Центры обработки вызовов живут данными: объемы вызовов, время обработки, результаты опросов, отчеты о штатном расписании. Но без четкой системы эти данные превращаются в шум. Аналитика центров обработки вызовов Это то, как превратить шум в действия, которые сократят время ожидания, повысят эффективность работы агента и заставят клиентов действительно захотеть перезвонить вам.
В этом руководстве вы узнаете, что такое аналитика колл-центра на простом английском языке, какие ключевые показатели имеют значение и как использовать уже имеющиеся у вас инструменты для улучшения работы. Вы увидите практические примеры, узнаете, каких ошибок следует избегать и что искать в инструментах аналитики, не нуждаясь при этом в команде специалистов по работе с данными или глубоких навыках BI.
Используйте эту книгу в качестве учебника: выберите несколько KPI, создайте простую панель, регулярно просматривайте ее и привязывайте каждую информацию к одному конкретному изменению в том, как вы укомплектовываете штат, составляете маршруты, проводите тренинги или разрабатываете систему самообслуживания.
Основные выводы из данного руководства
- Вы поймете что такое аналитика колл-центра и как она вписывается в повседневное управление контакт-центром.
- Вы узнаете основные KPI что нужно отслеживать (например, AHT, FCR, CSAT, время ожидания, отказ от услуг) и что делать, если они выглядят неправильно.
- Вы получите пошаговая схема начать использовать аналитику с помощью уже имеющихся у вас инструментов, даже не имея команды специалистов по работе с данными.
- Вы увидите практические примеры Использование аналитики для сокращения времени ожидания, обучения агентов и решения повторяющихся проблем клиентов.
- Вы узнаете На что обратить внимание в инструментах аналитики: панели управления в реальном времени, интеграция и когда аналитика искусственного интеллекта/речи действительно помогает.
- Вы уйдете с простым план действий на ближайшие 30 дней превращать данные в более качественные услуги для клиентов и агентов.
Что такое аналитика колл-центра?
Простое определение в повседневном языке
Аналитика контакт-центра - это процесс использования данных, полученных в результате звонков и взаимодействия с клиентами, чтобы понять, что происходит в вашем контакт-центре, почему это происходит и что следует изменить.
Базовая отчетность расскажет вам о том, что произошло вчера: сколько звонков вы получили, как долго они длились, каково было среднее время ожидания.
Реальная аналитика колл-центра идет дальше. Она соединяет:
- Опыт клиентов (как долго они ждали, была ли решена их проблема, как они себя чувствовали)
- Работа агента (скорость, качество, последовательность)
- Операции (подбор персонала, маршрутизация, самообслуживание, процессы)
Затем она поможет вам ответить на такие вопросы, как:
- Почему вчера в 15:00 время ожидания резко увеличилось?
- Почему CSAT падает в одной очереди, но не падает в других?
- Какие агенты или процессы способствуют повторным контактам?
- Какие изменения дадут нам наибольший эффект при наименьших усилиях?
Считайте, что аналитика - это прослойка между необработанными данными и лучшими решениями в области CX, коучинга и операций.
Отчетность против аналитики (на практике):
| Базовая отчетность (что) | Аналитика центра обработки вызовов (зачем и что нужно изменить) |
|---|---|
| “Вчера у нас было 2 000 звонков”.” | “Количество звонков увеличилось на 30% после запуска новой функции - очередь на выставление счетов была перегружена”.” |
| “AHT - 7 минут”.” | “Длительное удержание на одном процессе добавляет 2 минуты; новый сценарий сокращает это время вдвое”.” |
| “CSAT - 78”.” | “CSAT падает при переводе через IVR; упрощение меню повышает оценку на 10 пунктов”.” |
Откуда берутся данные для аналитики центров обработки вызовов
Аналитика колл-центра работает только в том случае, если вы объединяете правильные данные. Основными источниками являются:
- Голосовые вызовы и записи разговоров
Записи деталей звонков (время, продолжительность, очередь), записи и расшифровки позволяют получать метрики и аналитику речи. - Цифровое и многоканальное взаимодействие
Чат, электронная почта, SMS, социальные сети, сообщения в приложениях - все эти взаимодействия имеют значение для аналитики взаимодействия с клиентами и выявления кросс-канальных закономерностей. - CRM и системы продажи билетов
Профили клиентов, история покупок, состояние аккаунта и обращения в службу поддержки дают контекст, позволяющий связать взаимодействие с такими результатами, как отток, продление и дополнительные продажи. - Отзывы клиентов и опросы
CSAT, NPS, Customer Effort Score (CES) и комментарии в открытом тексте позволяют анализировать настроения и показывают, как клиенты относятся к вашему сервису и политике.
Как работает аналитика центра обработки вызовов на высоком уровне
Большинство аналитических исследований в колл-центрах происходит по простой схеме:
- Сбор данных
Ваша телефония, платформа контакт-центра, CRM и инструменты для проведения опросов фиксируют взаимодействие и результаты. Сюда входят события звонков, состояния агентов, билеты и отзывы. - Анализ данных
Система рассчитывает метрики и KPI (AHT, FCR, CSAT, уровень обслуживания, отказ от услуг, заполняемость) и ищет тенденции и закономерности по времени, каналам, очередям и командам. - Оценка эффективности
Вы сравниваете эти показатели с вашими целями и SLA. Достигаете ли вы уровня обслуживания 80/20? Превышает ли CSAT целевые показатели? Улучшается или снижается FCR? - Оптимизация
Вы используете полученные данные для корректировки штатного расписания, маршрутизации, IVR, потоков самообслуживания, скриптов и коучинга. Затем вы снова проводите измерения.
