콜 센터 분석: 고객 만족도 및 상담원 생산성을 높이는 방법

모든 고객 상호 작용에는 데이터의 보고가 포함됩니다. 그러나 고객 경험을 개선하기 위해 이를 사용하고 있습니까? 불행히도 Salesforce의 연구에 따르면 이러한 고객 통찰력에 따라 행동하는 기업은 17%에 불과합니다.

콜 센터 분석의 힘을 활용하려면 실제 비즈니스 과제에 적용해야 합니다. 다양한 메트릭과 KPI의 이면에는 인간의 동기, 관심 및 요구 사항이 있습니다.

옴니채널 고객 센터 의 역할을 확장하면서 팀의 성과를 측정하여 전체 고객 만족을 보장할 수 있습니다. 종합 가이드를 따라 콜 센터에서 분석을 탐색하십시오.

• 콜센터 분석이란 무엇입니까?
• 컨택 센터 분석 유형
• 콜센터 데이터를 사용하여 CX 개선
• 보다 데이터 중심적인 문화로 전환
• 필수 분석 기능

콜센터 분석이란 무엇입니까?

콜 센터 분석은 컨택 센터 내에서 성과 지표의 수집, 측정 및 보고를 설명합니다. 인바운드 또는 아웃바운드 통화를 처리하는 통화 데이터 및 에이전트 성능을 추적합니다. 일반적인 분석 유형에는 처리 시간, 통화량, 고객 만족도 및 대기 시간이 포함됩니다.

그러나 콜 센터 분석은 콜 시간 그 이상입니다. 고객 경험 자체를 포함하여 통화 처리 방식에 영향을 미치는 인적 요소를 고려합니다.

대부분의 경우 콜 센터 감독자는 전문 분석 도구를 사용하여 이 데이터에 액세스할 수 있습니다. 그러나 이 콜 센터 데이터에 액세스하는 것은 종종 감독자와 팀 리더로 제한됩니다. 보다 현대적인 컨택 센터는 이러한 실시간 데이터를 상담원에게 제공하므로 상담원이 증가하는 통화량에 신경을 쓸 수 있습니다.

그러나 올바른 도구와 전략을 사용하면 통화 데이터를 통해 탁월한 고객 경험을 제공하고 브랜드 충성도를 높이며 전반적으로 효율성을 높일 수 있습니다.

콜 센터 분석 사용의 장단점

통화 분석의 이점은 콜 센터 운영을 확장하고 일관성을 달성할 수 있다는 것입니다. 콜 센터 분석의 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.

• 측정 가능 - 숫자는 "태도"와 같은 소프트 스킬보다 정량화하기 쉽습니다. 추적하고 해석할 의미 있는 수십 가지 측정항목이 있습니다. (계속 읽으십시오. 우리가 그들을 다룰 것입니다!)
• 통합 - 대부분의 클라우드 컨택 센터 솔루션은 내장된 콜 센터 분석을 제공합니다. 즉, 콜 센터 리더는 SQL을 배우거나 Crystal Reports를 사용할 필요가 없습니다. (응? 맞아.)
• 관리 가능 - 올바른 에이전트 메트릭은 상당한 영향을 미치는 메트릭입니다. 예를 들어, 올바른 행동을 연습함으로써 개선할 수 있는 것들.

그러나 시간이 지나면서 콜센터 분석은 엇갈린 평판을 얻었습니다. 전통적인 콜 센터는 여전히 순수한 통화 시간, 처리 시간 및 대기 시간만으로 측정될 수 있습니다. 콜 센터 분석의 단점은 다음과 같습니다.

• 조작 됨 - 많은 콜 센터 베테랑은 해결 속도를 희생하면서 통화를 줄이는 방법을 알고 있습니다.
• 비인격적 - 발신자 자체와 달리 메트릭은 당면한 상황에 맞게 개인화되지 않습니다. 일부 성과 지표는 관계 구축을 방해합니다.
• 격리 됨 - 인바운드 통화 추세는 컨택 센터 내에서만 관련성을 유지하는 경향이 있습니다. 단점은 관리 팀이 고객 전화의 근본 원인과 거리가 멀 수 있다는 것입니다.

