Contact center analytics: hoe zet je ze in

Contact center analytics zijn een essentieel hulpmiddel om de prestaties van je contactcenter en de klantervaring te bewaken en te verbeteren. Met analytics neem je weloverwogen beslissingen over hoe je de service kunt verbeteren en zakelijk succes kunt behalen. Omdat 88% van de mensen aangeeft dat een goede klantenservicebeleving de kans op een volgende aankoop vergroot, wil je ervoor zorgen dat die beleving uitstekend is.

Maar hoe gebruik je contact center analytics om je klantenservice te verbeteren? De eerste stap is het kiezen van het juiste type analytics voor de metrics die je wilt bijhouden. In dit artikel bekijken we wat contact center analytics zijn, waar je op moet letten bij het kiezen van de juiste analytics voor jouw situatie, hoe je vier verschillende typen analytics inzet en hoe je aan de slag gaat.

Contact center analytics omvatten het verzamelen, meten en analyseren van key performance indicators (KPI’s), vaak in lijn met de nieuwste contact center-trends, en van metrics om de operatie te optimaliseren. Deze analytics bieden waardevolle inzichten in diverse aspecten van callcenterprestaties, waaronder de efficiëntie van agents, klanttevredenheid en de algehele servicekwaliteit. Door contact center analytics in te zetten, kunnen organisaties weloverwogen beslissingen nemen om de klantervaring te verbeteren en zakelijk succes te behalen.

Tools voor contact center analytics omvatten diverse datagedreven inzichten die organisaties kunnen gebruiken om hun activiteiten en klantenservice te verbeteren. Denk aan omnichannel-contactcenteranalytics, gericht op interacties via meerdere kanalen (zoals telefoongesprekken, e-mails, chat en social media), predictive analytics voor het voorspellen van belvolumes en resourceplanning, voice analytics om waardevolle informatie uit opgenomen gesprekken te halen, en selfservice analytics om tools zoals IVR-systemen (Interactive Voice Response) en chatbots te optimaliseren, wat de algehele efficiëntie ten goede komt.

Kortom, contact center analytics betekent het verzamelen en analyseren van data om waardevolle inzichten te krijgen in de prestaties van je serviceorganisatie. Je kunt analytics bijvoorbeeld inzetten om informatie te verzamelen over klanttevredenheid (CSAT), omzet, klantbehoud, customer effort score, Net Promoter Score (NPS) of de naleving van service level agreements (SLA’s). Die informatie gebruik je vervolgens om sterke punten en verbeterkansen te identificeren.

Veel contactcenters hebben moeite om, zelfs met contactcentersoftware, een realtime en volledig overzicht te krijgen van de callcenterprestaties via alle kanalen. Dat is niet verrassend, gezien wat er dagelijks speelt: serviceonderbrekingen, klachten van klanten en underperformende agents. Het is moeilijk om bij te blijven, maar hier kunnen contact center analytics uitkomst bieden.

Succesvolle contactcenters gebruiken geavanceerde callcenter-analyticsoftware, zoals oplossingen uitgerust met contactcenter-AI, om de prestaties van agents te bewaken en te evalueren. Niet alleen vanuit het perspectief van de klant, maar ook vanuit dat van medewerkers en management.

Elk type biedt voordelen en samen geven ze een volledig beeld van de callcenterprestaties. Kies het beste contact center analytics-systeem door te bepalen op welk gebied jouw organisatie verbetering nodig heeft en te bekijken hoe analytics daarbij kunnen helpen.

Voordat je begint, is het belangrijk om exact te bepalen wat je wilt weten. Zo kies je de juiste metrics om op te focussen. Hier zijn een aantal belangrijke vragen om te overwegen:

• Wat wil ik te weten komen over mijn callcenter?
• Welke metrics helpen mij de inzichten te krijgen die ik nodig heb?
• Welke metrics zijn eenvoudig te meten? Welke zijn lastig?
• Wie is verantwoordelijk voor het verzamelen van de metingen? Hoe doen zij dat?
• Kan ik te veel metrics bijhouden?
• Wat zijn mijn doelstellingen voor deze key performance indicators (KPI’s)?
• Wat zijn mijn doelen om deze metrics te verbeteren? Wat is de tijdlijn om die doelen te bereiken?

Deze soorten contact center analytics kunnen nuttig zijn: omnichannel-analytics, predictive analytics, voice analytics en self-service analytics.