Современные платформы добавляют искусственный интеллект:
- Речевая аналитика и текстовая аналитика Превратите разговоры в данные для поиска.
- Анализ настроения Оценивайте ощущения клиентов по всем звонкам и каналам.
- Предиктивная аналитика прогнозирует объемы звонков и риск оттока клиентов.
Главное - начать с малого: горстка основных KPI, одна-две панели мониторинга и один четкий проект по улучшению - прежде чем гнаться за продвинутыми функциями искусственного интеллекта.
Почему аналитика Call-центра важна для вашего бизнеса
Улучшение качества обслуживания клиентов благодаря решениям, основанным на данных
Опыт работы с клиентами в колл-центре прост: могут ли клиенты быстро дозвониться до вас, объяснить свою проблему и получить четкое и полезное решение?
Без аналитики вам придется догадываться, где возникает трение. С аналитикой вы можете это увидеть:
- Восход время ожидания и показатели отказа от услуг показывают, что клиенты сдаются еще до того, как дозвонятся до агента.
- Аналитика взаимодействия с клиентами Выясните, на каком этапе пути они испытывают трудности: запутанные меню IVR, длинные очереди, повторяющиеся переключения или неработающие системы самообслуживания.
- CSAT, NPS, и сентимент тренды подскажут вам, действительно ли изменения улучшают ситуацию.
Например:
- Данные об объемах показывают всплески по утрам в понедельник и в обеденное время → вы меняете штат сотрудников, добавляете обратный звонок и определяете приоритетность определенных очередей.
- Аналитика IVR показывает, что большинство звонящих пропускают длинные меню и нажимают “0” → вы упрощаете выбор вариантов и направляете распространенные запросы напрямую.
- В комментариях к опросу отмечается непонимание новой политики → вы обновляете скрипты, электронные письма и копию веб-сайта.
Аналитика позволит вам перейти от реагирования на жалобы к проактивному устранению их причин.
Повышение эффективности работы и наставничества агентов
Агентов часто оценивают по одному числу - AHT - без контекста. Это приводит к поспешным звонкам и разочарованным клиентам.
Аналитика меняет ситуацию.
Вы можете использовать показатели производительности агента давать справедливую, целенаправленную обратную связь:
- Среднее время обработки (AHT) - сколько времени занимает взаимодействие.
- Разрешение первого контакта (FCR) - как часто вопросы решаются с первого раза.
- Ставки перевода и эскалации - как часто звонки отклоняются.
- Баллы за качество - насколько хорошо агенты следуют процессам и стандартам soft-skill.
Записи разговоров, расшифровки, аналитика речи и оценка настроения позволяют увидеть как работу агентов, а не только итоговые цифры:
- Не слишком ли часто они заставляют клиентов ждать?
- Часто ли они перебивают друг друга или говорят слишком быстро?
- Четко ли они объясняют дальнейшие действия?
Инструменты на основе искусственного интеллекта могут пойти дальше:
- Помощь агента в режиме реального времени Поверхности отвечают, предлагают подсказки и предлагают дальнейшие действия во время разговора.
- Автоматизированный контроль качества просматривает 100% взаимодействий вместо крошечной выборки, выявляя возможности для коучинга, которые вы могли бы упустить.
При правильном использовании аналитика - это система поддержки, а не система наблюдения. Когда агенты видят показатели, связанные с наставничеством, ростом и справедливым признанием, а не только с дисциплиной, повышается и вовлеченность, и производительность.
Повышение эффективности работы и снижение затрат
Затраты колл-центра зависят от людей, технологий и процессов. Аналитика поможет вам оптимизировать все три составляющие.
С помощью тенденций изменения объема и управления трудовыми ресурсами (WFM) вы можете:
- Прогнозирование объема вызовов по часам, дням и сезонам.
- Запланируйте нужное количество агентов с необходимыми навыками.
- Сократите количество сверхурочных, недоукомплектованных штатов и простоев.
Благодаря аналитике маршрутизации и процессов вы можете:
- Выявление очередей с большим количеством переводов или эскалаций.
- Выявление длительного времени обработки, связанного с определенными процессами или системами.
- Решите, какие вопросы относятся к самообслуживанию, а какие должны быть переданы агентам.
Со временем аналитика помогает превратить ваш контакт-центр из центра затрат в центр внимания. двигатель стоимости:
- Лучший опыт → повышение CSAT и лояльности → снижение оттока клиентов.
- Более быстрая и точная поддержка → сокращение времени обработки без снижения качества.
- Более глубокое понимание взаимодействия → обоснованные решения по продуктам, маркетингу и политике.
Основные показатели и KPI, которые необходимо отслеживать в Call-центре
Показатели обслуживания и объема (очередь и доступность)
Эти показатели показывают, можете ли вы достаточно быстро отвечать на звонки и эффективно управлять очередями.
