия, включая звонки, электронные письма, чаты и социальные сети. Это обеспечивает целостное представление о пути клиента и помогает определить возможности для улучшения и персонализированного взаимодействия.
  • Управление производительностью агента: Аналитические платформы колл-центров часто включают в себя инструменты для управления производительностью, в том числе оценочные карточки операторов, модули коучинга и обучения, а также отслеживание производительности. Эти функции помогают менеджерам определять области для улучшения, предоставлять обратную связь агентам и повышать общую производительность агентов.
  • Интеграция с CRM-системами: Многие аналитические платформы колл-центров интегрируются с системами управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) для консолидации данных о клиентах и ​​показателей колл-центра. Эта интеграция позволяет получить всестороннее представление о взаимодействии с клиентами и повысить эффективность продаж и маркетинга.

Конкретные функции могут различаться на разных платформах, и организации могут выбирать платформы в зависимости от своих конкретных потребностей и требований.

Как искусственный интеллект влияет на аналитику колл-центра

искусственный интеллект (AI) играет важную роль в аналитике колл-центров. Технологии искусственного интеллекта используются для расширения возможностей аналитических платформ колл-центров и повышения общей производительности. Вот несколько способов использования ИИ в аналитике колл-центра:

  • Обработка естественного языка (НЛП): методы НЛП на основе ИИ расшифровывают и анализируют записи звонков. Алгоритмы НЛП могут извлекать ценную информацию из устных разговоров, например анализ настроений, ключевые слова и намерения клиентов. Это помогает понять потребности клиентов, выявить тенденции и повысить производительность агентов.
  • Речевая аналитика: Решения для речевой аналитики на основе искусственного интеллекта используют алгоритмы машинного обучения для анализа и интерпретации речевых паттернов, тонов и эмоций при взаимодействии с клиентами. Эти аналитические данные помогают определить уровни удовлетворенности клиентов, пробелы в производительности агентов и возможности для улучшения.
  • Предиктивная аналитика: Алгоритмы искусственного интеллекта обеспечивают прогнозную аналитику в аналитике колл-центра. ИИ может прогнозировать объемы звонков, поведение клиентов и производительность агентов, анализируя исторические данные и закономерности. Это помогает оптимизировать распределение ресурсов, уровень укомплектования персоналом и планирование для повышения операционной эффективности.
  • Интеллектуальные виртуальные помощники (IVA): Виртуальные помощники или чат-боты на базе искусственного интеллекта интегрируются в аналитические платформы колл-центров. IVA могут обрабатывать простые запросы клиентов, предоставлять варианты самообслуживания и помогать агентам в режиме реального времени. Они используют естественный язык и машинное обучение, чтобы точно понимать запросы клиентов и отвечать на них.
  • Анализ настроений: Алгоритмы искусственного интеллекта используются для анализа настроений клиентов в режиме реального времени или с помощью анализа после звонка. Понимая эмоции клиентов и уровни удовлетворенности, организации могут определить области для улучшения и принять упреждающие меры для решения проблем клиентов.
  • Автоматизация и оптимизация рабочего процесса: ИИ может автоматизировать определенные процессы колл-центра, такие как маршрутизация вызовов, создание заявок и повторяющиеся задачи. Автоматизируя рутинные процессы, операторы колл-центра могут сосредоточиться на более сложных задачах с добавленной стоимостью, повышая производительность и улучшая обслуживание клиентов.
  • Персонализация и понимание клиентов: Алгоритмы ИИ могут анализировать данные о клиентах и ​​взаимодействиях, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации, предложения и индивидуальный подход к клиентам. Организации могут оптимизировать продажи и маркетинговые усилия и доставлять целевые сообщения, понимая предпочтения клиентов.

Интеграция ИИ в аналитику колл-центра позволяет организациям получать более глубокое понимание своих данных, повышать качество обслуживания клиентов и оптимизировать работу колл-центра в целом. Это позволяет предприятиям принимать решения на основе данных, повышать производительность агентов и обеспечивать персонализированное и эффективное обслуживание клиентов.

Аналитические платформы для колл-центров

Некоторые популярные платформы для аналитики колл-центра включают в себя:

  • Genesys: Genesys предлагает комплексный набор аналитических инструментов для колл-центров, которые позволяют получить представление о производительности агентов, клиентском опыте и операционной эффективности.
  • Five9: Five9 — это облачное программное обеспечение для контакт-центров с аналитическими возможностями для отслеживания и анализа показателей колл-центра, производительности агентов и взаимодействий с клиентами.
  • Avaya: Avaya предоставляет решения для аналитики колл-центров, позволяющие организациям отслеживать и оптимизировать операции, повышать качество обслуживания клиентов и улучшать продажи и маркетинг.
  • Ницца на связи: NICE inContact предлагает ряд аналитических функций для колл-центров, включая мониторинг в режиме реального времени, управление производительностью и аналитику пути клиента, чтобы помочь организациям улучшить работу своих колл-центров.
  • Talkdesk: Talkdesk — это облачное программное обеспечение для контакт-центров с функциями аналитики и отчетности для отслеживания ключевых показателей колл-центра и улучшения операционной деятельности.

Важно отметить, что популярность платформ может варьироваться в зависимости от конкретных отраслевых потребностей, размера компании и предпочтений. Организации часто выбирают платформы для аналитики колл-центров, исходя из своих уникальных требований и возможностей интеграции с существующими системами.

Douglas Karr

Douglas Karr является директором по маркетингу OpenINSIGHTS и основатель компании Martech Zone. Дуглас помог десяткам успешных стартапов MarTech, помог в комплексной проверке приобретений и инвестиций Martech на сумму более 5 миллиардов долларов, а также продолжает помогать компаниям во внедрении и автоматизации их стратегий продаж и маркетинга. Дуглас — международно признанный эксперт по цифровой трансформации, а также эксперт в области MarTech и спикер. Дуглас также является автором опубликованного руководства для чайников и книги по бизнес-лидерству.

Статьи по теме

Вернуться к началу кнопки
Закрыть

Adblock обнаружен

Martech Zone может предоставить вам этот контент бесплатно, потому что мы монетизируем наш сайт за счет доходов от рекламы, партнерских ссылок и спонсорства. Мы были бы признательны, если бы вы удалили блокировщик рекламы при просмотре нашего сайта.