Analityka contact center polega na zamianie danych, które wytwarza contact center, od statystyk kolejek i ankiet po same rozmowy telefoniczne, czaty i e-maile, w odpowiedzi na pytania, co się dzieje i dlaczego. Warstwę operacyjną większość zespołów ma już opanowaną. Liczby wyjaśnia dopiero warstwa zbudowana na rozmowach.
W skrócie
- Analityka contact center ma pięć warstw (operacyjną, zarządzania zespołem, opinii klientów, rozmów i jakości), a każda odpowiada na inne pytania.
- Przykład z liczbami pokazuje, jak problem w 1,5% rozmów pozostaje niewidoczny w CSAT i w 2-procentowej próbce QA, a staje się oczywisty, gdy ocenia się każdą rozmowę.
- Analityka oparta na wynikach kontroli jakości wiąże każdy trend z rozmowami, które za nim stoją, i z przyczyną, którą można usunąć.
- Oprogramowanie warto oceniać pod kątem pokrycia, dowodów, analizy przyczyn i kanałów; analityka call center to jej wycinek obejmujący tylko rozmowy telefoniczne.
- Proszę zacząć od jednego pytania, na które obecne raporty nie odpowiadają, i zbudować warstwę, która na nie odpowie.
Jeśli szukają Państwo produktu, a nie metody, nasza strona o analityce rozmów dla zespołów obsługi klienta pokazuje, jak Kaizo buduje analitykę na ocenionych rozmowach. Ten poradnik omawia całą dziedzinę i odsyła do naszych krótszych definicji tam, gdzie dany termin jej wymaga.
Czym jest analityka contact center?
Analityka contact center to pomiar i analiza wszystkiego, co contact center rejestruje o kontaktach z klientami, w pięciu warstwach: operacyjnej, zarządzania zespołem, opinii klientów, treści rozmów i jakości. Razem wyjaśniają wolumen, szybkość, satysfakcję i ich przyczyny.
Termin obejmuje więcej niż jedno narzędzie. Typowe contact center ma już analitykę w systemie telefonicznym, w helpdesku, w narzędziu do zarządzania zespołem i na platformie ankietowej, a każde z nich widzi inny wycinek. Poniższa tabela pokazuje, co mierzy każda warstwa i czego nie widzi.
| Warstwa | Co mierzy | Typowe źródło | Czego nie powie |
|---|---|---|---|
| Operacyjna | Wolumen, czas oczekiwania, czas obsługi, porzucenia, poziom obsługi, rozwiązanie przy pierwszym kontakcie | System telefoniczny (ACD), raporty helpdesku | Dlaczego klienci dzwonili ani czy odpowiedź była poprawna |
| Zarządzania zespołem | Trafność prognoz, zgodność z grafikiem, obłożenie, straty czasu pracy | Narzędzie do zarządzania zespołem (WFM) | Czy czas konsultantów został dobrze wykorzystany |
| Opinii klientów | CSAT, NPS, wysiłek klienta, komentarze w ankietach | Platforma ankietowa | Niczego o klientach, którzy nie odpowiadają |
| Rozmów | Tematy, przyczyny kontaktu, sentyment, cisza, słowa kluczowe | Analityka mowy i tekstu na transkrypcjach | Czy konsultant przestrzegał Państwa standardu, chyba że ktoś go zdefiniuje |
| Jakości | Wyniki według Państwa karty oceny: poprawność, zasady, procedury, ton, rozwiązanie | Narzędzie do kontroli jakości | Trendy wolumenu i obsady, które należą do dwóch pierwszych warstw |
Trzy pierwsze warstwy są dojrzałe w większości contact center. Czwarta i piąta zawierają wyjaśnienie, bo czytają to, co faktycznie zostało powiedziane. Węższe definicje znajdą Państwo w artykułach czym jest analityka rozmów (po angielsku), analityka interakcji w kanale głosowym, czacie i e-mailu oraz speech analytics dla rozmów telefonicznych.
