Primul beneficiu al automatizării centrului de contact nu este ceea ce credeți.

Octombrie 16, 2024

Contactul cu clienții este un component critic al oricărei afaceri. O abordare câștigătoare va minimiza pierderile de clienți, va crește vânzările și va reduce costurile.

Automatizarea poate și va face toate aceste lucruri dacă este implementată corect. Dar aceste beneficii mari nu sunt primele pe care le vei observa. Colectarea și analiza datelor sunt o condiție prealabilă pentru automatizare și vor spune povestea centrului tău de contact, oferind o foaie de parcurs pentru îmbunătățiri imediate.

Nu știi ce nu știi, după cum spune vechea zicală. Implementarea sistemelor de date în centrele tale de contact va dezvălui exact ce nu știi.

Datele sunt cheia pentru a lua decizii mai bune pentru centrul tău de contact, iar automatizarea poate conduce la achiziția de date într-un mod mai complet și mai oportun. Este tentant să implementezi imediat instrumente AI, dar vei obține mult mai multă valoare din aceste upgrade-uri dacă te oprești și înțelegi fundamentele datelor. De asemenea, vei evita implementările slabe care se vor dovedi costisitoare mai târziu.

Chiar și înainte de a desfășura automatizarea, există o valoare reală și imediată în analiza datelor existente. Iată cum analiza datelor din centrul tău de contact va deschide o mulțime de valoare și perspective pentru a-ți crește ROI-ul într-un timp scurt.

Datele CX reduc pierderile de clienți

Menținerea clienților fericiți asigură că aceștia rămân clienții tăi. Când folosești tehnologii de automatizare pentru a colecta date, vei obține o înțelegere mult mai bună a motivelor pentru care compania ta ar putea experimenta pierderi de clienți și ce poți face pentru a le reduce.

Analiza datelor din procesele automatizate transformă perspectivele în acțiuni. Dacă, de exemplu, un client spune cuvinte cheie precum „nu mă ajuți” sau „vreau să-mi anulez serviciul”, instrumentele AI pot colecta imediat acele date și alerta supervizorii sau oferi agenților live informații aproape instantanee pentru a răspunde nevoilor clientului.

Exemple de analize de date care pot avea un impact imediat pentru a reduce pierderile de clienți includ:

• Analiza vorbirii și a textului

• Metrice de performanță și raportare

• Analiza cauzelor fundamentale

În loc să faci o analiză post-mortem a unui apel cu un client nemulțumit, sistemele automatizate fac analiza în timp real pentru a ajuta agenții live sau roboții să se adapteze imediat pentru a oferi un serviciu mai bun. Poți analiza apelurile clienților, transcrierile, e-mailurile și multe altele pentru a identifica problemele și oportunitățile.

Raportarea performanței și a metricalor, precum și analiza cauzelor fundamentale, pot ajuta echipa ta să dezvolte linii directoare pentru îmbunătățiri după un apel. O analiză a tuturor apelurilor de la clienți poate ilumina ce doresc și au nevoie cu adevărat clienții tăi de la centrele tale de apeluri. De acolo, poți analiza CX-ul tău actual și face ajustări relevante. Pentru o strategie pe termen lung, toate acele date pot ajuta la definirea unui plan țintit și a unei foi de parcurs pentru implementări suplimentare de automatizare în viitor.

Clienții tăi doresc personalizare și doresc ca nevoile lor să fie abordate imediat. Dacă te menții la curent cu aceste preocupări, ești garantat să reduci pierderile de clienți—iar analiza datelor obținute din procesele automatizate te va ajuta să ajungi acolo.

Datele CX cresc vânzările

O experiență mai bună a clienților înseamnă venituri mai mari. Un client fericit este mai predispus să cheltuie mai mulți bani, iar datele o dovedesc. Clienții care au raportat cele mai pozitive experiențe anterioare cu serviciul clienți al unei mărci au cheltuit cu 140% mai mult comparativ cu cei care au raportat interacțiuni negative, conform unui studiu publicat în Harvard Business Review.

Dar știi deja că clienții fericiți cheltuie mai mult. Trebuie să identifici în continuare ce părți ale CX-ului tău trebuie îmbunătățite pentru a-i menține fericiți. Aici intervin analizele de date.

Analizele omnichannel dezvăluie perspective asupra tuturor interacțiunilor clienților tăi în cadrul afacerii. E-mailurile, mesajele text, chatbot-urile și apelurile live contribuie toate la succesul omnichannel, în special pentru că majoritatea clienților vor folosi mai mult de o metodă de comunicare în funcție de problema lor particulară. Datele analitice omnichannel pot dezvălui unde agenții tăi live au succes și unde au nevoie de îmbunătățiri.

