Analytics per call center: come utilizzarle

Le analisi dei dati del call center sono uno strumento fondamentale per monitorare e migliorare le prestazioni del contact center e l'esperienza del cliente. Le analisi ti aiutano a prendere decisioni consapevoli per migliorare l'esperienza di servizio e favorire il successo del business. Poiché l'87% delle persone afferma che un'esperienza di assistenza eccellente le rende più propense a effettuare un altro acquisto, vale la pena assicurarsi che queste esperienze siano davvero di alto livello.

Ma come si usano le analisi dei dati del call center per migliorare il servizio clienti? Il primo passo è scegliere il tipo di analisi più adatto alle metriche che vuoi monitorare. In questo articolo esploreremo che cosa sono le analisi dei dati del call center, cosa considerare per scegliere quelle più adatte alla tua situazione, come utilizzare quattro diversi tipi di analisi e come iniziare.

Le analisi dei dati del call center riguardano la raccolta, la misurazione e l'analisi degli indicatori chiave di prestazione (KPI), spesso in linea con le ultime tendenze dei contact center, e delle metriche per ottimizzare le operazioni. Queste analisi forniscono informazioni preziose su diversi aspetti delle prestazioni del call center, tra cui l'efficienza degli operatori, la soddisfazione dei clienti e la qualità complessiva del servizio. Sfruttando le statistiche del call center, le organizzazioni possono prendere decisioni consapevoli per migliorare l'esperienza del cliente e favorire il successo del business.

Le soluzioni di statistiche del call center comprendono diversi tipi di approfondimenti basati sui dati che le organizzazioni possono sfruttare per migliorare le proprie operazioni e il servizio clienti. Tra questi figurano le analisi del contact center omnicanale, focalizzate sulle interazioni attraverso più canali (come telefonate, email, chat e social media), le analisi predittive per prevedere i volumi di chiamate e allocare le risorse, le analisi vocali per estrarre informazioni preziose dalle chiamate registrate, e le analisi del self-service per ottimizzare strumenti come i sistemi IVR (Interactive Voice Response) e i chatbot, migliorando così l'efficienza complessiva.

In parole semplici, le analisi dei dati del call center consistono nella raccolta e nell'elaborazione dei dati per individuare informazioni preziose sulle prestazioni del tuo servizio di assistenza. Per esempio, puoi usare le analisi per ottenere informazioni sulla soddisfazione del cliente (CSAT), sui ricavi, sulla fidelizzazione dei clienti, sul Customer Effort Score, sul Net Promoter Score (NPS) o sulle prestazioni relative al service-level agreement (SLA). Puoi poi utilizzare queste informazioni per identificare i punti di forza e le aree di miglioramento.

Anche disponendo di un software per contact center, molti contact center faticano ad avere una visione in tempo reale e completa delle prestazioni del call center su tutti i canali. Non sorprende, considerando ciò che accade ogni giorno: interruzioni del servizio, reclami dei clienti e operatori con prestazioni insufficienti. È difficile stare al passo, ma è proprio qui che le analisi del call center possono fare la differenza.

I contact center di maggior successo utilizzano software di analisi avanzati, come quelli dotati di AI per il contact center, per monitorare e valutare le prestazioni degli operatori non solo dal punto di vista del cliente, ma anche da quello dei dipendenti e del management.

Ogni tipo offre vantaggi specifici e, combinati, forniscono una visione completa delle prestazioni del call center. Per scegliere il sistema di analisi più adatto al tuo call center, individua l'area in cui la tua azienda ha più bisogno di migliorare e valuta in che modo le analisi possono supportarti.

Prima di iniziare, è importante definire con precisione le informazioni che ti interessano. In questo modo potrai scegliere le metriche più adatte su cui concentrarti. Ecco alcune domande importanti da considerare:

• Cosa voglio scoprire sul mio call center?
• Quali metriche mi aiuteranno a ottenere le informazioni di cui ho bisogno?
• Quali metriche saranno facili da misurare? Quali saranno difficili?
• Chi sarà responsabile della raccolta dei dati? In che modo?
• Si possono avere troppe metriche?
• Quali sono i miei obiettivi per gli indicatori chiave di prestazione (KPI)?
• Quali sono i miei obiettivi per migliorare le metriche? Qual è la tempistica per raggiungerli?

Queste tipologie di analytics per call center possono rivelarsi utili: analisi omnicanale, analisi predittiva, voice analytics e analisi per il self-service.

