אילו נתונים לאסוף במוקד הטלפוני וכיצד לנתח אותם?

משיפור חוויית הלקוח והיעילות התפעולית של המוקד ועד ניטור ביצועי הנציגים וזיהוי צורכי קוצ'ינג, איסוף וניתוח עקביים של נתוני המוקד הטלפוני יכולים לפתוח שפע של יתרונות. אבל לאילו נתונים כדאי לשים לב, איך אוספים אותם, והחשוב מכל, איך מפרשים נכון את הממצאים?

בהמשך למאמרים קודמים של וויספין על הקמת עסק של מוקד טלפוני ועל הציוד והכלים הדרושים לכך, מאמר זה ממשיך לעסוק ביסודות של ניהול מוקד מצליח.

בפרט, הוא צולל לעומק האנליטיקה של נתוני המוקד: אילו נתונים כדאי לאסוף וכיצד לנתח אותם, כדי לקבל החלטות מבוססות נתונים טובות יותר ולמטב את פעילות המוקד ליעילות מרבית ול-ROI טוב יותר לעסק. מתחילים!

מהם נתוני מוקד טלפוני?

בסביבת קונטקט סנטר מודרנית, שבה האינטראקציות הקוליות מנוהלות באמצעות פתרונות תוכנה מתקדמים למוקד, עסקים יכולים לגשת לכמויות אדירות של נתונים, הרבה מעבר למדדים בסיסיים כמו מספר השיחות הנכנסות, זמן הטיפול הממוצע, מספר השיחות שנותקו ושיעורי ה-FCR.

עם טכנולוגיות של בינה מלאכותית, למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית, מוקדים יכולים להפיק תובנות עמוקות ובעלות ערך רב הרבה יותר על יעילות הפעילות שלהם. המפתח הוא ללכוד את הנתונים הנכונים, לנתח אותם במדויק ולהפוך אותם לתובנות מעשיות. נסקור בקצרה מדוע זה חשוב.

מדוע לאסוף ולנתח נתוני מוקד טלפוני?

יש בעיקרון שלוש סיבות מרכזיות לאסוף ולנתח נתוני מוקד באופן שוטף: זיהוי הגורמים שבבסיס הדברים שאינם עובדים כמצופה, מתן חוויות טובות יותר ללקוחות, וטיפול בבעיות בביצועי הנציגים. מעבר לכך, חשוב לזכור שאיסוף וניתוח הנתונים הם אמנם קריטיים, אבל הפעולה שננקטת בעקבותיהם היא שתחולל את השינוי המשמעותי.

איתור ותיקון של גורמי שורש לחוסר יעילות

לדוגמה, אם אתם רואים שוב ושוב שיעורים גבוהים של שיחות שנותקו, במיוחד בשעות השיא, ייתכן שכדאי למטב את ניהול כוח האדם ולהתאים את רמות האיוש, להטמיע תפריט שירות עצמי בנתב השיחות כדי לצמצם את נפח השיחות שדורשות נציג, או להגדיר אפשרות של חזרה ללקוח מהתור, שמאפשרת למתקשרים לבקש שיחה חוזרת מהנציגים במקום להמתין על הקו.

אספקת שירות וחוויית לקוח טובים יותר

לפי מחקר של Salesforce, ‏88% מהצרכנים אומרים שחוויית לקוח חיובית מגדילה את הסיכוי שירכשו שוב מהמותג. מעקב אחר נתוני מוקד קריטיים, כמו שיעורי FCR, זמני טיפול ממוצעים, CSAT וציוני סנטימנט לקוח, מאפשר למנהלי המוקד לנקוט צעדים בזמן ולוודא שהנציגים מסוגלים לספק את רמת חוויית השירות שהצרכנים כבר התרגלו לצפות לה.

הערכה ושיפור של ביצועי הנציגים

בחינה של מדדי הביצוע של כל נציג בנפרד, כמו ציוני CSAT ו-NPS, ציוני איכות שיחה, שיעורי FCR, עמידה בתסריטים, שיעורי העברת שיחות, שיעורי המרה (בשיחות מכירה במוקדי שיחות יוצאות) ונתונים נוספים, מאפשרת למנהלים להעריך את רמת הביצועים הנוכחית, לאתר פערי ידע ולזהות הזדמנויות להכשרה ולקוצ'ינג. כך משתפרות הפרודוקטיביות של הנציגים והביצועים הכוללים של המוקד.