여기 우리의 테이크가 있습니다. 숫자와 지표는 올바른 행동에 집중할 때 사람들에게 동기를 부여할 수 있습니다. 상담원은 일부 콜 센터 분석(예: 통화량)을 변경할 수 없습니다. 최적의 콜 가이드를 설정하고 지속적인 피드백 루프에 대한 품질 보증을 활용합니다.

통계학자 칼 피어슨(Karl Pearson)의 이 유명한 인용문은 기억할 가치가 있습니다.

“성과를 측정하면 성과가 향상됩니다. 성과를 측정하고 보고하면 개선 속도가 빨라집니다.”

칼 피어슨

데이터 분석에 대한 조치

콜 센터에서 분석을 이해하는 것은 다음 세 단계로 요약됩니다.

1. 수집: 고객 센터의 데이터를 저장합니다. 예를 들어 콜센터 상담원이 해결률을 추적하는 것은 거의 불가능할 수 있으므로 이를 CRM 또는 분석 소프트웨어에 보관하면 정확도가 향상됩니다.
2. 분석: 팀이 이해할 수 있도록 보고서를 구성하고 만듭니다. 템플릿을 사용하는 것은 비즈니스 인텔리전스를 향상시키고 모든 사람이 같은 페이지에 있도록 하는 좋은 방법입니다.
3. 조치: 이러한 통찰력을 사용하여 에이전트 성능을 최적화하십시오. 벤치마크를 문서화하고 고객 만족도를 높이는 요인을 추적하는 것은 지속 가능한 성장의 핵심입니다.

조직과 실행 가능한 계획이 없는 데이터는 소음일 뿐입니다. 결함이 있는 데이터를 기반으로 비즈니스 결정을 내리는 것은 시간 낭비입니다. 완전히 통합된 클라우드 콜 센터 가 있는지 확인하여 잘못된 조치를 취하지 않도록 하십시오.

각 단계에서 최대의 이점을 얻으려면 신중하게 고려해야 합니다.

콜 센터의 분석 유형

먼저 좋은 소식입니다. 사용 가능한 통화 데이터가 많이 있습니다. 통화 시간, 첫 번째 통화 해결 및 음성 분석의 모든 것. 데이터 포인트를 측정할 수 있다면 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

이제 나쁜 소식입니다. 당신과 당신의 팀이 압도되지 않도록 포장해야 합니다. 예를 들어, 20개의 서로 다른 측정항목을 추적하는 대신 가장 중요한 상위 10개에 초점을 맞추십시오.

팁: 시간을 절약하려면 콜 센터 소프트웨어와 함께 제공되는 미리 만들어진 템플릿을 찾으십시오.

콜 센터 및 지원 팀의 규모에 따라 하루에 몇 백 분에서 수백만 분의 통화 시간을 수집할 수 있습니다.

사용할 수 있는 다양한 분석부터 살펴보겠습니다.

상호작용 분석

상호 작용에는 콜 센터의 성과에 대한 실시간 및 과거 데이터가 포함됩니다. 예를 들어 응답 및 보류 시간, 포기한 통화, 해결 시간 및 통화 전송률입니다. 상호 작용 분석은 추세를 식별하는 데 유용하지만 상담원 성과를 추적하기 위해 개별적으로 볼 수도 있습니다.

음성 분석

음성 분석은 고객 대화에서 말한 긍정 및 부정 키워드를 추적합니다. 과거에는 음성 인사이트를 얻기 위해 수백 시간의 대화를 듣고 분석하는 팀이 필요했지만 오늘날에는 대화형 인공 지능(AI) 및 기계 학습으로 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

고객 설문조사

통화 후 설문조사는 나머지 분석을 보완하는 또 다른 강력한 데이터 소스입니다. 고객이 최근 경험에 대해 어떻게 느꼈는지 이해하기 위해 만족도 설문조사 를 자동으로 보냅니다. 설문조사 완료 자체도 고객 참여의 척도입니다.