Oggi i clienti si rivolgono alle aziende attraverso molteplici canali: il 71% dichiara di preferire canali diversi a seconda del contesto. Per offrire un'esperienza di assistenza omnicanale di qualità, il tuo team deve avere una visione completa di tutte le interazioni di ciascun cliente con la tua azienda. A un livello più ampio, i responsabili e i manager dell'assistenza devono poter monitorare tutto ciò che accade su tutti i canali di coinvolgimento dei clienti. Non a caso, il 71% dei clienti preferisce canali diversi a seconda del contesto.

È qui che entra in gioco l'analisi omnicanale. Questa elabora e analizza tutti i dati sulle interazioni con i clienti, individua le aree in cui il team deve migliorare la propria risposta e li presenta in forma di informazioni concrete e fruibili. Per esempio, puoi esaminare il CSAT (Customer Satisfaction Score), i tempi di gestione o il volume dei casi per canale. Puoi anche analizzare il carico di lavoro del team, la velocità media di risposta e altre metriche utili. Queste informazioni ti aiutano a reagire prontamente alle situazioni in tempo reale e a pianificare al meglio per il futuro.

L'analisi predittiva è esattamente ciò che il nome suggerisce: usa i dati per anticipare il futuro. Nel servizio clienti, l'analisi predittiva si avvale dell'intelligenza artificiale (AI) per analizzare i dati del call center e applicare le logiche ricavate da soluzioni per call center precedenti per risolvere i problemi attuali o futuri. L'analisi predittiva si basa sui dati del tuo sistema CRM (Customer Relationship Management) e fornisce informazioni pertinenti e immediatamente utilizzabili. Questi dati aiutano il personale a gestire i singoli casi di assistenza e i responsabili a coordinare il contact center nel suo complesso.

Per esempio, puoi usare l'analisi predittiva per determinare la categoria o la gravità di un caso al momento della registrazione, così da instradarlo in modo più efficace. Una volta che il caso è in fase di elaborazione, l'analisi predittiva può stimare il probabile CSAT (Customer Satisfaction Score) per quel cliente in base al problema, suggerendo quindi i passi successivi da seguire. L'analisi predittiva può essere usata per pianificare il numero corretto di risorse da impiegare durante il picco degli acquisti natalizi o per gestire volumi elevati di chiamate in occasione del lancio di un nuovo prodotto. Oppure può servire a prevedere il rischio di abbandono e a individuare eventuali problemi relativi al prodotto o al cliente prima che si verifichino.

I progressi nel software per il servizio clienti hanno reso possibile che la voce diventi un canale digitale, con lo stesso potenziale di insight di qualsiasi canale basato sul testo, come l'email o la chat. Quando la voce è un canale digitale, l'AI monitora le conversazioni in tempo reale e mette in evidenza informazioni che migliorano l'esperienza del cliente.

L'analisi vocale mostra quante chiamate riceve il tuo contact center, la rapidità con cui il personale risponde e il tempo che i clienti trascorrono in coda o in attesa. Riporta il tempo medio di gestione delle chiamate, nonché quello di ciascun operatore.

Le trascrizioni generate dall'AI per le singole chiamate ti aiutano a capire se un determinato operatore ha bisogno di ulteriore formazione per gestire una problematica specifica, come un'eccezione a una politica di reso. Analizzando più trascrizioni basate sull'AI potrebbe emergere che l'intero team necessita di formazione su una determinata questione.

L'analisi vocale consente inoltre trasferimenti di casi lineari tra gli agenti AI, come Agentforce, e gli operatori. Quando gli agenti AI autonomi trasferiscono le chiamate più complesse, trasmettono l'intero contesto della conversazione, così i clienti non devono mai ripetere le stesse informazioni. In effetti, l'85% dei professionisti del servizio clienti che utilizza l'AI vocale afferma che i passaggi agli operatori risultano fluidi per i clienti.

I canali di self-service, come il centro assistenza, il portale clienti o la community, permettono ai clienti di risolvere autonomamente i problemi semplici, riducendo al contempo il numero di casi da gestire per la tua azienda.

Puoi utilizzare l'analisi del self-service per valutare l'efficacia di questi canali sia per i clienti sia per il personale. Esamina i punteggi di deflection dei casi e verifica eventuali rallentamenti o problemi nell'esperienza. Usa l'analisi del self-service per monitorare le ricerche più frequenti e individuare nuove tendenze nelle richieste dei clienti. Poi, sfrutta queste informazioni per migliorare l'esperienza del cliente, per esempio creando nuovi articoli nella knowledge base per rispondere alle domande più comuni.