כיצד לאסוף ולנתח נתוני מוקד טלפוני

עקבו אחר המדדים וה-KPI החיוניים של המוקד

אחד ממקורות הנתונים הישירים ביותר הוא כלי האנליטיקה והדוחות של תוכנת המוקד. יש פתרונות שמאפשרים לעקוב רק אחר מדדי ביצוע בסיסיים, בעוד פתרונות מתקדמים מאפשרים להפיק מספר כמעט אינסופי של דוחות ולעקוב אחר כמעט כל היבט בפעילות המוקד. אלה רק כמה דוגמאות למדדים ול-KPI שיכולים לספק שפע של נתונים לניתוח:

זמן תגובה ראשונה (FRT)

זמן התגובה הראשונה מראה כמה זמן לוקח לנציגי התמיכה לספק מענה ראשוני לפניות הלקוחות, והוא מעוגן בדרך כלל בהסכמי ה-SLA של המוקד. באופן כללי, לקוחות מצפים שהשיחה שלהם תיענה בתוך 3 דקות, אבל כדאי לשאוף לשמור על FRT נמוך ככל האפשר, שכן כישלון בשמירה על זמני תגובה ראשונה מהירים עלול לפגוע בציוני ה-CSAT.

מהירות מענה ממוצעת (ASA)

מהירות המענה הממוצעת מראה את הזמן הממוצע שלוקח לנציגים לענות לשיחות נכנסות, מהרגע שבו הן נכנסו לתור. לפי SoftwareAdvice, למעלה מ-60% מהצרכנים מרגישים שאפילו דקה אחת של המתנה על הקו היא יותר מדי בשבילם, ו-63% היו מעדיפים אפשרות של שיחה חוזרת על פני המתנה. לכן חיוני לעקוב אחר ה-ASA; אחרת תקבלו יותר לקוחות מתוסכלים, ציוני CSAT נמוכים יותר ושיעורי נטישת שיחות גבוהים יותר.

פתרון בשיחה ראשונה (FCR)

פתרון בשיחה ראשונה מודד את יכולת הצוות לפתור את בעיות הלקוחות כבר באינטראקציה הראשונה, והוא אחד המדדים החיוניים ביותר למעקב. אם שיעורי ה-FCR נשארים נמוכים, ייתכן שצריך לחשוב מחדש על אסטרטגיית ניתוב השיחות או לשפר את הכשרת הנציגים. עם ניתוב מבוסס מיומנויות, למשל, המתקשרים מחוברים לנציגים בעלי הכישורים והמומחיות הרלוונטיים ביותר, מה שמעלה את שיעורי ה-FCR. ולמה זה כל כך חשוב? כי בכל פעם שלקוח נאלץ להתקשר שוב באותו עניין, שביעות הרצון יורדת ב-15% בממוצע, כפי שעולה ממחקר של SQM.

זמן טיפול ממוצע (AHT)

זמן הטיפול הממוצע מראה את משך האינטראקציה הממוצע, כולל זמן השיחה עצמו, זמן ההמתנה והעבודה לאחר השיחה (הזמן שהנציגים משקיעים במשימות ההמשך). הסטנדרט בתעשייה ל-AHT הוא מעט יותר מ-6 דקות, ואם ה-AHT שלכם גבוה מזה, ייתכן שכדאי לשפר את אסטרטגיית ניתוב השיחות, לחזק את ההכשרה והקליטה של הנציגים ולוודא שיש בידיהם כל המשאבים הדרושים לאיתור המידע ולפתרון בעיות במהירות וביעילות. זה לא רק יקצר את ה-AHT, אלא גם ישפר את שיעורי ה-FCR.

שיעור נטישת שיחות

שיעור נטישת השיחות הוא אחוז השיחות הנכנסות שהמתקשרים ניתקו לפני שחוברו לנציג. הנתון משתנה בין תעשיות, אבל הבנצ'מרק הממוצע לשיעור נטישה נע בין 5 ל-8 אחוזים. כששיעור הנטישה גבוה, שביעות רצון הלקוחות נפגעת. הקצאת כוח אדם נוסף בשעות השיא, הגדרת אפשרות לשיחה חוזרת, פישוט תפריט נתב השיחות והכנסת כלי שירות עצמי מבוססי AI הן כמה מהדרכים לצמצם את שיעור הנטישה ולשמור עליו נמוך. הבנה ושיפור של המדד הזה הם היבט מהותי במדדי מוקד השיחות הנכנסות, שיכול לספק תובנות עמוקות יותר על ביצועי המוקד בכללותו.

