تحليل مكالمات مراكز الاتصال “كنز” يساهم في تحسين الكفاءة

تتعامل مراكز الاتصال باستمرار مع العملاء وتعد بيانات المحادثات أحد أغنى الموارد ومن المهم تحليلها لتحسين كفاءة العمل وكسب رضا العملاء.

تحليل مكالمات مراكز الاتصال

من المعروف أن الاستماع إلى المكالمات الهاتفية بهدف تحليلها يدويًا ليست استراتيجية قابلة للتطبيق لارتفاع تكلفتها، واحتمالية تعرضها للخطأ البشري .

وهنا يأتي دور الاعتماد على حلول الذكاء الاصطناعي فهي تحل هذه المشكلة عن طريق تسجيل كل مكالمة هاتفية ونسخها وتحليلها تلقائيًا.

تحتوي حلول ما يعرف بأدوات ذكاء المحادثة الموجودة في برامج الذكاء الاصطناعي على تحليلات تساعدك على فهم إجراءات مهمة حدثت أثناء المكالمة.

يمكن أن يكون ذلك عبارة عن تحديد موعد، أو عرض أسعار معين، أو ذكر منتج معين، أو في حالة حدوث عملية بيع، أو أي شيء آخر قد يشير إلى حدوث معاملة عالية القيمة.

على الجانب الآخر، يمكنك أيضًا اكتشاف ما إذا كانت مكالمة ذات قيمة منخفضة تلقائيًا، مثل وصول شخص ما إلى مركز المبيعات لحل مشكلات خدمة العملاء.

أو الاتصال للحصول على معلومات أساسية مثل الاتجاهات. وهذا يجعل من السهل فهم الأداء على نطاق واسع، دون الحاجة إلى البحث في كل نص مكالمة.

أهم أنواع بيانات مركز الاتصال

تولد مراكز الاتصال كميات هائلة من البيانات ومن خلال الاستفادة من مصادر البيانات، يمكنك الحصول على رؤى قيمة حول سلوك العملاء وأداء الوكيل وفعالية مركز الاتصال بشكل عام.

فيما يلي خمسة مصادر رئيسية لبيانات مركز الاتصال والتي يمكن تحليلها لتحسين عملياتك:

تحليلات الكلام: يُنشئ مركز الاتصال العادي آلاف الدقائق من تسجيلات المكالمات، ومن الواضح أن مراجعتها يدويًا أمر لا يمكن التغلب عليه.

ولهذا السبب تستخدم العديد من الشركات الذكاء الاصطناعي لتحليل المحادثات على نطاق واسع وتحديد الاتجاهات.
‍
تحليل المشاعر: يمكن تحليل النصوص الواردة من الدردشات ورسائل البريد الإلكتروني والاستطلاعات وحتى تسجيلات الكلام لفهم مشاعر العملاء (الإيجابية والسلبية والمحايدة).

ويساعد الخوض في المشاعر أيضًا في تحديد اتجاهات رضا العملاء، والمناطق التي تسبب الإحباط، والفرص المتاحة لتحسين تجربة العملاء.
‍
تحليلات النص: يتيح لك تحليل المحتوى النصي للمحادثات ومحادثات الرسائل النصية القصيرة والاستطلاعات فهم الموضوعات التي يتصل بك العملاء بشأنها واللغة التي يستخدمونها وأي مشكلات متكررة.

سيسلط هذا الضوء على المجالات التي يمكن فيها تحسين خيارات الخدمة الذاتية، أو تحديث الأسئلة الشائعة، أو تعديل تدريب الوكلاء.
‍
تحليلات التفاعل: إن فك تشابك شبكة المكالمات والمحادثات ورسائل البريد الإلكتروني وتفاعلات وسائل التواصل الاجتماعي يرسم صورة كاملة لكيفية تفاعل العملاء مع عملك.

فهو يكشف عن رحلات العملاء النموذجية، ويسلط الضوء على أي نقاط ضعف يواجهونها عبر القنوات المختلفة، ويساعدك في النهاية على تبسيط رحلة العميل بأكملها.
‍
التحليلات التنبؤية: من خلال تحليل أرقام المكالمات السابقة، يمكنك اكتشاف الاتجاهات التي تتنبأ بحجم المكالمات الواردة،.