- Объем вызовов
Количество входящих и исходящих контактов с течением времени. Используйте его, чтобы увидеть часы пик, ежедневные и сезонные закономерности, а также для планирования штатного расписания. - Уровень обслуживания
Процент звонков, на которые отвечают в течение установленного времени (например, 80% за 20 секунд). Это основное обещание для бизнеса и клиентов. - Средняя скорость ответа (ASA) и Среднее время ожидания
Сколько времени клиенты ждут в очереди, прежде чем попасть к агенту. Высокий уровень ASA обычно означает разочарование клиентов и увеличение числа отказов от обслуживания. - Коэффициент оставления
Процент звонящих, которые бросают трубку, не дозвонившись до агента. Некоторые случаи отказа от звонка являются нормальными (например, клиенты, которым просто нужно было записать сообщение о часах работы), но постоянный высокий процент отказов часто свидетельствует о нехватке персонала, длинных очередях или запутанном IVR.
Как использовать эту группу:
- Если объем вызовов растет, а штат не увеличивается, уровень обслуживания падает, а ASA растет.
- Если при увеличении времени ожидания отказ от услуг возрастает, вам нужно либо увеличить пропускную способность, либо улучшить возможности самообслуживания и обратного звонка.
- Используйте аналитику объемов и очередей для принятия решений в области WFM, а не догадок.
Показатели эффективности работы агентов
Эти показатели говорят о том, насколько эффективно агенты справляются с взаимодействием. Цель - эффективность без вредное качество.
- Среднее время обработки (AHT)
Среднее время взаимодействия, включая время разговора, время удержания и время работы после звонка. Высокий показатель AHT может быть признаком сложных процессов, медленных инструментов или пробелов в обучении. Очень низкий показатель AHT может означать, что агенты торопятся. - Разрешение первого контакта (FCR)
Процент вопросов, решенных при первом взаимодействии, без необходимости повторного обращения. Низкий показатель FCR часто приводит к повторным звонкам, увеличению объема и недовольству клиентов. - Коэффициент перевода и коэффициент эскалации
Частота перевода или эскалации вызовов. Высокие показатели могут свидетельствовать о плохой маршрутизации, неясных обязанностях, ограниченных полномочиях агента или отсутствии знаний. - Занятость агента / использование
Сколько времени агент тратит на взаимодействие с клиентами, а сколько - на простаивание или пребывание в состоянии ожидания. Очень высокая занятость может привести к выгоранию; очень низкая означает переизбыток персонала.
Всегда смотрите на них вместе:
- Сам по себе AHT опасен. Низкий AHT + низкие CSAT и FCR означают, что агенты спешат и не решают проблемы.
- Умеренная или высокая AHT + высокие FCR и CSAT могут быть вполне приемлемы для сложных случаев.
Опыт клиентов и показатели качества
Эти показатели измеряют отношение клиентов к вашему сервису, а не только скорость доставки.
- Удовлетворенность клиентов (CSAT)
Короткий опрос после взаимодействия, часто оценка 1-5 или 1-10 плюс необязательный комментарий. Хорошо подходит для определения того, как клиенты относятся к конкретным звонкам или каналам. - Net Promoter Score (NPS)
Спрашивает, насколько вероятно, что клиенты порекомендуют вас по шкале 0-10. NPS обычно используется для измерения общего состояния отношений в течение долгого времени, а не одного звонка. - Оценка эффективности работы с клиентами (CES)
Измеряет, насколько легко или трудно было клиентам решить их проблему. Высокие усилия являются сильным предиктором оттока клиентов. - Оценка настроения
Оценка положительных, нейтральных или отрицательных эмоций в звонках, чатах, электронных письмах и социальных сообщениях с помощью искусственного интеллекта.
Как их использовать:
- Объедините показатели с причинами и темами звонков, чтобы выяснить, что на самом деле является причиной удовлетворенности или разочарования.
- Если CSAT низкий для звонков, связанных с новым продуктом, передайте эту информацию в отдел продукции и маркетинга.
- Если негативные настроения связаны с выставлением счетов или политикой, пересмотрите сценарии, часто задаваемые вопросы и пути эскалации.
Пример: что делать, если метрика отключена
Используйте метрики как отправную точку для диагностики, а не как окончательный ответ. Простой подход “если это, то проверьте это” помогает.
Если время ожидания и ASA высоки:
- Проверьте объем звонков: был ли он повышенным в определенные часы или после определенного события (например, акции или отключения)?
- Проверьте штат: достаточно ли агентов? Нужные навыки в нужное время?
- Проверьте соблюдение расписания: доступны ли агенты в запланированное время?
- Проверьте IVR и маршрутизацию: не перебрасывают ли звонящих, прежде чем они попадут в нужную очередь?
Если AHT слишком высок:
- Прослушивайте записи и читайте расшифровки: часто ли агенты заставляют клиентов ждать? Проводят ли они поиск в нескольких системах?
- Посмотрите на этапы процесса: сложная проверка? медленные инструменты? слишком много экранов?
- Проверьте обучение: всегда ли некоторые темы занимают больше времени?
Если FCR низкий, но AHT в норме:
- Проанализируйте записи о звонках и причины последующих действий: не хватает ли агентам информации или полномочий для решения вопросов?
- Проверьте базу знаний: не устарела ли она и не сложно ли ее использовать?
- Оцените маршрутизацию: доходят ли сложные дела до нужных экспертов?
