Kundcenteranalys – Hur verktygen fungerar och enklaste sätt att börja använda det
Customer Interaction Analytics

VAD ÄR KUNDINTERAKTIONSANALYS OCH VARFÖR BEHÖVER DU DET?

”Analys” är ett av de hetaste begreppen i affärsvärlden – och nu har man börjat intressera sig för det även på kontaktcentren. Men som så ofta när det gäller ny teknik pratas det mer om vilken spännande potential som finns än om själva grunderna. Så här kan man enklast beskriva värdet av analys för ditt kontaktcenter: Vid analys av kundinteraktioner får du äntligen en fullständig bild av kundupplevelsen – varje kanal, varje interaktion, varje aspekt av varje kontakttillfälle. Men ännu mer avgörande är att analysen identifierar relevanta och användbara insikter som ligger gömda i enorma mängder kundinteraktionsdata: mönster och trender som hade varit alltför komplexa och kostsamma att leta upp på egen hand.

Om det låter komplicerat kommer du att gilla det här: Du behöver inte vara dataingenjör för att kunna tillämpa analysverktyg på ditt kontaktcenter då den nya generationen analysverktyg är enklare och mer intuitiva än någonsin. För att hjälpa dig komma igång har vi samlat allt du behöver veta om kundcenteranalys – alltifrån hur verktygen fungerar till de enklaste och bästa sätten att börja använda analys för att skapa värde för ditt kontaktcenter och ditt företag.

Låt oss ta det från början.

r_analytics1

HUR FUNGERAR KONTAKTCENTERANALYS?

Vi har hört talas om värdet av ”big data” i företagsvärlden i flera årtionden nu. Problemet har hela tiden varit hur man ska få ut någon vettig information ur all denna data – och det problemet har bara växt i takt med att världen blivit alltmer uppkopplad och där allt och alla ständigt genererar mer data.

Analysverktyg löser den utmaningen genom att snabbt bryta ner enorma mängder data och identifiera mönster och trender. Dessa mönster och trender avslöjar dolda insikter om din kundbas och låter dig tillgodogöra dig värdet av ”big data”. Många företag använder redan effektiva analysverktyg inom organisationen, men det finns ett specifikt område där analysverktyget kan få en omedelbar och betydelsefull effekt: kontaktcentret.

Detta beror på att en oerhörd mängd värdefull data strömmar in till kontaktcentret varje dag. Data från kundinteraktioner i flera kanaler, som representerar kundens sanna, ofiltrerade röst. Trots detta granskar ett genomsnittligt kontaktcenter bara runt två procent av alla sina kundinteraktioner. Granskningen sker oftast manuellt genom slumpmässiga kontroller av kvalitet och efterlevnad samt riktade genomgångar av lösningar på klagomål.

Sub-Pillar – Customer Interaction Analytics

Ett analysverktyg för kontaktcenter förvandlar förloppet till en smart, automatiserad process som låter dig granska samtliga kundinteraktioner. Analysverktyg för röst till text konverterar automatiskt röstsamtal till textdata medan en rad andra analysverktyg för kontaktcenter samlar in data från e-post, chatt, sociala medier och skrivbordsaktiviteter så att du får en komplett bild av dina kunder. Detta ger dig en mer stabil och korrekt bild av kontaktcentrets resultat – och låter dig höra kundens ofiltrerade röst vilket ger insikter som kan ge upphov till strategier med verkligt kundfokus.

Det var inte länge sen analysverktygen både var för dyra och för omständliga för att ge någon praktisk nytta. Men dagens ledande analyslösningar – som till exempel analysfunktionerna i Calabrio ONE – gör det enkelt och kostnadseffektivt att bevaka och granska samtliga interaktioner i kontaktcentret utan behov av dedikerade dataanalytiker. Enkel integration, användarvänliga funktioner och intuitiv resultatpresentation gör att vem som helst kan använda sig av analysverktygen och få ut användbara insikter som alla på företaget kan förstå.

ANALYS AV KUNDINTERAKTIONER I FLERA KANALER

Dagens kunder rör sig vant mellan flera kanaler: De har tillgång till en rad alternativ för kommunikation och interaktion, såsom telefon, e-post, sms, chatt, webbsidor, mobilappar och personliga möten – och de vill kunna välja kanal efter behov. Kanske väljer de e-post för att undvika konflikter, chatt eller sms för bekvämlighet och telefonsamtal för snabb återkoppling. Konsumenter söker upp – och är lojala mot – varumärken som ger dem friheten att välja kanal. Men de förväntar sig samtidigt en sömlös och personligt anpassad upplevelse.

