Çağrı Merkezi Analitiği: Müşteri Memnuniyeti ve Temsilci Verimliliği Nasıl Artırılır

Her müşteri etkileşimi, bir veri hazinesi içerir. Ancak bunu müşteri deneyimini geliştirmek için mi kullanıyorsunuz? Ne yazık ki Salesforce tarafından yapılan bir araştırmaya göre şirketlerin yalnızca %17'si bu müşteri içgörülerine göre hareket ediyor.

Çağrı merkezi analitiğinin gücünden yararlanmak için bunları gerçek dünyadaki iş zorluklarına uygulamanız gerekir. Çeşitli metriklerin ve KPI'ların her birinin arkasında insan motivasyonları, ilgi alanları ve ihtiyaçları vardır.

Çok kanallı iletişim merkezinizin rolünü genişletirken, toplam müşteri memnuniyetini sağlayabilmeleri için ekibinizin performansını ölçmek isteyeceksiniz. Kapsamlı kılavuzumuzu takip ederek, çağrı merkezinizden analizler arasında gezinin.

• Çağrı merkezi analizi nedir?
• İletişim merkezi analitiği türleri
• Müşteri deneyimini iyileştirmek için çağrı merkezi verilerini kullanma
• Kültürünüzü daha fazla veri odaklı olacak şekilde değiştirmek
• Olması gereken analitik özellikler

Çağrı merkezi analizi nedir?

Çağrı merkezi analitiği, bir iletişim merkezinde performans ölçümlerinin toplanmasını, ölçülmesini ve raporlanmasını tanımlar. Gelen veya giden aramaları ele alan çağrı verilerini ve temsilci performansını izler. Yaygın analiz türleri arasında işleme süresi, çağrı hacmi, müşteri memnuniyeti ve bekleme süresi yer alır.

Ancak çağrı merkezi analitiği, çağrı sürelerinden çok daha fazlasıdır. Müşteri deneyiminin kendisi de dahil olmak üzere, aramaların nasıl ele alındığını etkilemek için insan unsurunu etkiler.

Çoğu durumda, çağrı merkezi denetçileri bu verilere özel analitik araçları kullanarak erişebilir. Ancak, bu çağrı merkezi verilerine erişim genellikle denetçiler ve ekip liderleriyle sınırlıdır. Daha modern iletişim merkezleri, bu gerçek zamanlı verileri aracılara sağlar, böylece artan çağrı hacimlerini önemseyebilirler.

Ancak, doğru araçlar ve stratejiyle arama verileri, olağanüstü müşteri deneyimi sağlamanıza, marka bağlılığını artırmanıza ve her alanda verimliliği artırmanıza yardımcı olur.

Çağrı merkezi analitiğini kullanmanın artıları ve eksileri

Çağrıları analiz etmenin faydası, çağrı merkezi operasyonunuzu ölçeklendirebilmeniz ve tutarlılık elde edebilmenizdir. Çağrı merkezi analitiğinin birkaç avantajı da şunlardır:

• Ölçülebilir - Sayıları ölçmek, "tutum" gibi yumuşak becerilerden daha kolaydır. İzlenecek ve yorumlanacak düzinelerce anlamlı metrik vardır. (Okumaya devam edin, onları ele alacağız!)
• Entegre - Çoğu bulut iletişim merkezi çözümü, yerleşik çağrı merkezi analitiği sunar. Bu, çağrı merkezi liderlerinin SQL öğrenmesine veya Crystal Reports kullanmasına gerek olmadığı anlamına gelir. (Ha? Tam olarak.)
• Yönetilebilir - Doğru aracı metrikleri, üzerinde önemli miktarda etkiye sahip oldukları ölçümlerdir. Örneğin, doğru davranışları uygulayarak geliştirilebilecekler.

Ancak zamanla, çağrı merkezi analitiği karışık bir itibar kazandı. Geleneksel çağrı merkezleri hala saf çağrı süreleri, işleme süreleri ve tek başına bekleme süresi ile ölçülebilir. Bir çağrı merkezindeki analitiklerin dezavantajları şunları içerir:

• Manipüle Edilmiş - Birçok çağrı merkezi gazisi, çözüm oranları pahasına çağrıları nasıl kısaltacağını bilir.
• Kişisel Olmayan - Metrikler, arayanların aksine, eldeki duruma göre kişiselleştirilmemiştir. Bazı performans ölçütleri, ilişki kurmaktan vazgeçirir.
• Yalıtılmış - Gelen arama eğilimleri yalnızca bir iletişim merkezinde alakalı kalma eğilimindedir. Dezavantajı, bir yönetim ekibinin müşteri telefon görüşmelerinin temel nedenlerinden uzak kalabilmesidir.

