Zwei Fehler – und drei Tipps für den Erfolg von Contact Center-Analysen
In den letzten drei Jahren, in denen wir unsere Umfrage und unseren Bericht zum Stand des Contact Centers durchgeführt haben, war die zunehmende Einführung von Analysen (zusammen mit KI und maschinellem Lernen) ein konstanter Trend. Unser Bericht für das Jahr 2020 hat gezeigt, dass die Akzeptanz von Analysen schnell auf über 50 % angestiegen ist, und laut Forrester hat die Mehrheit der Unternehmen ihre Pläne zur Einführung von Analysen und KI in der Pandemiezeit beschleunigt. Analysten sagen, dass dieser Trend noch nicht zu Ende ist: Es wird erwartet, dass der globale Markt für Contact Center-Analysen bis 2028 um 11,2 % CAGR wächst.
Unser Bericht State of the Contact Center 2022 enthüllt jedoch einen rätselhaften Widerspruch. Die überwiegende Mehrheit der Contact Center Manager gibt an, dass sie jetzt über die Analysetools verfügen, um ihre dringendsten Probleme zu lösen. Doch weniger als die Hälfte dieser Manager geben an, dass sie einen Nutzen aus ihren Technologien für Analytik, KI und maschinelles Lernen (ML) ziehen.
Wenn diese Technologien diese grundlegenden Wertversprechen im Contact Center nicht erfüllen, ist es eine sichere Sache, dass sie ihr breiteres Potenzial zur Förderung kundenorientierter Geschäftsintelligenz im gesamten Unternehmen nicht ausschöpfen.
Analysetools brauchen gute Sanitäranlagen, um gut zu funktionieren
Wenn also die meisten Contact Center über die erforderlichen Analysetools verfügen, warum sehen sie dann keinen Nutzen?
Es ist ein Problem mit den Wasserleitungen.
Das große Potenzial von Analytik, KI und ML liegt in ihrer Fähigkeit, die enormen Mengen an strukturierten und unstrukturierten Rohdaten, die täglich in ein Unternehmen fließen oder von ihm erzeugt werden, sinnvoll zu nutzen. Aber diese Werkzeuge sind auf gute Rohrleitungen angewiesen, um richtig zu funktionieren. Sie brauchen robuste Datenpipelines, die in das Contact Center gelangen. Genauso wichtig ist, dass sie Datenpipelines benötigen, die analytische Erkenntnisse an das gesamte Unternehmen weiterleiten und direkt in Arbeitsabläufe und Entscheidungsprozesse einfließen.
Wie Forrester in seinem Bericht über die Megatrends im Kundenservice 2022 schreibt, „wird die nächste Welle der Unternehmenstransformation von der Aktivierung ‚dunkler‘ Daten abhängen“. Das heißt, „Daten, die Organisationen sammeln, aber nicht effektiv nutzen“.
Wie wir bereits angedeutet haben, gibt es zwei Hauptgründe, warum viele Kontaktzentren Schwierigkeiten haben, diese dunklen Daten zu aktivieren.
Problem Nr. 1: Datensilos halten Kontaktzentren von tieferen Einblicken ab
Trotz des ganzen Geredes und Hypes um den Aufbau eines integrierten Omnichannel-Kontaktzentrums sind Datensilos nach wie vor ein großes Problem. Warum sind Datensilos problematisch? Ganze 80% der Contact Center-Manager geben an, dass es Barrieren zwischen dem Contact Center und dem Rest des Unternehmens gibt. Noch besorgniserregender ist, dass 71 % der Verbraucher die negativen Auswirkungen dieser Datensilos in ihren Erfahrungen mit dem Contact Center sehen. Auch diesen Punkt hat Forrester sehr schön zusammengefasst: „Es geht nicht mehr darum, genügend Daten zu sammeln – es geht darum, sicherzustellen, dass die Daten nutzbar sind und aus den Unternehmenssilos befreit werden, um neue Wertströme zu schaffen.“
Darüber hinaus erfordert die Omnichannel-Transparenz heute die Einbeziehung wertvoller Voice-of-Customer (VOC)-Daten von außerhalb der traditionellen Grenzen des Contact Centers. Das Contact Center sollte mit den Web-Teams zusammenarbeiten, um Daten über den Webverkehr und das Verhalten vor Ort zu erhalten. Sie sollten mit den Teams für soziale Medien zusammenarbeiten, die diese schnell wachsenden Kundenkommunikationskanäle verwalten. Und trotz des Vorstoßes in Richtung digitaler Kundenerfahrungen (CX) dürfen Contact Center nicht die wertvollen VOC-Daten übersehen, die von den Kundenservice-Teams in den Geschäften stammen, die die persönliche CX unterstützen.
