Анализ контакт-центра Азербайджан
Приложение позволяет проводить анализ качества обслуживания входящих обращений, снизить затраты на персонал и оборудование за счет планирования нагрузки в Азербайджане
Преднастроенное решение «Анализ контакт-центра» позволяет анализировать ключевые показатели эффективности работы контакт-центра в соответствии с отобранными периодами, отслеживать эффективность работы операторов, выявлять зависимости количества обращений от сезона, в разрезе тем обращений и других параметров, анализировать среднюю длительность периода обработки обращений, количество успешных сделок, инициированных операторами, а также количество новых потенциальных клиентов за определенный период времени в разрезе каналов привлечения
решения
- Dashboard c ключевыми показателями и LFL-анализом по каждому из трех направлений: входящие, исходящие звонки и online заказы
- Построение рейтингов ТОП лучших/худших по любому выбранному показателю за произвольный период
- Анализ количества обращений в контакт-центр по входящему или исходящему направлению с возможностью настройки дискретности времени суток и дней недели
- Анализ времени ожидания на линии по настраиваемым диапазонам
- Динамический и структурный анализ времени ожидания
- среднее время ожидание на линии
- количества обработанных заказов
- количества принятых звонков
- конверсии и утилизации и др.
- Dashboard c ключевыми показателями и LFL-анализом по каждому из трех направлений: входящие, исходящие звонки и online заказы
- Построение рейтингов ТОП лучших/худших по любому выбранному показателю за произвольный период
- Анализ количества обращений в контакт-центр по входящему или исходящему направлению с возможностью настройки дискретности времени суток и дней недели
- Анализ времени ожидания на линии по настраиваемым диапазонам
- Динамический и структурный анализ времени ожидания
- среднее время ожидание на линии
- количества обработанных заказов
- количества принятых звонков
- конверсии и утилизации и др.
Компания RBC Group повышает конкурентоспособность своих клиентов посредством внедрения современных систем бизнес-аналитики, интеграции и управления данными, искусственного интеллекта и расширенной аналитики
6От сложного спроса к скоординированному планированию: как «Юрия-Фарм» за несколько месяцев создала систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта, которая стала основой для управления бизнесом.
16Кредиторская задолженность может поддерживать финансовую гибкость бизнеса — или незаметно создавать риски для ликвидности, и в статье разбираем, как с помощью аналитики держать баланс между своевременными оплатами, оборачиваемостью и устойчивостью.
20Как визуализировать проектные планы, сроки и иерархию задач в Power BI — без таблиц, DAX-костылей и внешних инструментов, используя кастомный визуал cpGantt Chart.
6От сложного спроса к скоординированному планированию: как «Юрия-Фарм» за несколько месяцев создала систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта, которая стала основой для управления бизнесом.
16Кредиторская задолженность может поддерживать финансовую гибкость бизнеса — или незаметно создавать риски для ликвидности, и в статье разбираем, как с помощью аналитики держать баланс между своевременными оплатами, оборачиваемостью и устойчивостью.
20Как визуализировать проектные планы, сроки и иерархию задач в Power BI — без таблиц, DAX-костылей и внешних инструментов, используя кастомный визуал cpGantt Chart.
6От сложного спроса к скоординированному планированию: как «Юрия-Фарм» за несколько месяцев создала систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта, которая стала основой для управления бизнесом.
16Кредиторская задолженность может поддерживать финансовую гибкость бизнеса — или незаметно создавать риски для ликвидности, и в статье разбираем, как с помощью аналитики держать баланс между своевременными оплатами, оборачиваемостью и устойчивостью.
19Дебиторская задолженность редко выглядит проблемой сразу, но именно она чаще всего создает кассовые разрывы — в статье разбираем, как на основе данных понять поведение клиентов, предсказать поступления и управлять ликвидностью, а не реагировать постфактум.
6От сложного спроса к скоординированному планированию: как «Юрия-Фарм» за несколько месяцев создала систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта, которая стала основой для управления бизнесом.
16Кредиторская задолженность может поддерживать финансовую гибкость бизнеса — или незаметно создавать риски для ликвидности, и в статье разбираем, как с помощью аналитики держать баланс между своевременными оплатами, оборачиваемостью и устойчивостью.
19Дебиторская задолженность редко выглядит проблемой сразу, но именно она чаще всего создает кассовые разрывы — в статье разбираем, как на основе данных понять поведение клиентов, предсказать поступления и управлять ликвидностью, а не реагировать постфактум.
6От сложного спроса к скоординированному планированию: как «Юрия-Фарм» за несколько месяцев создала систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта, которая стала основой для управления бизнесом.
20Как визуализировать проектные планы, сроки и иерархию задач в Power BI — без таблиц, DAX-костылей и внешних инструментов, используя кастомный визуал cpGantt Chart.
24Write Table — новая функция, позволяющая изменять данные, оставлять комментарии и запускать автоматические процессы прямо в дашборде. Без Excel, без IT, без переключений между системами.
6От сложного спроса к скоординированному планированию: как «Юрия-Фарм» за несколько месяцев создала систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта, которая стала основой для управления бизнесом.
20Как визуализировать проектные планы, сроки и иерархию задач в Power BI — без таблиц, DAX-костылей и внешних инструментов, используя кастомный визуал cpGantt Chart.