Na jakie pytania odpowiada każda warstwa
Każda warstwa dobrze odpowiada na jeden rodzaj pytań: dane operacyjne na pytanie „ile i jak szybko”, opinie klientów na „jak to odebrano”, a dane z rozmów i oceny jakości na „co się stało i dlaczego”.
Tę tabelę warto traktować jak regułę kierowania. Gdy ktoś zadaje pytanie, proszę znaleźć je po lewej stronie i sięgnąć do warstwy, która naprawdę na nie odpowiada, zamiast naciągać dashboard, który tego nie potrafi.
| Pytanie, które Państwo słyszą | Warstwa, która odpowiada | Dlaczego pozostałe nie wystarczą |
|---|---|---|
| Czy w poniedziałek rano mamy wystarczająco dużo ludzi? | Zarządzania zespołem, operacyjna | Dane z rozmów nie prognozują napływu kontaktów |
| Dlaczego CSAT spadł w tym miesiącu o dwa punkty? | Jakości i rozmów, połączone z opiniami klientów | Ankieta pokazuje spadek, a nie jego przyczynę |
| Które przyczyny kontaktu rosną? | Rozmów (przyczyny kontaktu) | Tagi zgłoszeń często są puste lub błędne |
| Czy konsultanci podają właściwe zasady zwrotów? | Jakości (kryterium zasad w każdej rozmowie) | Czas obsługi i CSAT wyglądają normalnie, choć odpowiedzi są błędne |
| Czy nowy agent AI rozwiązuje sprawy, czy tylko je zamyka? | Jakości w rozmowach agenta AI | Automatyczne rozwiązanie liczy to, że klient odszedł, a nie to, że otrzymał pomoc |
| Który zespół potrzebuje coachingu i w czym? | Jakości według kryterium i zespołu | Średnie ukrywają, które zachowanie jest słabe |
| Czy błąd w produkcie generuje kontakty? | Rozmów i jakości, pogrupowane według przyczyny | Wolumen pokazuje skok, a nie jego źródło |
Większość pytań, z którymi kierownictwo przychodzi na comiesięczny przegląd, leży w środku tej tabeli. Dlatego analityka obsługi klienta, którą raportuje większość zespołów, wydaje się uboga: jest mocna w pierwszych warstwach, a słaba w tych, które czytają rozmowę.
Dlaczego liczba zgłoszeń i próbki gubią przyczynę: przykład z liczbami
Problem, który dotyczy niewielkiej części rozmów, rzadko przesuwa CSAT i rzadko pojawia się w próbce QA, ale wyraźnie widać go, gdy każda rozmowa jest oceniana i grupowana według przyczyny kontaktu.
Poniższe liczby to przykład poglądowy, który sami wyliczyliśmy, a nie dane klienta. Dotyczą średniej wielkości contact center i używają okrągłych wartości, aby mogli Państwo przeliczyć je na własnych danych.
Punkt wyjścia. Contact center obsługuje 40 000 rozmów miesięcznie przez telefon, czat i e-mail. Prośby o zwrot stanowią 10% z nich, czyli 4000. Z powodu nieaktualnego makra konsultanci podają stary termin zwrotu w 15% rozmów o zwrotach: to 600 rozmów, czyli 1,5% całego wolumenu.
Co pokazuje ankieta. Załóżmy, że na ankietę CSAT odpowiada 12% klientów: 4800 odpowiedzi. Tylko 72 z nich pochodzą z 600 rozmów, których dotyczy problem. Jeśli w tych rozmowach zadowolonych jest 50% klientów, a w pozostałych 85%, łączny CSAT spada z 85,0% do 84,5%. Pół punktu mieści się w zwykłych wahaniach z miesiąca na miesiąc, więc nikt tego nie bada.