وأنواع الأسئلة التي سيطرحها العملاء، وحتى عندما يكونون معرضين لخطر المغادرة، يتيح لك هذا الاستبصار تعيين الموظفين وفقًا لذلك، ومعالجة المشكلات المحتملة بشكل استباقي، وتصميم حملات تسويقية لإبقاء العملاء سعداء.
‍
حجم المكالمات وأنماط حركة المرور: يكشف البحث في أنماط المكالمات على مدار اليوم والأسبوع عن أوقات الذروة. من خلال فهم هذه الفترات المزدحمة، يمكنك تعديل التوظيف لضمان عملك

4 أسباب لأهمية تحليل بيانات مركز الاتصال

يعد مركز الاتصال الخاص بك مركزًا نشطًا لتفاعلات العملاء، ولكن ماذا يمكنك أن تتعلم من كل تلك المكالمات؟ فيما يلي 4 أسباب تجعل تحليل مكالمات مركز الاتصال هو المفتاح لفتح رؤى عملائك وكسب رضاهم .

اكتساب رؤى عميقة حول عملائك

يختلف عدد الموظفين العاملين في مركز الاتصال حسب حجم الشركة وطبيعتها، على سبيل المثال، يمكن لشركة Fortune 100 أن تضم ما بين 25.000 إلى 40.000 من مندوبي خدمة العملاء الذين يعملون في مراكز اتصال متعددة.

من المتوقع أن يتعامل هؤلاء المندوبون مع 50 مكالمة أو نحو ذلك يوميًا، ويبلغ متوسط مدة المكالمة أربع دقائق.

وتولد هذه التفاعلات كمية هائلة من البيانات القيمة المتعلقة بكفاءة مركز الاتصال – بدءًا من متوسط مدة المكالمة وحتى أوقات الرد.

يقوم معظم مشغلي مراكز الاتصال بجمع هذه البيانات وتخزينها لكن عادةً، عندما يقومون بمراجعة تلك البيانات، فإنهم لا يفعلون سوى وصول سطحي للبيانات المستهدفة.

يمكنهم استخدام بيانات مكالماتهم لحساب عدد المكالمات المستلمة، وتجميع المعلومات السكانية، وقياس مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) ذات الصلة بمركز الاتصال الخاص بهم أو بقسم معين داخله.

وقد يقوم البعض أيضًا بتحليل بيانات المكالمات لتتبع مراقبة الجودة، ثم استخدام النتائج لتدريب الوكلاء. ولكن في كثير من الأحيان، هذا هو أقصى ما يذهبون إليه.

إذا لم تكن متعمقًا أكثر في بيانات المحادثة، فإن عملك يفتقد فرصة هائلة لإنشاء إستراتيجيات تحسين مركز الاتصال المستندة إلى البيانات والتي يمكنها رفع أداء مركز الاتصال.

وهناك مجموعة جديدة من أدوات التكنولوجيا المبنية على التطورات في الذكاء الاصطناعي (AI) التي تفتح الباب أمام رؤية أكبر لعمليات مركز الاتصال – وتمهد الطريق لتحقيق الكفاءة وتخفيضات التكلفة المحتملة.

تقليل تكاليف مركز الاتصال
باستخدام تقنية مركز اتصال الذكاء الاصطناعي يمكنك اكتشاف أوجه القصور التي لم تكن معروفة سابقًا في عمليات مركز الاتصال لديك.

على سبيل المثال، من خلال تحليل تنبؤي بسيط لاتجاهات حجم المكالمات، يمكنك الحصول على رؤية فورية حول الأوقات من النهار أو الليل التي يتطلب فيها مركز الاتصال الخاص بك الحد الأقصى من الموظفين وفي الأوقات التي تحتاج فيها إلى عدد أقل من الوكلاء المتواجدين.

تمكين وكلائك وموظفيك بالمعرفة
بيانات مركز الاتصال ليست مخصصة للمديرين فقط؛ فهو يساعد في تطوير الوكيل أيضًا، يمكن أن يساعد تحليل المعلومات حول الأسئلة الشائعة أو إحباطات العملاء الشائعة في تحديد الفجوات المعرفية وتثقيف برامج التدريب.

إن تزويد الوكلاء بالمعلومات الصحيحة يمكّنهم من حل المشكلات بكفاءة وتقديم تجربة أكثر سلاسة للعملاء.

تحديد نقاط الضعف لدى العملاء ومعالجتها
تخيل أنك قادر على تحديد المناطق الدقيقة التي تسبب عدم رضا العملاء عن بيانات مكالمتك، يمكن أن يكشف تحليل تسجيلات المكالمات ونتائج المشاعر عن المشكلات المتكررة أو نقاط الضعف التي يطرحها العملاء.

ومن خلال فهم هذه الإحباطات، يمكنك تحديد مجالات التحسين وتنفيذ الحلول التي تلبي احتياجات العملاء بشكل مباشر، يؤدي هذا النهج الاستباقي إلى سعادة العملاء وصورة أكثر إيجابية للعلامة التجارية.