Door Dave Hoekstra, productevangelist bij Calabrio
Als het op contactcenters aankomt, heb ik zo’n beetje alles gezien. Ik begon mijn reis in de jaren ’90 als agent en doorliep zowat elke rol die een contactcenter te bieden heeft. Uiteindelijk leidde dat kronkelige pad me naar mijn favoriete rol van allemaal: Product Evangelist bij Calabrio.
Als evangelist heb ik het genoegen om wat ik heb geleerd te delen met de mensen in deze industrie – ja, ik zeg “mensen”, maar dat gebeurt nu eenmaal als je vader, grootvader, bassist en fotograaf bent, podcaster… en een Texaan. Na meer dan 20 jaar in de contactcenterwereld heb ik een uniek perspectief ontwikkeld op de tools, technologie en uitdagingen waar CX-teams vandaag de dag mee te maken hebben, en ik kijk uit naar elke kans om erover te praten.
Als je mij in 1997 een modern contactcenter had laten zien, weet ik niet zeker of ik het geloofd zou hebben. In die tijd was ik een gloednieuwe agent die telefoontjes aannam voor Airtouch Paging, een bedrade headset droeg, naar een CRT-monitor ter grootte van een magnetron staarde en klanten beheerde die hun rekeningen nog niet online konden betalen. Telefoons stonden stevig op bureaus, planningen werden op papier gedrukt en agenten hadden geen enkele flexibiliteit.
Snel vooruit naar 2025: agents werken vanuit huis, headsets zijn draadloos, klanten communiceren via een half dozijn kanalen en AI kan de interacties van een hele dag sneller samenvatten dan ik mijn inbox kan sorteren.
De wereld is veranderd en dat geldt ook voor de technologie van contactcentra.
Tijdens de recente Five9 CX Topdeelde ik hoe Calabrio samenwerkte met een snelgroeiende klant om hun Kwaliteitsmanagement (QM) en Personeelsbeheer (WFM) strategie. Maar meer dan het laten zien van hulpmiddelen, was het mijn doel om te laten zien hoe echte transformatie plaatsvindt: stap voor stap, doelbewust en met de juiste strategie erachter. Hier is die reis.
Van handmatig naar modern: de vier stadia van QM-evolutie naar conversatie-intelligentie
Fase 1: Handmatige evaluatie en beperkt inzicht
Zelfs vandaag de dag leven veel organisaties nog in deze wereld. Alles wordt opgenomen, maar slechts 1-2% van de gesprekken wordt ooit bekeken. Evaluaties zijn handmatig, tijdrovend en vaak bevooroordeeld. En omdat je alleen het kleinste stukje interactie hoort, mis je het grotere verhaal.
Dat is niet verkeerd, het is gewoon de grens van wat handmatige processen kunnen bereiken.
Fase 2: Transcriptie introduceren
Hier begint het spannend te worden.
Met transcriptie wordt elk gesprek doorzoekbaar. Opeens selecteer je interacties niet meer willekeurig, maar gericht. Wil je elk gesprek vinden waarin een klant “gefrustreerd” zegt? Dat kan. Wil je sentimenttrends identificeren? Gedaan.
Machine learning begint patronen aan het licht te brengen en teams krijgen eindelijk een betrouwbaar beeld van wat er gebeurt in alle interacties.
Fase 3: Omnichannelanalyse
Voice is niet langer het enige spel in de stad.
Klanten e-mailen, chatten, sturen berichten op WhatsApp, praten met bots en hebben zelfs interactie via sociale kanalen. Om de volledige klantervaring te begrijpen, moeten analyses elk contactpunt omvatten.
In dit stadium omarmen organisaties gespreksintelligentieZe brengen signalen van verschillende kanalen samen en maken gebruik van mogelijkheden zoals AI-ondersteunde samenvattingen van interacties om uren handmatig werk te besparen.
Fase 4: Auto-QM en 100% dekking
Dit is de toekomst en die is vandaag beschikbaar.