예측 분석

대부분의 데이터는 이전에 발생한 일을 보여주지만 예측 분석은 다음에 일어날 일을 알려줍니다. 이러한 유형의 콜 센터 분석은 고객 지원을 위한 수정구 역할을 합니다. 과거 데이터를 분석하고 미래 지향적인 모델을 적용하여 인력 배치를 예측하여 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어 통화량 보고서를 보고 가장 바쁜 요일과 시간에 팀 일정을 맞출 수 있습니다.

통화 분석에 추가로 필요한 것은 무엇입니까?

물론 고객이 연락하는 유일한 방법은 전화가 아닙니다.

통화, 소셜 미디어, 채팅 및 이메일로 구성된 옴니채널 컨택 센터 를 보유한 고객은 더욱 고급 분석에 액세스할 수 있습니다.

다음은 몇 가지 더 고려해야 할 사항입니다.

비즈니스 인텔리전스

콜 센터 분석의 다음 단계는 시도되고 진정한 고객 인텔리전스입니다. 비즈니스 인텔리전스를 통해 고객 기반의 RFM(최근성, 빈도 및 금전적) 구성을 검사할 수 있습니다. RFM 분석을 통해 고객이 더 많은 구매를 완료하고 더 많은 수익을 창출하는지 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 컨택 센터, 결제 및 CRM 데이터를 결합하여 고객 행동을 집계합니다.

텍스트 분석

실시간 채팅을 통해 지원을 원하는 사용자가 늘어남에 따라 텍스트 기반 데이터의 금광에 앉아 있습니다. 텍스트 분석은 실시간 채팅과 AI 기반 챗봇 모두에서 대화와 메트릭을 수집하고 분석합니다. 고객이 이미 알고 있는 용어와 구문을 사용합니다. 예를 들어 고객에게 청구 정보 업데이트 링크를 제공할 때. 따라서 "내 결제 방법 업데이트" 대신 "내 신용 카드 업데이트"가 고객 서비스 요청에 포함되어 있는 경우 사용할 수 있습니다.

관련: 기업용 SMS: 시도해야 할 3가지 성장 전술

셀프 서비스 분석

위와 관련하여 셀프 서비스 옵션으로 높은 통화량을 완화할 수 있습니다. 대부분의 고객은 연락하기 전에 스스로 문제를 해결하려고 합니다. 가장 많이 본 도움말 문서에 대한 데이터를 수집하여 잠재적인 문제를 식별하고 상담원에게 수신 고객 전화에 대한 더 많은 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.

이러한 데이터 소스는 고객을 더 잘 이해하고 보다 효율적인 지원을 제공하는 데 도움이 됩니다. 목표는 고객 상호 작용 이면의 데이터를 비즈니스 결과로 전환하는 것입니다. 수익 증대, 고객 충성도 향상, 서비스 비용 감소.

콜센터 데이터를 사용하여 고객 경험 향상

수집하는 각 데이터 조각은 퍼즐 조각과 같습니다. 개별적으로는 많은 가치를 제공하지 않습니다. 그러나 종합하면 고객 여정에 대한 완전한 그림을 얻을 수 있습니다.

전화 통화 데이터 는 결과를 팀과 공유할 때 가장 유용하며 콜센터 상담원이 조치를 취할 수 있습니다.

일부 분석 소프트웨어를 사용하면 맞춤형 대시보드를 구축할 수 있지만 중요한 메트릭을 이해하기 쉽게 만드는 템플릿 보고서로 시작하는 것이 좋습니다.

에이전트 성과 추적

콜 센터 감독자는 특정 보고서를 사용하여 한 명 이상의 상담원을 확인하고 병목 지점을 찾고 코칭 영역을 식별할 수 있습니다.