Если CSAT и настроение падают, в то время как показатели скорости выглядят отлично:
- Проанализируйте звонки и отзывы на предмет тональности, эмпатии и ясности.
- Ищите политику, которая заставляет агентов говорить “нет”, не предлагая альтернативных вариантов.
- Проверьте, не приходится ли клиентам повторяться или обращаться к вам несколько раз.
Основные типы аналитики колл-центра (простое объяснение)
Аналитика взаимодействия: что произошло и почему
Аналитика взаимодействий изучает закономерности взаимодействия с клиентами, чтобы показать, что происходит и почему.
На базовом уровне у вас есть описательная аналитика:
- Каков был вчерашний объем звонков?
- Как выглядели AHT, уровень обслуживания и отказ от услуг на прошлой неделе?
- В каких очередях было больше всего звонков?
Затем вы добавляете диагностическая аналитика:
- Почему FCR упал в одной очереди, но не в других?
- Почему время ожидания увеличилось после запуска новой функции?
- Почему одно место или команда постоянно отстают в работе?
Типичные панели аналитики взаимодействия показывают:
- Состояние очереди (ожидание звонков, ASA, уровень обслуживания).
- Динамика объема по часам/дням/неделям.
- Сводки показателей работы агентов (AHT, FCR, CSAT, приверженность).
- Модели переполнения и передачи между очередями.
Вы можете добиться значительных улучшений, используя только описательную и базовую диагностическую аналитику - продвинутый ИИ не требуется.
Речевая и текстовая аналитика: что говорят и чувствуют клиенты
Речевая аналитика использует программное обеспечение для анализа записей и стенограмм разговоров. Он может:
- Обнаружить ключевые слова и фразы (например, “отмена”, “жалоба”, “цена”, имена конкурентов).
- Группируйте звонки по темам (выставление счетов, доставка, вопросы входа в систему).
- Измерение молчание, Перерывы и продолжительность разговора.
- Корм анализ настроений модели, оценивающие ощущения каждой из сторон.
Анализ настроения учитывает слова, которые используют клиенты, их тон и контекст, чтобы классифицировать сегменты как положительные, нейтральные или отрицательные. Современные инструменты могут разделять настроения по говорящим, так что вы сможете увидеть эмоции клиента, даже если агент остается спокойным.
Текстовая аналитика применяет подобные идеи к письменным каналам:
- Стенограммы чатов
- Электронные письма
- Сообщения в социальных сетях
- SMS и сообщения в приложении
Практическое применение:
- Определите основные причины, по которым люди обращаются к вам, не читая билеты вручную.
- Выявляйте возникающие проблемы на ранней стадии (например, новая ошибка, непонятное рекламное предложение).
- Найдите звонки, во время которых возникало недовольство, и проанализируйте, как агенты справлялись с ними.
- Проверяйте соответствие и соблюдение сценариев в масштабе.
Используйте аналитику настроения и речи в качестве индикаторов тенденций, а не для вынесения вердиктов по одному звонку. Прежде чем принимать важные решения, изучите закономерности многих взаимодействий.
Самообслуживание и омниканальная аналитика
Аналитика самообслуживания фокусируется на том, как клиенты используют автоматизированные инструменты:
- Выбор меню IVR и выгрузки
- Просмотр статей базы знаний
- Потоки чатботов и показатели отклонения (когда боты решают проблемы без агентов)
Вы можете посмотреть:
- Какие опции IVR клиенты используют или избегают.
- Где потоки чатботов не справляются и отправляют клиентов к агентам.
- Какие часто задаваемые вопросы снижают количество звонков, а какие требуют доработки.
Всеканальная аналитика рассматривает весь путь клиента по всем каналам:
- Клиенты начинают с веб-самообслуживания, затем общаются в чате, потом звонят.
- Как различается удовлетворенность в чате, электронной почте и голосовой связи.
- Там, где клиенты выбывают или вынуждены повторять свою историю.
Цель состоит в том, чтобы клиенты не чувствовали себя так, будто начинают все с нуля при переключении каналов.
Предиктивная аналитика и аналитика на основе искусственного интеллекта
Предиктивная аналитика использует прошлые данные для прогнозирования того, что, вероятно, произойдет в следующий раз. В колл-центре это включает в себя:
- Будущие объемы вызовов и время пиковых нагрузок.
- Ожидаемые потребности в персонале.
- Какие клиенты подвержены повышенному риску оттока (на основе истории и настроений).
Последние достижения в области искусственного интеллекта расширяют эту область:
- Второй пилот-агент в реальном времени которые предлагают ответы, формы и предложения в процессе общения агентов с клиентами.
- Автоматизированный контроль качества который оценивает 100% взаимодействий по вашим стандартам.
- Анализ настроений в режиме реального времени которая предупреждает супервайзеров о неблагоприятном исходе вызова, чтобы они могли вмешаться.
Начните с простых предиктивных сценариев использования, таких как прогнозирование объема продаж и базового риска оттока. Добавляйте более продвинутые возможности ИИ, когда ваш фундамент - качество данных, основные KPI, культура коучинга - будет уже прочным.
Как начать использовать аналитику колл-центра шаг за шагом
Шаг 1 - Определите простые цели и выберите несколько KPI
Начните с бизнес-результатов, а не с приборных панелей.
Примеры четких целей:
- Сократите среднее время ожидания с 90 секунд до 45 секунд за 60 дней.