AI evalueert nu elke interactie via spraak en digitale kanalen en identificeert automatisch patronen, coachingkansen en compliancerisico’s. In plaats van te raden hoe je agenten presteren, weet je het. In plaats van te zoeken naar coachingmomenten, komen ze meteen bovendrijven.
Auto-QM elimineert willekeurige steekproeven volledig. Het is consistent, onbevooroordeeld en transformerend.
De reis naar personeelsbeheer: Van spreadsheets naar Calabrio Workforce Intelligence
Fase 1: Handmatige prognose en planning
Een van onze gezamenlijke Calabrio x Five9-klanten had een team van 225 agenten en hun WFM-proces bestond uit spreadsheets.
Spreadsheets zijn krachtig, maar ze zijn niet ontworpen voor grote activiteiten met meerdere kanalen. Naarmate het volume toenam, werd de personeelsbezetting ongelijkmatig, werden prognoses giswerk en kostte handmatig plannen elke week uren. Ze wisten dat ze iets beters nodig hadden.
Fase 2: Moderne WFM-grondslagen
Met de kant-en-klare Five9-integratie van Calabrio hielpen we hen snel te moderniseren:
- Geautomatiseerd prognoses maken
- Geavanceerd schema genereren
- Selfservicemogelijkheden zoals verlof aanvragen en ploegendiensten ruilen
- Volgen van naleving in realtime
- Kennisgevingstools voor supervisors en agenten
Ineens was WFM niet meer reactief, maar strategisch.
Fase 3: Met AI verbeterde WFM
Toen de basis eenmaal was gelegd, kwam de transformatie in een stroomversnelling.
Dagelijkse AI-voorspellingen werden de norm. Intraday waarschuwingen hielpen teams om binnen minuten te reageren in plaats van uren. De coaching van agenten werd geautomatiseerd. En toen kwam een van de grootste game-changers van allemaal:
Volledige agent zelf plannen
Als voormalig agent kan ik je vertellen dat het enorm belangrijk is om je eigen pauzes en lunches te kunnen regelen. Het geeft agenten meer macht, vermindert de administratieve last en verbetert de tevredenheid zonder dat dit ten koste gaat van de dekking.
Dit is het punt waarop modernisering niet meer aanvoelt als “nieuwe software”, maar als een cultuuromslag.
Fase 4: Calabrio personeelsinformatie
Deze laatste fase brengt AI, analyse en planning samen in één krachtige motor. In plaats van alleen te voorspellen per wachtrij of vaardigheid, helpt AI te voorspellen per onderwerp – een volledig nieuw niveau van zichtbaarheid. Als het belvolume plotseling piekt tussen 8:00 en 8:30, dan weet je waarom. Misschien ging een winkel onverwacht dicht. Misschien een promotie laten vallen. Misschien is je chatbot op een probleem gestuit.
Dit is duidelijkheid die WFM-teams al tientallen jaren willen en nu is het eindelijk mogelijk. Dit is Calabrio Workforce Intelligence.
Alles bij elkaar brengen: Een toekomst waarin teams meer doen, niet meer werk
Als je handmatige QM- en WFM-taken elimineert, geef je je teams de ruimte om zich te richten op wat belangrijk is:
- De klantervaring verbeteren
- Effectiever coachen
- Trends van klanten begrijpen
- Een strategische bijdrage leveren aan het bedrijf
AI vervangt mensen niet, het neemt het drukke werk weg zodat mensen het werk kunnen doen dat organisaties vooruit helpt.
Wil je onderzoeken wat er mogelijk is voor jouw team?
Als u klaar bent om uw QM of WFM te moderniseren, of als u gewoon nieuwsgierig bent waar uw organisatie zich bevindt op de volwassenheidscurve, neem dan contact op met. We maken graag een praatje.
En gewoon voor de lol: Als je me mailt op [email protected] en zeg: “Ik heb deze blogpost gelezen – stuur me mijn cadeau!”, dan stuur ik iets jouw kant op. Beloofd!
Bedankt voor het lezen, en bedankt aan iedereen die bij ons was op de Five9 Summit. Laten we het contactcenter blijven transformeren, stap voor stap.