예를 들어 기술 보고서를 통해 평균 처리 시간 을 조사하면 해결 방법에 도달하는 데 평균보다 오래 걸리고 코칭이 필요한지 여부를 알 수 있습니다.

다음은 상담원 성과를 개선하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 다른 표준 보고서입니다.

• 상담원 요약 보고서: 상담원의 성과에 대한 전체 보기가 필요한 경우가 있습니다. 요약 보고서는 다양한 유형의 통화에 소요된 평균 및 최장 시간에 대한 메트릭을 다룹니다.
• 스킬별 통화 보고서: 인바운드 통화를 라우팅하기 위해 자동 통화 분배기( ACD )를 사용하는 경우 받는 통화의 종류를 볼 수 있습니다. 실적이 우수한 실적을 강조하고 추가 통화 대기열 을 식별할 수 있는 좋은 방법입니다.
• 활동 보고서: 특히 원격으로 작업하는 경우 상담원 생산성을 추적하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 활동 보고서는 각 상담원의 통화 활동, 성향 및 다양한 통화 상태에서 보낸 시간에 대한 기록 보기를 제공합니다.
• 맞춤형 보고서: 코칭 및 성과 검토를 위해 상담원 KPI를 추적하고 분석할 수도 있습니다. 포함할 수 있는 몇 가지 표준 메트릭은 통화 시간, 처리 시간, 응답 속도, 첫 번째 통화 해결 및 통화 수입니다.

고객 만족도 향상

통화 보고서는 또한 콜 센터의 성과와 함께 광범위한 추세를 평가할 수 있습니다. 상담원이 고객과 대화하지 않는 경우에도 이를 모니터링해야 합니다.

예를 들어 포기율은 상담원에게 연락하기 전에 전화를 끊은 발신자의 비율입니다. 어떤 경우에는 운영 시간이나 IVR 의 주소를 들은 후와 같이 좋은 일입니다. 그러나 대부분의 경우 10% 미만의 포기율이 업계 평균입니다.

이 경우 '응답 속도'를 주요 지표로 삼도록 선택할 수 있습니다.

다음은 사용할 수 있는 몇 가지 추가 콜 센터 보고서입니다.

• 수신 전화 보고: 고객은 전화를 걸면 신속한 응답을 기대합니다. 이 보고서는 대기 시간, 대기 중인 전화 및 부재 중 전화를 포함하여 수신 전화를 처리하는 방법에 대한 과거 및 실시간 고객 데이터를 보여줍니다.
• 서비스 수준 보고서: 지원 팀에서 누락된 부분을 파악하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 서비스 수준 보고서는 컨택 센터가 정의된 기간 내에 일정 비율의 통화에 얼마나 잘 응답할 수 있는지 보여줍니다. 업계 예: 85/30은 통화의 85%가 30초 이내에 응답됨을 의미합니다.
• 요약 보고서: 클라우드 컨택 센터에 대한 상태 확인이라고 생각하십시오. 요약 보고서는 평균 대기 시간, 포기율, 응답 속도 및 점유율을 표시할 수 있습니다.

자세한 안내를 위해 Forrester 는 다양한 고객 경험(CX) 메트릭과 이 다이어그램에서 이를 컨텍스트화하는 방법을 잘 설명하고 있습니다.

실시간 고객 데이터에 대한 조치

지금까지 이러한 콜센터 분석의 대부분은 매주 및 매월 집계되었습니다. 오늘날 상담원은 평범한 전화 통화를 탁월한 고객 경험으로 바꿀 수 있습니다.

어떻게? 이는 모두 실시간 고객 감정에 관한 것입니다. 특히 상담원은 설문조사 응답, 해결되지 않은 요청 및 계정의 기타 고객 여정 데이터를 보고 조치를 취할 수 있습니다.

클라우드 전화 시스템 의 기능을 통해 실시간 데이터를 사용하여 콜 센터에서 일하지 않더라도 고객 경험을 획기적으로 개선할 수 있습니다.