24Write Table — новая функция, позволяющая изменять данные, оставлять комментарии и запускать автоматические процессы прямо в дашборде. Без Excel, без IT, без переключений между системами.
16Кредиторская задолженность может поддерживать финансовую гибкость бизнеса — или незаметно создавать риски для ликвидности, и в статье разбираем, как с помощью аналитики держать баланс между своевременными оплатами, оборачиваемостью и устойчивостью.
20Как визуализировать проектные планы, сроки и иерархию задач в Power BI — без таблиц, DAX-костылей и внешних инструментов, используя кастомный визуал cpGantt Chart.
19Дебиторская задолженность редко выглядит проблемой сразу, но именно она чаще всего создает кассовые разрывы — в статье разбираем, как на основе данных понять поведение клиентов, предсказать поступления и управлять ликвидностью, а не реагировать постфактум.
16Кредиторская задолженность может поддерживать финансовую гибкость бизнеса — или незаметно создавать риски для ликвидности, и в статье разбираем, как с помощью аналитики держать баланс между своевременными оплатами, оборачиваемостью и устойчивостью.
20Как визуализировать проектные планы, сроки и иерархию задач в Power BI — без таблиц, DAX-костылей и внешних инструментов, используя кастомный визуал cpGantt Chart.
19Дебиторская задолженность редко выглядит проблемой сразу, но именно она чаще всего создает кассовые разрывы — в статье разбираем, как на основе данных понять поведение клиентов, предсказать поступления и управлять ликвидностью, а не реагировать постфактум.
Анализ контакт центра
Аналитика колл центра – это процесс отслеживания ключевых показателей его работы для улучшения клиентского опыта и повышения производительности бизнеса. С ее помощью удается оценить степень удовлетворенности клиентов, качество взаимодействия с ними, удобство и доступность услуги. Анализ call центра позволяет получить целостное представление об эффективности его работы по всем каналам взаимодействия в режиме реального времени, оценить динамику изменения качества предоставляемых услуг, правильно спланировать нагрузку на операторов.
Каковы основные проблемы аналитики колл центра
Анализ контакт центров без аналитических инструментов, разработанного специально для данного вида деятельности, является сложной задачей из-за наличия большого количества специфических разрозненных данных:
- нескольких каналов взаимодействия с клиентами и источников данных;
- непостоянного количества звонков. Уровень нагрузки на контакт центр может меняться в течение суток, а также зависеть от рекламных кампаний или выхода нового продукта;
- сложной системы оценки качества работы сотрудников.
Важными KPI работы контакт центров являются:
- оплаченные часы;
- время ожидания;
- количество входящих звонков;
- время обработки вызова;
- конверсия;
- количество принятых звонков с разбивкой по часам;
- среднее количество времени, необходимое на обслуживание одного клиента.
KPI позволяют определить эффективность работы отдела в целом, а также выделить конкретных сотрудников на основании рейтингов. Регулярный мониторинг показателей эффективности является трудоемким процессом, однако играет важную роль в управлении колл центром.
Как внедрение бизнес-аналитики влияет на работу контакт центра
Аналитика call центра строится на основании данных, получаемых из CRM-систем, телефонии, Excel , социальных сетей и других источников. Получаемая информация приводится к нужному формату посредством настроенных алгоритмов преобразования и используется для создания отчетов и визуализаций в режиме реального времени. В рамках аналитического решения процесс обслуживания клиентов можно изучать по трем направлениям:
- входящие звонки;
- исходящие звонки;
- обработка онлайн заказов.
Аналитика call центра дает возможность менеджерам оперативно получать важные данные и аналитические сведения, позволяющие контролировать выполнение обязательств компании. Визуализация данных об объеме вызовов по часам информирует о необходимости принять меры, чтобы обеспечить достаточное количество персонала в период пиковой нагрузки, чтобы сократить или даже исключить время ожидания клиентов. Построение рейтингов позволяет оценивать качество работы специалистов, начислять бонусы, проводить дополнительные обучения и применять методы стимулирования к отстающим сотрудникам.
Руководителям контакт центров аналитическое решение позволяет в любой момент времени иметь доступ к дашборду c ключевыми KPI, который демонстрирует эффективность работы подразделения в целом и отдельных его направлений. Изучение показателей нагрузки и длительности ожидания клиентов на линии подсказывает насколько хорошо компания с имеющимися у нее ресурсами справляется с выполнением поставленных задач. Аналитика колл центра помогает планировать нагрузку, обеспечивая достаточное количество операторов на линии в течение дня.
Внедрение аналитического решения значительно облегчает работу IT-отдела. Гибкая платформа позволяет иметь единый информационный центр. Данные загружаются из разных источников и автоматически их преобразовываются, что гарантирует их высокое качество. Накопление информации с течением времени не влияет на скорость отклика при создании визуализаций. Изменения оперативно отображаются на дашбордах, к которым ответственные сотрудники имеют прямой доступ в соответствии с имеющимися у них правами и компетенциями.
Решение «Анализ колл центра» – это набор простых для понимания отчетов, содержащих оперативную и историческую информацию о его работе, которую можно анализировать на уровне компании, направления или отдельного сотрудника. Предоставленные данные могут использоваться как рядовыми специалистами, так и руководителями, которым необходимо знать результаты своей деятельности, сокращать расходы и оптимизировать эффективность.
