Důležitost analýzy dat v systému zákaznického servisu

Analytika dat hraje klíčovou roli v operacích zákaznické podpory tím, že poskytuje cenné poznatky o chování zákazníků, výkonnosti podpory a celkové spokojenosti zákazníků. Využitím analytiky dat mohou firmy získat hlubší porozumění potřebám svých zákazníků, identifikovat trendy a vzory a činit rozhodnutí založená na datech, aby zlepšily své podpůrné procesy.

Analýza dat v operacích zákaznické podpory zahrnuje sběr, analýzu a interpretaci dat souvisejících s dotazy zákazníků, objemy dotazů, časy odpovědí, míry vyřešení, zpětnou vazbu zákazníků a další. Tyto poznatky umožňují firmám optimalizovat své podpůrné operace, zlepšit zákaznické zkušenosti a nakonec podpořit úspěch podnikání.

Využitím analytiky dat v zákaznické podpoře mohou firmy dosáhnout následujících výhod:

Zlepšené rozhodování: Analytika dat poskytuje firmám akční poznatky, které mohou pracovníci a manažeři využít k informovanému rozhodování. Analyzováním metrik a vzorů zákaznické podpory mohou firmy identifikovat oblasti pro zlepšení, efektivně přidělovat zdroje a implementovat strategie pro zlepšení účinnosti podpory.
Zlepšená spokojenost zákazníků: Analyzováním zpětné vazby zákazníků, analýzy sentimentu a metrik výkonnosti podpory mohou firmy získat cenné poznatky o úrovních spokojenosti zákazníků. To jim umožňuje identifikovat problémy, řešit opakující se problémy a provádět změny pro zlepšení celkové zákaznické zkušenosti. Proaktivní identifikace a řešení problémů zákazníků vede k vyšší spokojenosti a loajalitě.
Účinné podpůrné procesy: Analýza dat umožňuje firmám identifikovat úzká místa a neefektivity v jejich podpůrných procesech. Analyzováním časů odpovědí a zpětné vazby zákazníků mohou firmy zjednodušit pracovní procesy, identifikovat oblasti, kde lze začlenit automatizaci, a zlepšit celkovou provozní efektivitu.
Personalizované podpůrné zkušenosti: Analytika dat pomáhá firmám porozumět preferencím, chování a historii zákazníků. Analyzováním dat o zákaznících je možné poskytnout personalizované podpůrné zkušenosti podle potřeb každého zákazníka. To zahrnuje porozumění jejich preferovaným komunikačním kanálům, předchozím interakcím a historii nákupů, což umožňuje pracovníkům podpory poskytovat relevantnější a cílenější pomoc.

Typy dat dostupných v systému zákaznického servisu

Systém zákaznického servisu shromažďuje a ukládá různé typy dat. Zde jsou některé běžné typy dat dostupných v podpůrném systému a co znamenají:

Data o interakcích se zákazníky:
Tato data zahrnují informace o dotazech zákazníků, obsahu doporučení a souvisejících interakcích. Kontaktní karta obsahuje předmět, popis závady, datum a čas nahlášení a kontaktní údaje se zákazníkem. Analyzování těchto dat může poskytnout poznatky o běžných problémech a časech odpovědí.
Podle průzkumu provedeného společností Zendesk 62 % zákazníků očekává odpověď od zákaznické podpory do 60 minut. Analyzování časů odpovědí na základě dat o interakcích se zákazníky může firmám pomoci identifikovat oblasti pro zlepšení a zajistit rychlou zákaznickou službu.

Zpětná vazba zákazníků:
Data o zpětné vazbě zákazníků zahrnují hodnocení, recenze a odpovědi na průzkumy shromážděné po uzavření servisního hovoru. Na těchto datech lze provést analýzu sentimentu, aby se zjistila úroveň spokojenosti zákazníků, identifikovaly trendy a zjistily oblasti problémů se službami.
Zpráva společnosti Microsoft zjistila, že 56 % zákazníků přestalo obchodovat s firmou kvůli špatné zákaznické službě. Analyzování dat z komunikace se zákazníkem ohledně negativních trendů sentimentu v komunikaci a generování metod komunikace pro zlepšení.

Výkonnostní ukazatele pracovníků podpory:
Tato data se zaměřují na konkrétní výkonnostní metriky, jako jsou časy odpovědí, hodnocení spokojenosti zákazníků a rozdělení pracovního zatížení. Analýza výkonnostních dat pracovníků podpory pomáhá identifikovat dobré výkony, které si zaslouží dobré slovo nebo bonus, vedle méně dobrých, které vyžadují další školení nebo přeřazení z pozice. Podle zprávy společnosti Help Scout přibližně 80 % organizací zákaznické podpory používá skóre spokojenosti zákazníků (CSAT) k měření výkonnosti pracovníků podpory. Analyzování skóre CSAT může pomoci identifikovat vysoce výkonné pracovníky podpory a oblasti, kde může být vyžadováno další školení nebo podpora.