שיעור מענה לשיחות

שיעור המענה לשיחות (או שיעור ההרמה, איך שתעדיפו לקרוא לו) הוא אחד המדדים החשובים ביותר במוקדי שיחות יוצאות ממוקדי מכירות. אם הצוות עוסק בשיחות מכירה יוצאות, שיעור מענה נמוך אומר בסופו של דבר שהלידים לא עונים, שנציגי המכירות מנהלים פחות שיחות, ושבהמשך הדרך גם שיעורי ההמרה יירדו. שימוש בתוכנת חיוג שתומכת בחיוג עם נוכחות מקומית הוא דרך מצוינת לשפר משמעותית את שיעורי המענה וההמרות.

רתמו ניתוח דיבור, ניתוח טקסט וניתוח סנטימנט

בנוסף למדדים ול-KPI הסטנדרטיים, שקל לעקוב אחריהם דרך כלי הדוחות של תוכנת המוקד, קיימים גם כלי אנליטיקה מתקדמים יותר לשימוש במוקדים. אלה פתרונות ניתוח דיבור שנשענים על AI, עיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה כדי לנתח נתוני שפה מדוברת, ולהפיק תובנות עמוקות הרבה יותר מהאינטראקציות בין הנציגים ללקוחות.

לדוגמה, את ה-AI Speech Analyzer של וויספין אפשר להגדיר כך שיעקוב אחר מילות מפתח וביטויים ספציפיים בשיחות ויתריע למנהלים בזמן אמת כשהם מופיעים, מה שמסייע למוקדים למנוע בעיות ציות רגולטורי שעלולות להסתיים בקנסות כבדים. והחלק הטוב ביותר: התהליך כולו אוטומטי ויכול לכסות 100% מהשיחות, כך שהמנהלים אינם נדרשים לעבור ידנית על כל תמלול.

מעבר לזיהוי מילות מפתח, כלי ניתוח הדיבור יכולים לנתח את השמע לפי פרמטרים כמו גובה צליל, טון, רמת מתח ואינטונציה, לצורך ניתוח סנטימנט ומדידת ציוני סנטימנט לקוח. כך המוקדים אומדים טוב יותר את שביעות הרצון, מעריכים את ביצועי הנציגים ומזהים את מי שזקוקים להכשרה נוספת.

ציוני סנטימנט לקוח

ציון סנטימנט הלקוח מראה בעצם כיצד הלקוחות מרגישים באינטראקציה עם נציגי השירות, באמצעות תיוג כל אינטראקציה כחיובית, ניטרלית או שלילית. בהמשך אפשר לבחון את הקלטות השיחה ולהעמיק בניתוח הציונים השליליים, כדי להבין טוב יותר את הסיבות לתסכול הלקוחות. מספר גדול של ציונים שליליים עשוי להצביע על בעיה חוזרת במוצר, בשירות או בתהליכים. ואם לנציגים מסוימים יש יותר ציונים שליליים מלאחרים, ייתכן שכדאי לתת להם הכשרה וקוצ'ינג נוספים.

השתמשו בסקרי לקוחות לאיסוף נתוני חוויית לקוח

סוג נוסף של נתונים חשובים לאיסוף ולניתוח במוקדים קשור לחוויית הלקוח. אלה ציוני CSAT, ‏CES ו-NPS, שנאספים באמצעות בקשה מהלקוחות למלא סקרים קצרים, בדרך כלל מיד לאחר אינטראקציית שירות.

היתרון הגדול של הסקרים האלה הוא שבנוסף לשאלות דירוג או לשאלות כן/לא, אפשר לכלול בהם גם שאלות פתוחות (למשל, "מה יכולנו לעשות טוב יותר כדי לשפר את החוויה שלכם?"). המשוב שיתקבל יספק הרבה יותר תובנות על ה-CX ועל רמות שביעות הרצון. וככל שהמשוב מהלקוחות מפורט יותר, כך תדעו טוב יותר היכן נדרשים שיפורים.

ציון שביעות רצון לקוחות (CSAT)

ציון שביעות רצון הלקוחות מודד עד כמה הלקוח מרוצה לאחר אינטראקציה עם נציג השירות. דוגמה פשוטה לשאלה בסקר CSAT: בסולם של 1 עד 10, עד כמה הייתם מרוצים מרמת התמיכה שקיבלתם היום? אפשר לשלוח סקרי CSAT גם לאחר טיפול בתלונה או אחרי נקודות מגע מרכזיות במסע הלקוח, כמו לאחר רכישה. ציון CSAT בין 70 ל-90 אחוזים נחשב בדרך כלל טוב, ואם המספרים שלכם נמוכים משמעותית, ייתכן שכדאי לעבוד על שיפור ה-AHT ושיעורי ה-FCR, שמשפיעים בדרך כלל באופן ישיר על רמות שביעות הרצון.

