呼叫中心分析：如何提高客户满意度和座席生产力

每个客户交互都包含一个数据宝库。 但是您是否使用它来改善客户体验？ 不幸的是，根据 Salesforce 的一项研究，只有 17% 的公司根据这些客户洞察采取行动。

要利用呼叫中心分析的力量，您需要将它们应用于现实世界的业务挑战。 各种指标和 KPI 背后都有人的动机、兴趣和需求。

随着您扩展全渠道联络中心的角色，您需要衡量团队的绩效，以便他们能够确保客户总体满意度。 按照我们的综合指南从您的呼叫中心导航分析。

• 什么是呼叫中心分析？
• 联络中心分析的类型
• 使用呼叫中心数据改善 CX
• 将您的文化转变为更加以数据为导向
• 必备分析功能

什么是呼叫中心分析？

呼叫中心分析描述了联络中心内绩效指标的收集、测量和报告。 它跟踪呼叫数据和代理处理呼入或呼出呼叫的性能。 常见的分析类型包括处理时间、呼叫量、客户满意度和保持时间。

然而，呼叫中心分析不仅仅是呼叫时间。 它考虑了影响呼叫处理方式的人为因素，包括客户体验本身。

在大多数情况下，呼叫中心主管可以使用专门的分析工具访问这些数据。 但是，访问此呼叫中心数据通常仅限于主管和团队负责人。 更现代的联络中心向座席提供这种实时数据，因此他们可以介意不断增加的呼叫量。

但是，通过正确的工具和策略，呼叫数据可以帮助您提供卓越的客户体验、提高品牌忠诚度并全面提高效率。

使用呼叫中心分析的利弊

分析呼叫的好处是您可以扩展呼叫中心的运营并实现一致性。 呼叫中心分析的一些好处还包括：

• 可衡量的——数字比“态度”等软技能更容易量化。 有许多有意义的指标需要跟踪和解释。 （继续阅读，我们将覆盖它们！）
• 集成- 大多数云联络中心解决方案都提供内置的呼叫中心分析。 这意味着呼叫中心负责人无需学习 SQL 或使用 Crystal Reports。 （嗯？没错。）
• 可管理的——正确的代理指标是他们有很大影响力的指标。 例如，可以通过练习正确的行为来改进。

但随着时间的推移，呼叫中心分析赢得了喜忧参半的声誉。 传统的呼叫中心可能仍然仅通过纯呼叫时间、处理时间和保持时间来衡量。 呼叫中心分析的缺点包括：

• 操纵- 许多呼叫中心的资深人士都知道如何以牺牲解决率为代价来缩短呼叫时间。
• 非个人的 - 与呼叫者本身不同，指标不是针对当前情况进行个性化的。 一些绩效指标不鼓励建立融洽的关系。
• 孤立- 呼入呼叫趋势往往仅在联络中心内保持相关。 缺点是管理团队可能远离客户电话的根本原因。

这是我们的看法。 当专注于正确的行为时，数字和指标可以激励人们。 座席无法更改某些呼叫中心分析（例如，呼叫量）。 建立最佳呼叫指南并利用质量保证实现持续反馈循环。

统计学家卡尔·皮尔森的这句名言值得牢记。

“当衡量绩效时，绩效就会提高。 当绩效被衡量并报告回来时，改进的速度就会加快。”

卡尔·皮尔森

作用于数据分析

理解呼叫中心的分析可以归结为以下三个阶段：

1. 收集：存储联络中心的数据。 例如，呼叫中心座席几乎不可能跟踪解决率，因此将其保留在您的 CRM 或分析软件中可以提高其保真度。
2. 分析：组织报告并使您的团队易于理解。 使用模板是增强商业智能并使每个人都在同一页面上的好方法。
3. 行动：使用这些见解来优化代理性能。 记录基准并跟踪导致更高客户满意度的原因是可持续增长的关键。

