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呼叫中心分析的下一個前沿領域

　　在這個世界上，負面的tweet或博客帖子可能引起軒然大波，數以百萬計的查看，客戶體驗已經成為各行業的行政主管關注的主要事情。呼叫中心往往是正面和負面評論的前沿和中心，從而在提高客戶滿意度方面發揮了重要作用。　　理想的情況下，公司將投入無限的資金，確保每一位顧客收到個性化的，高效的呼叫中心體驗。但在現實中，企業都會有考慮預算和投資成本。因此，他們不可避免地在呼叫中心運營成本與改善客戶滿意度之間尋找平衡。財務團隊關心花費在呼叫中心上的費用，而客戶服務主管引用研究證明不良的呼叫中心體驗與流失率上升有直接的關系。　　許多執行團隊往往認為，改善客戶體驗的最佳杠桿是投資更多的錢在運營上。我們認為并非如此。事實上，在這個問題上花費更多的錢肯定不會保證客戶滿意度上升。最聰明的企業正在嘗試別的東西：先進的分析方法。　　呼叫中心與任何組織內的其他部門相比能夠產生更多的數據。大多數公司已經開始收集呼叫中心的性能數據，呼叫相關的數據、座席績效數據和培訓數據。問題是它處在孤立的和不兼容的平臺，所以它可以很難得到這些數據。但一旦挖掘出來，豐富的信息寶庫可以用來識別效率，并且還可以為其他部門提供關于客戶的有價值的線索，如市場營銷、銷售和產品開發等部門，從而創造新的收入機會。　　如呼叫路由、呼叫量預測、勞動力資源規劃、績效分析，以及客戶的體驗分析，如CSAT（顧客滿意）的評估和最佳解決問題的路徑，這些都是呼叫中心的工具。在大多數情況下，所需要的數據已經存在，但隱藏在一些數據中心，只是等待我們去發現。　　績效分析：勞動力管理　　在微薄利潤的行業，運營這個企業的關鍵在于優化熟練的座席代表人員數量，合適的地點，合理的時間安排合適的座席代表。然而，人事決定涉及許多復雜的業務，包括勞動法規和政府規章的約束。雖然有現成的產品可用來幫助這些決定，組織必須花費大量的能源，以便他們獨特的業務流程滿足工具特性的需要。因此，企業正在越來越多尋找定制的解決方案來滿足他們的業務流程，從呼叫量預測到異常需求的分析，到業務規則管理器。　　事實上，勞動力優化最重要的一步，不是優化。相反，它是能夠預測每小時呼叫量，預測需要的技術類型。高效的勞動力規模需要良好的呼叫量預測，考慮到呼叫峰值、如促銷活動和產品優惠時應該采取的行動，內部因素如平均呼叫處理時間和呼叫放棄率，外部因素如季節性。下一步是納入所有相關業務的約束和規定。定制這些優化模型和啟發試驗，以處理企業獨特的需求，并盡量減少人力成本，同時確保滿足所有業務規則。　　使用這種勞動力優化方法，一家大型零售呼叫中心最近人力成本減少了8％。分析還提示公司遷移到一個基于技能的呼叫路由系統，預計將減少4％的呼叫處理時間。最后，基于一個新的，更準確的考慮到每小時呼叫量的模型，該公司通過滿足呼叫等待時間顯著降低整體通話時間。　　鑒于呼叫中心的規模和涉及的座席代表數量，這些變化將每年為公司節省上百萬美元。他們都是建立在其正常業務過程中收集到的數據基礎上。　　客戶體驗分析：提高首次呼叫解決率　　更快地解決問題能夠讓客戶快樂。然而，前期通過設置適當的支持體驗使客戶放心，后續問題的解決幫助贏得客戶的信任。這就要求座席代表的技能、專業知識和風格，這取決于各種因素，如培訓、技能水平、動機水平和時間。　　提高首次呼叫解決率是一個呼叫中心的關鍵，因為它有助于降低運營成本，創造交叉銷售的機會。實現首次呼叫解決的障礙包括將對座席代表的錯誤安排到一個通過話中（勞動力管理），未對座席通報新產品發布和促銷優惠的信息，座席認為問題得到解決，而客戶并不知道。　　分析歷史數據（已經被收集），確定已經存在更好路徑的關鍵節點，允許企業為每一個客戶的問題類型創造最佳的解決路徑和計劃。呼叫中心最近采用這種技術，每次通話的問題解決時間平均減少了10%--20%。　　下一個前沿領域　　人力資源管理和首次呼叫解決率，被認為是呼叫中心分析容易實現的目標。成熟和一點點額外的努力才能實現的其他領域包括：

動態優化模型在后端支持的智能化IVR，可以解決大多數客戶的問題而不需座席代表的參與，因此大大地減少了呼叫中心的運營成本。
充分利用網絡分析，根據他/她的網上活動了解客戶的脈搏，這些對于提高客戶滿意度是至關重要的。這些額外的信息不僅有助于更快的解決問題，在客戶利益的基礎上提供交叉銷售的機會。

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