Den största utmaningen för företag som i allt större utsträckning erbjuder kontaktmöjligheter i flera kanaler är inte att tillhandahålla kanalerna. Det finns otaliga appar, plattformar och leverantörer som gör det snabbt och enkelt att implementera funktioner för till exempel webbchatt. Den verkliga utmaningen är att bryta barriären mellan kanalerna och samla ihop all data från kundinteraktioner. Med andra ord ta reda på hur du känner igen kunderna när de kontaktar dig i flera olika kanaler – och hur du knyter ihop de olika kontakterna för att få en helhetsbild av din relation med varje enskild kund.

En kundbild som inkluderar flera kanaler gör att ditt kontaktcenter lättare kan leverera fantastiska (sömlösa och personligt anpassade) kundupplevelser. Det låter medarbetarna veta om ett samtal från en kund har föregåtts av interaktioner via chatt och e-post eller liknande.

Att ha en heltäckande kundbild är avgörande vid analys av kundinteraktioner. Det låser upp djupare, mer värdefulla insikter som kan användas för att förbättra kundens engagemang och upplevelse. Allt kan ledas tillbaka till konceptet ”big data”. Genom att ta bort barriären mellan kanalerna och skapa en samlad, integrerad källa till information om kundinteraktioner, får du din data att växa. En större databank – det vill säga en mer omfattande bild av dina kunder – gör det möjligt för analysverktygen att ta fram mer exakta, relevanta och användbara insikter. Eller, för att se på saken ur en annan synvinkel: Att applicera analysverktyg på spridda data ökar risken för felaktig information. Att till exempel leta efter tydliga kundinsikter i röst- respektive chattsamtal var för sig är problematiskt eftersom samma kunder ofta använder båda kanalerna för samma ärende. Missar du den överlappningen får du inte hela sanningen om dina kunder.

TAL TILL TEXT-ANALYS (ASR)

Språkmodulering som gör om ljudupptagningar till sökbara transkriptioner och analyserar dem utefter ord, meningar och sammanhang.

TEXTANALYS

Möjliggör omfattande QM och analys av textbaserade kanaler (e-post, sms, chatt, sociala medier, enkäter etc.).

SKRIVBORDSANALYS

Kopplar samman innehållet i en kundinteraktion (vad kunderna och medarbetarna säger) med medarbetarens skrivbordsaktivitet (vad medarbetaren gör).

TAL TILL TEXT-ANALYS (ASR)

Tal till text-analys, även kallat automatisk röstigenkänning, omvandlar ljud till texttranskriptioner och söker igen dem efter ord, meningar och sammanhang. Tal till text-analys begränsas av sitt ordförråd (det vill säga har svårt att identifiera ovanliga ord, accenter, slanguttryck etc.). Det tar även mycket tid och processorkraft i anspråk (även om ny GPU-driven teknik påskyndar transkriberingen dramatiskt). I gengäld får du en komplett transkribering av alla samtal vilket möjliggör snabb sökning och gedigen analys av sammanhang.

SKRIVBORDSANALYS

Oavsett om dina medarbetare hanterar en interaktion via telefon, e-post eller chatt fungerar deras skrivbord som kommandocentral. Utöver att logga detaljerna kring interaktionen kan medarbetarna komma åt interna resurser, söka efter svar på externa webbsidor och använda olika program för att hjälpa kunden. Med hjälp av skrivbordsanalys kan du koppla ihop det medarbetare och kunder samtalar om (via telefon eller sms) med vad medarbetarna utför på skrivbordet medan de arbetar med ett ärende.

Den största missuppfattningen när det gäller skrivbordsanalys är att det är till för att spionera på medarbetarna. I själva verket använder de flesta organisationer verktyget för att öka medarbetarnas effektivitet och genomföra förbättringar som gynnar både medarbetarnas och kundernas upplevelse. Här är de tre främsta funktionerna för skrivbordsanalys:

Sub-Pillar – Customer Interaction Analytics
Sub-Pillar – Customer Interaction Analytics

PAUSA OCH ÅTERUPPTA AUTOMATISKT FÖR REGELEFTERLEVNAD

Den vanligaste anledningen till att kontaktcenter implementerar skrivbordsanalys är för att underlätta efterlevnad av PCI, HIPAA och andra regelverk som styr registrering av känsliga uppgifter. Pausa och återuppta-funktionen pausar automatiskt inspelningen av skärmbild, ljud och skrift när en medarbetare kommer till ett visst fält (t.ex. personnummer eller bankuppgifter) – och återupptar den automatiskt igen när medarbetaren lämnar fältet. Det eliminerar risken för att medarbetaren ska göra fel, saktar inte ner tempot och säkerställer att känslig information aldrig spelas in eller sparas.