Co pokazuje 2-procentowa próbka QA. Oceniający sprawdzają 800 rozmów miesięcznie. Średnio 12 z nich to rozmowy objęte problemem. Przy dziesięciu oceniających i czterech tygodniach daje to mniej więcej jedną taką rozmowę na oceniającego co trzy tygodnie, a każdą łatwo uznać za pomyłkę pojedynczego konsultanta, a nie za wzorzec.
Co pokazuje ocena każdej rozmowy. Gdy każda rozmowa o zwrocie jest oceniana według kryterium „podano właściwe zasady”, w ciągu miesiąca 600 rozmów go nie spełnia. Po pogrupowaniu według przyczyny kontaktu kolejka zwrotów pokazuje 15% niespełnień tego jednego kryterium, wobec niemal zera w pozostałych. Przyczyna jest widoczna w pierwszym tygodniu i wskazuje na makro, a nie na konsultantów.
| Widok | Co Państwo widzą | Czy podjęliby Państwo działanie? |
|---|---|---|
| Dashboard operacyjny | Normalny wolumen i czas obsługi | Nie |
| CSAT | Z 85,0% do 84,5% | Raczej nie |
| 2-procentowa próbka QA | Około 12 niespełnień rozproszonych między oceniających | Najwyżej coaching pojedynczych osób |
| Ocena każdej rozmowy | 15% błędów w zasadach w jednej przyczynie kontaktu | Tak: poprawić makro w tym tygodniu |
Ta sama logika dotyczy każdego błędu, który mieści się w jednej kolejce lub jednym temacie. Statystykę tego, ile rozmów musi liczyć próbka, aby wychwycić rzadki problem, omawiamy w poradniku o statystyce próbkowania w QA (po angielsku).
Analityka contact center oparta na wynikach kontroli jakości
Analityka oparta na wynikach kontroli jakości ocenia każdą rozmowę według Państwa własnej definicji dobrej rozmowy, a potem grupuje wyniki i pokazuje ich trendy, tak aby każda liczba otwierała się na swoje rozmowy.
To odwrotność typowego działania pakietów speech analytics. Takie narzędzia indeksują nagrane rozmowy i wymagają od analityków budowania i utrzymywania kategorii, według których się je przeszukuje. Wyjście od karty oceny oznacza, że analiza mierzy to, czego już Państwo uczą w coachingu: poprawność, zasady, procedury, ton i rozwiązanie sprawy.
Tak działa Kaizo. Według strony Kaizo o analizie przyczyn źródłowych narzędzie ocenia każdą rozmowę telefoniczną, czat i e-mail według Państwa kryteriów, a następnie pokazuje, czy spadek wynika z wadliwego procesu, problemu w produkcie czy luki w umiejętnościach, wraz z rozmowami, które za tym stoją.
Strona o analizie sentymentu podaje, że sentyment klienta i empatia konsultanta są oceniane w każdej wiadomości. Pytania można zadawać prostym językiem, a automatyczne eksporty do narzędzi BI są dostępne w planach Intelligence i Enterprise.
Warto wskazać dwa ograniczenia. Kaizo analizuje rozmowę po jej zakończeniu, więc nie monitoruje rozmów na żywo i nie podpowiada konsultantom w trakcie rozmowy; to asysta konsultanta w czasie rzeczywistym (po angielsku), inna kategoria narzędzi. Nie jest też narzędziem do zarządzania zespołem: prognozowanie i grafiki zostają w warstwie zarządzania zespołem.
Na co zwrócić uwagę przy wyborze oprogramowania do analityki contact center
Oprogramowanie do analityki contact center warto oceniać pod kątem pokrycia, dowodów za każdą liczbą, analizy przyczyn, równego traktowania kanałów oraz tego, jak wnioski docierają do osób, które usuwają problemy.
