Le analisi stanno diventando fondamentali per apportare miglioramenti all'esperienza degli agenti, riducendo in definitiva i tassi di rotazione e migliorando l'offerta degli agenti di servizio.
L'analisi dell'esperienza del cliente progettata per i dipendenti in genere rientra in tre categorie principali:
- Cruscotti esecutivi: strumenti di analisi che sfruttano il roll-up delle valutazioni dei clienti sia interni che esterni, inclusi dati strutturati e non strutturati. Possono anche accoppiare questo con le prestazioni degli agenti del contact center, l'analisi del sentiment raccolta in modo indipendente delle interazioni con i clienti e l'analisi della concorrenza. I dirigenti lo usano dati per prendere decisioni strategiche sulla direzione aziendale, marketing, vendite e sviluppo prodotto.
- Analisi delle prestazioni: Dati e analisi che valutano le prestazioni degli agenti, utilizzando vari Key Performance Indicator. Sempre più spesso, i supervisori utilizzano queste informazioni per istruire gli agenti, fungere da foraggio per la gamification e fornire ricompense. L'analisi delle prestazioni può fornire consigli agli analisti in modalità self-service, con critiche alle loro code verbali, tono di voce, velocità di conversazione, ecc. Ad esempio, le schermate possono consigliare quando chiedere una vendita o rivolgersi a un supervisore .
- Analisi contestuale del cliente: Strumenti che forniscono analisi in tempo reale per aiutare gli agenti a prendere decisioni in loco, consigli e modifiche al loro approccio. Utilizzando il sentiment e l'analisi predittiva, insieme all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), le app desktop possono fornire schermate con consigli. Oppure, i chatbot possono utilizzare le informazioni per cercare informazioni utili. Ad esempio, se la NLP interpreta che un cliente frustrato sta cercando divani di un colore specifico, il bot può controllare l'inventario prima che l'agente ne consigli uno che non è disponibile. Allo stesso tempo, può avvisare un supervisore di un cliente sconvolto.
Uno dei motivi per cui questi strumenti stanno attirando l'attenzione dei leader CX è perché la leadership stessa sta migliorando. Le aziende assumono sempre più spesso i Chief Customer Officer (CCO), che sfruttano i dati analitici con altri membri della C-Suite (inclusi il Chief Marketing Officer, il Chief Revenue Officer e altri) per apportare modifiche a livello aziendale che in definitiva migliorano l'esperienza del cliente.
Oggi, il 37.2% delle aziende ha un CCO, rispetto al 25% dello scorso anno. Un altro 24.9% prevede di aggiungerne uno entro la fine del 2020, secondo lo studio di ricerca 2019-20 di Nemertes sull'Intelligent Customer Engagement di 518 organizzazioni globali.
Il CCO sta aumentando la visibilità tra i dirigenti sul valore di offrire interazioni straordinarie con i clienti. Dato che i clienti possono fare o distruggere il trimestre di un'azienda con un tweet virale, è importante disporre di dati e tenere traccia dei cambiamenti ed essere abbastanza agili da reagire ai cambiamenti delle analisi.
Poiché le aziende investono di più in strumenti di analisi, i dirigenti di alto livello utilizzano i dati per prendere importanti decisioni strategiche. Come mostra il grafico seguente, i dirigenti sono il gruppo più numeroso che utilizza i dati analitici, con il 48.3%. Non molto indietro ci sono specifici dirigenti di livello C, inclusi il CMO, il CCO e il capo delle vendite). I supervisori e gli agenti dei contact center utilizzano i dati in misura minore, ma prevediamo che questi aumentino rapidamente.
L'uso dell'analisi sta diventando un must in qualsiasi strategia di CX: la domanda è quanto saranno pervasivi gli strumenti e in che misura agiranno sui dati per migliorare le metriche. Per saperne di più su come l'analisi fornisce un vantaggio competitivo per CX, guarda il webinar.