Le soluzioni software di call center analytics sono piattaforme tecnologiche progettate per analizzare e ottimizzare le prestazioni delle operazioni dei call center. Queste soluzioni si avvalgono di tecniche di analisi avanzate per elaborare grandi volumi di dati generati dalle interazioni con i clienti, dalle attività degli operatori e da altre fonti all'interno dell'ambiente del call center.

Estraendo informazioni preziose da questi dati, il software per call center consente alle organizzazioni di migliorare l'efficienza e il livello del servizio clienti e di favorire decisioni strategiche più consapevoli.

Ecco alcune componenti e funzionalità chiave che si trovano nelle soluzioni software di call center analytics:

1. Raccolta e integrazione dei dati: il software di call center analytics aggrega dati provenienti da più fonti, tra cui i log delle chiamate, i sistemi CRM (Customer Relationship Management), i sistemi IVR (Interactive Voice Response), le trascrizioni di chat, email e piattaforme social media. Le funzionalità di integrazione del call center garantiscono che tutti i dati rilevanti siano raccolti e consolidati ai fini dell'analisi.
2. Monitoraggio in tempo reale: queste soluzioni offrono funzionalità per monitorare in tempo reale i principali indicatori di prestazione (KPI), come il volume delle chiamate, i tempi di attesa, la disponibilità degli operatori e i livelli di servizio. I supervisori possono monitorare le attività in corso e intervenire tempestivamente per mantenere elevata la qualità del servizio.
3. Metriche di prestazione e reportistica: il software di call center analytics mette a disposizione strumenti di reportistica completi per misurare diverse metriche di prestazione, tra cui l'AHT (Average Handling Time, tempo medio di gestione), l'FCR (First Call Resolution, risoluzione alla prima chiamata), la soddisfazione del cliente e il Net Promoter Score. Dashboard e report personalizzabili forniscono informazioni utili e concrete sulle operazioni del call center e sulle prestazioni degli operatori.
4. Analisi predittiva: tecniche di analisi avanzate come la modellazione predittiva e il machine learning consentono al software di call center analytics di prevedere tendenze e risultati futuri. L'analisi predittiva consente di anticipare i volumi di chiamate, individuare problemi emergenti e suggerire strategie proattive per l'allocazione delle risorse e il miglioramento del servizio.
5. Analisi del parlato e del testo: molte soluzioni di call center analytics integrano funzionalità di analisi del parlato e del testo per esaminare le interazioni con i clienti. Gli algoritmi di NLP (Natural Language Processing, elaborazione del linguaggio naturale) estraggono informazioni da chiamate registrate, trascrizioni di chat ed email, identificando il sentiment dei clienti, i problemi più ricorrenti e le opportunità di ottimizzazione dei processi.
6. Gestione delle prestazioni degli operatori: il software di call center analytics aiuta le organizzazioni a valutare le prestazioni degli agenti sulla base di diverse metriche, come la qualità delle chiamate, il rispetto degli script e la conformità ai requisiti normativi. I punteggi di prestazione e i meccanismi di feedback aiutano a offrire coaching e formazione mirati, migliorando l'efficacia degli operatori e la soddisfazione dei clienti.
7. Analisi del percorso del cliente: comprendere il percorso del cliente è fondamentale per offrire esperienze personalizzate e impeccabili. Il software di analisi per call center consente alle organizzazioni di mappare le interazioni con i clienti attraverso i molteplici punti di contatto, identificando criticità, colli di bottiglia e opportunità di miglioramento del servizio.
8. Analisi delle cause profonde: quando emergono problemi nel call center, le funzionalità di analisi delle cause profonde aiutano le organizzazioni a individuare i fattori alla base dei problemi. Identificando le cause alla base di criticità come alti tassi di abbandono delle chiamate o bassi punteggi di soddisfazione dei clienti, le organizzazioni possono implementare soluzioni mirate per affrontare i problemi sistemici.

In definitiva, le soluzioni software di analisi dei dati per call center, come Service Cloud, sono fondamentali per ottimizzare le prestazioni e l'efficienza delle operazioni del call center. Sfruttando la potenza dell'analisi dei dati, le organizzazioni possono migliorare la qualità del servizio, aumentare la soddisfazione dei clienti e favorire la crescita aziendale nell'attuale panorama competitivo del mercato.