Az adatelemzés fontossága egy ügyfélszolgálati rendszerben

Az adatelemzés fontossága egy ügyfélszolgálati rendszerben

Az adatelemzés kulcsszerepet játszik az ügyféltámogatási műveletekben, mivel értékes betekintést nyújt az ügyfélviselkedésbe, a támogatási teljesítménybe és az általános ügyfélelégedettségbe. Az adatelemzés kihasználásával a vállalkozások mélyebb megértést nyerhetnek ügyfeleik igényeiről, azonosíthatják a trendeket és mintákat, valamint adatvezérelt döntéseket hozhatnak a támogatási folyamatok javítása érdekében.

Az ügyféltámogatási műveletekben végzett adatelemzés magában foglalja az ügyfélmegkeresések, a megkeresések mennyisége, a válaszidők, a megoldási arányok, az ügyfél-visszajelzések és még sok más adat gyűjtését, elemzését és értelmezését. Ezek a betekintések lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy optimalizálják támogatási műveleteiket, javítsák az ügyfélélményeket, és végső soron elősegítsék az üzleti sikert.

Az adatelemzés használatával az ügyféltámogatásban a vállalkozások a következő előnyöket érhetik el:

• Javított döntéshozatal: Az adatelemzés cselekvésre kész betekintéseket nyújt, amelyeket a szolgáltatási személyzet és a vezetők felhasználhatnak megalapozott döntések meghozatalához. Az ügyféltámogatási mutatók és minták elemzésével a vállalkozások azonosíthatják a fejlesztési területeket, hatékonyan allokálhatják az erőforrásokat, és stratégiákat valósíthatnak meg a támogatás hatékonyságának javítása érdekében.
• Javított ügyfélelégedettség: Az ügyfél-visszajelzések, érzelmi elemzés és támogatási teljesítménymutatók elemzésével a vállalkozások értékes betekintést nyerhetnek az ügyfélelégedettségi szintekbe. Ez lehetővé teszi számukra, hogy azonosítsák a problémás területeket, foglalkozzanak a visszatérő problémákkal, és változtatásokat végezzenek az általános ügyfélélmény javítása érdekében. Az ügyfélproblémák proaktív azonosítása és megoldása növeli az elégedettséget és a lojalitást.
• Hatékony támogatási folyamatok: Az adatelemzés lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy azonosítsák a szűk keresztmetszeteket és a hatékonysági hiányosságokat a támogatási folyamataikban. A válaszidők és az ügyfél-visszajelzések elemzésével a vállalkozások optimalizálhatják a munkafolyamatokat, azonosíthatják azokat a területeket, ahol automatizálás bevezetésére van lehetőség, és javíthatják az általános működési hatékonyságot.
• Személyre szabott támogatási élmények: Az adatelemzés segít a vállalkozásoknak megérteni az ügyfelek preferenciáit, viselkedését és történelmét. Az ügyféldata elemzésével személyre szabott támogatási élményeket lehet nyújtani az egyes ügyfelek igényei szerint. Ez magában foglalja az ügyfelek által preferált kommunikációs csatornák, korábbi interakciók és vásárlási előzmények megértését, lehetővé téve a támogató személyzet számára, hogy relevánsabb és célzottabb segítséget nyújtson.

Az ügyfélszolgálati rendszerben elérhető adatok típusai

Az ügyfélszolgálati rendszer különböző típusú adatokat gyűjt és tárol. Íme néhány gyakori adat típusa, amely elérhető egy támogatási rendszerben, és mit jelentenek:

Ügyfélinterakciós adatok:
Ez az adat tartalmazza az ügyfélmegkeresések, hivatkozási tartalom és kapcsolódó interakciók információit. Egy kapcsolattartó kártya tartalmaz egy tárgyat, a hiba leírását, a bejelentés időpontját és idejét, valamint a kapcsolattartó adatokat az ügyféllel. Ezen adatok elemzése betekintést nyújthat a gyakori problémákba és a válaszidőkbe.
A Zendesk által végzett felmérés szerint az ügyfelek 62%-a várja el, hogy az ügyfélszolgálat 60 percen belül válaszoljon. Az ügyfélinterakciós adatok alapján végzett válaszidők elemzése segíthet a vállalkozásoknak azonosítani a fejlesztési területeket és biztosítani a gyors ügyfélszolgálatot.

Ügyfél-visszajelzés:
Az ügyfél-visszajelzés adatai tartalmazzák a szolgáltatási hívás lezárása után gyűjtött értékeléseket, véleményeket és kérdőíves válaszokat. Az érzelmi elemzés elvégezhető ezen adatokon az ügyfélelégedettség felmérésére, a trendek azonosítására és a szolgáltatási problémák területeinek azonosítására.
A Microsoft jelentése szerint az ügyfelek 56%-a abbahagyta a kapcsolatot egy vállalattal a gyenge ügyfélszolgálat miatt. Az ügyféllel folytatott kommunikáció adatait elemezve az ügyfelek közötti negatív érzelmi trendeket észlelhetjük, és kommunikációs módszereket dolgozhatunk ki a javítás érdekében.