Sub-Pillar – Customer Interaction Analytics

SPÅRA SKRIVBORDSAKTIVITET

Det kan låta som att spionera på medarbetarna men effektiv spårning av skrivbordsaktivitet har tvärtom en stärkande effekt. Genom att koppla samman mätvärden från olika kundinteraktioner kan man till exempel se:

  • Vilka program och kunskaper som leder till mer framgångsrika kundresultat
  • När långsam teknik saktar ner interaktionerna
  • När bristande resurser försämrar kvaliteten på interaktionerna

Du kan ge dina medarbetare verktyg för att bli mer framgångsrika i allt från att bygga upp effektiva rutiner till att motivera investeringar i teknikförbättringar och utökade resurser.

Sub-Pillar – Customer Interaction Analytics

UTLÖSANDE FAKTORER FÖR SPÅRNING AV SKRIVBORDSAKTIVITET

I likhet med den automatiska pausa och återuppta-funktionen finns en funktion för skrivbordsaktivitet som låter dig skapa automatiserade arbetsflöden utifrån specifika åtgärder eller indikatorer. Exempel på detta är:

  • Avbokning av tjänst eller återköp av produkt kan sätta igång inspelning och granskning av samtal
  • Obehörig skärmåtkomst kan skicka en varning till arbetsledaren
  • Försäljning över ett visst värde kan ge upphov till ett högre erkännande eller belöning.

Utlösande faktorer kan vara enkla eller tillämpa flera kriterier. Oavsett vilket krävs inga programmeringskunskaper för att skapa komplexa ”om x inträffar så händer y”-kedjor. Det är oftast bara att bläddra i några rullgardinsmenyer och välja utlösande faktorer och påföljder.

VILKEN BETYDELSE HAR TEXTANALYS FÖR KONTAKTCENTRET?

Ungefär en tredjedel av kontaktcentrets interaktioner är textbaserade och kommer in via e-post, chatt, sms, sociala medier och enkäter – och siffran väntas stiga till över hälften under de kommande åren. Textanalysverktyg medför omfattande QM- och analysmöjligheter för alla dina textbaserade kanaler och är ofta befriade från många av nackdelarna hos fonetik- och tal till text-verktygen. Texten är redan transkriberad, bearbetningen går blixtsnabbt och det finns ingen risk för transkriberingsfel. Eftersom det inte krävs någon röstigenkänning finns ingen risk för feltolkade resultat. Ett textanalysverktyg är avgörande för det moderna, flerkanaliga kontaktcentret.

ANALYS AV KUNDENS RÖST UTANFÖR KONTAKTCENTRET

”Kundfokus” är lika hett som ”big data” i företagsvärlden. Allt fler företag har börjat göra kundfokus till sitt mantra – och låta kundens prioriteringar vara ledstjärnan i alla affärsstrategier och beslutsprocesser. Men mitt i all uppståndelse kring kundfokus glömmer många företag bort sin allra viktigaste resurs på vägen mot att förstå kundens sanna röst: kontaktcentret. Varje dag hanterar kundcentret hundratals, eller till och med tusentals, röstsamtal, sms, e-postmeddelanden och chattkonversationer med företagets kunder. Denna data är den rikaste, mest omfattande och flerdimensionella resurs företaget har för att förstå kundernas upplevelser, behov, önskningar, värderingar och prioriteringar, vad som gör dem frustrerade och vad de gillar. Denna rika källa till information utifrån kundens röst är själva kärnan i en kundfokuserad affärsstrategi. Den kan användas som en ren, ofiltrerad vägvisare vid kundfokuserat beslutsfattande – och hjälpa företag att bättre kunna urskilja verkliga problem och möjligheter i bruset från marknaden.

Kontaktcenteranalyser ger insikter om kundens röst som är relevanta även långt utanför kontaktcentret och som förser marknadsavdelningar, säljledare, produktutvecklare och andra med lättförståelig och högst användbar information. Tidiga anhängare delar sina kunskaper om kundens röst med hela företaget och driver ett brett spektrum av värdeskapande affärssyften: man skapar operativ effektivitet, anpassar sitt utbud, identifierar möjligheter att ta försäljnings- och marknadsföringsinsatserna till nästa nivå, stärker varumärkesinitiativen och drar maximal fördel av kundernas direkta input för att driva innovationen framåt.