Klanten nemen tegenwoordig vaak contact op via meerdere kanalen: 71% geeft de voorkeur aan verschillende kanalen afhankelijk van de situatie. Om een uitstekende omnichannel-service-ervaring te bieden, moeten je agents alle interacties van een klant met je bedrijf kunnen zien. En op een breder niveau hebben servicemanagers en -leidinggevenden inzicht nodig in wat er via alle klantcontactkanalen gebeurt. Sterker nog, 71% van de klanten geeft de voorkeur aan verschillende kanalen afhankelijk van de situatie.

Hier komen omnichannel-analytics om de hoek kijken. Omnichannel-analytics verwerken alle gegevens over hoe je klanten contact opnemen en waar je team zijn reacties moet verbeteren, en presenteert dat als bruikbare inzichten. Zo kun je bijvoorbeeld CSAT, afhandeltijd of casevolume per kanaal bekijken. Je kunt het werkvolume van agents, de gemiddelde antwoordsnelheid en andere nuttige metrics raadplegen. Deze informatie helpt je om in te spelen op actuele situaties en ook om voor de toekomst te plannen.

Predictive analytics doet precies wat de naam suggereert: het gebruikt data om de toekomst te voorspellen. In klantenservice gebruikt predictive analytics kunstmatige intelligentie (AI) om contact center-data te analyseren en lessen uit eerdere contactcenteroplossingen toe te passen op huidige of toekomstige uitdagingen. Predictive analytics bouwt voort op de data in jouw customer relationship management (CRM)-systeem en levert relevante, bruikbare inzichten. Deze datapunten helpen agents bij het beheren van individuele klantenservicecases en helpen managers het contactcenter als geheel aan te sturen.

Je kunt predictive analytics bijvoorbeeld gebruiken om de categorie of ernst van een case te bepalen op het moment dat deze wordt geregistreerd, voor effectievere toewijzing. Zodra een case in behandeling is, kan predictive analytics de verwachte CSAT voor deze klant inschatten op basis van het probleem en daarna aanbevolen vervolgstappen voorstellen. Predictive analytics helpt je ook te bepalen hoeveel agents je nodig hebt tijdens het drukke feestdagenseizoen, of je voor te bereiden op hoge gespreksvolumes bij een nieuwe productlancering. Daarnaast kun je het gebruiken om het risico op klantverloop te voorspellen en mogelijke product- of klantproblemen vroegtijdig te signaleren.

Ontwikkelingen in klantenservicesoftware hebben het mogelijk gemaakt dat spraak een digitaal kanaal is geworden, met hetzelfde potentieel voor inzichten als tekstgebaseerde kanalen zoals e-mail of chat. Wanneer spraak een digitaal kanaal is, monitort AI gesprekken in real-time en genereert het inzichten die de klantervaring verbeteren.

Voice analytics laat zien hoeveel gesprekken jouw contactcenter ontvangt, hoe snel jouw agents reageren en hoe lang klanten in de wacht staan. Het rapporteert de gemiddelde afhandeltijd van gesprekken, inclusief de gemiddelde afhandeltijd per agent.

Door AI gegenereerde transcripten van individuele gesprekken helpen je te zien of een bepaalde agent meer training nodig heeft over het afhandelen van een specifiek probleem, zoals een uitzondering bij een retourzending. Het reviewen van meerdere AI-transcripten kan ook aan het licht brengen dat het hele team training nodig heeft over een bepaald onderwerp.

Voice analytics zorgt ook voor naadloze overdrachten tussen AI-agents, zoals Agentforce, en menselijke medewerkers. Wanneer autonome AI-agents complexe gesprekken escaleren, geven zij de volledige gesprekscontext door, zodat klanten zichzelf nooit hoeven te herhalen. Maar liefst 85% van de serviceprofessionals met voice AI geeft aan dat de overdracht naar menselijke medewerkers naadloos verloopt voor klanten.

Selfservice-kanalen zoals jouw helpcentrum, klantenportaal of klantencommunity stellen klanten in staat eenvoudige problemen zelf op te lossen en verminderen tegelijkertijd het aantal cases dat jouw team bereikt.

Je kunt selfservice analytics gebruiken om in te zien hoe goed deze kanalen voor zowel klanten als medewerkers functioneren. Bekijk de afwendingsscores en controleer of er vertragingen of problemen in de gebruikerservaring zijn. Gebruik selfservice-analytics om veelvoorkomende zoekopdrachten te analyseren en nieuwe trends in klantvragen te ontdekken. Gebruik deze informatie vervolgens om de klantervaring te verbeteren, bijvoorbeeld door nieuwe kennisartikelen te maken die ingaan op veelgestelde vragen.

