Steigende Anrufvolumina, immer komplexere Anrufe und Schwierigkeiten, qualifizierte Mitarbeiter zu finden und zu halten - das sind drei der komplexesten Herausforderungen, denen sich Contact Center heute stellen müssen. Ihre Geschäftsziele sind jedoch vielleicht ehrgeiziger als je zuvor.
Laut einer Studie von McKinsey and Company zum Stand der Kundenbetreuung im Jahr 2022 gehören zu diesen Zielen die Verbesserung des Kundenerlebnisses, die Verringerung des Contact Center-Volumens und die Einführung von KI-Unterstützung - und das alles bei gleichzeitiger Steigerung der Einnahmen aus Serviceanrufen.
Unterm Strich müssen Contact Center-Führungskräfte mit weniger Mitteln mehr erreichen, d. h. die Leistung steigern, gleichzeitig die Kosten senken und zusätzliche Einnahmen generieren.
Kontaktzentren überwachen und messen ständig die Kundenzufriedenheit. Es ist kein Geheimnis, warum: Die bestmögliche Kundenzufriedenheit ist die wichtigste Aufgabe eines Contact Centers, und deshalb steht auch die Leistung der Mitarbeiter im Mittelpunkt des Interesses von Managern, Supervisoren und Teamleitern.
In vielen Contact Centern werden die Interaktionen der Agenten mit den Kunden manuell von Vorgesetzten und Teamleitern bewertet. Das entscheidende Wort ist hier "manuell". Die Vorgesetzten müssen sich die Anrufe anhören, um festzustellen, ob sich der Agent an das Skript gehalten hat, eine Überprüfung, die praktisch genauso viel Zeit in Anspruch nimmt wie der Anruf selbst.
Und das Ergebnis? Contact Center, die einen manuellen Prozess verwenden, können in der Regel nicht mehr als 1 % ihrer Anrufe auswerten, was ihr Verständnis für die Servicequalität, die sie ihren Kunden bieten, drastisch einschränkt und ihre Fähigkeit, Probleme zu erkennen und zu beheben, beeinträchtigt. Die Führungskräfte agieren im Grunde blind und treffen Entscheidungen - oder unterlassen sie - ohne die richtigen Erkenntnisse. Der Schulungsbedarf kann nicht erkannt werden, die Mitarbeiterfluktuation steigt und das Kundenerlebnis sowie die Marke des Unternehmens leiden.
Jetzt kommt die Automatisierung. Auf dem Markt für WFO-Software gibt es inzwischen eine Reihe von automatisierten Tools, die entwickelt wurden, um die täglichen Prozesse zu vereinfachen und zu rationalisieren und Interaktionen zu analysieren, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind. Großunternehmen waren die ersten Anwender, aber jetzt nutzen auch mittlere und kleine Contact Center die Automatisierung.
Automatische Spracherkennung (ASR) ist eine Technologie, die gesprochene Sprache (ein Audiosignal) in geschriebenen Text (eine Abschrift) umwandelt. Die Technologie ist auch in der Lage, zusätzliche Ergebnisse zu liefern, die für die Analyse einer Agenten/Kunden-Interaktion nützlich sind, wie z. B. die Erkennung von Emotionen und Stimmungen sowie die Erkennung anderer akustischer Parameter.
ASR-Ausgänge:
Eine Visualisierung aller verfügbaren ASR-Ausgaben finden Sie in den Bildern hier:
Mit Hilfe von ASR kann ein Benutzer die verfügbaren Ergebnisse auf folgende Weise nutzen:
Wie bereits erwähnt, ist der manuelle Überprüfungsprozess sehr zeitaufwändig, und die Contact Center-Manager können nur einen äußerst geringen Prozentsatz der Kundeninteraktionen auswerten. Das ultimative Ziel für jedes Contact Center ist es, die Erfahrung von bis zu 100 % der Gespräche zu bewerten oder zumindest zu verstehen.
Mit einer automatisierten Lösung, die alle Interaktionen regelmäßig analysieren kann, lassen sich aufkommende Probleme erkennen, neue Möglichkeiten finden und die herausragende und schlechte Leistung der Agenten hervorheben. Darüber hinaus können Warnmeldungen schnelle Informationen über ausstehende und problematische Gespräche liefern.
