Analiz ve TestYapay ZekaSatış ve Pazarlama Eğitimi

Satış ve Pazarlama Departmanları Çağrı Merkezi Analitiğinden Nasıl Fayda Sağlar?

Çağrı merkezi analitiği, bilgi edinmek ve veriye dayalı kararlar almak için çağrı merkezi operasyonlarından toplanan verileri ve ölçümleri analiz etme sürecini ifade eder. Arama hacimleri, arama süreleri, bekleme süreleri, müşteri etkileşimleri, temsilci performansı, müşteri memnuniyeti puanları ve daha fazlası gibi çeşitli türde verilerin toplanmasını ve analiz edilmesini içerir.

Bu platformlar, çağrı merkezlerinin ilgi alanlarını belirlemesine, veriye dayalı kararlar almasına, müşteri memnuniyetini artırmasına ve nihayetinde iş sonuçlarını iyileştirirken maliyetleri düşürmesine olanak tanır. Çağrı merkezlerinin iş sonuçlarını iyileştirmek için analitik platformlarını nasıl kullandığına dair bazı özel örnekler aşağıda verilmiştir:

  • Bir çağrı merkezi, hangi temsilcilerin sahip olduğunu belirlemek için analitik kullanabilir. çağrıları ele almanın en zor kısmı. Bu temsilciler belirlendikten sonra, çağrı merkezi, performanslarını iyileştirmelerine yardımcı olmak için ek eğitim veya koçluk sağlayabilir.
  • Bir çağrı merkezi, yoğun saatlerde kaç temsilciye ihtiyaç duyduklarını belirlemek için analitiği kullanabilir. Bu bilgi, çağrı merkezinin, verimliliğin ve müşteri memnuniyetinin azalmasına yol açabilecek fazla veya yetersiz personel alımını önlemesine yardımcı olabilir.
  • Bir çağrı merkezi, hangi tür aramaların en çok müşteri şikayetine yol açtığını belirlemek için analitik kullanabilir. Bu tür çağrılar belirlendikten sonra işletme, bunların ele alınma şeklini iyileştirmek için stratejiler geliştirebilir.
  • Bir çağrı merkezi, hangi aramaların self servis seçenekler tarafından yönetilebileceğini belirlemek için analitik kullanabilir. Çağrı merkezi, bu aramaları self servis seçeneklerine yönlendirerek, temsilcilerin daha karmaşık aramaları yönetmesini sağlayabilir.

Çağrı merkezi analitik platformları, satış ve pazarlama stratejileriniz de dahil olmak üzere iş sonuçlarını iyileştirmek için değerli olabilir.

Çağrı Merkezi Analizi

Çağrı merkezi analitiği, kuruluşların satış ve pazarlama çabalarını çeşitli şekillerde anlamalarına ve optimize etmelerine yardımcı olur:

  • Performans değerlendirmesi: Kuruluşlar, çağrı merkezi ölçümlerini analiz ederek bireysel aracıların ve genel ekibin performansını değerlendirebilir. Ortalama arama işleme süresi, ilk aramada çözüm oranı ve müşteri memnuniyeti puanları gibi ölçümler, aracı verimliliği ve etkililiği hakkında değerli bilgiler sağlayabilir.
  • Müşteri Deneyimi Analizi: Çağrı merkezi analitiği, işletmelerin müşteri etkileşimlerinin kalitesini değerlendirmesine olanak tanır. Kuruluşlar, arama kayıtlarını, duyarlılık analizini ve müşteri geri bildirimlerini analiz ederek müşteri deneyimindeki eğilimleri, sorunlu noktaları ve iyileştirme alanlarını belirleyebilir.
  • Satış ve Pazarlama Bilgileri: Çağrı merkezi analitiği, satış ve pazarlama trendlerini ve kalıplarını belirlemeye yardımcı olabilir. Kuruluşlar, arama-dönüşüm oranı, arama sonuçları ve müşteri tercihleri ​​gibi metrikleri izleyerek satış ve pazarlama stratejilerini hassaslaştırabilir, kampanyaları optimize edebilir ve belirli müşteri segmentlerini hedefleyebilir.
  • Operasyonel verimlilik: Çağrı merkezi verilerini analiz etmek, çağrı işleme sürecindeki darboğazları ve verimsizlikleri belirlemeye yardımcı olur. Kuruluşlar, çağrı yönlendirmeyi, personel seviyelerini ve kaynak tahsisini optimize ederek operasyonel verimliliği artırabilir ve maliyetleri azaltabilir.