Sub-Pillar – Customer Interaction Analytics

Information om konkurrenter

Genom att söka igenom kundinteraktioner efter omnämnanden av konkurrenter blir du uppmärksammad på dina konkurrenters styrkor och svagheter ur kundens synvinkel. Om du analyserar informationen direkt efter att den samlats in kan du snappa upp konkurrenternas aktuella erbjudanden och kampanjer och matcha dem.

Sub-Pillar – Customer Interaction Analytics

Finslipad marknadsföringsstrategi

Genom att bygga upp nyckelord och fraser runt en riktad marknadsföringskampanj kan du direkt se hur kunderna tar emot kampanjen. Du kan se vad kunderna tar fasta på och vad som leder till handling – bland annat utifrån demografi – och justera budskap och inriktning efter detta.

Sub-Pillar – Customer Interaction Analytics

Smartare försäljning

Med hjälp av en lista över nyckelord kan du identifiera och utvärdera korsförsäljning och merförsäljning. Genom att korsreferera försäljningsinformation mot kundnöjdhet kan du se vilka försäljningsstrategier som varit effektiva och tagits väl emot av kunderna.

Sub-Pillar – Customer Interaction Analytics

Optimera lagerhållning och leveranser

Analysverktyg kan visa dig vilka produkter eller tjänster dina kunder pratar om just nu. Populära nyckelord kan vara ett tecken på stigande efterfrågan vilket ger dig chansen att fylla på lagret så att du är redo. En produkts popularitet kan även förvarna om problem med lagerhållning och leveranser. Historiska analyser av sådana produktnyckelord kan användas vid planering av lagerhållning och leveranser och kan till exempel visa hur efterfrågan förändras utifrån säsong.

Sub-Pillar – Customer Interaction Analytics

Vägleda beslut gällande produktutveckling & produktutbud

Att granska återkopplingen från kunderna kan hjälpa dig identifiera vilka produkter/tjänster som kunderna gillar bäst – och kanske ännu viktigare, förstå ouppfyllda kundbehov. Dessa insikter kan underlätta när det gäller att justera produktutbudet och besluta vilka insatser som ska göras inom produktutveckling och innovation.

Sub-Pillar – Customer Interaction Analytics

Efterlevnad & riskeliminering

Att fortlöpande granska hur medarbetarna uttrycker sig kan underlätta följsamhet och förbättra regelefterlevnad. Vid misstänkt eller bekräftat bedrägeri eller dataintrång går det snabbt att granska interaktioner i flera kanaler som en del av utredningen, vilket kan leda till minskade risker och begränsad skada.

Sub-Pillar – Customer Interaction Analytics

KONTAKTCENTERANALYS I FRAMTIDEN

Mängden data som samlas in av ett genomsnittligt företag idag fortsätter att öka exponentiellt: Av all data som skapats i hela mänsklighetens historia kommer över 90 procent från de senaste två åren. De tidiga analysverktygen adresserade detta problem genom att hjälpa företag fånga in och tolka all denna data – främst genom att besvara frågan ”Vad har redan hänt?” Målet är förstås att använda dessa insikter och slutsatser om vad som redan har hänt till att fatta välgrundade beslut och strategier för vad som ska göras härnäst.

Men framtiden för dataanalys ser väldigt annorlunda ut. I takt med att det blir lättare att samla in och centralisera data och metadata och analysmotorerna blir allt smartare, kommer fokus att skifta från ”Vad har hänt” till ”Vad gör vi nu” och ”Vad ska hända sedan”? Nästa generation analysverktyg ger företag möjligheten att förutse vad som kommer att hända (prediktiv analys) och föreslå vad man kan göra åt saken (preskriptiv analys). Det handlar inte om att förutspå en avlägsen framtid med flygande bilar: IDC förutspådde tidigare att hälften av alla analysprogram för företag år 2020 skulle innehålla prediktiva och preskriptiva analysverktyg som byggde på ”kognitiva bearbetningstekniker” såsom maskininlärning och artificiell intelligens.

Låt oss ta en titt på hur maskininlärning, artificiell intelligens och prediktiv och preskriptiv analys faktiskt fungerar – och hur de används på dagens kontaktcenter.