직원은 다음과 같은 실행 가능한 통찰력을 볼 수 있습니다.

• 과거 구매
• 고객 만족도 점수
• 고객 노력 점수
• 고객 수익
• 계정 기간/나이
• IVR 키 누름
• 최근 지원 문의
• 선호하는 연락 방법(이메일, 전화, 소셜 미디어)
• 주문 선호도(셔츠 사이즈, 맛, 결제 방법)
• 셀프 서비스 시도

콜센터 운영을 데이터 중심으로 전환

사실, 고객에 대한 데이터를 수집하는 것은 상대적으로 쉽습니다. 그러나 그 데이터를 의미 있는 방식으로 사용하는 것은 훨씬 더 어렵습니다.

모든 사람이 데이터를 사용하여 비즈니스를 확장하는 데 능숙한 것은 아닙니다. HBR이 집계한 연구에 따르면 72%의 기업 이 데이터 중심 문화 구축에서 뒤처지고 있습니다.

문제의 절반은 기술입니다. 기존 전화 시스템에서는 통화 데이터를 적절하게 수집하고 분석하는 것이 거의 불가능합니다. 그러나 더 많은 팀이 Nextiva와 같은 클라우드 기반 비즈니스 전화 시스템 으로 전환함에 따라 이는 빠르게 변화하고 있습니다.

데이터에 정통해지기 위한 4단계

1. 명확한 비전과 전략으로 시작하십시오 - 어떤 통찰력이 가장 중요한지, 그 이유를 파악하십시오. 평균 처리 시간을 줄이시겠습니까? 아니면 예측 분석을 사용하여 고객 경험을 개선하시겠습니까? 비즈니스 목표에 연결하지 않고 보고서와 데이터 포인트로 팀을 공격하지 마십시오.
2. 데이터 분석에 필요한 리소스 확보 - 전체 팀이 직관적이고 쉽게 액세스할 수 있는 소프트웨어를 선택하십시오. Tableau 분석 소프트웨어가 너무 가파르다면 PowerBI를 사용해 보십시오. 그렇지 않으면 콜센터 분석을 고수하십시오. 아래에 몇 가지 '필수' 기능이 요약되어 있습니다.
3. 팀이 데이터를 처리할 준비가 되었는지 확인하십시오. 팀의 받은 편지함을 지루한 스프레드시트로 가득 채우지 마십시오. 흥미롭고 간단한 방법으로 데이터를 전달하십시오. 맞춤형 월보드 를 활용하여 실시간 콜 센터 데이터를 표시합니다.
4. 객관적인 의사 결정 문화 수용 - 본능이 아닌 데이터를 염두에 두고 의사 결정을 내리는 데 팀을 참여시키십시오. 데이터를 신뢰하십시오. 고객 만족도 및 고객 유지 목표에 보너스를 연결하는 것을 고려하십시오.

콜 센터 소프트웨어의 필수 분석 기능

콜 센터 분석 소프트웨어는 데이터 사용을 보다 쉽게 ​​액세스할 수 있도록 해야 합니다. 더 어렵지 않습니다. 원격 및 하이브리드 작업의 시대에는 보다 스마트하게 작업할 수 있도록 올바른 커뮤니케이션 도구가 필요합니다.

옵션을 비교할 때 필요한 5가지 필수 기능이 있습니다.

1) 데이터 통합

고객 센터 소프트웨어는 CRM , 팀 채팅 및 이메일 과 긴밀하게 통합되어야 합니다. 상담원 성과 및 고객 만족도에 대한 양질의 데이터를 수집하는 것 외에도 팀이 가장 필요할 때 통찰력을 제공합니다. 클라우드 컨택 센터는 보안 API를 활용하여 배후에서 다른 서비스와 데이터를 교환합니다.