Çağrı Merkezi KPI'ları

Çağrı merkezleri performansı genellikle çeşitli Anahtar Performans Göstergelerini (APG) verimliliklerini, etkililiklerini ve müşteri memnuniyet düzeylerini değerlendirmek. İzlenen KPI'lar kuruluşun amaçlarına, sektörüne ve müşteri hizmetleri hedeflerine bağlı olarak değişebilir. İşte bazı yaygın çağrı merkezi KPI'ları:

  • Ortalama Taşıma Süresi (AHT uzantısı): AHT, bir temsilcinin konuşma süresi, bekleme süresi ve arama sonrası çalışma dahil olmak üzere bir müşteri etkileşimini işlemesi için geçen ortalama süreyi ölçer. Aracı etkinliğini ve üretkenliğini değerlendirmek için önemli bir ölçüttür.
  • İlk Arama Çözünürlüğü (FCR) Oran: FCR, herhangi bir takip veya yükseltme gerektirmeden ilk iletişim sırasında çözülen müşteri sorunlarının veya sorgularının yüzdesini ölçer. Yüksek bir FCR oranı, etkili problem çözme ve müşteri memnuniyetini gösterir.
  • Servis seviyesi: Hizmet Düzeyi, tanımlanmış bir hedef süre içinde cevaplanan aramaların yüzdesini ölçer. Çağrı merkezinin çağrı hacimlerini yönetme ve kabul edilebilir müşteri bekleme sürelerini sürdürme becerisini yansıtır. Ortak hizmet düzeyi hedefleri genellikle "Y saniye içinde yanıtlanan aramaların %X'i" olarak ifade edilir.
  • Çağrı Terk Oranı: Çağrı Vazgeçme Oranı, müşteriler tarafından bir temsilciye ulaşmadan önce bırakılan çağrıların yüzdesini gösterir. Yüksek terk oranları, uzun bekleme sürelerinin veya yetersiz personelin göstergesi olabilir.
  • Doluluk oranı: Doluluk Oranı, temsilcilerin müşteri etkileşimleri veya ilgili faaliyetlerle meşgul olduğu sürenin yüzdesini ölçer. Aracı kullanımının ve iş yükü yönetiminin değerlendirilmesine yardımcı olur.
  • Müşteri memnuniyeti (CSAT) Gol: CSAT, müşterilerin aldıkları hizmetten duydukları memnuniyetin bir ölçüsüdür. Genellikle etkileşim sonrası anketler veya geri bildirim yoluyla ölçülür. CSAT puanları, müşteri hizmetlerinin genel kalitesi hakkında fikir verir.
  • Net Promosyoncu Puanı (NPS): NPS, müşteri sadakatini ve müşterilerin şirketi başkalarına tavsiye etme olasılığını ölçer. Genellikle müşterilerden şirketi tavsiye etme olasılıklarını 0 ila 10 arasında derecelendirmelerini isteyen etkileşim sonrası anketlerle ölçülür.
  • Çağrı Kalite Puanı: Çağrı Kalite Puanı, temsilci-müşteri etkileşimlerinin kalitesini önceden tanımlanmış kriterlere göre değerlendirir. Çağrı izleme, çağrı puanlama veya müşteri geri bildirimi yoluyla ölçülebilir. Arama kalitesi puanları, müşteri temsilcisi performansını değerlendirmeye ve iyileştirme alanlarını belirlemeye yardımcı olur.
  • Ortalama Cevaplama Hızı (ASA): ASA, bir aramanın bir aracı tarafından yanıtlanması için geçen ortalama süreyi, genellikle sıraya girdiği andan itibaren ölçer. Çağrı merkezinin gelen aramaları hemen işleme koyma becerisini yansıtır.
  • Temsilci Yıpratma Oranı: Temsilci Yıpratma Oranı, belirli bir süre boyunca çağrı merkezinden ayrılan temsilcilerin yüzdesini ölçer. Çalışan memnuniyetini, elde tutulmasını ve genel personel ve eğitim maliyetleri üzerindeki etkisini gösterir.