HUR FUNGERAR MASKININLÄRNING?

Enkelt förklarat följer maskininlärningsprogram samma inlärningsprocess som ett litet barn i färd med att upptäcka världen.

  1. De experimenterar, observerar resultaten, justerar angreppssättet och upprepar processen med sikte på ett definierat resultat, mål, lösning eller metod.
  2. I likhet med det lilla barnet blir maskininlärningsprogrammen smartare med tiden. De använder sig av tidigare erfarenheter och applicerar dem på framtida problem. Inlärningstempot snabbas upp i takt med att maskininlärningsprogrammen lär sig förstå normerna och mönstren i omvärlden.
  3. Maskininlärningsprogram fungerar bäst i ett slutet system där processen drivs av feedback och där det inte finns alltför många variabler som kan grumla resultaten och försvåra inlärningen.

MASKININLÄRNING PÅ KONTAKTCENTRET

Den mest lovande användningen av maskininlärning på kontaktcentret möjliggör automatiserad, intelligent bedömning av alla kundinteraktioner. Maskininlärningsprogrammet börjar med att observera en uppsättning manuellt bedömda interaktioner, för att lära sig bedömningskriterierna. Ju fler interaktioner det bedömer, desto smartare blir programmet. Bedömning av varje enskild interaktion bidrar till mer korrekta mätningar av kundnöjdhet och medarbetarnas resultat – samtidigt som det ger kontaktcentret en värdefull datapunkt för varje interaktion, som kan kopplas samman med alla andra datapunkter i det integrerade kontaktcentersystemet.

HUR FUNGERAR ARTIFICIELL INTELLIGENS?

När du tittar på den här bilden skickar ditt öga 125 miljoner diskreta dataimpulser till din hjärna. Multiplicera det med antalet vakna millisekunder på en dag så får du ett hum om vilken oändlig mängd rent visuell data din hjärna bearbetar varenda dag. Så hur hanterar hjärnan allt det här – och hur skiljer den ut relevant information från ”vitt brus”? Jo, hjärnan har en förmåga att snabbt och automatiskt identifiera mönster i inkommande data. Vi känner igen tecken, symboler, ord och ansiktsuttryck. Detta gör vi helt omedvetet. Och vi reagerar på det helt automatiskt.

ARTIFICIELL INTELLIGENS (AI) ÅTERSKAPAR DENNA FÖRMÅGA HOS VÅRA TEKNISKA SYSTEM:

  1. AI-verktygen gör det möjligt för företag att automatiskt känna igen mönster i de enorma mängder data som strömmar in varje dag.
  2. AI-verktygen känner igen vad mönstren tyder på.
  3. AI-verktygen ger antingen förslag på åtgärder eller sätter igång åtgärder på egen hand.

AI PÅ KONTAKTCENTRET

READING THE SIGNS IN HUMAN BEHAVIOR

Leading contact center analytics platforms use artificial intelligence to highlight patterns in customer interactions and automatically deploy relevant actions. For example, identifying a pattern that leads to low customer satisfaction or customer turnover and elevating it to a manager or recognizing a pattern from a previous successful cross-sell and based on that create a sales script for the salesperson. Sophisticated sentiment analysis tools take this ability to recognize patterns even further. They analyze the subtle elements in speech and text interactions that can be compared to ”body language” – and that provide clues to the customer’s underlying feelings and intentions.

HUR FUNGERAR PREDIKTIV & PRESKRIPTIV ANALYS?

Consider how difficult it can be to hit a ball with a bat: Despite the old saying, ”Keep your eyes on the ball,” nobody can keep their eyes on a really fast ball coming rushing at you. Success doesn’t come from watching the bat hit the ball. Rather, it comes from reading the extremely subtle visual cues (in the pitcher’s movements and small glimpses of the ball in the air heading toward you) that tell you how the ball will go—so you can work out when and where to swing the bat to meet it.

The same mechanism is behind predictive and prescriptive analytics, which combine the strengths of machine learning and artificial intelligence.

