Analiza efektywności kontaktu z klientem w kanałach tekstowych i głosowych

  • Materiał partnera
opublikowano: 07-11-2019, 13:24

W dzisiejszych czasach, marki oferują coraz więcej kanałów kontaktu. O ile młodsi użytkownicy preferują sposoby komunikacji oparte o tekst (np. WhatsApp, email, livechat, Facebook), których wciąż przybywa – pomimo tego, kanały głosowe wciąż dominują. Wyzwaniem, zatem, staje się zapewnienie spójnego, wysokiego poziomu obsługi niezależnie od kanału. Z tego artykułu dowiesz się, jakie czynniki decydują o zadowoleniu klientów z procesu obsługi oraz na które metryki należy zwracać uwagę.

Wśród najczęściej wymienianych źródeł frustracji w obsłudze klienta znajdziemy taką klasykę gatunku jak zbyt długi czas oczekiwania na połączenie, przekierowywanie sprawy od agenta do agenta, lub automatyczne systemy, które nie pozwalają na łatwe połączenie z agentem. Klienci cenią sobie za to “jakość” obsługi. Jest to dość mglisty termin - na jakość składa się w końcu wiele czynników i metryk.

Do takich metryk należą średni czas oczekiwania, średni czas obsługi, liczba obsług, jak również poziom obsługi, który definiujemy jako procent połączeń lub wiadomości, na które udzielamy odpowiedzi w wyznaczonym limicie czasowym (np. 15 sekund).

W przypadku kanałów głosowych mierzymy też średni czas rozmowy, odsetek połączeń porzuconych, średni czas porzucenia. Przez termin “porzucenie” rozumiemy sytuację, w której klient kończy połączenie w trakcie oczekiwania na połączenie z agentem. Kanały tekstowe również mają specyficzne metryki: czas i pokrycie odpowiedzi.

Wszystkie poprzednie metryki służą do ilościowego pomiaru obsługi klienta. Pomiar jakościowy jest równie ważny, ale metryki oraz sposób ich pobierania jest kompletnie inny.

Satysfakcja klienta jest tu kluczowym wskaźnikiem. Mierzy się go poprzez ankietę telefoniczną lub SMS po zakończeniu rozmowy, lub, w przypadku kanału tekstowego, ankietę on-line. Do pomiaru satysfakcji przez ankietę można wykorzystać dwie metody: Net Promoter Score (jak prawdopodobne jest to, że polecisz produkt lub usługę swojemu znajomemu?) oraz Customer Effort Score (W jakim stopniu zgadzasz się ze stwierdzeniem “Marka X ułatwiła mi załatwienie sprawy”).

Istnieją też, oczywiście, inne metody analizy jakościowej – można na przykład przeprowadzić badanie ręczne, podczas którego dokładnie przyglądamy się próbce losowo wybranych konwersacji i oceniamy, jak wiernie odpowiadały one założeniom i celom naszego zespołu. Nie jest to jednak optymalny sposób w przypadku naprawdę dużych zbiorów danych. Wtedy z pomocą przychodzi nam analiza automatyczna.

Analiza automatyczna wykorzystuje najnowsze osiągnięcia technologii, takie jak przetwarzanie języka naturalnego czy uczenie maszynowe, do detekcji sentymentu wypowiedzi lub interakcji z obsługą klienta. Przykładem zaawansowanej analizy sentymentu opartej na uczeniu maszynowym jest SentiOne. Nasze nowoczesne algorytmy są w stanie precyzyjnie wskazać, czy wypowiedzi klienta mają pozytywny, neutralny, bądź negatywny wydźwięk. Dzięki temu system jest w stanie wybierać tylko interakcje nacechowane negatywnie, a potem sugerować, czym są spowodowane.

Sam pomiar metryk nie wystarczy – wnioski, które wyciągamy z metryk należy przecież wprowadzić w życie. Największą satysfakcję z obsługi klienta czerpią klienci, którzy nigdy nie muszą się z nią skontaktować! Żeby osiągnąć taki stan, musimy zadbać o to, żeby nasz produkt, usługa lub aplikacja była niezawodna. Dane, które wyciągamy z analizy rozmów prowadzonych przez obsługę klienta są najlepszym (oraz całkowicie darmowym) źródłem pomysłów na usprawnienia.

Warto także pamiętać, że nic nie istnieje w kompletnej próżni. Każda marka żyje na rynku, który podlega ciągłym zmianom. Analizy, wyciąganie wniosków, oraz usprawnienia należy przeprowadzać regularnie, aby dostosować produkt do trendów rynkowych i preferencji klientów.

Powyższy artykuł przedstawia fragment prezentacji Olgi Springer - Head of Product SentiOne - “Analiza efektywności w obsłudze klienta” przedstawionej podczas Konferencji Pulsu Biznesu. SentiOne od siedmiu lat specjalizuje się w automatyzacji obsługi klienta oraz AI chatbotach i obsługuje ponad 350 klientów na rynku polskim jak i zagranicznym.

Autor: Olga Springer

© ℗
Rozpowszechnianie niniejszego artykułu możliwe jest tylko i wyłącznie zgodnie z postanowieniami „Regulaminu korzystania z artykułów prasowych” i po wcześniejszym uiszczeniu należności, zgodnie z cennikiem.

Podpis: Materiał partnera

Polecane

Inspiracje Pulsu Biznesu