Bunlar, yaygın çağrı merkezi KPI'larına yalnızca birkaç örnektir. İzlenen belirli KPI'lar, çağrı merkezinin amaçlarına, endüstri standartlarına ve kuruluşun özel hedef ve önceliklerine bağlı olarak değişebilir.

Çağrı Merkezi Analitik Özellikleri

Çağrı merkezi analitik platformlarında bulunan ortak özellikler şunları içerir:

  • Gerçek zamanlı izleme: Platformlar, gözetmenlerin ve yöneticilerin çağrı merkezi etkinliklerini ve metriklerini gerçekleştikleri anda izlemelerine olanak tanıyan gerçek zamanlı panolar ve raporlama yetenekleri sağlar. Bu, sorunları derhal belirlemeye ve acil ayarlamalar yapmaya yardımcı olur.
  • Çağrı Kaydı ve Oynatma: Çağrı merkezi analitik platformları, genellikle kalite güvencesi amacıyla çağrıları kaydetme özelliğini içerir. Bu kayıtlar saklanabilir ve daha sonra değerlendirme, eğitim ve uyumluluk için erişilebilir.
  • Performans Metrikleri ve KPI Takibi: Platformlar, temel performans ölçümlerini ve temel performans göstergelerini izler ve görüntüler (APG) ortalama işleme süresi, ilk aramada çözüm oranı, aramadan vazgeçme oranı, dönüşüm oranları, müşteri memnuniyeti puanları ve daha fazlası gibi. Bu ölçümler aracı performansı, müşteri deneyimi ve genel çağrı merkezi etkinliği hakkında içgörü sağlar.
  • Veri Görselleştirme ve Raporlama: Çağrı merkezi analitik platformları, verileri anlamlı ve kolay anlaşılır bir biçimde sunmak için özelleştirilebilir panolar ve görselleştirmeler sunar. Genellikle önceden oluşturulmuş raporları ve özel raporlar oluşturma becerisini içerirler; bu da yöneticilerin zaman içindeki eğilimler, kalıplar ve performans hakkında içgörüler elde etmelerini sağlar.
  • Konuşma Analizi: Bazı platformlar, arama kayıtlarını analiz etmek için doğal dil işleme ve makine öğrenimi tekniklerini kullanan konuşma analitiği özelliklerini içerir. Bu, müşteri etkileşimlerindeki anahtar kelimelerin, duyarlılığın ve eğilimlerin belirlenmesine yardımcı olarak aracı performansını ve müşteri deneyimini iyileştirmek için değerli içgörüler sağlar.
  • Tahmine Dayalı Analitik: Gelişmiş çağrı merkezi analitik platformları, arama hacimlerini, personel ihtiyaçlarını ve müşteri davranışını tahmin etmek için algoritmalar kullanabilir. Bu, kaynak tahsisini optimize etmeye ve operasyonel verimliliği artırmaya yardımcı olur.
  • Müşteri Yolculuğu Analitiği: Belirli platformlar, çağrılar, e-postalar, sohbetler ve sosyal medya dahil olmak üzere birden fazla temas noktasında müşteri etkileşimlerini izleyen ve analiz eden müşteri yolculuğu analitiği yetenekleri sunar. Bu, müşteri yolculuğunun bütünsel bir görünümünü sağlar ve iyileştirme ve kişiselleştirilmiş katılım için fırsatların belirlenmesine yardımcı olur.
  • Aracı Performans Yönetimi: Çağrı merkezi analitik platformları genellikle temsilci puan kartları, koçluk ve eğitim modülleri ve performans takibi dahil olmak üzere performans yönetimi için araçlar içerir. Bu özellikler, yöneticilerin iyileştirme alanlarını belirlemesine, aracılara geri bildirim sağlamasına ve genel temsilci performansını artırmasına yardımcı olur.
  • CRM Sistemleri ile Entegrasyon: Birçok çağrı merkezi analitiği platformu, müşteri ilişkileri yönetimiyle entegre olur (CRM) müşteri verilerini ve çağrı merkezi ölçümlerini birleştiren sistemler. Bu entegrasyon, müşteri etkileşimlerinin kapsamlı bir görünümünü sağlar ve satış ve pazarlama çabalarını geliştirir.

