Massimizzare le performance del contact center, supportare ogni processo decisionale, adottare un approccio predittivo e comprendere la Voice of the Customer: questi, in sintesi, sono i motivi per cui le aziende si affidano sempre di più ai contact center big data analytics.
Contact center big data analytics: a cosa serve l’analisi dei dati
Parlando di analisi dei big data, conta moltissimo la progressiva trasformazione del call center in contact center e la pervasiva digitalizzazione dei canali di contatto. Viviamo infatti nell’era dell’omnicanalità: contattare l’azienda significa sì fare una telefonata, ma anche chattare con un bot, inviare un’e-mail, scrivere in chat con un operatore, fare una video-call con un tecnico e via dicendo. La moltiplicazione dei canali di contatto ha creato nuove sfide per i customer service manager e per gli operatori, ma ha anche estremizzato la quantità di dati a disposizione delle aziende, da cui i (giusti) investimenti rivolti alla loro valorizzazione. Grazie ai contact center big data analytics, le aziende possono comprendere perfettamente le proprie dinamiche di funzionamento, i punti di forza e le eventuali sacche di inefficienza, così da prendere decisioni mirate (data-driven) volte all’ottimizzazione del servizio.
Il rapporto tra i big data e i KPI del contact center
Il tema è strettamente connesso a quello dei KPI del contact center, anzi ne rappresenta una logica e utile estensione. Quasi tutti i contact center, infatti, adottano da sempre indicatori come i tempi medi di risposta, la durata media dell’interazione, First Call Resolution (FCR) e via dicendo. Si tratta solitamente di indicatori quantitativi che offrono un quadro di sintesi sull’efficacia e l’efficienza della struttura. Contact center big data analytics è il passo successivo, poiché – semplificando - non si limita a considerare la durata media delle telefonate e a confrontarla con i benchmark di mercato, ma prende l’indicatore tradizionale e va più in profondità cercando di evidenziarne le cause o, in ogni caso, di estenderne la portata con indicazioni di maggior dettaglio.
Fare contact center big data analysis significa, a titolo d’esempio, analizzare dati non strutturati come le parole, i silenzi e il tono di voce per capire se gli agenti soffrano di lacune di preparazione rispetto ad aree specifiche dell’offerta o se siano stati correttamente aggiornati delle ultime novità, così da affiancarli con eventuali sessioni di formazione ad hoc. Non solo: esaminare le interazioni significa capire in che modo gli agenti migliori ottengono performance di vendita eccellenti su certi prodotti e servizi, modificando di conseguenza gli script per tutti, oppure comprendere chi è particolarmente abile nella gestione di determinate situazioni, così da indirizzargli richieste specifiche. Si potrebbe andare avanti all’infinito: l’analisi dei dati permette infatti di evidenziare le performance delle piattaforme tecnologiche usate dal contact center e se siano effettivamente idonee a garantire una buona customer experience, ma anche quale sia la durata “giusta” di un’interazione poiché valutata su situazioni reali e non sul già citato confronto di una media con un benchmark di mercato.
Big Data Analysis e la Voice of the Customer
In aggiunta a tutto ciò, contact center big data analytics fa rima con voice of the customer: l’analisi dei dati non strutturati, e in particolare quelli delle interazioni, fa capire quanto l’azienda sia in grado di garantire una customer experience eccellente a 360 gradi, quindi andando ben oltre le sole performance del contact center. Qui l’analisi dei dati riguarda il sentiment dei clienti rispetto a prodotti e servizi, ma può anche evidenziare l’efficacia delle strategie di marketing e comprendere i trend di consumo che impattano su tutta l’azienda, dalla produzione al marketing, dalle vendite alla logistica.
