呼叫中心分析 呼叫中心技術在過去十年中迅速發展，座席通訊的自動化率顯著提高，但在開發具有成本效益的客戶支援策略以增加收入並節省時間方面，客戶服務領導者仍處於十字路口。
為什麼？隨著人工智慧改變客戶與品牌互動的方式，呼叫中心團隊正在努力滿足客戶對更個人化且便利的互動日益增長的需求，同時應對不斷增加的營業額和預算限制。
這就是為什麼客戶服務和銷售領導者在呼叫中心分析上投入更多資金，這使他們能夠改善營運並更豐富地了解客戶在所有電話（甚至非電話）互動中的旅程。
但如何以策略性方式實際分析呼叫中心數據呢？我們在本文中解釋了哪些數據最重要、如何收集數據以及如何將其付諸實踐。
為什麼呼叫中心分析如此重要
對於希望提高 CSAT 分數和客戶流失 KPI 的銷售和客戶 埃及手機號碼列表 支援團隊來說，呼叫中心監控始終至關重要。
但它們現在變得更加重要，因為隨著人工智慧和自助服務工具的廣泛採用，使用銷售和客戶支援數據的呼叫中心將顯著提高效率。
這是因為 它們更擅長識別哪些查詢更適合自動化，以及哪些查詢在更高、更個人化的層級上處理更有意義。
正如 NICE CX 部門總裁Barry Cooper向《富比士》解釋的那樣，「好的人工智慧和壞的人工智慧之間的差距將會擴大。人工智慧是在數位全通路時代管理極其複雜的客戶服務的答案。但這並不意味著所有人工智慧都是生而平等的。
換句話說，要從人工智慧技術中獲得有意義的優勢，您需要將其與其他分析結合使用，以便您可以準確地知道何時以及如何應用它來為客戶和您的營運提供服務。
他的建議？ “與客戶進行智慧溝通，支援聯絡中心代理，並在雲端大規模運營。”數據對於改善客戶呼叫、填補座席技能差距和解決技術問題至關重要。這意味著呼叫中心需要更強大的技術和精細的分析來提高其護理和個人化水平。
呼叫中心分析有哪些類型？
全面的呼叫中心分析依靠程式語言、機器學習模型和人工智慧來提供全方位的有價值的見解。以下是這些工具可能收集的幾種類型的分析：
- 語音分析：透過分析來自通話、語音郵件 就像幾個月前推出的 應用程式可以直 訊息和 IVR 呼叫選單回應的音訊串流，語音分析工具可以提供有關客戶如何與呼叫中心代理互動的可行見解。
- 交互分析：這些指標來自所有客戶互動管道，以確定呼叫中心代理在客戶服務方面可能需要改進的地方。
- 情緒分析： CloudTalk 等平台使用客戶情緒工具根據語氣、說/聽比率以及其他對話和語言線索對銷售和客戶支援互動進行評分。
- 文字分析：這些幫助呼叫中心團隊使用自然語言處理 (NLP) 研究透過簡訊或聊天機器人進行的客戶互動。
- 預測分析：此分析過程使用歷史資料來預測未來的客戶行為並制定更好的銷售和客戶體驗策略。
如何分析呼叫中心資料（並採取行動）
只有當您的呼叫中心分析是改善流程和增加收入的更大策略的一部分時，它們才會對您有用。以下是您如何將數據和 KPI 的大雜燴變成一個有凝聚力的行動計劃。
#1 跨職能工作以繪製客戶旅程
假設您公司的收入在過去幾年中一直穩定，但成長停滯，客戶保留正成為一個迫在眉睫的問題。您的最高管理層同意他們希望看到它再次以每年 20% 到 30% 的速度成長。
因此，他們要求您的呼叫中心銷售團隊制定自己的 廣告庫 部門目標，以提高呼叫中心績效並促進收入成長。
您的呼叫中心的銷售主管該做什麼？與您的客戶支援團隊以及任何面向客戶的團隊合作，繪製客戶旅程。透過清點和研究從獲取到流失的客戶接觸點，您可以更清楚地了解可能在哪些方面失去客戶。
#2 根據客戶痛點設定目標
當您從當前、以前和潛在客戶那裡了解更多導致他們選擇其他提供者或流失的原因時，請注意客戶如何談論您的產品或服務以及他們最喜歡的產品和服務。
問：哪些痛點反覆出現？您的銷售和客戶支援團隊如何解決這些痛點？
例如，您的銷售團隊可能會在電話互動過程中透過稱讚您的產品提供的許多功能和優勢來壓倒潛在客戶。