Analiza predictivă folosește învățarea automată pentru a anticipa și planifica evenimentele viitoare. Pe baza acestor predicții, vei putea lua decizii mai bune cu privire la buget și alocarea personalului sau alte strategii de îmbunătățire. Dacă, de exemplu, învățarea automată anticipează volume mai mari de apeluri în jurul anumitor sărbători, poți crea un plan CX înainte de acea aglomerație pentru a angaja clienții mai eficient, ceea ce va duce la o creștere a satisfacției clienților și, la rândul său, a vânzărilor.

Acele date vor ajuta enorm atunci când faci o analiză a parcursului clientului, care îți oferă o înțelegere completă a locului din care vin clienții tăi, ce puncte de contact au folosit pentru a contacta un agent, punctele de durere și blocajele potențiale și oportunitățile de îmbunătățire a acelui flux.

Asta înseamnă că există o valoare reală și imediată în analiza datelor existente, chiar dacă nu ai desfășurat încă noua ta automatizare. Analiza datelor va conduce, de asemenea, deciziile tale cu privire la ce automatizări au cel mai mult sens pentru afacerea ta.

Datele CX reduc costurile

Echipele de asigurare a calității (QA) care analizează apelurile necesită resurse semnificative pentru a sorta informațiile care pot sau nu să conteze pentru CX-ul tău. Un agent QA uman trebuie să asculte o înregistrare a apelului, să completeze un formular de evaluare și să urmeze cu agenții de servicii pentru clienți în ceea ce privește instruirea.

Automatizarea și instrumentele AI fac posibilă analiza tuturor apelurilor și completarea automată a formularelor de evaluare. Analiza se desfășoară mult mai repede, iar agenții tăi QA pot analiza datele în loc să asculte apelurile pentru a căuta informații valoroase într-o mare de informații non-esențiale.

De acolo, agenții QA pot petrece mai mult timp conducând instruirea pentru a îmbunătăți parcursul CX. Timpul mai scurt economisește bani și crește dramatic eficiența.

Analiza datelor existente poate oferi, de asemenea, o foaie de parcurs pentru reducerea timpului de gestionare. Căutând în datele tale existente pentru a afla de ce timpul tău de gestionare este ridicat, ce obstacole au întâmpinat atât clienții, cât și agenții în timpul unui apel și chiar când un apel care a ajuns la un agent live ar fi putut fi gestionat de un chatbot, toate acestea te vor ajuta să înțelegi ce automatizări se vor dovedi utile în viitor.

De exemplu, utilizarea chatbot-urilor AI care pot răspunde întrebărilor unui client fără intervenția unui agent live reduce deja costurile. Dar atunci când un client trebuie să vorbească cu un agent live, procesele automatizate pot livra informații cruciale agenților tăi live mai repede și le pot oferi informații mai personalizate despre client.

Aceasta înseamnă că agentul live petrece mai puțin timp căutând soluții, ceea ce reduce timpul de gestionare și, în consecință, îmbunătățește experiența generală a clientului. Aceste două rezultate combinate vor reduce costurile operaționale prin simplificarea parcursului CX și permițând companiei tale să aloce resurse mai eficient.

De asemenea, poți simplifica procesele de instruire folosind analiza datelor din apelurile clienților și interacțiunile cu roboții AI. Cu o cantitate masivă de informații despre nevoile, obiceiurile, interacțiunile și punctele de durere ale clienților tăi la dispoziție, poți crea planuri de instruire care pregătesc agenții live pentru apeluri mai repede și mai eficient.

Acest lucru, de asemenea, îți economisește bani prin simplificarea instruirii, reducând timpul necesar pentru a crea procese de instruire și chiar reducând cantitatea de instruire necesară în general.

Cum să începi să valorifici analiza datelor

Odată ce decizi că aceasta este abordarea corectă pentru a simplifica centrul tău de contact, următorul pas este să determini ce date să colectezi și să analizezi—chiar înainte de a începe să implementezi automatizările. Având în vedere volumul imens de date pe care centrul tău de contact le generează, sortarea tuturor acestora poate fi copleșitoare. Și aceasta pur și simplu nu este o utilizare bună a resurselor.

Alegerea indicatorilor cheie de performanță (KPI) relevanți pentru nevoile centrului tău de contact începe cu elaborarea unui plan strategic și a unui plan detaliat pentru implementarea noilor automatizări. La acel moment, datele relevante vor deveni evidente.

Cauți mai multe recomandări despre cum să transformi experiența centrului tău de contact? Descarcă e-book-ul nostru recent „Dezvoltarea eficienței cu automatizarea: Optimizarea CX cu un pachet de soluții holistic.”