- Повышение CSAT с 80 до 85 в очереди в службу поддержки за один квартал.
- Увеличить FCR на 5 пунктов при сохранении AHT на прежнем уровне.
- Сокращение повторных контактов по конкретному вопросу на 30%.
Затем выберите 3-5 основных KPI непосредственно связаны с этими целями:
- Уровень обслуживания и средняя скорость ответа (время ожидания).
- Коэффициент оставления (расстройство очереди).
- AHT и FCR (эффективность и разрешение).
- CSAT (удовлетворенность взаимодействием).
- Sentiment Score (эмоциональный тон).
Запишите цели и KPI, поделитесь ими с командой и убедитесь, что каждая метрика на вашей приборной панели поддерживает хотя бы одну цель.
Шаг 2 - Настройте базовый сбор данных и информационные панели
Используйте инструменты, которые у вас уже есть - большинство современных платформ включают в себя достойную отчетность.
Контрольный список:
- Подтвердите записи в системе контакт-центра:
- Объем звонков, уровень обслуживания, ASA, время ожидания, отказ от обслуживания.
- AHT, FCR (или хотя бы повторные контакты), трансферы, состояния агентов.
- Опросы после звонка для определения CSAT, возможно, NPS и CES.
- Подключите свой CRM и продажа билетов чтобы вы могли:
- Просматривайте историю клиентов в контексте.
- Свяжите взаимодействие с доходами, оттоком и жалобами.
Создайте три простые приборные панели:
- Панель управления операциями в режиме реального времени (для руководителей)
- Живые звонки в очереди, ASA, уровень обслуживания, отказ от обслуживания.
- Статус агента (доступен, на связи, на перерыве).
- Ежедневная панель показателей работы агентов
- AHT, FCR, количество обработанных звонков, приверженность, мини CSAT, если есть.
- Выделите отличившихся, нуждающихся в поддержке или признании.
- Еженедельная панель CX и качества
- CSAT, NPS (если используется), тенденции в оценке настроений.
- Лучшие причины контакта и повторяющиеся проблемы.
Протестируйте их на одном или двух руководителях команд, получите обратную связь и доработайте, прежде чем распространять их повсеместно.
Шаг 3 - Регулярно просматривайте данные и ищите закономерности
Установите простой ритм просмотра:
- В режиме реального времени (в течение дня)
Супервайзеры следят за очередями, ASA и уровнем обслуживания. При необходимости они корректируют штатное расписание и маршрутизацию. - Ежедневно
Руководители групп анализируют работу агентов: AHT, FCR, обработанные звонки, соблюдение правил, основные вопросы QA. - Еженедельник
Руководители отделов CX и операций анализируют показатели CSAT, тенденции настроения, причины обращений и повторяющиеся проблемы.
Ищите закономерности, а не разовые всплески:
- Используйте линии трендов и тепловые карты для выявления повторяющихся проблем (например, каждое утро понедельника, после каждого релиза, при выставлении счетов в конце месяца).
- Всегда сопоставляйте данные с небольшой выборкой конкретных звонков или билетов, чтобы понять контекст.
Для небольших команд или сезонных предприятий уменьшите масштаб до месячных показателей, чтобы не реагировать на краткосрочный шум.
Шаг 4 - Превратите понимание в изменения
Аналитика имеет значение только в том случае, если она меняет то, как вы работаете.
Примеры действий, основанных на данных:
- Штатное расписание и графики работы
- Переносите перерывы и время смены, чтобы покрыть пиковые нагрузки.
- Добавьте временный персонал или очереди на переполнение во время известных всплесков.
- Маршрутизация, IVR и самообслуживание
- Упростите меню IVR, в которых абоненты отсеиваются.
- Передавайте особо важные или сложные дела более опытным агентам.
- Переведите простые, повторяющиеся вопросы в режим самообслуживания или в чат-боты.
- Сценарии, процессы и знания
- Обновляйте сценарии, в которых клиенты выражают недоумение.
- Улучшение статей базы знаний для ведущих контактных водителей.
- Устраните шаги, которые приводят к длительным задержкам или повторной проверке.
- Коучинг и контроль качества
- Нацельте коуч-сессии на конкретные показатели и модели поведения.
- Используйте для обучения не только оценки, но и записи и стенограммы.
- ИИ QA позволяет выявить закономерности во многих звонках.
Измерить воздействие:
- Сравните показатели KPI до и после каждого изменения в течение 4-6 недель.
- Делитесь улучшениями с командой, чтобы они видели, как важна их работа и отзывы.
Сосредоточьтесь на одном серьезном изменении за раз, чтобы четко увидеть, что работает.
Шаг 5 - Сохраняйте простоту и итерации
Самая большая ловушка - пытаться уследить за всем.
На начальном этапе работы с аналитикой не нагружайте ее:
- 3-5 основных KPI на главной приборной панели.
- Небольшое количество действенных мнений, адаптированных к каждой роли.
- Четкие определения и цели для каждой метрики.
Как только вы стабилизируете основы и ваша команда будет чувствовать себя комфортно, вы можете переходить к следующему этапу:
- Речевая и текстовая аналитика для более глубокого понимания.
- Предиктивная аналитика для определения объема и оттока клиентов.
- Контроль качества на основе искусственного интеллекта и помощь агентам в режиме реального времени.