ציון מאמץ לקוח (CES)

ציון מאמץ הלקוח הוא מדד CX נוסף, שמודד את רמת המאמץ שנדרשת מהלקוחות באינטראקציה עם העסק. "בסולם של 1 עד 5, עד כמה היה לכם קל לטפל בפנייה שלכם היום?" היא דוגמה בסיסית לשאלה בסקר CES. כמו בסקרי CSAT, אפשר לשאול גם שאלות פתוחות לקבלת משוב מפורט יותר (למשל, מה יכולנו לעשות טוב יותר כדי לשפר את הציון בנקודה אחת?). לצד מדידת NPS, מעקב אחר CES יסייע לזהות נקודות כאב במסע הלקוח ולנקוט את הצעדים הדרושים לצמצום מאמץ הלקוח ולשיפור ה-CX הכולל.

מדד נאמנות לקוחות (NPS)

מדד נאמנות הלקוחות הוא מדד CX שמודד נאמנות באמצעות שאלת סקר אחת פשוטה: בסולם של 0 עד 10, מה הסיכוי שתמליצו על המוצר, השירות או החברה לחבר או לקולגה? הייחוד של NPS הוא שאפשר להשתמש בסקרים האלה לא רק לאיסוף משוב לקוחות ולמדידת נאמנות, אלא גם למדידת סנטימנט העובדים, מה שמוכר כמדד נאמנות עובדים (eNPS). ‏eNPS מודד את הסיכוי שהנציגים ימליצו על החברה כמקום עבודה, וזו גם דרך מצוינת לאמוד את נאמנות העובדים.

נצלו אנליטיקה חיזויית לקבלת החלטות טובה יותר

גם פתרונות אנליטיקה חיזויית למוקד יכולים להיות מקור מצוין לנתונים יקרי ערך שמניעים קבלת החלטות יעילה יותר. על בסיס AI ולמידת מכונה, כלי האנליטיקה החיזויית מנתחים את הנתונים ההיסטוריים שנצברו כדי לחזות מגמות עתידיות והתנהגות לקוחות. לדוגמה, ניתוח חיזויי של מגמות נפח השיחות מספק תובנות על נפחי השיחות הצפויים בתקופות מסוימות (כמו חגים) או אפילו לאורך היום. עם הידע הזה אפשר להתאים טוב יותר את רמות האיוש ולהקצות כוח אדם נוסף לטיפול בעומסי השיא.

שימוש בתוכנת אנליטיקה למוקד לאיסוף ולניתוח נתונים

האזנה ידנית לשיחות היא כמובן לא אסטרטגיה חכמה ללכידת נתוני מוקד. היא לא יעילה, חשופה לטעויות אנוש, יקרה וכמעט בלתי אפשרית להרחבה ככל שנפחי השיחות גדלים. כאן נכנסים לתמונה פתרונות תוכנת האנליטיקה למוקד. הם מאפשרים לעקוב אחר המדדים וה-KPI החשובים ביותר, להפיק דוחות ולחזות מגמות, ולהקליט, לתמלל ולנתח שיחות באופן אוטומטי, עם שקיפות לכל אינטראקציה במוקד. למרבה המזל, כלי אנליטיקה ודוחות הם בדרך כלל חלק ממערכות תוכנת המוקד, כך שאין צורך באוסף כלים נפרד לעיבוד הנתונים.

השורה התחתונה וכיצד וויספין יכולה לעזור

כשאוספים, מנתחים ומקבלים החלטות אסטרטגיות על בסיס נתוני המוקד באופן עקבי, אפשר לשפר את פעילות המוקד, להעצים את חוויית הלקוח ולהגדיל את הפרודוקטיביות של הצוות. ותהליך איסוף וניתוח הנתונים כולו נעשה קל הרבה יותר כשהכלים הנכונים בהישג יד.

עם תוכנת המוקד של וויספין, שכוללת מערך דוחות ואנליטיקה מובנה ועוצמתי, אפשר להפיק דוחות מוכנים מראש ודוחות מותאמים אישית ולעקוב אחר כמעט כל היבט בפעילות המוקד ובפרודוקטיביות הנציגים. מעבר לכך, כלי ניתוח הדיבור מבוסס ה-AI של וויספין מאפשר להפיק תובנות נוספות מהאינטראקציות הקוליות, ולהשתמש בהן למניעת בעיות ציות רגולטורי ולשיפור ה-CX וביצועי הצוות.

לתיאום שיחת דמו ולמידע נוסף על יכולות האנליטיקה והדוחות של וויספין, ועל פתרונות קונטקט סנטר נוספים שיכולים לענות על צורכי העסק, אפשר לפנות לצוות המכירות של וויספין.