没有组织和可操作计划的数据只是噪音。 虽然根据有缺陷的数据做出业务决策是在浪费您的时间。 确保您拥有一个完全集成的云呼叫中心，这样您就不会做出错误的举动。

每个步骤都需要仔细考虑才能获得最大收益。

呼叫中心的分析类型

首先，好消息。 有大量可用的通话数据。 从通话时间、首次通话解决率和语音分析等所有内容。 如果您可以测量数据点，您就可以提供更好的客户体验。

现在，坏消息。 您需要以一种不会让您和您的团队不知所措的方式对其进行打包。 例如，不要跟踪 20 个不同的指标，而是关注最重要的前 10 个指标。

提示：寻找呼叫中心软件随附的预制模板以节省时间。

根据您的呼叫中心和支持团队的规模，您每天可以收集数百到数百万分钟的呼叫时间。

让我们先来看看您可以使用的不同分析：

交互分析

交互包括有关呼叫中心执行情况的实时和历史数据。 例如，响应和保持时间、放弃的呼叫、解决时间和呼叫转移率。 交互分析非常适合识别趋势，但也可以单独查看以跟踪代理绩效。

语音分析

语音分析跟踪客户对话中所说的正面和负面关键字。 过去，语音洞察需要一个团队聆听和分析数百小时的对话，而今天，您可以使用对话式人工智能 (AI) 和机器学习来自动化该过程。

客户调查

通话后调查是补充其余分析的另一个强大数据源。 自动发送满意度调查以了解您的客户对他们最近的体验​​的感受。 甚至调查完成本身也是衡量客户参与度的指标。

预测分析

虽然大多数数据都显示了之前发生的事情，但预测分析会告诉您接下来会发生什么。 这种类型的呼叫中心分析充当客户支持的水晶球。 您可以通过分析历史数据和应用前瞻性模型来预测人员配备将变得更加高效。 例如，您可以查看呼叫量报告并将团队的日程安排与您最忙的日期和时间相匹配。

您的呼叫分析还有哪些内容？

当然，电话并不是客户与您联系的唯一方式。

对于拥有包括电话、社交媒体、聊天和电子邮件在内的全渠道联络中心的用户，您将可以访问更高级的分析。

这里还有一些需要考虑的：

商业智能

呼叫中心分析的下一个层次是久经考验的真正客户智能。 商业智能可让您检查客户群的新近度、频率和货币 (RFM) 结构。 RFM 分析使您能够确定客户是否完成了更多的购买并产生了更多的收入。 这将您的联络中心、支付和 CRM 数据混合在一起，以汇总客户行为。

文本分析

随着越来越多的用户通过实时聊天寻求支持，您正坐在基于文本的数据的金矿上。 文本分析收集和分析来自实时聊天和人工智能聊天机器人的对话和指标。 使用客户已经知道的术语和短语。 例如，当为客户提供更新计费信息的链接时。 因此，如果客户服务请求中包含“更新我的信用卡”，您可能希望使用“更新我的信用卡”，而不是“更新我的付款方式”。

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自助分析

与上述相关，您可以通过自助服务选项减轻高呼叫量。 大多数客户会在联系之前尝试自己解决问题。 通过收集查看次数最多的帮助文档中的数据，您可以识别潜在问题并为您的座席提供有关来电的更多背景信息。

