Analysen werden immer wichtiger, um die Erfahrung der Agenten zu verbessern – letztendlich werden die Fluktuationsraten gesenkt und die Leistung der Service-Agenten verbessert.
Kundenerfahrungsanalysen, die für Mitarbeiter entwickelt wurden, fallen normalerweise in drei Hauptkategorien:
- Executive-Dashboards: Analysetools, die Zusammenfassungen interner und externer Kundenbewertungen nutzen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten. Sie können dies auch mit der Leistung von Contact-Center-Agenten, unabhängig gesammelten Stimmungsanalysen von Kundeninteraktionen und Wettbewerbsanalysen koppeln. Führungskräfte nutzen dies Daten, um strategische Entscheidungen zu treffen auf Unternehmensführung, Marketing, Vertrieb und Produktentwicklung.
- Leistungsanalyse: Daten und Analysen, die die Leistung der Agenten anhand verschiedener Key Performance Indicators bewerten. In zunehmendem Maße verwenden Vorgesetzte diese Informationen, um Agenten zu coachen, als Futter für Gamification zu dienen und Belohnungen zu liefern. Die Leistungsanalyse kann Analysten in Selbstbedienung beraten, mit Kritik an ihren verbalen Warteschlangen, Tonfall, Sprechgeschwindigkeit usw. Zum Beispiel können Bildschirm-Popups empfehlen, wann sie um einen Verkauf bitten oder an einen Vorgesetzten eskalieren sollten .
- Kundenkontextanalyse: Tools, die Echtzeitanalysen liefern, um Agenten dabei zu helfen, vor Ort Entscheidungen, Empfehlungen und Änderungen an ihrem Ansatz zu treffen. Durch die Verwendung von Stimmungs- und Vorhersageanalysen zusammen mit der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können Desktop-Apps Bildschirm-Popups mit Empfehlungen liefern. Oder Chatbots können die Informationen verwenden, um nach nützlichen Informationen zu suchen. Wenn NLP beispielsweise interpretiert, dass ein frustrierter Kunde nach Sofas in einer bestimmten Farbe sucht, kann der Bot den Bestand überprüfen, bevor der Agent eines empfiehlt, das nicht auf Lager ist. Gleichzeitig kann es einen Vorgesetzten über einen verärgerten Kunden informieren.
Ein Grund, warum diese Tools die Aufmerksamkeit von CX-Führungskräften auf sich ziehen, ist, dass sich die Führung selbst verbessert. Unternehmen stellen zunehmend Chief Customer Officers (CCOs) ein, die Analysedaten mit anderen Mitgliedern der C-Suite (einschließlich Chief Marketing Officer, Chief Revenue Officer und anderen) nutzen, um unternehmensweite Änderungen vorzunehmen, die letztendlich das Kundenerlebnis verbessern.
Heute haben 37.2 % der Unternehmen einen CCO, gegenüber 25 % im Vorjahr. Weitere 24.9 % planen, bis Ende 2020 eines hinzuzufügen, laut der Nemertes-Forschungsstudie 2019-20 Intelligent Customer Engagement unter 518 globalen Unternehmen.
Der CCO erhöht die Sichtbarkeit unter Führungskräften hinsichtlich des Werts herausragender Kundeninteraktionen. Angesichts der Tatsache, dass Kunden mit einem viralen Tweet das Quartal eines Unternehmens verbessern oder zerstören können, ist es wichtig, über Daten zu verfügen und Änderungen nachzuverfolgen – und agil genug zu sein, um auf sich ändernde Analysen zu reagieren.
Da Unternehmen mehr in Analysetools investieren, nutzen hochrangige Führungskräfte die Daten, um wichtige strategische Entscheidungen zu treffen. Wie die folgende Grafik zeigt, sind Führungskräfte mit 48.3 % die größte Gruppe, die Analysedaten verwendet. Nicht weit dahinter sind bestimmte Führungskräfte der C-Ebene, einschließlich CMO, CCO und Vertriebsleiter). Contact Center-Supervisoren und Agenten nutzen die Daten in geringerem Umfang, aber wir erwarten, dass dies schnell zunehmen wird.
Der Einsatz von Analytics wird zu einem Muss in jeder CX-Strategie – die Frage ist, wie allgegenwärtig die Tools sein werden und inwieweit sie auf die Daten einwirken, um die Metriken zu verbessern. Um mehr darüber zu erfahren, wie Analysen einen Wettbewerbsvorteil für CX verschaffen, sehen Sie sich die an Webinar.