Spesifik özellikler platformlar arasında değişiklik gösterebilir ve kuruluşlar platformları kendi özel ihtiyaç ve gereksinimlerine göre seçebilir.

Yapay Zeka Çağrı Merkezi Analizlerini Nasıl Etkiliyor?

Yapay zeka (AI) çağrı merkezi analitiğinde önemli bir rol oynuyor. Çağrı merkezi analitik platformlarının yeteneklerini geliştirmek ve genel performansı iyileştirmek için AI teknolojilerinden yararlanılıyor. Yapay zekanın çağrı merkezi analitiğine dahil olmasının bazı yolları şunlardır:

  • Doğal Dil İşleme (NLP): Yapay zeka destekli NLP teknikleri, arama kayıtlarını yazıya döker ve analiz eder. NLP algoritmaları, duygu analizi, anahtar kelimeler ve müşteri amacı gibi sözlü konuşmalardan değerli içgörüler çıkarabilir. Bu, müşteri ihtiyaçlarının anlaşılmasına, eğilimlerin belirlenmesine ve aracı performansının iyileştirilmesine yardımcı olur.
  • Konuşma Analizi: Yapay zeka tabanlı konuşma analitiği çözümleri, müşteri etkileşimlerindeki konuşma kalıplarını, tonlarını ve duyguları analiz etmek ve yorumlamak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu içgörüler, müşteri memnuniyeti seviyelerinin, aracı performans boşluklarının ve iyileştirme fırsatlarının belirlenmesine yardımcı olur.
  • Tahmine Dayalı Analitik: AI algoritmaları, çağrı merkezi analitiğinde tahmine dayalı analitiği etkinleştirir. AI, geçmiş verileri ve kalıpları analiz ederek arama hacimlerini, müşteri davranışını ve temsilci performansını tahmin edebilir. Bu, operasyonel verimliliği artırmak için kaynak tahsisini, personel seviyelerini ve zamanlamayı optimize etmeye yardımcı olur.
  • Akıllı Sanal Asistanlar (IVA'lar): Yapay zeka destekli sanal asistanlar veya sohbet robotları, çağrı merkezi analitik platformlarına entegre ediliyor. IVA'lar basit müşteri sorgularını yönetebilir, self servis seçenekler sunabilir ve temsilcilere gerçek zamanlı olarak yardımcı olabilir. Müşteri sorgularını doğru bir şekilde anlamak ve yanıtlamak için doğal dil ve makine öğreniminden yararlanırlar.
  • Duygu Analizi: AI algoritmaları, müşteri duyarlılığını gerçek zamanlı olarak veya arama sonrası analiz yoluyla analiz etmek için kullanılır. Kuruluşlar, müşteri duygularını ve memnuniyet seviyelerini anlayarak iyileştirme alanlarını belirleyebilir ve müşteri endişelerini gidermek için proaktif önlemler alabilir.
  • Otomasyon ve İş Akışı Optimizasyonu: AI, çağrı yönlendirme, bilet oluşturma ve tekrarlayan görevler gibi belirli çağrı merkezi işlemlerini otomatikleştirebilir. Çağrı merkezi temsilcileri, rutin süreçleri otomatikleştirerek daha karmaşık ve katma değerli görevlere odaklanarak üretkenliği artırabilir ve müşteri hizmetlerini geliştirebilir.
  • Kişiselleştirme ve Müşteri Görüşleri: AI algoritmaları, kişiselleştirilmiş öneriler, teklifler ve özel müşteri deneyimleri sağlamak için müşteri verilerini ve etkileşimlerini analiz edebilir. Kuruluşlar, müşteri tercihlerini anlayarak satış ve pazarlama çabalarını optimize edebilir ve hedeflenen mesajları iletebilir.