2) 콜 센터 메트릭에 대한 즉각적인 액세스

통화 데이터는 다양한 형태로 제공되며 적절한 전략이 없으면 압도적일 수 있습니다. 숨겨진 저장소에 데이터를 저장하지 마십시오. 분석 소프트웨어에는 가장 중요한 비즈니스 메트릭에 연결되는 미리 작성된 보고서가 함께 제공되어야 합니다.

이러한 보고서를 사용하면 사용자 지정 대시보드를 만드는 데 어려움을 겪지 않고 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 빠르게 전환할 수 있습니다.

3) 상담원 및 감독자를 위한 실시간 콜센터 분석

더 이상 과거 데이터만 보는 것만으로는 충분하지 않습니다. 대신 실시간 데이터를 제공하여 고객 경험을 향상시키는 솔루션을 찾으십시오. 이러한 도구는 고객 감정, 콜센터 성과 및 비즈니스 결과를 함께 집계합니다.

콜 센터 환경 외부에서 인바운드 전화가 직원의 전화에 도착하면 실행 가능한 통찰력이 CTI 기반 스크린 팝 의 형태로 나타날 수 있습니다.

4) 고객 여정에 따른 실행 가능한 통찰력

모든 비즈니스는 고유합니다. 보고서는 통화 데이터를 빠르게 활용하는 데 도움이 되지만 모든 KPI를 다루지는 않을 수 있습니다. 다음과 같이 비즈니스 목표에 가장 중요한 성과 지표 를 추적할 수 있는 분석 플랫폼을 찾으십시오.

• 첫 번째 응답 시간(FRT)
• 첫 번째 접촉 해결(FCR)
• 평균 응답 속도(ASA)
• 평균 처리 시간(AHT)
• 통화량
• 평균 대기 시간

고객 여정을 따라 이러한 지표를 추적하면 고객 성공 프로세스 를 만들 수 있습니다. 고객 요청을 넘어 더 깊은 고객 참여를 달성하십시오.

5) 고객만족을 위한 옴니채널 접근

마지막으로, 콜 센터 분석 소프트웨어는 비즈니스의 나머지 부분과 분리되어서는 안 됩니다. 우수한 분석 솔루션은 여러 채널에서 데이터를 결합하고 옴니채널 접근 방식을 활용합니다.

다음과 같은 다른 컨택 센터 데이터와 통합되는 지능형 솔루션을 찾으십시오.

• 라이브 채팅, SMS 및 모바일 앱의 텍스트 분석.
• 대화형 음성 응답 입력 및 AI 응답.
• 통화 후 만족도 설문조사를 포함한 고객 설문조사 응답.
• 캠페인, 이메일 및 웹사이트 방문의 마케팅 데이터.
• 채팅 및 전화 대화의 감정 점수.

수집할 수 있는 고객 데이터가 많을수록 자동화된 워크플로 를 생성하고 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 놀라운 서비스를 제공하기가 더 쉬워집니다.

콜센터를 차별화 요소로 활용

Zappos는 고객 서비스에 대해 광적인 것으로 유명했습니다. 그리고 그들은 뛰어난 고객 지원 문화를 만들어 냄으로써 수년에 걸쳐 그것을 실천하고 증명했습니다. 우리의 놀라운 서비스 가 UCaaS 시장에 비정상적이라는 사실을 언급하지 않았다면 저는 의아할 것입니다.

그 어느 때보다 고객 경험이 가격이 아닌 거래를 성사시키고 고객 충성도를 높이는 핵심 요소가 되고 있습니다. 고객 전화 이면의 "무엇"과 "왜"를 밝히는 것은 올바른 데이터를 사용하는 것입니다.

앞을 내다보면 승산이 당신에게 유리합니다. McKinsey의 연구에 따르면 콜 센터 분석을 수용하는 회사는 평균 통화 처리 시간을 40% 줄이고 전환율을 거의 50% 최적화합니다!

올바른 콜 센터 솔루션 과 회사의 신속한 의사 결정 전략을 사용하면 군중 속에서 눈에 띄게 될 것입니다.

관련: 지원 상담원이 사용하는 상위 10개 콜 센터 기능