5 hatékony adatelemzési módszer, amely segít az ügyfélszolgálati eredmények javításában
Mutatunk néhány analitikai eszközt, amelyek segíthetnek egy ügyfélszolgálat eredményeinek mérésében, ezáltal pedig a munka optimalizálásában, hatékonyabbá tételében is.
Az ügyfélszolgálat számos sikeres vállalkozás fontos alappillére. Napjainkban egy ügyfélszolgálat komplex alapokon áll, és a hagyományos módszerek mellett modern technológiák széles skáláját alkalmazza annak érdeken, hogy zökkenőmentesen működhessen.
Az ügyféligények azonban gyorsan változnak, a vállalkozásoknak pedig lépést kell tartania a modern időkkel. Ennek érdekében fontos, hogy a mindennapos munka eredménye hatékonyan mérhető és átlátható legyen.
Most mutatunk néhány olyan analitikai eszközt, amelyek segíthetnek egy ügyfélszolgálat eredményeinek mérésében, ezáltal pedig a munka optimalizálása, hatékonyabbá tétele és az ügyfélélmény maximalizálása terén is nagy segítséget jelenthetnek.
Miért fontos az eredmények monitorozása és elemzése?
Az ügyfélszolgálati munka során felhalmozódó adatok monitorozása és elemzése fontos feladat, hiszen az eredmények betekintést nyújtanak abba, hogyan működik a rendszer egésze. Rámutatnak az erősségekre, a gyengepontokra és arra, hogy milyen változások lehetnek szükségesek a jelenleginél is hatékonyabb működés érdekében.
Az ügyfélszolgálati munka optimalizálása szempontjából rengeteg mérhető adat áll rendelkezésünkre, a hívásokkal kapcsolatos információktól kezdve az ügynök teljesítményén át egészen az ügyfélelégedettségi mutatókig. Minél több adatot vizsgálunk meg részletesen, annál hatékonyabban optimalizálhatjuk a munkafolyamatainkat és nagyobb eséllyel növelhetjük a mindennapos munka hatékonyságát, ezen keresztül pedig az ügyfélelégedettséget.
Bizonyos statisztikai adatok szerint az adatelemzést alkalmazó vállalatok akár 40 százalékkal is képesek lehetnek csökkenteni az átlagos ügyfélkezelési időt, 5-20 százalékkal növelhetik az önkiszolgáló megoldások hatékonyságát, átlagosan 50 százalékkal a hívások konverziós arányát és drasztikus összegekkel csökkenthetik a kiadásaikat.
5 hatékony mód az adatgyűjtésre és adatelemzésre
Mint látható, az adatgyűjtés és -elemzés mára a hatékony ügyfélszolgálati munka egyik alapkövévé vált. Egyáltalán nem mindegy azonban, milyen jellegű adatokat gyűjtünk és milyen módon dolgozunk velük. Az alábbiakban bemutatjuk a leghatékonyabb módszereket, és azt is, hogy ezek milyen célok elérésében segíthetik az ügyfélszolgálatok munkáját.
- Híváselemzés
A hívások rögzítése és a beszélgetések elemzése egy call center életében kimeríthetetlen információforrás. Az ügyfelekkel folytatott interakciókból gyűjtött adatok hatalmas segítséget jelenthetnek az olyan, gyakori problémák feltárásában, melyek az ügyintézők felkészületlenségéből, nem megfelelő problémakezeléséből, vagy akár az ügyfélszolgálati szoftver problémáiból adódnak.
A hívások elemzése lehetővé teszi azt, hogy felismerjük a munka során alkalmazott szkirptek hiányosságait és továbbfejlesszük azokat. A problémák ismeretében célirányos tréningeket tervezhetünk az ügyintézők számára, és az ügyfélszolgálati rendszer gyengepontjait is hatékonyan korrigálhatjuk.
- Valós idejű megfigyelés
A hívások valós idejű megfigyelése szintén egy olyan adatgyűjtési módszer, ami nagy segítséget jelenthet az ügyfélélmény javítása során. A valós időben megfigyelt hívások során szélesebb körű betekintést nyerhetünk a mindennapi munkába és éleseben tapasztalhatjuk meg az ügyintézők reakcióidejét és problémakezeléssel kapcsolatos képességeit.
Az ilyen módon gyűjtött információk és tapasztalatok segítségével hatékonyan optimalizálhatjuk az ügyintézők és az ügyfelek közötti interakciók folyamatát, ezáltal pedig gördülékenyebbé és hatékonyabbá tehetjük a mindennapos problémamegoldás menetét.