Относитесь к аналитике как к привычке, а не как к разовому проекту:
- Измерять → улучшать → снова измерять.
- Отмечайте маленькие победы (например, снижение количества отказов на 20%, скачок CSAT на 5 пунктов).
- Корректируйте цели и показатели по мере изменения вашего бизнеса и ожиданий клиентов.
Практические примеры использования аналитики колл-центра
Пример 1 - Сокращение времени ожидания и количества неотвеченных звонков
Ситуация
Команда поддержки жалуется на то, что “никогда не дозвониться”, при этом время ожидания велико (ASA более 2 минут), а количество отказов превышает 15%. В CSAT неоднократно упоминается “долгое ожидание”.
Анализ
- Аналитика объема показывает пики с 9 до 11 часов утра и с 4 до 6 часов вечера.
- Данные WFM показывают, что в эти окна запланировано недостаточно агентов.
- Аналитика IVR показывает, что многие звонящие перебирают пункты меню или быстро нажимают “0”.
- Во время пиковых нагрузок уровень сервиса резко падает.
Действия
- Сместите график работы агентов и перерывы, чтобы охватить часы пик.
- Перекрестное обучение агентов из очередей с низкой интенсивностью работы для оказания базовой поддержки в периоды загруженности.
- Упростите меню IVR и добавьте понятную опцию “обратный звонок”.
- Приоритет при маршрутизации отдается ценным клиентам или критическим типам проблем.
Ожидаемые результаты
- Снижение времени ожидания в часы пик.
- Уменьшение количества отказов и жалоб “я не смог до вас дозвониться”.
- CSAT и настроение клиентов улучшаются, поскольку они тратят меньше времени на ожидание.
Пример 2 - Повышение эффективности работы агентов и наставничество
Ситуация
У нескольких агентов AHT выше, а FCR ниже, чем в среднем по команде. Их показатели CSAT противоречивы.
Анализ
- Информационные панели агента показывают длительное время ожидания и частые переадресации по определенным темам.
- Записи звонков и расшифровки показывают, что они часто ищут несколько инструментов и колеблются при объяснении сложных политик.
- Анализ речи показывает, что в разговоре много молчания и слов-заполнителей; анализ настроения показывает, что недовольство клиентов растет в середине разговора.
План коучинга
- Проводите целенаправленные коуч-сессии, используя реальные примеры из этих звонков.
- Создайте краткие справочные руководства или статьи по сложным темам.
- Используйте ролевые игры, чтобы отработать более четкие и уверенные объяснения.
- Включите помощь агента в режиме реального времени, чтобы предлагать ответы и дальнейшие действия во время звонков.
Результаты (через несколько недель)
- AHT немного снижается, а FCR повышается.
- CSAT становится более стабильным и имеет тенденцию к росту.
- Агенты чувствуют себя более уверенно, а не подвергаются нападкам со стороны “плохих цифр”, потому что коучинг связан с конкретным поведением и инструментами.
Пример 3 - Устранение повторяющихся проблем клиентов с помощью
отзывы и настроения
Ситуация
После введения в эксплуатацию новой биллинговой системы CSAT падает по всем каналам. Анализ настроений показывает, что в речи больше негатива вызывают слова “плата”, “счета” и “сборы”.”
Анализ
- В комментариях к опросу упоминаются “запутанная схема счетов” и “неожиданные расходы”.”
- Речевая аналитика показывает всплеск обращений по поводу одного вида платы.
- Метки билетов в CRM подтверждают, что вопросы, связанные с выставлением счетов, теперь занимают первое место в списке контактов.
- Многие клиенты обращаются в службу поддержки дважды - один раз, чтобы спросить, другой - чтобы пожаловаться.
Действия
- Работайте с командами биллинга и продуктов для уточнения дизайна и описания счетов.
- Обновите FAQ на веб-сайте и пояснения в приложении с учетом новых тарифов.
- Добавьте опцию IVR и чатбота специально для “вопросов по выставлению счетов” с индивидуальными потоками.
- Обновление сценариев и базы знаний, чтобы агенты могли четко и последовательно объяснять изменения.
Последующие действия
- Отслеживайте CSAT и настроение контактов с биллингом в течение следующих 4-8 недель.
- Отслеживайте объем контактов, связанных с выставлением счетов, чтобы понять, уменьшилось ли количество звонков благодаря самообслуживанию и более четкой коммуникации.
- Поделитесь результатами с руководством в качестве конкретного примера использования аналитики центра обработки вызовов для стимулирования межфункциональных изменений.
Ключевые характеристики, которые следует искать в инструментах для аналитики колл-центров
Основные возможности аналитики, необходимые каждой команде
Оценивая инструменты для аналитики колл-центров (или платформы для контакт-центров со встроенной аналитикой), обратите внимание на:
- Информационные панели в реальном времени
- Статистика очереди в реальном времени: ожидающие звонки, ASA, уровень обслуживания, отказ от обслуживания.
- Статус и занятость агента.
- Историческая отчетность и детализация
- Фильтруйте по дате, очереди, навыкам, кампаниям и каналам.
- Сравнивайте производительность с течением времени и между командами.
- Встроенные KPI и шаблоны
- Стандартные метрики: AHT, FCR, CSAT, NPS, CES, отказ от услуг, уровень обслуживания.
