Verimsiz müşteri hizmetleri operasyonlarının işletmelere maliyeti yılda yaklaşık 75 milyar dolar. Bu muazzam kaybı hesaba katınca, sunduğunuz müşteri hizmetlerinin kalitesi görmezden gelebileceğiniz bir şey değil. İyi bir hizmet sunabilmek için, artık hepimizin hem fikir olduğu üzere müşteri beklentilerini iyi anlamak ve doğru aksiyonları alabilmek şart. Bunu da müşterilerinizi dinleyerek, diğer bir deyişle onların işletmenizle olan etkileşimlerini izleyerek ve analiz ederek yapabilirsiniz.
Farklı hizmet kanallarında biriken müşteri etkileşimleri; müşteri davranışı, en son trendler ve iş üretkenliği hakkında paha biçilmez bilgiler içerir. Söz konusu içgörüleri ortaya çıkarmak için derinlemesine veri madenciliği yöntemlerini uygulamanız gerekir ve neyse ki günümüzün diyalogsal analiz teknolojileriyle bunu kolayca yapabilirsiniz.
Diyalogsal zekâ olarak da adlandırılan konuşma analizi, doğal dille gerçekleştirilen konuşmaları makine tarafından okunup yorumlanabilir bir biçime dönüştürür ve üzerinde çalışılabilir veriler üretir. Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanan diyalogsal analiz, çok kanallı etkileşim verilerini toplar, analiz eder ve anlamlandırır.
McKinsey’ye göre, içinde bulunduğumuz dijital çağda çağrı merkezi aracılığıyla gerçekleşen canlı sesli etkileşimler yüksek kaliteli müşteri hizmeti sağlamak açısından hayati önemdedir. Dolayısıyla, müşteri deneyiminin değerlendirilmesi sürecinde çağrı merkezi etkileşimlerinin analizi üzerinde özenle çalışılması gerekmektedir.
Çağrı merkezi analizi, performans metriklerini toparlar, ölçme ve raporlama yoluyla etkileşim kanallarındaki müşteri hizmetleriyle ilgili temel ayrıntıları sunar. Çağrı verilerini izlemek, temsilci performansını değerlendirmek ve hizmet kalitesini belirlemek için çağrı merkezi analizi aşağıdaki kriterleri kullanır:
Çağrı merkezi analiz aracı, müşteri yolculuğunu doğrudan etkileyen unsurları değerlendirir ve işletmelere müşteri memnuniyeti, müşteri kaybı olasılığı, temsilci performansı, kampanya verimliliği hakkında detaylı bir veri seti sağlar.
Çağrı merkezi etkileşimlerinde değerli bilgileri ortaya çıkarmanın ve yüksek kaliteli müşteri hizmeti sağlamanın anahtarı doğru analiz araçlarının seçmekte saklıdır. Zira tüm analiz çözümleri aynı derecede yetenekli ve donanımlı değildir. Bu teknolojiden en iyi şekilde yararlanmak için aramanız gereken bazı temel özellikler vardır:
Knovvu Analytics, müşteri etkileşimi verilerinin 0’ünü toplar, analiz eder ve bunları üzerine aksiyon alınabilir veri formuna dönüştürür. Knovvu Analytics, gelişmiş veri madenciliği ve kalite yönetimi teknolojilerini uygulayarak, karar vericilerin iş performansını objektif olarak değerlendirmesine ve müşteri hizmetlerini iyileştirmek için doğru kararlar almasına yardımcı olur.
Knovvu Analytics çözümü, aşağıdaki özellikleriyle rakiplerinin arasından öne çıkıyor:
Daha detaylı bilgi ve demo gösterimi için ekibimizin sizinle iletişime geçmesini isterseniz sitemizde yer alan Bize Ulaşın formunu doldurmanız ya da sales@sestek.com’a mail göndermeniz yeterli. Ekibimiz ihtiyaç duyduğunuz tüm bilgileri iletmek üzere en kısa zamanda size ulaşacak.
Yazar: Sestek Pazarlama Ekibi
Konuşma Tanıma nedir? Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) olarak da bilinen Konuşma Tanıma (SR), sisteme ulaşan sesleri metne dönüştürmek için kullanılan bir sistemdir. Bu, kullanıcıların tuşlar veya düğmeler gibi geleneksel araçlar...
Devamını OkuGeçtiğimiz yıllarda olduğu gibi bu yıl da teknoloji kararlarımızı büyük ölçüde etkileyeceğine inandığımız ilk on trendi sizler için derledik.
Devamını Oku“Kullanıcı deneyimi” veya moda tabirle “UX.” Son zamanlarda bu terimi ne kadar sık duyduğumuzu fark ettiniz mi? Mobil uygulamalardan ürün tasarımına, web sitelerinden tanıtım yazılarına uzanan farklı alanlarda sürekli olarak...
Devamını Oku