呼叫中心分析的下一个前沿领域-巨人网络通讯

呼叫中心分析的下一个前沿领域

　　在这个世界上，负面的tweet或博客帖子可能引起轩然大波，数以百万计的查看，客户体验已经成为各行业的行政主管关注的主要事情。呼叫中心往往是正面和负面评论的前沿和中心，从而在提高客户满意度方面发挥了重要作用。　　理想的情况下，公司将投入无限的资金，确保每一位顾客收到个性化的，高效的呼叫中心体验。但在现实中，企业都会有考虑预算和投资成本。因此，他们不可避免地在呼叫中心运营成本与改善客户满意度之间寻找平衡。财务团队关心花费在呼叫中心上的费用，而客户服务主管引用研究证明不良的呼叫中心体验与流失率上升有直接的关系。　　许多执行团队往往认为，改善客户体验的最佳杠杆是投资更多的钱在运营上。我们认为并非如此。事实上，在这个问题上花费更多的钱肯定不会保证客户满意度上升。最聪明的企业正在尝试别的东西：先进的分析方法。　　呼叫中心与任何组织内的其他部门相比能够产生更多的数据。大多数公司已经开始收集呼叫中心的性能数据，呼叫相关的数据、座席绩效数据和培训数据。问题是它处在孤立的和不兼容的平台，所以它可以很难得到这些数据。但一旦挖掘出来，丰富的信息宝库可以用来识别效率，并且还可以为其他部门提供关于客户的有价值的线索，如市场营销、销售和产品开发等部门，从而创造新的收入机会。　　如呼叫路由、呼叫量预测、劳动力资源规划、绩效分析，以及客户的体验分析，如CSAT（顾客满意）的评估和最佳解决问题的路径，这些都是呼叫中心的工具。在大多数情况下，所需要的数据已经存在，但隐藏在一些数据中心，只是等待我们去发现。　　绩效分析：劳动力管理　　在微薄利润的行业，运营这个企业的关键在于优化熟练的座席代表人员数量，合适的地点，合理的时间安排合适的座席代表。然而，人事决定涉及许多复杂的业务，包括劳动法规和政府规章的约束。虽然有现成的产品可用来帮助这些决定，组织必须花费大量的能源，以便他们独特的业务流程满足工具特性的需要。因此，企业正在越来越多寻找定制的解决方案来满足他们的业务流程，从呼叫量预测到异常需求的分析，到业务规则管理器。　　事实上，劳动力优化最重要的一步，不是优化。相反，它是能够预测每小时呼叫量，预测需要的技术类型。高效的劳动力规模需要良好的呼叫量预测，考虑到呼叫峰值、如促销活动和产品优惠时应该采取的行动，内部因素如平均呼叫处理时间和呼叫放弃率，外部因素如季节性。下一步是纳入所有相关业务的约束和规定。定制这些优化模型和启发试验，以处理企业独特的需求，并尽量减少人力成本，同时确保满足所有业务规则。　　使用这种劳动力优化方法，一家大型零售呼叫中心最近人力成本减少了8％。分析还提示公司迁移到一个基于技能的呼叫路由系统，预计将减少4％的呼叫处理时间。最后，基于一个新的，更准确的考虑到每小时呼叫量的模型，该公司通过满足呼叫等待时间显着降低整体通话时间。　　鉴于呼叫中心的规模和涉及的座席代表数量，这些变化将每年为公司节省上百万美元。他们都是建立在其正常业务过程中收集到的数据基础上。　　客户体验分析：提高首次呼叫解决率　　更快地解决问题能够让客户快乐。然而，前期通过设置适当的支持体验使客户放心，后续问题的解决帮助赢得客户的信任。这就要求座席代表的技能、专业知识和风格，这取决于各种因素，如培训、技能水平、动机水平和时间。　　提高首次呼叫解决率是一个呼叫中心的关键，因为它有助于降低运营成本，创造交叉销售的机会。实现首次呼叫解决的障碍包括将对座席代表的错误安排到一个通过话中（劳动力管理），未对座席通报新产品发布和促销优惠的信息，座席认为问题得到解决，而客户并不知道。　　分析历史数据（已经被收集），确定已经存在更好路径的关键节点，允许企业为每一个客户的问题类型创造最佳的解决路径和计划。呼叫中心最近采用这种技术，每次通话的问题解决时间平均减少了10%--20%。　　下一个前沿领域　　人力资源管理和首次呼叫解决率，被认为是呼叫中心分析容易实现的目标。成熟和一点点额外的努力才能实现的其他领域包括：