Softwareoplossingen voor contact center analytics zijn technologische platformen die zijn ontworpen om de prestaties van callcenteractiviteiten te analyseren en te optimaliseren. Deze oplossingen maken gebruik van geavanceerde analysetechnieken om grote hoeveelheden data te verwerken die afkomstig zijn van klantinteracties, agentactiviteiten en diverse andere bronnen binnen de callcenteromgeving.

Door waardevolle inzichten uit deze data te halen, stelt contact center software organisaties in staat om efficiënter te werken, de klantenservice te verbeteren en strategische beslissingen te onderbouwen.

Dit zijn enkele belangrijke onderdelen en functies die doorgaans te vinden zijn in softwareoplossingen voor contact center analytics:

1. Dataverzameling en -integratie: contact center analytics software bundelt data uit meerdere bronnen, waaronder gesprekslogboeken, CRM-systemen, IVR-systemen (Interactive Voice Response), chattranscripten, e-mails en social-mediaplatforms. Callcenterintegratie zorgt ervoor dat alle relevante data wordt verzameld en samengevoegd voor analyse.
2. Realtime monitoring: Deze oplossingen bieden realtime monitoringmogelijkheden om key performance indicators (KPI’s) bij te houden, zoals gespreksvolume, wachttijden, agentbeschikbaarheid en serviceniveaus. Supervisors kunnen lopende activiteiten in de gaten houden en problemen snel aanpakken om de servicekwaliteit op peil te houden.
3. Prestatiemetrics en rapportage: contact center analytics-software biedt uitgebreide rapportagetools om verschillende prestatiemetrics te meten, zoals de gemiddelde afhandelingstijd (AHT), first call resolution (FCR), klanttevredenheid en Net Promoter Score (NPS). Met aanpasbare dashboards en rapporten krijgen stakeholders bruikbare inzichten in de callcenteractiviteiten en agentprestaties.
4. Predictive analytics: Geavanceerde analysetechnieken zoals predictive modelling en machine learning stellen contact center analytics-software in staat om toekomstige trends en uitkomsten te voorspellen. Predictive analytics kan gespreksvolumes anticiperen, opkomende problemen signaleren en proactieve aanbevelingen doen voor de inzet van medewerkers en de verbetering van de service.
5. Spraak- en tekstanalytics: Veel contact center analytics-oplossingen bevatten mogelijkheden voor spraak- en tekstanalytics om klantinteracties te analyseren. Algoritmen voor natuurlijke taalverwerking (NLP) halen inzichten op uit opgenomen gesprekken, chattranscripten en e-mails, en identificeren klantsentimenten, veelvoorkomende problemen en kansen voor procesoptimalisatie.
6. Prestatiebeheer van agents: Callcenteranalyticssoftware helpt organisaties de prestaties van agents te beoordelen aan de hand van diverse metrics, zoals gesprekskwaliteit, naleving van scripts en naleving van wettelijke vereisten. Prestatiescores en feedbackmechanismen ondersteunen coaching- en trainingsprogramma’s om de effectiviteit van agents en de klanttevredenheid te verbeteren.
7. Analyse van de klantreis: Inzicht in de klantreis is essentieel voor het bieden van persoonlijke en naadloze ervaringen. Met callcenter-analyticssoftware kunnen organisaties klantinteracties in kaart brengen via meerdere contactpunten, zodat ze pijnpunten, knelpunten en kansen voor serviceverbetering kunnen identificeren.
8. Analyse van de hoofdoorzaak: Wanneer er problemen ontstaan in het callcenter, helpen mogelijkheden voor root cause analysis organisaties om de onderliggende factoren te identificeren. Door de hoofdoorzaken van problemen zoals hoge gespreksuitvalpercentages of lage klanttevredenheidsscores te achterhalen, kunnen organisaties gerichte oplossingen toepassen om structurele problemen aan te pakken.

Contact center analytics-software, zoals Service Cloud, speelt een cruciale rol bij het optimaliseren van de prestaties en efficiëntie van callcenteractiviteiten. Door gebruik te maken van data-analytics kunnen organisaties de servicekwaliteit verbeteren, de klanttevredenheid verhogen en zakelijke groei realiseren in het huidige competitieve marktlandschap.