Tej listy kontrolnej proszę używać podczas demo. Warto poprosić dostawcę, aby pokazał każdy punkt na ekranie, a nie tylko go opisał.
| Kryterium | Jak wygląda dobre rozwiązanie | Pytanie do dostawcy |
|---|---|---|
| Pokrycie | Analizowana jest każda rozmowa, a nie próbka | Jaki odsetek rozmów z zeszłego miesiąca został oceniony? |
| Dowody | Każdy wynik lub trend otwiera się na fragmenty transkrypcji, które za nim stoją | Proszę pokazać rozmowy stojące za tą liczbą |
| Państwa kryteria | Ocena według Państwa własnej karty oceny, Państwa słowami | Czy mogę zmienić kryterium i zobaczyć, jak jest stosowane do nowych rozmów? |
| Analiza przyczyn | Problemy z procesem, produktem i umiejętnościami są rozdzielone | Jak odróżniają Państwo wadliwy proces od potrzeby coachingu? |
| Kanały | Rozmowy telefoniczne, czat i e-mail według tych samych kryteriów | Czy wynik na czacie jest porównywalny z wynikiem w kanale głosowym? |
| Agenci AI | Rozmowy bota oceniane według tego samego standardu | Czy ocenia rozmowy prowadzone przez naszego agenta AI? |
| Eksport danych | Eksport do hurtowni danych lub narzędzia BI | Jak dane trafią do naszego zespołu BI? |
| Dopasowanie do systemów | Natywne połączenie z helpdeskiem lub CRM | Na czym polega konfiguracja dla naszego helpdesku? |
Dłuższy plan oceny i spotykane modele cenowe opisujemy w poradniku zakupowym oprogramowania conversation intelligence. Jeśli porównują Państwo także narzędzia do QA, strona z porównaniami pokazuje, czym Kaizo różni się od innego oprogramowania dla contact center.
Czy analityka call center różni się od analityki contact center?
Analityka call center zwykle oznacza analitykę samych rozmów telefonicznych, a analityka contact center obejmuje wszystkie kanały, które obsługuje zespół: telefon, czat, e-mail i komunikatory. Metody są te same, zakres jest szerszy.
Ta różnica ma znaczenie z jednego powodu. Wiele zespołów obsługuje dziś więcej rozmów pisemnych niż telefonicznych, a narzędzie zbudowane wokół nagrań rozmów może traktować czat i e-mail jako dodatek.
Jeśli Państwa wolumen jest mieszany, warto sprawdzić, czy analityka i kryteria jakości obowiązują w każdym kanale w ten sam sposób, tak aby błąd w zasadach na czacie liczył się tak samo jak w rozmowie telefonicznej. Strona Kaizo o kontroli jakości w contact center opisuje to jako jedną kartę oceny dla rozmów telefonicznych, czatów i e-maili, z kryteriami właściwymi dla kanału tylko tam, gdzie medium naprawdę się różni.
Jak zacząć z analityką contact center
Proszę zacząć od jednego pytania, na które obecne raporty nie odpowiadają, wybrać warstwę, która na nie odpowiada, i udowodnić wartość na tym pytaniu, zanim powstaną dashboardy do wszystkiego innego.
Krok 1: Zapisać pytanie bez odpowiedzi
Proszę spisać pytania z trzech ostatnich przeglądów kierownictwa, na które nikt nie umiał odpowiedzieć danymi. Zwykle są to „Dlaczego spadł CSAT?” i „Czy agent AI naprawdę rozwiązuje sprawy?”. Warto wybrać to, za którym stoją największe pieniądze.
Krok 2: Sprawdzić, która warstwa zawiera odpowiedź
Proszę skorzystać z tabeli kierowania powyżej. Jeśli odpowiedź leży w warstwie rozmów lub jakości, żadna praca nad dashboardem operacyjnym jej nie przyniesie.