Yapay zekanın çağrı merkezi analitiğine entegrasyonu, kuruluşların verilerinden daha derin içgörüler elde etmelerini, müşteri deneyimlerini geliştirmelerini ve genel çağrı merkezi operasyonlarını optimize etmelerini sağlar. İşletmelerin veriye dayalı kararlar almasına, aracı performansını iyileştirmesine ve kişiselleştirilmiş ve verimli müşteri hizmetleri sağlamasına olanak tanır.

Çağrı Merkezi Analitik Platformları

Çağrı merkezi analitiği için bazı popüler platformlar şunları içerir:

  • Genesys: Genesys, temsilci performansı, müşteri deneyimi ve operasyonel verimlilik hakkında içgörüler sağlayan kapsamlı bir çağrı merkezi analiz araçları paketi sunar.
  • Beş9: Five9, çağrı merkezi ölçümlerini, temsilci performansını ve müşteri etkileşimlerini izlemek ve analiz etmek için analitik yeteneklere sahip bulut tabanlı bir iletişim merkezi yazılımıdır.
  • Avaya: Avaya, kuruluşların operasyonları izlemesine ve optimize etmesine, müşteri deneyimini iyileştirmesine ve satış ve pazarlama çabalarını geliştirmesine olanak tanıyan çağrı merkezi analitiği çözümleri sunar.
  • Diyabetli bir İletişim: NICE inContact, kuruluşların çağrı merkezi performanslarını iyileştirmelerine yardımcı olmak için gerçek zamanlı izleme, performans yönetimi ve müşteri yolculuğu analitiği dahil olmak üzere bir dizi çağrı merkezi analitiği özelliği sunar.
  • konuşma masası: Talkdesk, önemli çağrı merkezi ölçümlerini izlemek ve operasyonel iyileştirmeleri desteklemek için analitik ve raporlama özelliklerine sahip bulut tabanlı bir iletişim merkezi yazılımıdır.

Platformların popülaritesinin belirli sektör ihtiyaçlarına, şirket büyüklüğüne ve tercihlere göre değişebileceğini unutmamak önemlidir. Kuruluşlar genellikle benzersiz gereksinimlerine ve mevcut sistemleriyle entegrasyon yeteneklerine göre çağrı merkezi analitiği platformlarını seçerler.

Douglas Karr

Douglas Karr CMO'su AÇIK İÇGÖRÜLER ve kurucusu Martech Zone. Douglas düzinelerce başarılı MarTech startup'ına yardımcı oldu, Martech satın almaları ve yatırımlarında 5 milyar doların üzerindeki durum tespitine yardımcı oldu ve şirketlere satış ve pazarlama stratejilerini uygulama ve otomatikleştirme konusunda yardımcı olmaya devam ediyor. Douglas, uluslararası alanda tanınan bir dijital dönüşüm ve MarTech uzmanı ve konuşmacısıdır. Douglas aynı zamanda Dummie's Guide ve iş liderliği kitabının yayınlanmış yazarıdır.

İlgili Makaleler

Başa dön düğmeye
Kapanış

Adblock Algılandı

Martech Zone sitemizden reklam geliri, bağlı kuruluş bağlantıları ve sponsorluklar yoluyla para kazandığımız için size bu içeriği ücretsiz olarak sağlayabilir. Sitemizi gezerken reklam engelleyicinizi kaldırırsanız seviniriz.