Automatisiertes Qualitätsmanagement (AQM), manchmal auch Analytics-enabled QM genannt, bewertet automatisch alle Gespräche und die beteiligten Agenten auf der Grundlage verschiedener Parameterkategorien, wie z. B.:
Die logische Struktur des AQM ist in der nachstehenden Abbildung dargestellt:
Mit Hilfe von AQM wird Eleveo allen Gesprächen automatisch eine Punktzahl zuweisen, die auf einem vordefinierten Satz von Regeln basiert, die vom Benutzer festgelegt wurden. In der Regel möchten Contact Center-Manager Agenten belohnen, die die Anrufskripte und andere interne Richtlinien korrekt befolgen.
Die folgende Tabelle zeigt Beispiele für die Funktionsweise von AQM. Die Regeln für die Auswertungen sind jedoch vollständig durch den Kunden konfigurierbar.
Ein wichtiger Bestandteil des Tools ist ein integriertes Warnsystem, das einen vordefinierten Benutzer oder den Vorgesetzten des Agenten benachrichtigt, wenn eine automatisch zugewiesene Punktzahl unter/über dem festgelegten Schwellenwert liegt.
Verarbeitung natürlicher Sprache
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Teilgebiet der Informatik, genauer gesagt der künstlichen Intelligenz oder KI, das sich damit beschäftigt, Computern die Fähigkeit zu verleihen, Texte und gesprochene Wörter ähnlich wie Menschen zu verstehen.
Apropos AQM und seine neuen Funktionen: Das Ziel ist es, jede einzelne Transkription entsprechend dem Anrufskript des Kunden zu klassifizieren. Daher wird jede Frage, die Teil des Anrufskripts (Scorecard/Fragebogen, falls gewünscht) ist, automatisch vom Tool beantwortet. Der Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass das KI/Machine Learning-Tool wahrscheinlich die richtige Antwort findet, wenn es mit einem geeigneten Datensatz trainiert wurde. Die Anforderungen an die Bereitstellung eines Datensatzes und das anschließende Training des Tools (geht Hand in Hand mit den Kosten) sind potenzielle Nachteile und müssen während der Implementierungsphase für jeden einzelnen Kunden berücksichtigt werden.
Der durch Natural Language Processing klassifizierte Text (eigentlich die Ausgabe der Klassifizierung) soll als Eingabeparameter im AQM verwendet werden und hat daher einen direkten Einfluss auf die Gesprächsbewertung.
Berichterstattung
Contact Center Manager und Supervisoren müssen in der Lage sein, zu überwachen, zu messen, Trends zu verfolgen und mit aggregierten Daten zu arbeiten. Die AQM- und ASR-Ergebnisse müssen in Form von Berichten und KPIs auf dem Eleveo Dashboard verfügbar sein.
Noch mehr Automatisierung
Sobald das System feststellt, dass bei einem Gespräch etwas schief gelaufen ist, kann es eine geeignete Folgemaßnahme vorschlagen. Eine solche Maßnahme könnte die Einplanung einer manuellen Überprüfung oder die Einplanung einer Agentenschulung sein. Andererseits kann das System auch herausragende Leistungen der Mitarbeiter belohnen, indem es ihnen beispielsweise die Möglichkeit gibt, ihre bevorzugten Schichten zu wählen.
Zusammenfassend kann man sagen, dass die Gründe für die Einbeziehung fortschrittlicherer Technologien und Werkzeuge, wie z. B. automatisiertes Qualitätsmanagement (AQM) und automatische Spracherkennung (ASR), überzeugend sind
Eleveo begegnet den verschiedenen Herausforderungen in diesem Bereich mit der Einführung eines neuen intelligenten Tools, das die tägliche Routine von Contact Centern vereinfacht. Mit Hilfe von ASR- und AQM-Tools sind Contact Center in der Lage, die Vorgänge in jedem einzelnen Gespräch zu analysieren, potenzielle Probleme fast sofort zu erkennen und die Leistung der Mitarbeiter ständig zu verbessern - all das sind Schlüssel zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit, und das ist die Aufgabe Nr. 1 für Contact Center.
