9 formes en què les dades del call center poden millorar el compromís de l’usuari

La tecnologia continuarà millorant el panorama empresarial i les empreses hauran d’innovar per mantenir-se per davant de la competència. A mesura que la intel·ligència artificial (IA) i altres tecnologies es tornen més comunes, els usuaris són conscients del canvi, el que fa que sigui més important que mai que els call center s’adaptin ràpidament per satisfer les seves necessitats.

Si bé l’experiència de l’usuari segueix sent una de les principals prioritats, el repte de crear un model centrat en ell radica en la manca d’eines o l’accés a les correctes i les dades aïllades. Tot i que els contact center empren més tecnologies per gestionar les interaccions amb els usuaris, a molts els hi resulta difícil extreure la informació de la veu del client (VoC) oculta en les seves pròpies dades.

Per què les empreses volen aprofitar les dades del call center per millorar la participació de l’usuari?

Segons un informe, el 85% dels executius va estar d’acord en què les dades i les analítiques són importants per informar sobre els canvis en vendes i màrqueting. Tanmateix, el 68% també va admetre evitar una iniciativa de canvi important en el seu negoci.

Aquest mateix informe també va revelar que quan es tracta de fonts de dades, el 39% dels executius va admetre confiar en un conjunt limitat de números que són els més fàcils d’obtenir, com:

• Xifres d’ingressos.
• Dades de xarxes socials.
• Xifres de vendes.
• Feedback de l’equip.

Si bé aquestes dades són importants, no tenen els coneixements que es poden trobar en les converses reals amb els usuaris que tenen lloc al call center. Això pot posar a les empreses en risc de perdre usuaris enfront a un competidor que ofereix una experiència més atractiva. Les dades poden utilitzar-se per impulsar el canvi organitzacional, augmentar els guanys i millorar l’experiència de l’usuari.

Com les empreses poden aprofitar les dades de l’usuari recopilades en el contact center?

Les organitzacions usen els coneixements extrets de les dades del seu call center tindran accés a la VoC sense filtrar, pel que sabran exactament què volen els usuaris i, el que és més important, què no volen i com volen que li lliuren.

No obstant, hi ha tantes formes d’usar l’analítica que els líders dels contact center sovint no saben on començar quan volen implementar-la per primer cop, o què fer un cop que el seu primer projecte d’analítica estigui en funcionament.

9 formes, agrupades per tres objectius organitzacionals comuns, per a què les empreses puguin usar les dades analítiques i d’usuaris per millorar les seves relacions:

Objectiu 1: Identificar llocs per millorar la satisfacció de l’usuari

Com més feliços siguin els usuaris, més probable és que segueixen sent lleials a una organització. Per això, moltes empreses classifiquen la retenció d’usuari com una prioritat principal.

1) Ajudar als gerents del call center a augmentar la resolució en la primera trucada (FCR, en les seves sigles en anglès)

La FCR es prioritza com la mètrica número 1 del call center per una bona raó: els estudis han demostrat que la satisfacció de l’usuari disminueix en un 15% cada cop que ha de tornar a trucar per resoldre el seu problema. Les anàlisis permeten als supervisors no només rastrejar el seu volum de trucades repetides, sinó que els porta a les causes arrel per a què puguin millorar ràpidament el seu FCR i mantenir feliços als usuaris.

2) Assegurar que els supervisors del call center realitzin una gestió de qualitat

L’aprenentatge automàtic es pot utilitzar per generar puntuacions d’avaluació predictiva pel 100% de les interaccions, el que fa possible que els supervisors concentrin el seu temps en les trucades correctes i usin aquells coneixements de qualitat per proporcionar una formació completa als agents que més ho necessiten.

3) Identificar agents que reben altes avaluacions dels usuaris

L’aprenentatge automàtic també es pot usar per identificar als agents que ofereixen experiències de qualitat a l’usuari. Això ajuda als supervisors a descobrir tàctiques que poden usar per formar a altres agents, així com a reconèixer als millors pel seu rendiment.

4) Ajudar als supervisors a millorar l’abast proactiu

A l’emprar l’aprenentatge automàtic per generar Net Promoter Score (NPS, en les seves sigles en anglès) predictius per cada interacció amb l’usuari, independentment de si va completar una enquesta, els supervisors poden veure el 100% dels seus promotors, detractors i passius i centrar en ells els seus esforços.

