Was sind die verschiedenen Arten von Call Center-Analysen?

Es gibt 6 verschiedene Arten, beschreiben Sie sie mit einer Aufzählung:

• Callcenter-Sprachanalyse - Ein automatisiertes Advanced-Speech-Analytics-Tool ermöglicht es Managern, 100 % der im Contact Center eingehenden Anrufe zu überprüfen. Das Tool sucht nach Schlüsselwörtern oder Phrasen und führt eine Emotionserkennung durch, so dass Contact Center-Manager eine umfangreiche Stichprobe von Anrufen/Interaktionen sammeln und analysieren können, was einen datengesteuerten, systematischen Weg zur Lösung von Problemen und zur Analyse der Grundursachen darstellt.
• Call Center Textanalyse - AI kann Schlüsselwörter identifizieren und Emotionen in ähnlicher Weise erkennen wie die automatische Sprachanalyse.
• Self-Service-Analysen - Self-Service-Analysen identifizieren die am häufigsten gesuchten Schlüsselwörter, Fragen und Phrasen, damit Sie bessere Self-Service-Kanäle schaffen können, die es den Kunden ermöglichen, ihre eigenen Probleme besser zu lösen.
• Prädiktive Analytik - Mithilfe der automatisierten Sprachanalyse können Contact Center-Manager Phrasen identifizieren, die sich auf die Grundursache aufkommender Probleme beziehen, wie z. B. übermäßige durchschnittliche Bearbeitungszeiten. Sie können dann eine große Stichprobe von Anrufen scannen und Agenten präventiv schulen.
• Kanalübergreifende Analysen - Die Kundenreise kann dazu führen, dass sie mehrere Kanäle durchlaufen, von Chats und E-Mails bis hin zu Live-Gesprächen mit Help-Line-Agenten. Kanalübergreifende Analysen können Ihnen zeigen, wie Ihre Kunden durch die verschiedenen Kanäle navigieren, und Ihnen helfen, ein effektiveres, integriertes Kundenerlebnis zu schaffen.
• Call-Center-Desktop-Analyse - Die Überwachung der Desktops der Agenten ermöglicht es Managern, die individuelle Leistung zu beurteilen und gezieltes Feedback und Coaching zu geben. Manager können auch ineffiziente Arbeitsabläufe im Call Center erkennen.

Warum Call Center-Analyselösungen gut für Ihre Unternehmensleistung sind

Daten sind an sich wertlos; sie sind ein Rohstoff wie Öl, der keinen Wert hat, bis er raffiniert wird. Tatsächlich sind Rohdaten alles andere als ein Vermögenswert, sondern stellen für ein Unternehmen Kosten dar - erhebliche Kosten in großen Mengen - teuer in der Gewinnung, teuer in der Speicherung und teuer in der Verwaltung. In den letzten zehn Jahren haben Unternehmen und ihre Kontaktzentren in allen Geschäftsbereichen der Datenerfassung Priorität eingeräumt. Jetzt, wo sie mit Daten überschwemmt werden, wissen viele nicht, wie sie diese nutzen sollen.

Da kommt die Analytik ins Spiel: Sie erzählt eine Geschichte. Sie verwandelt Daten in verwertbare Erkenntnisse und macht sie damit zu einem unbezahlbaren Gut. Analytik, die mit den richtigen Daten bestückt ist, von zweckmäßiger Technologie unterstützt wird und für einen klar definierten strategischen Zweck eingesetzt wird, ist der Schlüssel zur Beschleunigung der Wertschöpfung von Rohdaten und zur Maximierung dieses Werts.

Daten sind allgegenwärtig, aber wenn sie nicht frisch, genau und kontextbezogen sind, kann es sich um Datenmüll handeln, der die Entscheidungsfindung verlangsamt, falsche Erkenntnisse liefert oder das Wasser trübt. Noch nie gab es in Contact Centern einen größeren Bedarf an End-to-End-Analysetools, die Datensilos aufbrechen, Rohdaten aggregieren, ihnen eine Bedeutung geben und sie in einer Weise präsentieren, die für Entscheidungsträger leicht zu verarbeiten ist.