Krok 3: Zdefiniować kryteria przed wyborem narzędzia
Proszę zapisać od trzech do pięciu kryteriów, które odpowiedziałyby na pytanie, na przykład „podano właściwe zasady” albo „sprawę rozwiązano bez ponownego kontaktu”. Jeśli nie da się ich zapisać, żadne oprogramowanie ich nie zmierzy. W wyborze pomoże nasz poradnik o wskaźnikach jakości w call center, które przewidują CSAT.
Krok 4: Objąć oceną każdą rozmowę w zakresie
Proszę oceniać każdą rozmowę w kolejkach, których dotyczy pytanie, a nie próbkę, aby wzorzec mógł się ujawnić w ciągu dni, a nie miesięcy.
Krok 5: Grupować, śledzić trendy i kierować wnioski
Proszę grupować wyniki według przyczyny kontaktu, zespołu i przyczyny problemu, a potem przekazywać każdy wniosek jego właścicielowi: problemy z procesem i produktem do zespołu, który za nie odpowiada, luki w umiejętnościach do coachingu. Nasz poradnik o analizie przyczyn źródłowych w obsłudze klienta pokazuje, jak prowadzić taki przegląd.
Proszę zobaczyć to w demo na żywo. Kaizo buduje analitykę contact center na ocenionych rozmowach telefonicznych, czatach i e-mailach, a każda liczba otwiera się na rozmowy, które za nią stoją. Porozmawiajmy.
Najczęściej zadawane pytania
Czym jest analityka rozmów telefonicznych?
Analityka rozmów telefonicznych to analiza połączeń, zwykle na podstawie nagrań i ich transkrypcji, która mierzy tematy, sentyment, ciszę, frazy wymagane przepisami i wyniki rozmów. To jedna z części analityki contact center. Zespoły, które obsługują też czat i e-mail, potrzebują takiej samej analizy w tych kanałach, najlepiej według tych samych kryteriów.
Jakie są cztery rodzaje analityki w contact center?
Cztery rodzaje to analityka opisowa (co się stało, na przykład wolumen i CSAT), diagnostyczna (dlaczego to się stało, na przykład przyczyna spadku jakości), predykcyjna (co prawdopodobnie nastąpi, na przykład prognoza wolumenu) i preskryptywna (co zrobić, na przykład działanie coachingowe). Większość contact center jest mocna w analityce opisowej, a najsłabsza w diagnostycznej.
Czym jest KPI w call center?
KPI w call center to liczba śledzona w czasie, która pozwala ocenić, czy operacja realizuje cel, na przykład poziom obsługi, średni czas obsługi, rozwiązanie przy pierwszym kontakcie, CSAT albo wynik kontroli jakości. Analityka contact center wyjaśnia, dlaczego KPI się zmienił; sam KPI mówi tylko, że tak się stało.
Czy do analityki contact center potrzebny jest analityk danych?
Nie do codziennych pytań, jeśli narzędzie pozwala filtrować dane i zadawać pytania prostym językiem, a każda liczba otwiera się na rozmowy, które za nią stoją. Analityk nadal się przydaje, gdy łączą Państwo dane z contact center z danymi o przychodach, odejściach klientów lub produkcie we własnej hurtowni danych.
Czy analityka contact center może działać w czasie rzeczywistym?
Niektóre warstwy tak. Statystyki kolejek i narzędzia do asysty konsultanta w czasie rzeczywistym działają w trakcie rozmowy. Ocena jakości i analiza przyczyn zwykle działają po zakończeniu rozmowy, bo do oceny potrzebują całej rozmowy. Wiele contact center korzysta z obu: z narzędzi na żywo w danej chwili i z analityki po rozmowie do szukania wzorców.
Czytaj także
- What is conversation analytics? (po angielsku), krótka definicja
- Analiza przyczyn kontaktu, o tym, dlaczego klienci naprawdę się z Państwem kontaktują
- How to score 100% of your conversations (po angielsku), o wyjściu poza próbkę
- Analityka rozmów w Kaizo, analityka oparta na wynikach kontroli jakości