İşte önerimiz. Rakamlar ve metrikler, doğru davranışlara odaklanıldığında insanları motive edebilir. Temsilciler bazı çağrı merkezi analizlerini değiştiremez (örneğin, çağrı hacmi). En uygun arama kılavuzlarını oluşturun ve sürekli bir geri bildirim döngüsü için kalite güvencesinden yararlanın.

İstatistikçi Karl Pearson'ın bu ünlü sözü akılda tutulmaya değer.

“Performans ölçüldüğünde performans artar. Performans ölçüldüğünde ve raporlandığında, iyileştirme oranı hızlanıyor.”

Karl Pearson

Veri analitiğine göre hareket etmek

Bir çağrı merkezinde analitiği anlamlandırmak şu üç aşamaya iner:

1. Toplama: İletişim merkezinizden veri depolama. Örneğin, çağrı merkezi temsilcilerinin çözüm oranlarını izlemesi neredeyse imkansız olabilir, bu nedenle bunu CRM veya analitik yazılımınızda tutmak, aslına uygunluğunu artırır.
2. Analiz: Raporları ekibiniz için anlaşılır hale getirmek ve organize etmek. Şablonları kullanmak, iş zekasını geliştirmenin ve herkesi aynı sayfada tutmanın harika bir yoludur.
3. Eylem: Aracı performansını optimize etmek için bu öngörüleri kullanma. Kıyaslamaları belgelemek ve neyin daha yüksek müşteri memnuniyetine yol açtığını takip etmek, sürdürülebilir büyümenin anahtarıdır.

Organizasyon ve eyleme geçirilebilir bir plan olmadan veriler sadece gürültüdür. Kusurlu verilere dayalı iş kararları verirken zaman kaybıdır. Tam entegre bir bulut çağrı merkeziniz olduğundan emin olun, böylece yanlış hamleler yapmazsınız.

En fazla faydayı elde etmek için her adımın dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi gerekir.

Çağrı merkezinizdeki analiz türleri

İlk olarak, iyi haber. Bir ton arama verisi mevcut. Çağrı süresinden, ilk çağrı çözünürlüğüne ve konuşma analizine kadar her şey. Bir veri noktasını ölçebilirseniz, daha iyi bir müşteri deneyimi sunarsınız.

Şimdi, kötü haber. Bunu öyle bir şekilde paketlemeniz gerekiyor ki, siz ve ekibiniz bunalılmayacak. Örneğin, 20 farklı ölçümü izlemek yerine, en önemli ilk 10'a odaklanın.

İpucu: Zaman kazanmak için çağrı merkezi yazılımınızla birlikte gelen hazır şablonları arayın.

Çağrı merkezinizin ve destek ekibinizin büyüklüğüne bağlı olarak, günde birkaç yüz ila milyonlarca dakika arasında arama süresi topluyor olabilirsiniz.

Kullanabileceğiniz farklı analizlere bir göz atarak başlayalım:

Etkileşim analitiği

Etkileşimler, çağrı merkezinizin nasıl performans gösterdiğine ilişkin gerçek zamanlı ve geçmiş verileri içerir. Örneğin, yanıtlama ve bekletme süreleri, terk edilen aramalar, çözüm süresi ve arama aktarım hızı. Etkileşim analitiği, eğilimleri belirlemek için harikadır, ancak aracı performansını izlemek için ayrı ayrı da görüntülenebilir.

konuşma analizi

Konuşma analizi, müşteri konuşmalarında söylenen pozitif ve negatif anahtar kelimeleri takip eder. Geçmişte konuşma içgörüleri için yüzlerce saatlik konuşmayı dinleyen ve analiz eden bir ekip gerekirken, bugün süreci konuşma tabanlı yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi ile otomatikleştirebilirsiniz.

Müşteri anketleri

Arama sonrası anketler, analizlerinizin geri kalanını tamamlamak için başka bir güçlü veri kaynağıdır. Müşterilerinizin son deneyimleri hakkında ne hissettiklerini anlamak için otomatik olarak memnuniyet anketleri gönderin. Anket tamamlamanın kendisi bile müşteri katılımının bir ölçüsüdür.

Tahmine dayalı analitik

Çoğu veri önceden ne olduğunu gösterirken, tahmine dayalı analitik size daha sonra ne olacağını söyler. Bu tür çağrı merkezi analitiği, müşteri desteği için bir kristal top görevi görür. Geçmiş verileri analiz ederek ve ileriye dönük modeller uygulayarak personel alımının daha verimli hale geleceğini tahmin edebilirsiniz. Örneğin, çağrı hacmi raporunuza bakabilir ve ekibinizin programını en meşgul olduğunuz gün ve saatlerle eşleştirebilirsiniz.