KPIs, die Sie mit einer Call Center-Analyselösung verfolgen sollten

• Anzahl der Anrufe - Gesamtzahl der Anrufe in einem Call Center (sowohl bearbeitete als auch abgebrochene)
• Durchschnittliche Wartezeit - durchschnittliche Zeit, die der Anrufer in der Warteschlange verbracht hat
• Durchschnittliche Klingelzeit - durchschnittliche Zeit, die das Telefon klingelte, bevor der Agent den Anruf entgegennahm
• Durchschnittliche Bearbeitungszeit - durchschnittliche Zeit, die für die Bearbeitung eines Anrufs benötigt wurde (bestehend aus Gesprächszeit, Haltezeit und Nachbearbeitungszeit)
• Durchschnittliche Gesprächszeit - durchschnittliche Zeit, die der Agent mit dem Kunden gesprochen hat
• Durchschnittliche Wartezeit - durchschnittliche Zeit, in der ein Anruf in der Warteschleife gehalten wurde
• Durchschnittliche Nachbearbeitungszeit - durchschnittliche Zeit, die der Agent nach Beendigung des Anrufs mit anrufbezogenen Aufgaben verbracht hat
• Anzahl der abgebrochenen Anrufe - Gesamtzahl der abgebrochenen Anrufe
• Verhältnis abgebrochener Anrufe - Verhältnis der abgebrochenen Anrufe zur Gesamtzahl der Anrufe
• Positive impact SLA - Service Level Agreement ist Prozentsatz der Anrufe, die innerhalb einer bestimmten Anzahl von Sekunden beantwortet werden, positive Formel berücksichtigt alle Anrufe
• Neutrale Auswirkung SLA -  neutrale Formel ignoriert Anrufe, die innerhalb der Service Level Schwelle abgebrochen werden

Diese Kennzahlen gehören zu den wichtigsten Indikatoren für die Effektivität von Kontaktzentren. Wie wertvoll wäre es für Sie, wenn Sie auf einen Blick und in Echtzeit Zugriff auf Leistungskennzahlen und Trends zu jedem dieser Werte hätten? Wie wäre es, wenn Sie die Möglichkeit hätten, die Details der einzelnen KPIs aufzuschlüsseln? Am Beispiel des KPI "Gesamtzahl der Anrufe" kann ein automatisiertes, KI-gestütztes Analysetool Manager auf sich entwickelnde Trends aufmerksam machen und sie über einen Anstieg von Anrufen einer bestimmten Art oder von Anrufen zu einem bestimmten Thema informieren.

Natürlich benötigen Benutzer auf jeder Ebene des Unternehmens - Führungskräfte, Manager, Teams und Agenten - einen Einblick in die ihrer Rolle entsprechenden KPIs und Analysen. Mit dem oben erwähnten Schwerpunkt auf intuitiven Echtzeit-Dashboards auf einen Blick sollte jeder im Contact Center rollenbasierten Zugriff auf rollenspezifische Dashboards und Informationen erhalten, die ihm helfen, seine Arbeit besser zu erledigen.

Warum Eleveo's Call Center Analytik?

Sehen Sie es ein, Ihr Kerngeschäft ist der Kundenservice und die Kundenzufriedenheit, und die große Mehrheit der kommerziellen Contact Center kann es sich einfach nicht leisten, Business-Analysten und Data-Warehouse-Spezialisten zu beschäftigen. Damit sitzen sie auf ungenutzten Datenreserven, die für die Erleichterung optimaler, zeitnaher Entscheidungen entscheidend sind.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind transformative Technologien, die die einst so komplexe und zeitaufwändige Big-Data-Analyse automatisieren und rationalisieren und den Zugang zu verwertbaren Informationen in Minuten oder Sekunden statt in Tagen oder Wochen ermöglichen.

Die integrierte Callcenter-Analyselösung von Eleveo schafft einen 360-Grad-Workflow. Unsere Tool-Suite analysiert Rohdaten, um Probleme oder potenzielle Probleme aufzudecken, die ein Eingreifen Ihrerseits erfordern. Das Tool verschafft Ihnen dann einen Überblick über die Auswirkungen Ihrer Maßnahmen und zeigt Ihnen, ob diese erfolgreich waren oder nicht.

Die Mechanismen dieses Prozesses sind für Sie wahrscheinlich nicht von Bedeutung - oder sollten es nicht sein -, wichtig ist nur, dass Sie der Aussage der Analyse vertrauen. Ein automatisiertes, integriertes und visuell intuitives Tool übernimmt die gesamte Datenanalyse und KPI-Berechnung für Sie. Zu diesem Zeitpunkt ist die Geschichte bereits geschrieben, und Sie können sie lesen, sobald Sie sich einloggen.