Müşteri iletişim merkezlerinden gelen veriler, makine öğrenimi ile etkin bir şekilde analiz edilerek kullanılabiliyor.
Çağrı merkezleri veya müşteri iletişimindeki kanal sayısını yansıtmak için günümüzde daha çok kullanılan adıyla iletişim merkezleri, birçok şirketin müşteri deneyimi için hayati önem taşıyor. Yapılan araştırmalar bazı şirketlerin iletişim merkezlerini verimli ve etkin bir şekilde kullanamadığı için bu yapıların sunduğu avantajlardan faydalanamadığını ortaya koyuyor.
Çağrı ve iletişim merkezlerindeki verimsizliğin birçok kaynağı bulunuyor. Örneğin, çoğu merkezde yanlış sayıda çalışan bulunuyor. Yoğun zamanlarda çok az kişinin çalışması müşterilerin uzun süre beklemesine yol açarken, sakin zamanlarda çok fazla kişinin çalışması ise çalışanın boşa vakit harcamasına neden oluyor. Çok sayıda çalışana sahip olmak müşterilerin bekleme sürelerini azaltacağı için iyi bir şey gibi görünse de canı sıkılan çalışanların heyecan ve yardım etme isteği olmadan müşteri deneyimini geliştirmesi çok olası değil.
Bir diğer sorun ise müşterilerin arama sebepleriyle yönetime iletilen iletişim merkezi raporları arasında hala büyük farklar olması. SAS tarafından yakın zamanda yürütülen bir pilot projede elde edilen verilere göre gerçek arama sebepleriyle, raporlananlar arasında %20 oranında fark bulunuyor.
SAS Orta Doğu, Türkiye Doğu Avrupa İş Çözümleri Direktörü Yiğit Karabağ, gerçek arama sebepleriyle raporlananlar arasında doğan farkı makine öğrenimi ile anlamlandırdıklarını belirterek, “Bu analiz, arama sebeplerini, yapılandırılmış verilere ve iletişim merkezi uygulamasındaki açık metin günlüklerine göre otomatik olarak tahmin eden ve sınıflandıran doğal dil işleme teknikleri kullanılarak yapıldı. Bu günlükler, çalışanlar tarafından yazılan veya ses tanıma sistemiyle dönüştürülmüş metinlerden oluşuyor. Müşterinin gerçek arama sebeplerini anlayamamanın etkisi çok büyük. Aslında ortada olmayan sorunları çözmek için gereksiz harcamalar yaparak müşterilerin sinirini öncesinden de fazla bozmak mümkün. Bu sorun genellikle denklemdeki insan faktöründen kaynaklanıyor. Eğitim sorunları, iletişim merkezi uygulaması tasarımı, temel performans göstergesi (Key Performance Indicator – KPI) kaynaklı hatalı sınıflandırma sorunları gibi unsurlar buna yol açabiliyor” dedi.
Öte yandan, merkezlerde yanlış tür çalışanlar da olabildiğine de değinen ve iletişim merkezlerinin, satış öncesi ve satış süreçleriyle ilgili şikayetlerden satış sonrası desteğe kadar başa çıkması gereken birçok farklı sorun olduğuna da dikkat çeken Yiğit Karabağ şunları söyledi: “SAS’ın yaptığı araştırmada, şirketlerin kendilerine ne tür çağrı geleceğini tahmin etme konusunda hiç iyi olmadıkları ve bu nedenle de talep türü ve miktarına uygun çalışan seçemedikleri belirlendi. Doğrudan müşteri deneyimine etki eden bu sorunlar şirketler için hayati önem taşıyor. Ancak pek fark edilmeyen bir sorun daha var. Şirketler iletişim ve çağrı merkezlerinden elde ettikleri veriden faydalanamıyorlar. Bu çok büyük bir sorun değilmiş gibi görünebilir fakat özellikle müşterileri daha iyi anlama ve tanıma fırsatı gibi bazı imkanların kaçırılmasına neden olabiliyor.”
Verimlilik nasıl artacak?