Çağrı analizinize başka neler dahildir?

Elbette, müşterilerinizin sizinle iletişim kurmasının tek yolu aramalar değildir.

Çağrılar, sosyal medya, sohbet ve e-postadan oluşan çok kanallı bir iletişim merkezine sahip olanlar için daha da gelişmiş analizlere erişebileceksiniz.

İşte dikkate alınması gereken birkaç tane daha:

İş zekası

Çağrı merkezi analitiğinin bir sonraki seviyesi, denenmiş ve gerçek müşteri zekasıdır. İş zekası, müşteri tabanınızın Yenilik, Sıklık ve Parasal (RFM) yapılarını incelemenize olanak tanır. RFM analizi, müşterilerin daha fazla satın alma işlemi tamamlayıp tamamlamadığını ve daha fazla gelir elde edip etmediğini belirlemenizi sağlar. Bu, müşteri davranışını toplamak için iletişim merkezinizi, ödemelerinizi ve CRM verilerinizi harmanlar.

Metin analizi

Gerçek zamanlı sohbet yoluyla destek arayan daha fazla kullanıcıyla, metin tabanlı verilerden oluşan bir altın madeni üzerinde oturuyorsunuz. Metin analizi, hem canlı sohbetten hem de yapay zeka destekli sohbet robotlarından konuşmaları ve ölçümleri toplar ve analiz eder. Müşterilerin zaten bildiği terimleri ve ifadeleri kullanın. Örneğin, müşterilere fatura bilgilerini güncellemeleri için bir bağlantı verirken. Bu nedenle, "Ödeme yöntemimi güncelle" yerine, müşteri hizmetleri taleplerinde yer alan buysa, "Kredi kartımı güncelle"yi kullanmak isteyebilirsiniz.

İlgili: İşletmeler için SMS: Denenecek 3 Büyüme Taktiği

Self servis analitik

Yukarıdakilerle ilgili olarak, self servis seçenekleriyle yüksek arama hacimlerini azaltabilirsiniz. Müşterilerin çoğu, ulaşmadan önce sorunları kendi başlarına çözmeye çalışacaktır. En çok görüntülenen yardım dokümanlarınız hakkında veri toplayarak, olası sorunları belirleyebilir ve temsilcilerinize gelen müşteri çağrıları hakkında daha fazla bağlam sağlayabilirsiniz.

Bu veri kaynakları, müşterilerinizi daha iyi anlamanıza ve daha verimli destek sağlamanıza yardımcı olur. Amaç, müşteri etkileşimlerinizin arkasındaki verileri iş sonuçlarına dönüştürmektir: daha fazla gelir, daha yüksek müşteri sadakati ve daha düşük hizmet maliyetleri.

Müşteri deneyimini iyileştirmek için çağrı merkezi verilerini kullanma

Topladığınız her veri parçası bir yapboz parçası gibidir. Bireysel olarak, fazla bir değer sunmazlar. Ancak bir araya getirildiğinde, müşteri yolculuğunun tam bir resmini elde edersiniz.

Telefon görüşmesi verileri en çok sonuçları ekibinizle paylaşırken yararlıdır ve çağrı merkezi temsilcileri buna göre hareket edebilir.

Bazı analiz yazılımları özel panolar oluşturmanıza izin verse de, kritik ölçümlerin anlaşılmasını kolaylaştıran şablonlu raporlarla başlamak iyi bir fikirdir.

Aracı performansını izleme

Çağrı merkezi denetçileri, bir veya daha fazla temsilciyi kontrol etmek, darboğazları bulmak ve koçluk alanlarını belirlemek için belirli raporları kullanabilir.

Örneğin, beceri raporuna göre ortalama işleme süresini araştırmak, bir çözüme ulaşmalarının ortalamadan daha uzun sürdüğünü ve koçluğa ihtiyaç duyup duymadığını gösterebilir.

