Omdat ik vele jaren in de contactcenterbranche heb gewerkt, weet ik maar al te goed hoe belangrijk steekproefsgewijze gesprekken zijn voor kwaliteitsborging.
Het is een praktijk waar de meeste, zo niet alle, leiders van contactcentra op vertrouwen om de prestaties van agenten te meten en klantenservice van hoge kwaliteit te garanderen. Toch is het ook vrij beperkt in wat het u kan vertellen over de algemene staat van uw contactcentrum.
Steekproefsgewijze steekproeftrekking is niet langer levensvatbaar
Bij traditionele kwaliteitsborgingsprogramma’s worden interacties geselecteerd voor controle op basis van bepaalde kwaliteiten, zoals het langste of kortste gesprek, of – je raadt het al – volledig willekeurig. Soms ziet een kwaliteitsevaluator iets in een steekproef, zoals een agent die van het script afwijkt, maar 99 procent van de tijd is de steekproef schoon en biedt hij geen inzicht om de activiteiten van het contactcentrum te verbeteren.
De beste manier om een grotere impact op de prestaties van uw contactcentrum te ervaren, is om uw steekproef aan te vullen met een krachtige analysetool voor contactcentra zoals Calabrio Analytics. Door middel van geavanceerde analysemotoren en algoritmen voor machinaal leren categoriseert Calabrio Analytics automatisch interacties en kan zelfs Predictive Call Scoring worden toegepast op elk klantgesprek.
Controleer alle interacties op vooraf gedefinieerde woorden of zinnen, zodat beoordelaars een betere steekproef hebben voor kwaliteitsanalyse op de volgende gebieden:
- Resolutie eerste contact (FCR). Met analyses kunnen beoordelaars vaststellen welke interacties met agenten resulteren in herhaalde oproepen, zich concentreren op wat de klant ertoe aanzet om terug te bellen en de agent coachen om die persoon in de toekomst beter van dienst te zijn, wat resulteert in een betere klantervaring.
- Escalaties beheren. Door gebruik te maken van fonetische en/of spraak-naar-tekst transcriptietechnologie kunnen beoordelaars klantinteracties lokaliseren waarbij de klant vraagt om met een supervisor te spreken. Door deze interacties te isoleren, kunnen analisten coachingkansen ontdekken en zelfs beleids- of productproblemen die frustratie veroorzaken bij klanten.
- Naleving en aansprakelijkheid. Niet-conforme interacties met klanten kunnen alarmerende gevolgen hebben voor bedrijven, waaronder hoge boetes, opdringerige audits en, in sommige gevallen, gerechtelijke stappen. Ze kunnen ook het vertrouwen van de klant schaden als de nalevingsproblemen te maken hebben met de bescherming van de klant, zoals bellen om te controleren of medische voorschriften correct zijn voordat ze naar de klant worden verzonden. Analytics kan bedrijven uit de problemen met regelgeving houden door niet-conforme interacties op te sporen en te volgen, waardoor bedrijven tijd en geld besparen en hun klanten kunnen binden.
Door gebruik te maken van analysetechnologie in combinatie met steekproeven kunnen leiders van contactcentra ervoor zorgen dat ze aan de kwaliteitsnormen voldoen. Lees meer over hoe analytics organisaties helpt om de klanttevredenheid te verbeteren.