  1. The AI’s pattern recognition tells us that ”the signs indicate that it is a screw ball”.
  2. After an extensive learning process, the machine learning program knows that “if it’s a screw, I need to hit this way to hit the ball”:

PREDIKTIV & PRESKRIPTIV ANALYS PÅ KONTAKTCENTRET

FÖRUTSE SAMTALSMÄNGDEN & OPTIMERA SERVICENIVÅN

De flesta moderna kontaktcenter använder analysverktyg för att förutse samtalsmängden så att tillräckligt mycket personal kan sättas in för att upprätthålla servicenivån. Men de flesta begränsar sig till en statistisk analys av historiska data. Baserat på data från tidigare år kan kontaktcentret förvänta sig en högre samtalsmängd vid vissa tider på dagen, veckan eller året. Denna metod tar ingen hänsyn till oväntade händelser som driver upp mängden samtal, såsom ett akut fel på en produkt eller tjänst. Genom att tillämpa analysverktyg för prediktiv och preskriptiv analys kan kontaktcentret upptäcka tidiga tecken på en förestående ökning av samtalsmängden – till exempel en tröskel för antalet klagomål på en och samma produkt. Den preskriptiva sidan av dessa verktyg kopplar samman information om samtalsmängd med mätvärden för kundnöjdhet för att optimera bemanningen så att servicenivån förblir konstant även när samtalsmängden ökar – och kan till och med automatiskt justera medarbetarnas scheman. Allt detta sker sömlöst och omedelbart efter att informationen samlats in, vilket ger kontaktcenterchefer unika insikter om förväntad samtalsmängd, och databaserade metoder för optimering av servicenivån.

ÄR INTE ANALYSVERKTYG KOMPLICERADE OCH KOSTSAMMA?

Begrepp som ”big data” och ”kundfokuserade strategier” kan få kontaktcenterchefer att anta att analysverktyg leder till huvudbry och stora utgifter. Men dagens ledande analysverktyg är enkla och förvånansvärt kostnadseffektiva. Molnbaserade analysverktyg gör det enkelt att komma igång och ger dig möjlighet att justera processorkraft och prislapp efter behov. Moderna analysverktyg för kontaktcenter är dessutom extremt intuitiva. Du behöver verkligen inte vara dataingenjör utan alla kan lära sig använda dem.

VILKA ANALYSVERKTYG BEHÖVER JAG?

Ett genomsnittligt kontaktcenter som samlar in och analyserar kundinteraktioner från flera kommunikationskanaler behöver en serie av analysverktyg.

Sub-Pillar – Customer Interaction Analytics

VILKA ANALYSVERKTYG ANVÄNDS PÅ KONTAKTCENTRET?

HUR KOMMER JAG IGÅNG?

Utvecklingen av analysverktyg har kommit långt under de senaste åren. Molnet gör dem kostnadseffektiva och enkla att sätta igång. Det gör det lättare än någonsin att uppnå samsyn och investera i en förstklassig lösning för analys av kundinteraktioner i flera kanaler, för ditt kontaktcenter.

Att få systemet på plats ses ofta som den största utmaningen, men det är i nästa steg – att använda verktygen effektivt och konsekvent – som de flesta företag stöter på patrull. Inte på grund av att det är svårt att använda verktygen; som vi redan sagt är de ledande analysverktygen mer intuitiva och lättanvända än någonsin, med tydliga resultatrapporter som är lätta att förstå utan några expertkunskaper. Men dessa stora framsteg i användarvänlighet leder till en vanlig och problematisk missuppfattning: att det bara är att koppla in ett analysverktyg så levererar det automatiskt insikter och löser affärsproblem. Analysmotorer är verktyg. Liksom alla verktyg använder du det till ett specifikt problem, mål eller syfte. Kort sagt behöver du identifiera vilka frågor du vill att ditt analysverktyg ska besvara.

De goda nyheterna är att även enkla frågeställningar som hur man förkortar ledtiderna eller hur man minskar mängden eskalerande samtal snabbt kan ge betydande resultat. En ännu bättre nyhet är att liksom vid implementering av de flesta tekniker handlar det om att sätta hjulen i rörelse – och den bästa sättet att göra det på är att ta det där första steget. Vilken fråga du än börjar med att fokusera på så kan den ge användandet av din analyslösning en flygande start genom att demonstrera dess kraftfulla potential, generera samsyn från nyckelintressenter och inspirera till kreativt tänkande kring hur analysverktyget kan användas på innovativa sätt för att lösa era unika affärsproblem. Hur klichéartat det än kan låta är det viktigaste steget att helt enkelt komma igång.

När vi pratar om en analyslösning för kontaktcenter avser vi en serie av analysverktyg som undersöker olika aspekter av kontaktcentrets interaktioner.

More Resources

Därför är en omnikanalstrategi avgörande för kundupplevelsen

AI-baserade Analytics utvecklar det moderna kontaktcentret

View More Posts

Start typing and press Enter to search