A szolgáltatási személyzet teljesítménymutatói:
Ez az adat a konkrét teljesítménymutatókra összpontosít, mint például a válaszidők, az ügyfélelégedettségi értékelések és a munkaterhelés elosztása. A szolgáltatási személyzet teljesítményadatainak elemzése segít azonosítani a jó teljesítményeket, amelyek indokolják a dicséretet vagy bónuszt, valamint a gyengébben teljesítőket, akik további képzésre vagy pozícióváltásra szorulnak. A Help Scout jelentése szerint az ügyfélszolgálati szervezetek körülbelül 80%-a használ ügyfélelégedettségi pontszámokat (CSAT) a szolgáltatási személyzet teljesítményének mérésére. A CSAT pontszámok elemzése segíthet azonosítani a magas teljesítményű szolgáltatási személyzetet és azokat a területeket, ahol további képzésre vagy támogatásra lehet szükség.

Trendek és minták azonosítása:
Az adatelemzés az ügyfélszolgálati rendszerekben lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy azonosítsák a trendeket és mintákat az ügyfélmegkeresésekben, a támogatási kérések mennyiségében és az ügyfél-visszajelzésekben. E trendek elemzésével a vállalkozások proaktívan foglalkozhatnak a felmerülő problémákkal, azonosíthatják a fejlesztési területeket, és ennek megfelelően módosíthatják a támogatási stratégiákat. A SuperOffice jelentése szerint az ügyfelek 70%-a elvárja, hogy a vállalatok megértsék igényeiket és elvárásaikat.

Adat alapú döntéshozatal:
Az adatelemzés lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy megalapozott döntéseket hozzanak, mivel betekintést nyújtanak különböző témákban. A modern rendszerek lehetővé teszik jelentések és grafikonok készítését számos szakaszban. Az adatok elemzése és kutatása révén lehetőség nyílik a támogatási stratégiák hatékonyságának értékelésére, a fejlesztési területek azonosítására és az erőforrások hatékony allokálására. A Gartner jelentése szerint azok a vállalkozások, amelyek prioritásként kezelik az ügyfélélményt, 60%-kal magasabb profitot termelnek, mint versenytársaik. 

Példa: A Freshdesk támogatási rendszere lehetővé tette a Myntra, egy online divatkereskedő számára, hogy javítsa támogatási műveleteit. Az analitikai funkciók kihasználásával a Myntra betekintést nyert az ügyféltámogatási mutatókba, például a megoldási időbe és az ügyfélelégedettségi értékelésekbe. Ezek a betekintések segítettek azonosítani a fejlesztési területeket, optimalizálni a támogatási folyamataikat, és 35%-os javulást elérni az ügyfélelégedettségi értékelésekben.

Példa: A Freshdesk segítségnyújtó rendszere segített az InMobi, egy mobilhirdetési cég számára, hogy javítsa támogatási műveleteit. Az analitikai funkciók használatával az InMobi betekintést nyert a kulcsfontosságú támogatási mutatókba, például a válaszidőkbe és az ügyfélelégedettségi értékelésekbe. Azonosítani tudták a szűk keresztmetszeteket és a hatékonysági hiányosságokat a támogatási folyamataikban, ami 50%-os csökkenést eredményezett a válaszidőkben és 40%-os javulást az ügyfélelégedettségben.

Adatelemzés előnyeinek összefoglalása egy ügyfélszolgálati rendszerben

1. A válaszidők javítása:
   Az adatelemzés egy ügyfélszolgálati rendszerben lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy mérjék és elemezzék a válaszidőket, amelyek kritikus tényezőt jelentenek az ügyfélelégedettség szempontjából. A válaszidők nyomon követésével a vállalkozások azonosíthatják a szűk keresztmetszeteket vagy azokat a területeket, ahol fejlesztések végezhetők. Ez az adatvezérelt betekintés lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy optimalizálják a munkafolyamatokat, hatékonyan allokálják az erőforrásokat, és gyors és hatékony támogatást nyújtsanak. A HubSpot kutatása szerint az ügyfelek 90%-a fontosnak vagy nagyon fontosnak tartja az "azonnali" választ, amikor ügyfélszolgálati kérdésük van. Az adatelemzés segít a vállalkozásoknak a válaszidők mérésében az ügyfelek elvárásaival szemben, és a stratégiák kiigazításában az elvárások teljesítése érdekében.
   
   
2. A szűk keresztmetszetek és a folyamatjavítások azonosítása:
   Az adatelemzés egy ügyfélszolgálati rendszerben betekintést nyújt a támogatási műveletekbe, segítve a vállalkozásokat a szűk keresztmetszetek vagy a hatékonysági hiányosságok azonosításában. Az olyan mutatók elemzésével, mint a megkeresések mennyisége, a megoldási idők és az ügyfél-visszajelzések, a vállalkozások azonosíthatják azokat a területeket, ahol a folyamatok optimalizálhatók vagy javíthatók. Ez hatékonyabb támogatási műveletekhez és jobb ügyfélélményekhez vezet. 
   
   
3. Az ügyfélelégedettség javítása:
   Az adatelemzés egy ügyfélszolgálati rendszerben lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy mérjék és elemezzék az ügyfélelégedettségi mutatókat, a visszajelzéseket és a kérdőíves válaszokat. E mutatók nyomon követése betekintést nyújt az ügyfelek érzelmeibe, azonosítja a fejlesztési területeket, és adatvezérelt döntéseket hoz az általános ügyfélelégedettség javítása érdekében. A Microsoft jelentése szerint a fogyasztók 96%-a azt mondta, hogy az ügyfélszolgálat nagyon fontos számukra a márkájukkal kapcsolatos döntések során.