Aber um das volle Potenzial der Analytik auszuschöpfen, müssen Contact Center-Führungskräfte über die VOC-Daten hinausblicken und Datenströme aus dem gesamten Unternehmen einbeziehen:
- Verkaufs- und CRM-Daten
- Engagement-Daten aus digitalen Marketing-Kampagnen
- Kunden- und Geschäftsdaten von physischen Standorten und/oder Außendienstteams
- Daten aus Front- und Backend-Betriebssystemen (POS, Bestandsverwaltung, Serviceversand und Fallmanagement, Lieferkette, Finanzen usw.)
Welche Verbindungen, Trends und Erkenntnisse lassen sich aus der Verknüpfung dieser scheinbar unzusammenhängenden Datenströme gewinnen? Das ist der eigentliche Wert von Analytik, KI und ML: Diese Tools können Zusammenhänge erkennen, die Menschen nie hätten erkennen können, und ermöglichen es diesen Menschen, Zusammenhänge an Orten zu finden, an denen sie sich traditionell nicht die Mühe gemacht hätten, zu suchen.
Problem Nr. 2: Die Erkenntnisse des Contact Centers bleiben ungesehen, ungehört und ungenutzt
Die Umfragen zum Stand des Contact Centers in den vergangenen Jahren zeigen, dass Contact Center Manager immer mehr Anfragen aus dem gesamten Unternehmen erhalten. Marketing, Vertrieb, Betrieb, Finanzen und sogar die Chefetage verlangen nach individuellen Berichten und analytischen Erkenntnissen.
Aber Contact Center können nicht darauf warten, nach diesen Erkenntnissen gefragt zu werden. Und wenn Sie sich auf vierteljährliche, monatliche oder sogar wöchentliche Berichte verlassen, verpassen Sie eine enorme Anzahl von Gelegenheiten, in Echtzeit Maßnahmen zu ergreifen – sei es, um ein dringendes Problem zu beheben, ein aufkommendes Risiko abzuwenden oder die Chance zu ergreifen, die aufkeimende Kundennachfrage zu befriedigen und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
In der dynamischen Geschäftswelt von heute ändern sich die Bedingungen schnell, und die ersten Anzeichen dieser Veränderungen zeigen sich oft im VOC. Jedes Team im Unternehmen muss mit aktuellen Kundeninformationen ausgestattet sein.
Führende Contact Center nutzen bereits eingebettete Analysen und KI, um die Arbeitsabläufe für die Agenten intelligenter und vorausschauender zu gestalten. Jetzt müssen sie die gleichen Arten von analytikgestützten Workflows und Entscheidungsprozessen im gesamten Unternehmen aufbauen: um Marketingkampagnen zu gestalten, Verkaufsstrategien zu verfeinern, Entscheidungen über die Bereitstellung von Beständen und Dienstleistungen zu treffen und sogar schnelle Innovationen für die Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen zu steuern – und das alles nahezu in Echtzeit.
.3 Tipps für den Erfolg von Analytics
1. Machen Sie das Contact Center zum Zentrum der Business Intelligence
Ein weiterer Punkt, an dem die Datenintegration ins Stocken gerät, ist der eigentliche Prozess der Integration der verschiedenen Datenströme in eine zentrale Drehscheibe. Auch hier gilt, dass fast jede Unternehmenssoftwareplattform heute sagt, dass sie dieser zentrale Knotenpunkt sein sollte. Aber viele sind nicht darauf ausgelegt, diese Integration schnell und einfach zu machen.