Müşteri iletişim merkezlerinden gelen verileri etkin bir şekilde kullanan ve analiz eden şirketler çok büyük faydalar elde ediyor. Öncelikle verimsizlikleri azaltarak iletişim merkezlerini daha iyi hale getirebiliyorlar. Örneğin, geçmiş arama verileri kullanılarak oluşturulan modellerle çağrı miktarını ve dolayısıyla belirli dönemler için çalışan ihtiyacını tahmin edebiliyorlar. Bu modeller tatil dönemlerini hesaba katmak için kolaylıkla kullanılabiliyor. Kampanyalar ve teklifler gibi gelecek satış ve pazarlama aktivitelerinin veya fiyat değişikliği ve kesintiler gibi operasyonel sorunların etkilerini görebilmek için gelişmiş analitik yöntemleri kullanılabiliyor. Böylece, çalışan gereksinimini doğru bir şekilde öngörerek, çalışan seviyesini hem çağrı türü hem çağrı sayısına göre optimize etmek mümkün oluyor.
Belki bundan da önemlisi, şirketler iletişim merkezi analitiklerini; müşteri profili bilgilerini geliştirmek, müşterilerin verdiği bilgilerin bir sonucu olarak diğer verimsizlikleri belirlemek, ürün ve servislerini geliştirmek için kullanabiliyorlar. Tüm bunlar teklifleri ve ürünleri daha doğru hedeflere yönlendirme ve müşteri memnuniyetini artırma becerisine katkı sağlıyor.
Kanallar arasında ayrım yok
Şirketler, rutin iletişim merkezi etkileşimlerinden elde ettikleri veriyi keşfetmek ve bundan faydalanmak amacıyla doğal dil işleme, metin ve ses analizi, konsept oluşturma gibi analitik teknikler kullanıyorlar. Bu şirketler ayrıca müşterilerin sorunlarını ve bu sorunların önemini kavramak için duygu ve konu analizinden faydalanıyorlar. Bu şekilde müşteri davranışı hakkında daha iyi fikir ediniyorlar.
İletişim merkezi operasyonlarını geliştirmek için analitiği en verimli şekilde kullanan şirketler, sadece iletişim merkezindeki değil birçok farklı kaynaktan elde edilen verileri bir araya getirip kullanıyor. Tüm kanallardan gelen verilere göz atmak ve müşteri yolculuğunu düşünmek özellikle büyük önem taşıyor. Müşteriler kanallar arasında bir fark görmüyor. Onlar için mobil cihaz üzerinden girilen bir etkileşimle bir telefon görüşmesinin farkı yok. Bu nedenle şirketler şunları yapmalı: Kanal farkı gözetmeksizin müşteri tercihleri, motivasyonu ve davranışlarının tam bir resmini elde etmeye odaklanmalılar. Bu bilgiye sahip olan şirketler daha fazla rekabet gücü elde ediyor ve uzun vadede ayakta kalma olasılıkları artıyor.
Harvard Business Review Analytics tarafından yapılan bir araştırma, müşteri deneyimini kontrol etmenin işin temel bir parçası haline gelmesi gerektiğini ortaya koyuyor. Genellikle, en önemli gelişmeler üst düzey yöneticilerden değil analitik çözümleri deneyip bunların işe yaradığını gören ekipler tarafından gerçekleştiriliyor. Sonrasında, elde edilen sonuçlar “yaptığımız işin” normal bir parçası haline geliyor ve “her zamanki işlerin” içine giriyor.
Müşteri deneyimini yönetmek için analitik kullanan şirketler, kârlılık ve pazar payı gibi finansal göstergelerde daha iyi sonuçlar elde etmelerinin yanı sıra müşteri elde tutma oranlarını da yükseltiyorlar. Diğer bir deyişle, iletişim merkezi analitiği kullanarak müşteri deneyimini geliştirmenin karşılığını kesinlikle alıyorlar. Sonuçta elde edilen etki, müşteri deneyimi yönetimine güçlü bir analitik yaklaşımı eklemek için zaman harcamaya değdiğini gösteriyor.