Identifikace trendů a vzorů:
Analýza dat v systémech zákaznické podpory umožňuje firmám identifikovat trendy a vzory v dotazech zákazníků, objemu podpůrných požadavků a zpětné vazbě zákazníků. Analyzováním těchto trendů mohou firmy proaktivně řešit vznikající problémy, identifikovat oblasti pro zlepšení a podle toho upravit podpůrné strategie. Zpráva SuperOffice uvádí, že 70 % zákazníků očekává, že společnosti pochopí jejich potřeby a očekávání.

Rozhodování na základě dat:
Analýza dat umožňuje firmám činit informovaná rozhodnutí tím, že poskytuje poznatky o různých tématech. Moderní systémy umožňují vytváření zpráv a grafů v mnoha sekcích. Prostřednictvím analýzy a výzkumu dat je možné vyhodnotit účinnost podpůrných strategií, identifikovat oblasti pro zlepšení a efektivně přidělovat zdroje. Podle zprávy společnosti Gartner firmy, které dávají přednost zákaznické zkušenosti, generují o 60 % vyšší zisky než jejich konkurenti.

Příklad: Podpůrný systém Freshdesk umožnil společnosti Myntra, online prodejci módy, zlepšit své podpůrné operace. Využitím analytických funkcí získala Myntra poznatky o metrikách zákaznické podpory, jako je čas vyřešení a hodnocení spokojenosti zákazníků. Tyto poznatky jim pomohly identifikovat oblasti pro zlepšení, optimalizovat své podpůrné procesy a dosáhnout 35% zlepšení v hodnocení spokojenosti zákazníků.

Příklad: Podpůrný systém Freshdesk pomohl společnosti InMobi, mobilní reklamní společnosti, zlepšit její podpůrné operace. Využitím analytických funkcí získala InMobi poznatky o klíčových metrikách podpory, jako jsou časy odpovědí a hodnocení spokojenosti zákazníků. Byli schopni identifikovat úzká místa a neefektivity v jejich podpůrných procesech, což vedlo k 50% snížení časů odpovědí a 40% zlepšení v hodnocení spokojenosti zákazníků.

Shrnutí výhod analýzy dat v systému zákaznického servisu

Zlepšení časů odpovědí:
Analyzování dat v systému zákaznického servisu umožňuje firmám měřit a analyzovat časy odpovědí, které jsou kritickým faktorem v spokojenosti zákazníků. Sledováním časů odpovědí mohou firmy identifikovat úzká místa nebo oblasti, kde lze provést zlepšení. Tento pohled založený na datech umožňuje firmám zjednodušit pracovní procesy, efektivně přidělovat zdroje a poskytovat rychlou a efektivní podporu. Podle výzkumu společnosti HubSpot 90 % zákazníků hodnotí "okamžitou" odpověď jako důležitou nebo velmi důležitou, když mají otázku týkající se zákaznické podpory. Analytika dat pomáhá firmám měřit své časy odpovědí vůči očekáváním zákazníků a upravit strategie tak, aby splnily tato očekávání.
Identifikace úzkých míst a zlepšení procesů:
Analýza dat v systému zákaznického servisu poskytuje firmám poznatky o podpůrných operacích, což jim pomáhá identifikovat úzká místa nebo oblasti neefektivity. Analyzováním metrik, jako jsou objem dotazů, časy vyřešení a zpětná vazba zákazníků, mohou firmy určit oblasti, kde lze procesy zjednodušit nebo zlepšit. To vede k efektivnějším podpůrným operacím a lepším zákaznickým zkušenostem.
Zlepšení spokojenosti zákazníků:
Analýza dat v systému zákaznického servisu umožňuje firmám měřit a analyzovat metriky spokojenosti zákazníků, zpětnou vazbu a odpovědi na průzkumy. Sledování těchto metrik umožňuje získat poznatky o sentimentu zákazníků, identifikovat oblasti pro zlepšení a činit rozhodnutí založená na datech pro zlepšení celkové spokojenosti zákazníků. Zpráva společnosti Microsoft odhalila, že 96 % spotřebitelů říká, že zákaznický servis je pro ně velmi důležitý při rozhodování o jejich loajalitě k značce.