Jedes Unternehmenssystem und jede Plattform – CRM, ERP, eCommerce usw. – behauptet heute, dass es Ihre einzige Quelle der Wahrheit sein sollte. Aber da jede Marke heute eine stärkere Kundenorientierung anstrebt, ist das Ziel der Datenintegration eine 360°-Kundensicht. Das macht das Kontaktzentrum – die größte Quelle für VOC-Daten und -Einblicke – zur natürlichen Drehscheibe für kundenzentrierte Business Intelligence.
2. Suchen Sie nach Plattformen, die es einfach machen, Silos aufzubrechen und Daten zu integrieren.
Ein weiterer Punkt, an dem die Datenintegration ins Stocken gerät, ist der eigentliche Prozess der Integration der verschiedenen Datenströme in eine zentrale Drehscheibe. Auch hier gilt, dass fast jede Unternehmenssoftwareplattform heute sagt, dass sie dieser zentrale Knotenpunkt sein sollte. Aber viele sind nicht darauf ausgelegt, diese Integration schnell und einfach zu machen.
Dies gilt insbesondere für viele Contact Center-Plattformen. Die Wahrheit ist, dass viele ältere Contact Center-Technologien für eine Zeit entwickelt wurden, in der das Contact Center eine periphere Rolle spielte – in der die Abläufe und Daten bequem voneinander getrennt waren.
Unternehmen müssen nach modernen Contact Center-Plattformen suchen, die speziell für diese neue Rolle als Drehscheibe für Kundeninformationen entwickelt wurden. Calabrio ONE bietet beispielsweise vorgefertigte Konnektoren und eine einfache benutzerdefinierte Integration, um diese nahtlosen Datenpipelines aus dem gesamten Unternehmen aufzubauen. Und es liefert die KI- und ML-gestützten Analysetools, um die komplexen Zusammenhänge, Muster und Erkenntnisse, die in diesem riesigen Datenpool verborgen sind, aufzudecken.
3. Stellen Sie die richtigen Fragen, um verwertbare Antworten zu erhalten
Eine der häufigsten Situationen, die wir beobachten, ist die eines Contact Centers, das die ersten beiden hier beschriebenen Best Practices befolgt hat, dessen Analyseprogramm aber nie richtig in Gang kommt. Sie haben die integrierten Daten. Sie haben die Werkzeuge. Das Problem ist jedoch, dass selbst die benutzerfreundlichsten Tools eine bewusste Anwendung erfordern.
Mit anderen Worten: KI und ML sind phänomenale Werkzeuge zur Beantwortung unglaublich komplexer Fragen. Aber Contact Center- und CX-Leiter müssen immer noch diese Leitfragen stellen, um den Tools mitzuteilen, wonach sie suchen.
Die Entwicklung der Fragen für Ihr Analyseprogramm muss keine schwierige Aufgabe sein. In der Tat sollten sich diese Fragen ganz natürlich aus den wichtigsten Herausforderungen und Zielen ergeben. Und auch hier liegt das größere Potenzial darin, Fragen zu stellen, die über das Contact Center hinausgehen – ob es nun darum geht, die Auswirkungen von Marketingkampagnen besser zu verstehen, die Nachfrage für die Bestandsplanung vorherzusagen oder den VOC für die Produktentwicklung zu nutzen.
Erhalten Sie mehr handlungsrelevante Einblicke aus dem State of the Contact Center 2022 Report
Die Diskrepanz zwischen den Werten der Analytik ist nur eine der Erkenntnisse, die in unserem Bericht State of the Contact 2022 aufgedeckt wurden. Lesen Sie den vollständigen Bericht, um zu erfahren, worauf sich Contact Center jetzt konzentrieren sollten, um Erlebnisse der nächsten Generation zu schaffen, die die Loyalität vertiefen und den Umsatz steigern.