这些数据源可帮助您更好地了解客户并提供更有效的支持。 目标是将客户交互背后的数据转化为业务成果：更多收入、更高的客户忠诚度和更低的服务成本。

使用呼叫中心数据改善客户体验

您收集的每条数据都像是一块拼图。 就个人而言，它们没有提供太多价值。 但是，当放在一起时，您可以全面了解客户旅程。

与您的团队共享结果时，电话呼叫数据最有用，呼叫中心代理可以对其采取行动。

虽然某些分析软件允许您构建自定义仪表板，但最好从模板化报告开始，使关键指标易于理解。

跟踪代理性能

呼叫中心主管可以使用特定报告来检查一个或多个座席，发现瓶颈，并确定需要指导的领域。

例如，通过技能报告深入了解平均处理时间可以显示他们是否需要比平均水平更长的时间才能达成解决方案并需要指导。

以下是您可以用来提高座席绩效的其他一些标准报告：

• 座席摘要报告：有时，您只需要对座席绩效的整体视图。 摘要报告涵盖了各种类型呼叫的平均时间和最长时间的指标。
• 按技能报告呼叫：如果您使用自动呼叫分配器 ( ACD ) 来路由入站呼叫，您可以看到他们接听的呼叫种类。 这是突出高绩效人员和识别其他呼叫队列的好方法。
• 活动报告：跟踪座席的工作效率绝非易事，尤其是在您远程工作的情况下。 活动报告为您提供每个座席的呼叫活动、处置和在不同呼叫状态中花费的时间的历史视图。
• 自定义报告：对于辅导和绩效评估，您还可以跟踪和分析座席 KPI。 您可能想要包括的一些标准指标是：通话时间、处理时间、应答速度、首次通话解决率和通话次数。

提高客户满意度

呼叫报告还可以通过呼叫中心的绩效评估更广泛的趋势。 即使代理不与客户交谈，您也应该对其进行监控。

例如，放弃率是呼叫者在到达座席之前挂断的百分比。 在某些情况下，这是一件好事，例如在听到IVR中的营业时间或地址之后。 但是，对于大多数人来说，低于 10% 的放弃率是行业平均水平。

在这种情况下，您可以选择将“回答速度”作为主要指标。

以下是您可以使用的更多呼叫中心报告：

• 来电报告：客户在来电时希望得到快速响应。 此报告显示有关您如何处理来电的历史和实时客户数据，包括等待时间、排队和未接来电。
• 服务水平报告：要知道您的支持团队在哪里漏掉标记并不总是那么容易。 服务水平报告显示您的联络中心可以在定义的时间段内接听一定百分比的电话。 行业示例：85/30 意味着 85% 的呼叫在 30 秒内得到应答。
• 摘要报告：将此视为云联络中心的健康检查。 摘要报告可以显示您的平均等待时间、放弃率、回答速度和占用率。

如需更多指导， Forrester很好地分解了不同的客户体验 (CX) 指标，以及您应该如何在此图中将它们置于上下文中。

实时处理客户数据

到目前为止，这些呼叫中心分析中的大多数都是每周和每月汇总一次。 如今，座席可以将平庸的电话转变为出色的客户体验。

如何？ 这一切都与实时客户情绪有关。 特别是，代理可以查看调查响应、未解决的请求和帐户上的其他客户旅程数据并采取行动。

借助云电话系统的功能，即使您不在呼叫中心工作，您也可以使用实时数据大幅改善客户体验。

员工可以查看此类可操作的见解，例如：

• 过去的购买
• 客户满意度得分
• 客户努力分数
• 客户收入
• 帐户期限/年龄
• IVR 按键
• 最近的支持查询
• 首选联系方式（电子邮件、电话、社交媒体）
• 订单偏好（衬衫尺寸、口味、付款方式）
• 自助服务尝试

