Het belang van data-analyse in een klantenservicesysteem

Het belang van data-analyse in een klantenservicesysteem

Data-analyse speelt een cruciale rol in klantenondersteuningsoperaties door waardevolle inzichten te bieden in klantgedrag, ondersteuningsprestaties en algehele klanttevredenheid. Door gebruik te maken van data-analyse kunnen bedrijven een dieper inzicht krijgen in de behoeften van hun klanten, trends en patronen identificeren en datagestuurde beslissingen nemen om hun ondersteuningsprocessen te verbeteren.

Data-analyse in klantenondersteuningsoperaties omvat de verzameling, analyse en interpretatie van gegevens met betrekking tot klantvragen, het volume van vragen, responstijden, oplossingspercentages, klantfeedback en meer. Deze inzichten stellen bedrijven in staat om hun ondersteuningsoperaties te optimaliseren, klantervaringen te verbeteren en uiteindelijk zakelijk succes te behalen.

Door data-analyse in klantenondersteuning te gebruiken, kunnen bedrijven de volgende voordelen behalen:

• Verbeterde besluitvorming: Data-analyse biedt bedrijven actiegerichte inzichten die servicemedewerkers en managers kunnen gebruiken om weloverwogen beslissingen te nemen. Door klantondersteuningsstatistieken en patronen te analyseren, kunnen bedrijven gebieden voor verbetering identificeren, middelen efficiënt toewijzen en strategieën implementeren om de effectiviteit van de ondersteuning te verbeteren.
• Verbeterde klanttevredenheid: Door klantfeedback, sentimentanalyse en ondersteuningsprestatiestatistieken te analyseren, kunnen bedrijven waardevolle inzichten verkrijgen in de klanttevredenheidsniveaus. Dit stelt hen in staat om pijnpunten te identificeren, terugkerende problemen aan te pakken en wijzigingen aan te brengen om de algehele klantervaring te verbeteren. Proactief klantproblemen identificeren en oplossen leidt tot een verhoogde tevredenheid en loyaliteit.
• Effectieve ondersteuningsprocessen: Data-analyse stelt bedrijven in staat om knelpunten en inefficiënties in hun ondersteuningsprocessen te identificeren. Door responstijden en klantfeedback te analyseren, kunnen bedrijven werkprocessen stroomlijnen, gebieden identificeren waar automatisering kan worden geïntegreerd en de algehele operationele efficiëntie verbeteren.
• Gepersonaliseerde ondersteuningservaringen: Data-analyse helpt bedrijven om klantvoorkeuren, -gedragingen en -geschiedenis te begrijpen. Door klantgegevens te analyseren, is het mogelijk om gepersonaliseerde ondersteuningservaringen te bieden op basis van de behoeften van elke klant. Dit omvat het begrijpen van hun voorkeurscommunicatiekanalen, eerdere interacties en aankoopgeschiedenis, waardoor ondersteunend personeel relevantere en gerichtere hulp kan bieden.

De soorten gegevens die beschikbaar zijn in het klantenservicesysteem

Een klantenservicesysteem verzamelt en slaat verschillende soorten gegevens op. Hier zijn enkele veelvoorkomende soorten gegevens die beschikbaar zijn in een ondersteuningssysteem en wat ze betekenen:

Klantinteractiegegevens:
Deze gegevens omvatten informatie over klantvragen, doorverwijsinhoud en gerelateerde interacties. Een contactkaart bevat een onderwerp, beschrijving van de fout, datum en tijd van de meldingsdatum en contactgegevens van de klant. Het analyseren van deze gegevens kan inzichten bieden in veelvoorkomende problemen en responstijden.
Volgens een enquête van Zendesk verwacht 62% van de klanten een reactie van de klantenservice binnen 60 minuten. Het analyseren van responstijden op basis van klantinteractiegegevens kan bedrijven helpen gebieden voor verbetering te identificeren en snelle klantenservice te waarborgen.

Klantfeedback:
Klantfeedbackgegevens omvatten beoordelingen, recensies en enquête-antwoorden die zijn verzameld nadat een serviceverzoek is afgesloten. Sentimentanalyse kan op deze gegevens worden uitgevoerd om de klanttevredenheid te meten, trends te identificeren en probleemgebieden in de service te identificeren.
Een rapport van Microsoft heeft aangetoond dat 56% van de klanten is gestopt met het doen van zaken met een bedrijf vanwege slechte klantenservice. Het analyseren van gegevens uit communicatie met de klant met betrekking tot negatieve sentimenttrends in communicatie en het genereren van communicatiemethoden voor verbetering.

