Аналіз контакт-центру
Додаток дозволяє проводити аналіз якості обслуговування вхідних звернень, знизити витрати на персонал та обладнання за рахунок планування навантаження
Передналаштоване рішення «Аналіз контакт-центру» дозволяє аналізувати ключові показники ефективності роботи контакт-центру відповідно до відібраних періодів, відстежувати ефективність роботи операторів, виявляти залежності кількості звернень від сезону, у розрізі тем звернень та інших параметрів, аналізувати середню тривалість періоду обробки звернень, кількість успішних угод, ініційованих операторами, а також кількість нових потенційних клієнтів за певний період у розрізі каналів залучення
рішення
- Dashboard з ключовими показниками та LFL-аналізом по кожному з трьох напрямків: вхідні, вихідні дзвінки та online замовлення
- Побудова рейтингів ТОП кращих/гірших за будь-яким вибраним показником за довільний період
- Аналіз кількості звернень у контакт-центр за вхідним або вихідним напрямком з можливістю налаштування дискретності часу доби та днів тижня
- Аналіз часу очікування на лінії за діапазонами, що налаштовуються
- Динамічний та структурний аналіз часу очікування
- середній час очікування на лінії
- кількість оброблених замовлень
- кількість прийнятих дзвінків
- конверсія, утилізація та ін.
- Dashboard з ключовими показниками та LFL-аналізом по кожному з трьох напрямків: вхідні, вихідні дзвінки та online замовлення
- Побудова рейтингів ТОП кращих/гірших за будь-яким вибраним показником за довільний період
- Аналіз кількості звернень у контакт-центр за вхідним або вихідним напрямком з можливістю налаштування дискретності часу доби та днів тижня
- Аналіз часу очікування на лінії за діапазонами, що налаштовуються
- Динамічний та структурний аналіз часу очікування
- середній час очікування на лінії
- кількість оброблених замовлень
- кількість прийнятих дзвінків
- конверсія, утилізація та ін.
Компанія RBC Group підвищує конкурентоспроможність своїх клієнтів за допомогою впровадження сучасних систем бізнес-аналітики, інтеграції та управління даними, штучного інтелекту та розширеної аналітики
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
10Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
10Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
12RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
12RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