- Предварительно настроенные отчеты для супервайзеров и руководителей CX.
- Гибкий, но простой интерфейс
- Нетехнические пользователи могут создавать и настраивать приборные панели.
- При необходимости экспортируйте данные в CSV или Excel для более глубокого анализа.
Выбирайте инструменты, которые облегчают принятие ключевых решений, а не только те, которые имеют длинный список функций.
Всеканальные и интеграционные функции
Аналитика хороша лишь настолько, насколько хороши данные, которые она может увидеть. Отдавайте предпочтение инструментам, которые:
- Поддержка многочисленные каналы в одном месте (телефон, чат, электронная почта, SMS, социальные сети).
- Предложение сильное Интеграции CRM Так вы сможете связать взаимодействие с доходами, оттоком и стоимостью жизненного цикла.
- Интеграция с WFM системы для связи прогнозов, расписаний и производительности в реальном времени.
Избегайте решений, которые создают новые силосы или требуют тяжелого ручного экспорта для понимания всего пути клиента.
Возможности искусственного интеллекта и расширенной аналитики
Если вам нужны более широкие возможности, обратите внимание на инструменты с:
- Встроенные средства анализа речи и текста
- Транскрипция, определение тем и анализ настроения.
- Автоматизированная проверка качества 100% взаимодействий
- Оценка соответствия требованиям, использования сценариев и "мягких" навыков на основе правил и искусственного интеллекта.
- Помощь агента в режиме реального времени
- Предложенные ответы, дальнейшие действия и статьи со знаниями, основанные на реальном контексте.
Проверьте конфиденциальность и безопасность данных:
- Где хранятся записи и стенограммы.
- Как долго хранятся данные.
- Отредактированы или замаскированы конфиденциальные данные.
Попросите поставщиков предоставить реальные истории клиентов и измеримые результаты, а не просто гулкие слова об искусственном интеллекте.
Лучшие практики внедрения аналитических панелей для центров обработки вызовов
Создавайте приборные панели, ориентируясь на решения, а не только на данные
Каждая приборная панель должна отвечать на четкий вопрос, например:
- “Нужно ли нам менять персонал прямо сейчас?”
- “Кому из агентов нужен инструктаж на этой неделе?”
- “Какие проблемы больше всего влияют на CSAT?”
Приведите приборные панели в соответствие с ролями:
- Агенты - личные KPI (AHT, FCR, CSAT, приверженность), четкие цели и тенденции.
- Руководители групп / супервайзеры - статистика команды, состояние очереди, приоритеты тренера.
- Операционные менеджеры - кадровый состав, использование, уровень обслуживания, тенденции эффективности.
- Лидеры / руководители CX - CSAT, NPS, показатели оттока, основные болевые точки.
Сосредоточьтесь на каждом виде:
- 5-10 ключевых показателей для каждой панели.
- Используйте цветовое кодирование, пороговые значения и предупреждения для исключений.
- Удалите виджеты, которые не поддерживают конкретное решение.
Сделайте аналитику легкодоступной и понятной
Если люди не понимают метрики, они не будут использовать приборные панели.
Лучшие практики:
- Используйте понятные обозначения (например, “Среднее время ожидания” вместо жаргонных).
- Предоставьте простой Глоссарий KPI: определение, как рассчитывается, почему имеет значение, целевой диапазон.
- Обучите супервайзеров и агентов тому, как их действия влияют на каждую метрику.
- Получайте отзывы от рядовых сотрудников, чтобы доработать информационные панели и сделать их более полезными.
Замкните круг: от приборной панели к действию
Приборные панели должны начинать действовать, а не заканчивать разговор.
Наденьте простую петлю:
- Ежедневные вставания для руководителей
- Проанализируйте вчерашние ключевые показатели.
- Планируйте небольшие изменения в штатном расписании, маршрутизации и инструктаже.
- Еженедельные обзоры результатов работы
- Обсуждайте тенденции и основные причины, а не просто цифры.
- Определите 1-2 целенаправленных улучшения для тестирования.
- Изменения в документах
- Что вы изменили, почему, ожидаемый эффект и сроки.
- Отслеживайте показатели KPI до и после.
Назначить четкое владельцы для ключевых показателей, чтобы кто-то отвечал за их мониторинг и улучшение.
Часто задаваемые вопросы об аналитике колл-центров
Что такое аналитика колл-центра простыми словами?
Аналитика контакт-центра - это практика использования данных, полученных в результате звонков и других взаимодействий с клиентами, для того чтобы увидеть, что происходит в вашем контакт-центре, понять причины этого и решить, что нужно изменить. Она связывает такие показатели, как время ожидания, время обработки и CSAT, с реальными действиями, такими как изменение штатного расписания, обновление сценариев и инструктаж агентов.
Какие показатели являются ключевыми в аналитике колл-центров?
К числу наиболее важных KPI относятся:
- Объем вызовов - сколько контактов вы обрабатываете.
- Уровень обслуживания - % вызовов, принятых в течение заданного времени.
- Средняя скорость ответа (ASA) / Время ожидания - сколько времени ожидают звонящие.
- Коэффициент оставления - % звонящих, которые бросают трубку, не дозвонившись до агента.
- Среднее время обработки (AHT) - среднее время обработки взаимодействия.