Prestatie-indicatoren van servicemedewerkers:
Deze gegevens richten zich op specifieke prestatiestatistieken zoals responstijden, klanttevredenheidsbeoordelingen en werkverdeling. De analyse van de prestatiegegevens van servicemedewerkers helpt om goede prestaties te identificeren die een goed woord of een bonus rechtvaardigen, naast minder goede prestaties die extra training of een overdracht van een functie vereisen. Volgens een rapport van Help Scout gebruikt ongeveer 80% van de klantenserviceorganisaties klanttevredenheidsscores (CSAT) om de prestaties van servicemedewerkers te meten. Het analyseren van CSAT-scores kan helpen om goed presterende servicemedewerkers en gebieden te identificeren waar extra training of ondersteuning nodig kan zijn.

Trends en patronen identificeren:
Data-analyse in klantenservicesystemen stelt bedrijven in staat om trends en patronen in klantvragen, het volume van ondersteuningsverzoeken en klantfeedback te identificeren. Door deze trends te analyseren, kunnen bedrijven proactief opkomende problemen aanpakken, gebieden voor verbetering identificeren en ondersteuningsstrategieën dienovereenkomstig aanpassen. Een rapport van SuperOffice stelt dat 70% van de klanten verwacht dat bedrijven hun behoeften en verwachtingen begrijpen.

Datagestuurde besluitvorming:
Data-analyse stelt bedrijven in staat om weloverwogen beslissingen te nemen door inzichten te presenteren over verschillende onderwerpen. Moderne systemen maken de productie van rapporten en grafieken in veel secties mogelijk. Door analyse en onderzoek van de gegevens is het mogelijk om de effectiviteit van de ondersteuningsstrategieën te evalueren, gebieden voor verbetering te identificeren en middelen efficiënt toe te wijzen. Volgens een rapport van Gartner genereren bedrijven die prioriteit geven aan klantbeleving 60% hogere winsten dan hun concurrenten. 

Voorbeeld: Het ondersteuningssysteem van Freshdesk stelde Myntra, een online mode-retailer, in staat om zijn ondersteuningsoperaties te verbeteren. Door gebruik te maken van de analysemogelijkheden, kreeg Myntra inzichten in klantondersteuningsstatistieken, zoals oplostijden en klanttevredenheidsbeoordelingen. Deze inzichten hielpen hen om gebieden voor verbetering te identificeren, hun ondersteuningsprocessen te optimaliseren en een verbetering van 35% in klanttevredenheidsbeoordelingen te behalen.

Voorbeeld: Het hulpsysteem van Freshdesk hielp InMobi, een mobiel reclamebedrijf, zijn ondersteuningsoperaties te verbeteren. Door gebruik te maken van analysemogelijkheden, kreeg InMobi inzichten in belangrijke ondersteuningsstatistieken zoals responstijden en klanttevredenheidsbeoordelingen. Ze konden knelpunten en inefficiënties in hun ondersteuningsprocessen identificeren, wat leidde tot een vermindering van 50% in responstijden en een verbetering van 40% in klanttevredenheid.

Samenvatting van de voordelen van data-analyse in een klantenservicesysteem

1. Verbeteren van responstijden:
   Data-analyse in een klantenservicesysteem stelt bedrijven in staat om responstijden te meten en te analyseren, wat een cruciale factor is voor klanttevredenheid. Door responstijden bij te houden, kunnen bedrijven knelpunten of gebieden identificeren waar verbeteringen kunnen worden aangebracht. Deze datagestuurde inzichten stellen bedrijven in staat om werkprocessen te stroomlijnen, middelen efficiënt toe te wijzen en snelle en efficiënte ondersteuning te bieden. Volgens onderzoek van HubSpot beschouwt 90% van de klanten een "onmiddellijke" reactie als belangrijk of zeer belangrijk wanneer zij een vraag hebben over klantenservice. Data-analyse helpt bedrijven om hun responstijden te meten aan de hand van klantverwachtingen en strategieën aan te passen om aan die verwachtingen te voldoen.
   
   
2. Identificatie van knelpunten en procesverbeteringen:
   Data-analyse in een klantenservicesysteem biedt bedrijven inzichten in ondersteuningsoperaties, waardoor ze knelpunten of inefficiëntiegebieden kunnen identificeren. Door statistieken zoals het aantal vragen, oplostijden en klantfeedback te analyseren, kunnen bedrijven gebieden pinpointen waar processen kunnen worden gestroomlijnd of verbeterd. Dit leidt tot efficiëntere ondersteuningsoperaties en betere klantervaringen. 
   
   
3. Verbeteren van klanttevredenheid:
   Data-analyse in een klantenservicesysteem stelt bedrijven in staat om klanttevredenheidsstatistieken, feedback en enquête-antwoorden te meten en te analyseren. Het bijhouden van deze statistieken maakt het mogelijk om inzichten te verkrijgen in klantgevoelens, gebieden voor verbetering te identificeren en datagestuurde beslissingen te nemen om de algehele klanttevredenheid te verbeteren. Een rapport van Microsoft heeft onthuld dat 96% van de consumenten zegt dat klantenservice voor hen zeer belangrijk is bij beslissingen met betrekking tot hun merkloyaliteit.