5) Permetre que l’organització detecti als usuaris en risc de desgast i respongui ràpidament

Quan un usuari es sent frustrat, amb freqüència usa paraules que una solució analítica pot classificar com que té un sentiment negatiu. Les dades del call center es poden usar per identificar-los i prendre mesures per retenir-los augmentant el valor de vida útil total pels usuaris.

Objectiu 2: Respondre ràpidament als problemes que afecten negativament el compromís de l’usuari

Comprendre com es sent un usuari en relació a una empresa pot ser un repte, però és una bona forma d’obtenir informació sobre el contact center, el producte i l’organització. Això és degut a que l’anàlisi de sentiments, una nova tecnologia que forma part de l’anàlisi dels call center, ajuda a comprendre el que diuen les persones truquen i com es senten.

Llavors, com es poden usar les analítiques del call center per identificar els sentiments dels usuaris i permetre que l’organització respongui ràpidament?

6) Trobar les interaccions del call center que condueixen a una experiència negativa de l’usuari

Els gerents dels contact center poden segmentar les trucades amb puntuacions de sentiments negatius per agent, equip o grup i després monitorejar proactivament les interaccions amb puntuacions negatives dins d’un equip o grup específic. Poden usar aquesta segmentació de sentiments per identificar oportunitats òptimes pel coaching d’agents; decidir com gestionar els problemes emergents; i predir el sentiment de futures trucades.

7) Identificar oportunitats per millorar la participació de l’usuari fora del call center

Tota l’organització pot usar l’anàlisi de sentiments per reconèixer i rectificar problemes potencials molt abans de les indicacions que puguin rebre dels KPI ressagats, com NPS o enquestes de vendes. Així, poden detectar tendències de sentiments instantàniament, després ajustar àgilment les funcions comercials afectades per replicar sentiments positius o selecció negativa. I poden identificar fàcilment als usuaris que seran participatius.

Objectiu 3: Afegir dades i perspectives d’empleats i usuaris en múltiples plataformes tecnològiques

Amb els usuaris que interactuen amb les empreses a través de més canals que mai, cada cop és més difícil fer un seguiment de tots els factors que afecten a l’experiència de l’usuari. Els informes avançats es poden utilitzar per desglossar aquestes dades mitjançant la combinació de dades del call center amb distribució automàtica de trucades (ACD), reconeixement de veu interactiu (IVR), monitoreig de qualitat, gestió de la força laboral, CRM, recursos humans, aplicacions de software local i fins i tot xarxes socials.

Al compilar sense problemes tant la informació de la veu del client (VoC) com la de la veu de l’empleat (VoE) de múltiples sistemes i mostrar visualment les dades integrades, les analítiques permeten als call center comprendre de manera integral i millorar contínuament les experiències dels usuaris sense haver d’augmentar pressupost o personal per fer-ho.

Com l’analítica pot ajudar a millorar la participació de l’usuari al recopilar dades de múltiples canals?

8) Permetre que els gerents dels call center realitzin un monitoreig de qualitat entre canals

A l’afegir i analitzar dades de múltiples canals utilitzant eines sofisticades i visuals, els gerents poden avaluar agents des de diferents perspectives internes i externes; millorar la capacitació d’agents en temps gairebé real; combinar puntuacions de qualitat dels supervisors amb els comentaris dels usuaris i el propi agent; i destacar les millors interaccions i els millors agents.

9) Facilitar a l’organització obtenir una comprensió més integral del rendiment de l’agent

Els gerents poden enviar fàcilment diferents comunicacions a detractors versus promotors (o clients neutrals) per maximitzar l’impacte d’un missatge: crear aproximacions matemàtiques del comportament de l’usuari i de l’agent per predir els factors que oferiran els millors resultats; i tenir més temps per innovar en l’experiència general de l’usuari.

En essència, l’analítica automatitza les tasques que d’una altra manera dominarien el temps d’un agent, supervisor o organització, alhora que ofereix informació significativa que es pot emprar per millorar contínuament l’experiència de l’usuari, i que d’una altra forma podria queda completament sense descobrir.