- Разрешение первого контакта (FCR) - % вопросов решается при первом взаимодействии.
- Скорость передачи - частота передачи вызовов между агентами/очередями.
- Удовлетворенность клиентов (CSAT) - рейтинг клиентов после взаимодействия.
- Net Promoter Score (NPS) - насколько вероятно, что клиенты будут рекомендовать вас.
- Оценка эффективности работы с клиентами (CES) - насколько легко было решить проблему.
- Оценка настроения - эмоциональный тон взаимодействия.
Эти показатели помогут вам сбалансировать скорость, качество и лояльность клиентов.
Как часто я должен просматривать отчеты аналитики центра обработки вызовов?
Используйте разные частоты для разных нужд:
- В режиме реального времени / почасово - производительность очереди, ASA, уровень обслуживания, доступность агентов.
- Ежедневно - производительность агента, AHT, FCR, приверженность, основные результаты контроля качества.
- Еженедельно или ежемесячно - CSAT, NPS, настроение, причины обращения, риск оттока и долгосрочные тенденции.
Небольшие команды могут начать с ежедневных и еженедельных обзоров и по мере роста добавлять мониторинг в режиме реального времени.
Нужен ли мне искусственный интеллект или речевая аналитика для начала работы?
Нет. Вы можете начать с аналитики, встроенной в большинство платформ для контакт-центров:
- Отслеживайте основные KPI, такие как время ожидания, уровень обслуживания, AHT, FCR и CSAT.
- Создайте простую приборную панель в режиме реального времени и еженедельно.
- Используйте записи и базовые отчеты для наставничества и совершенствования процессов.
ИИ и речевая аналитика становятся очень ценными после того, как будут заложены основы, особенно при работе с большими объемами или многоканальными средами, но для начала они не обязательны.
Как малые и средние колл-центры могут использовать аналитику без команды специалистов по обработке данных?
Сосредоточьтесь на простоте и встроенных инструментах:
- Используйте стандартные панели инструментов, которые предоставляет ваша платформа.
- Выберите 3-5 основных KPI, соответствующих вашим главным целям.
- Создайте одну приборную панель в режиме реального времени и один еженедельный отчет о производительности.
- Каждый месяц выбирайте одну большую проблему (например, время ожидания или CSAT) и используйте данные для внесения конкретных изменений.
- Чтобы добавить контекста, прослушайте небольшую выборку звонков по основным причинам контакта.
Во многих компаниях малого и среднего бизнеса руководитель или операционный менеджер может выполнять обязанности аналитика неполный рабочий день.
Чем занимается аналитик данных в колл-центре?
Аналитик данных в колл-центре:
- Разрабатывает и поддерживает отчеты и информационные панели.
- Анализирует тенденции, закономерности и первопричины в работе и CX.
- Работает с руководителями операционных подразделений, WFM и CX для проверки гипотез и измерения воздействия.
- Переводит сложные данные в простые рекомендации по подбору персонала, процессам и обучению.
В небольших центрах супервайзеры часто выполняют облегченную версию этой роли.
Как аналитика колл-центра помогает снизить отток клиентов?
Аналитика поможет вам обнаружить и устранить проблемы, которые отталкивают клиентов:
- Отслеживание CSAT, NPS, FCR, повторных контактов и настроения позволит вам выявить клиентов и сегменты, подверженные риску.
- Предиктивный анализ оттока может выявить клиентов, которые, скорее всего, уйдут, основываясь на истории их взаимодействия и отзывах.
- Тогда вы сможете действовать проактивно: определять приоритеты обращений, предлагать индивидуальные решения и устранять основные проблемы, вызывающие недовольство (ошибки при выставлении счетов, дефекты продукта, запутанные правила).
Снижение трудозатрат, повышение эффективности решения проблем и раннее выявление неудовлетворенности позволяют сократить отток клиентов и повысить лояльность.
Заключение: Превратите данные вашего центра обработки вызовов в реальные улучшения
Аналитика для колл-центров - это не просто наличие самой красивой приборной панели. Речь идет об использовании простых и надежных данных для того, чтобы сделать обслуживание более быстрым, четким и человечным как для клиентов, так и для агентов.
Если в течение следующих 30 дней вы сделаете всего три вещи:
- Выберите 3-5 основных KPI привязанные к четким целям (например: время ожидания, уровень обслуживания, AHT, FCR, CSAT).
- Настройте одну приборную панель в режиме реального времени и один еженедельный отчет в существующих инструментах.
- Выберите одну большую болевую точку-Например, долгое ожидание или низкий CSAT - и используйте аналитику для тестирования и измерения двух или трех конкретных изменений.
После этого продолжайте итерации: измеряйте, корректируйте и делитесь результатами с командой. По мере того как ваша основа будет развиваться, вы сможете добавить ИИ, речевую аналитику и прогностические модели, чтобы перейти от реагирования на проблемы к их предвидению.
Ваш колл-центр уже генерирует необходимые вам данные. Благодаря целенаправленному аналитическому подходу вы сможете превратить эти данные в лучший опыт, более высокую производительность и ощутимое преимущество для вашего бизнеса.
Читать далее:
- Надежный Глобальный исходящий звонок Решения для повышения продаж
- Центр входящих контактов Преимущества руководства и лучшие практики
- Упростите Международные исходящие звонки для игр Сегодня
English 
Russian