Analyses worden van vitaal belang om verbeteringen in de ervaring van agenten te bewerkstelligen, waardoor uiteindelijk het personeelsverloop wordt verlaagd en de service die agenten leveren wordt verbeterd.
Klantervaringsanalyses die zijn ontworpen voor werknemers, vallen doorgaans in drie hoofdcategorieën:
- Uitvoerende dashboards: Analytics-tools die gebruikmaken van roll-ups van zowel interne als externe klantbeoordelingen, inclusief gestructureerde en ongestructureerde gegevens. Ze kunnen dit ook koppelen aan de prestaties van contactcenteragenten, onafhankelijk verzamelde sentimentanalyse van klantinteracties en concurrentieanalyse. Leidinggevenden maken hier gebruik van gegevens om strategische beslissingen te nemen over bedrijfsregie, marketing, verkoop en productontwikkeling.
- Prestatieanalyse: Gegevens en analyse die evalueren hoe agenten presteren, met behulp van verschillende Key Performance Indicators. Supervisors gebruiken deze informatie steeds vaker om agenten te coachen, als voer voor gamification te dienen en beloningen uit te reiken. De prestatieanalyses kunnen analisten advies geven op een zelfbedieningsmanier, met kritiek op hun verbale wachtrijen, tone-of-voice, snelheid van praten, enz. Screenpops kunnen bijvoorbeeld aanbevelen wanneer om een verkoop te vragen of te escaleren naar een supervisor .
- Contextuele klantanalyse: Tools die real-time analyses leveren om agenten te helpen ter plekke beslissingen te nemen, aanbevelingen te doen en hun aanpak te wijzigen. Door gebruik te maken van sentiment- en voorspellende analyses, samen met natuurlijke taalverwerking (NLP), kunnen desktop-apps pop-upschermen met aanbevelingen leveren. Of chatbots kunnen de informatie gebruiken om naar nuttige informatie te zoeken. Als NLP bijvoorbeeld interpreteert dat een gefrustreerde klant op zoek is naar banken in een specifieke kleur, kan de bot de voorraad controleren voordat de agent er een aanbeveelt die niet op voorraad is. Tegelijkertijd kan het een supervisor waarschuwen voor een overstuur klant.
Een van de redenen waarom deze tools de aandacht van CX-leiders trekken, is omdat het leiderschap zelf verbetert. Bedrijven huren steeds vaker Chief Customer Officers (CCO's) in, die analytische gegevens gebruiken met andere leden van de C-Suite (waaronder de Chief Marketing Officer, Chief Revenue Officer en anderen) om bedrijfsbrede veranderingen door te voeren die uiteindelijk de klantervaring verbeteren.
Vandaag heeft 37.2% van de bedrijven een CCO, tegenover 25% vorig jaar. Nog eens 24.9% is van plan er tegen het einde van 2020 een toe te voegen, volgens Nemertes' 2019-20 Intelligent Customer Engagement-onderzoek onder 518 wereldwijde organisaties.
De CCO vergroot de zichtbaarheid onder leidinggevenden over de waarde van het leveren van uitstekende klantinteracties. Aangezien klanten het kwartaal van een bedrijf kunnen maken of breken met één virale tweet, is het belangrijk om gegevens te hebben en wijzigingen bij te houden - en behendig genoeg te zijn om te reageren op veranderende analyses.
Naarmate bedrijven meer investeren in analysetools, gebruiken leidinggevenden op hoog niveau de gegevens om belangrijke strategische beslissingen te nemen. Zoals de onderstaande grafiek laat zien, zijn leidinggevenden met 48.3% de grootste groep die analytische gegevens gebruikt. Niet ver daarachter bevinden zich specifieke leidinggevenden op C-niveau, waaronder de CMO, CCO en het hoofd verkoop. Contactcenter supervisors en agenten gebruiken de data in mindere mate, maar we verwachten dat dit snel zal groeien.
Het gebruik van analyses wordt een must-have in elke CX-strategie. De vraag is hoe alomtegenwoordig de tools zullen zijn en in welke mate ze op de gegevens zullen inwerken om de statistieken te verbeteren. Bekijk de webinar.