- Prediktív adatelemzés
A prediktív adatelemzés lényege, hogy a múltban gyűjtött adatok segítségével teszi hatékonyabbá a jelen kihívásainak és a jövőben felmerülő problémák megoldásának lehetőségét. Ezt legegyszerűbben az alábbi példával illusztrálhatjuk.
A prediktív adatelemzés segíthet abban, hogy az év bizonyos időszakaiban előre láthassuk a hívások megnövekedő számát. Mindezt a korábbi évekből rendelkezésre álló adatok segítségével. Ha azt látjuk, hogy az elmúlt években egy adott időszakban (például az ünnepek idején) a megkeresések száma látványosan megugrott, abban az esetben előre felkészülhetünk a dömpingre, akár a munkafolyamatok optimalizálásával, akár új, részmunkaidős alkalmazottak toborzásával.
A prediktív adatelemzés segít abban, hogy tisztábban lássuk a jövőt, ezáltal tervezhetőbbé téve a munkafolyamatokat. Meglepő módon azonban kevés vállalat él az ehhez hasonló módszerekkel. A McKinsey felmérése szerint például a szervezetek mindössze 37 százaléka érzi úgy, hogy fejlett adatelemzési módszereket alkalmaz az értékteremtés hatékonyságának és az ügyfélélmény növelésének érdekében.
- Önkiszolgáló megoldásokkal kapcsolatos adatelemzés
Az önkiszolgáló ügyfélszolgálati csatornák az elmúlt időszakban egyre nagyobb népszerűségre tettek szert. Míg ugyanis az olyan lehetőségeket, mint az online tudásbázisok felkeresése vagy a chatbotokkal történő beszélgetés korábban csak a fiatalabb korosztály használta, mára az idősebb demográfiai réteg is egyre nyitottabb az alkalmazásukra.
Ezek a modern megoldások rengeteg lehetőséget adnak az adatgyűjtésre és adatelemzésre, ennek köszönhetően pedig rendkívül jól optimalizálhatóak. Ami pedig a legjobb az egészben, hogy az adatokkal való munka kevés emberi beavatkozást igényel, hiszen a legtöbb önkiszolgáló megoldás egyszerűen és hatékonyan teszi lehetővé a fontos információk begyűjtését és azok elemzését.
- Szöveges üzenetek elemzése
Az e-mailek, csevegések és közösségi médiában hagyott hozzászólások elemzése szintén hatékony megoldás lehet az ügyfélszolgálati munka optimalizálása során. Ezt alátámasztja az is, hogy az elmúlt években a szöveges kommunikáción alapuló csatornák népszerűséges szinte robbanásszerűen megnőtt, és a kisebb problémák esetén egyre több felhasználó fordul a hagyományos telefonos ügyfélszolgálat helyett a chatbotokhoz vagy épp a közösségi médiafelületekhez a megoldásért.
A különböző szövegelemző megoldások segítségével egyszerűen és hatékonyan ismerhetjük meg a különböző felhasználói szokásokat, monitorozhatjuk a reakciókat és fedezhetünk fel olyan viselkedési mintákat, melyek hozzájárulhatnak ahhoz, hogy szolgáltatásainkat hatékonyan optimalizáljuk a lehető legjobb felhasználói élmény érdekében.
A kulcs a megfelelő adatelemző szoftver
Annak érdekében, hogy a munka a lehető leghatékonyabb legyen, az adatgyűjtés és adatelemzés céljára érdemes olyan szoftveres megoldást alkalmaznunk, ami lehetővé teszi azt, hogy az eredmények több különböző platformon is mérhetőek legyenek. Ennek érdekében ma már több, hatékony megoldást is választhatunk.
A Nemertes Research kutatása megállapította azt, hogy azok a vállalatok, amelyek az adatgyűjtés, -kezelés és -feldolgozás céljára harmadik féltől származó megoldásokat használnak, számos előnnyel rendelkeznek azokhoz képest, akik nem. Beleértve ebbe a lényegesen alacsonyabb működési költségeket is.
Éppen ezért, hogy a munkafolyamatok optimalizálása a lehető leghatékonyabb és legolcsóbb is legyen egyben, érdemes olyan elemzőszoftvert választanunk, amely a különböző platformokról származó információkat képes egy helyen kezelni.