将您的呼叫中心运营转变为数据驱动型

事实是，收集有关您的客户的数据相对容易。 但以有意义的方式使用这些数据更具挑战性。

并非每个人都精通使用数据来扩展业务。 HBR 编制的研究表明， 72% 的公司在建立以数据为主导的文化方面落后。

问题的一半是技术。 传统电话系统几乎不可能正确收集和分析通话数据。 然而，随着越来越多的团队转向 Nextiva 等基于云的商务电话系统，这种情况正在迅速改变。

精通数据的四个步骤

1. 从清晰的愿景和战略开始- 了解哪些见解最重要以及为什么。 您想减少平均处理时间吗？ 或者使用预测分析来改善客户体验？ 不要只用报告和数据点轰炸您的团队，而不将它们与业务目标联系起来。
2. 获取分析数据所需的资源- 选择直观且易于整个团队访问的软件。 如果 Tableau 分析软件过于陡峭，不妨试试 PowerBI。 否则，请坚持使用您的呼叫中心分析。 我们在下面概述了一些“必备”功能。
3. 确保您的团队已准备好根据数据采取行动- 不要让您团队的收件箱中充斥着无聊的电子表格。 以令人兴奋、简单的方式交付数据。 利用自定义墙板来显示实时呼叫中心数据。
4. 拥抱客观决策文化——让您的团队参与决策时考虑数据而不是直觉。 相信数据。 考虑将奖金与客户满意度和客户保留目标挂钩。

呼叫中心软件中的基本分析功能

呼叫中心分析软件应该使使用数据更容易访问。 不难。 在远程和混合工作的时代，您需要正确的通信工具来帮助您更智能地工作。

当您比较选项时，这里有您需要的五个必备功能。

1) 数据集成

您的联络中心软件需要与您的CRM 、团队聊天和电子邮件紧密集成。 除了收集有关座席绩效和客户满意度的质量数据外，它还会在您的团队最需要时向他们展示洞察力。 云联络中心利用安全 API 在幕后与其他服务交换数据。

2) 即时访问呼叫中心指标

呼叫数据有许多不同的形式，如果没有正确的策略，可能会让人不知所措。 不要只将数据存储在隐藏的存储库中。 您的分析软件应附带与您最重要的业务指标相关的预构建报告。

这些报告使您可以快速将数据转化为可操作的见解，而不是费力地创建自定义仪表板。

3) 座席和主管的实时呼叫中心分析

仅仅看历史数据已经不够了。 相反，寻找一种解决方案来提供实时数据以增强客户体验。 这些工具将客户情绪、呼叫中心绩效和业务成果汇总在一起。

在呼叫中心环境之外，当呼入电话到达员工的电话时，可操作的见解可以以基于 CTI 的屏幕弹出的形式出现。

4) 客户旅程中的可行见解

每个企业都是独一无二的。 虽然报告可以帮助您快速利用呼叫数据，但它们可能无法涵盖您的所有 KPI。 寻找一个可以跟踪对您的业务目标最重要的绩效指标的分析平台，例如：

• 第一响应时间 (FRT)
• 首次接触决议 (FCR)
• 平均回答速度 (ASA)
• 平均处理时间 (AHT)
• 通话量
• 平均等待时间

在客户旅程中跟踪这些指标可确保您创建客户成功流程。 超越客户电话，实现更深入的客户参与。

5）客户满意度的全渠道方法

最后，您的呼叫中心分析软件不应与业务的其他部分隔离开来。 一个好的分析解决方案可以跨渠道结合数据并利用全渠道方法。

寻找与您的其他联络中心数据集成的智能解决方案，例如：

• 来自实时聊天、SMS 和移动应用程序的文本分析。
• 交互式语音响应输入和 AI 响应。
• 客户调查回复，包括通话后满意度调查。
• 来自活动、电子邮件和网站访问的营销数据。
• 来自聊天和电话交谈的情绪得分。

您可以汇集的客户数据越多，就越容易创建自动化工作流程并提供让您在竞争中脱颖而出的出色服务。

将您的呼叫中心变成差异化因素

Zappos因其对客户服务的狂热而闻名。 多年来，他们通过创造卓越的客户支持文化来实践并证明了这一点。 如果我没有提到我们的惊人服务对于 UCaaS 市场来说是非典型的，那我就失职了。

客户体验比以往任何时候都更成为赢得交易和提高客户忠诚度的关键因素，而不是价格。 使用正确的数据来揭示客户电话背后的“什么”和“为什么”。

展望未来，机会对您有利。 麦肯锡的一项研究表明，采用呼叫中心分析的公司可将平均呼叫处理时间减少 40%，并将转换率优化近 50%！

借助正确的呼叫中心解决方案和加快公司决策制定的策略，您将在众目睽睽之下脱颖而出。

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