Aracı performansını artırmak için kullanabileceğiniz diğer birkaç standart rapor aşağıda verilmiştir:

• Temsilci özet raporları: Bazen, bir temsilcinin performansının genel bir görünümüne ihtiyacınız vardır. Özet raporu, çeşitli arama türlerinde harcanan ortalama ve en uzun sürelerle ilgili ölçümleri kapsar.
• Beceri raporuna göre aramalar: Gelen aramaları yönlendirmek için bir otomatik arama dağıtıcısı ( ACD ) kullanıyorsanız, bu aramaların ne tür aramalar yaptığını görebilirsiniz. Yüksek performans gösterenleri öne çıkarmanın ve ek çağrı sıralarını belirlemenin harika bir yoludur.
• Etkinlik raporları: Temsilci üretkenliğini takip etmek, özellikle de uzaktan çalışıyorsanız asla kolay değildir. Faaliyet raporu, her bir temsilcinin arama faaliyeti, eğilimleri ve farklı arama durumlarında harcanan zamanın geçmiş bir görünümünü sunar.
• Özel raporlar: Koçluk ve performans incelemeleri için aracı KPI'larını da takip edebilir ve analiz edebilirsiniz. Dahil etmek isteyebileceğiniz bazı standart metrikler şunlardır: arama süresi, görüşme süresi, cevaplama hızı, ilk arama çözünürlüğü ve arama sayısı.

Müşteri memnuniyetini artırmak

Çağrı raporları, bir çağrı merkezinin performansıyla daha geniş eğilimleri de değerlendirebilir. Temsilciler müşterilerle konuşmadığında bile bunu izlemelisiniz.

Örneğin, terk etme oranı, bir temsilciye ulaşmadan telefonu kapatan arayanların yüzdesidir. Bazı durumlarda, örneğin çalışma saatlerini veya IVR'deki adresi duyduktan sonra bu iyi bir şeydir. Ancak çoğu için %10'dan daha düşük bir terk oranı sektör ortalamasıdır.

Bu durumda, 'cevap hızı'nı birincil ölçütünüz yapmayı seçebilirsiniz.

İşte kullanabileceğiniz birkaç çağrı merkezi raporu daha:

• Gelen aramalar raporu: Müşteriler, aradıklarında hızlı bir yanıt bekler. Bu rapor, bekleme süreleri, sıraya alınmış ve cevapsız aramalar dahil olmak üzere gelen aramaları nasıl ele aldığınıza ilişkin geçmiş ve gerçek zamanlı müşteri verilerini gösterir.
• Hizmet düzeyi raporu: Destek ekibinizin işareti nerede kaçırdığını bilmek her zaman kolay değildir. Hizmet düzeyi raporu, çağrı merkezinizin tanımlanan süre içinde çağrıların belirli bir yüzdesini ne kadar iyi yanıtlayabildiğini gösterir. Sektör örneği: 85/30, aramaların %85'inin 30 saniye içinde yanıtlandığı anlamına gelir.
• Özet raporu: Bunu bir bulut iletişim merkezi için bir sağlık kontrolü olarak düşünün. Özet rapor, ortalama bekleme sürenizi, terk oranınızı, yanıt hızınızı ve doluluk oranınızı gösterebilir.

Daha fazla rehberlik için Forrester , farklı müşteri deneyimi (CX) ölçümlerini ve bunları bu şemada nasıl bağlamlaştırmanız gerektiğini iyi bir şekilde ortaya koyuyor.

Gerçek zamanlı olarak müşteri verileri üzerinde hareket edin

Şimdiye kadar, bu çağrı merkezi analizlerinin çoğu haftalık ve aylık olarak toplandı. Bugün acenteler vasat bir telefon görüşmesini olağanüstü bir müşteri deneyimine dönüştürebilir.

Nasıl? Her şey gerçek zamanlı müşteri duyarlılığı ile ilgili. Aracılar özellikle anket yanıtlarını, çözümlenmemiş istekleri ve hesaptaki diğer müşteri yolculuğu verilerini görüntüleyebilir ve bunlara göre işlem yapabilir.

Bulut telefon sistemlerinin işlevselliği sayesinde, bir çağrı merkezinde çalışmıyor olsanız bile, müşteri deneyimini büyük ölçüde iyileştirmek için gerçek zamanlı verileri kullanabilirsiniz.

Çalışanlar, aşağıdakiler gibi eyleme dönüştürülebilir bilgileri görüntüleyebilir:

• Geçmiş satın almalar
• Müşteri memnuniyeti puanı
• Müşteri çaba puanı
• müşteri geliri
• Hesap kullanım süresi/yaş
• IVR tuş basışları
• Son destek sorguları
• Tercih edilen iletişim yöntemi (e-posta, telefon, sosyal medya)
• Sipariş tercihleri ​​(gömlek bedeni, çeşidi, ödeme şekli)
• Self servis denemeleri

Çağrı merkezi operasyonunuzu daha fazla veri odaklı hale getirmek

Gerçek şu ki, müşterileriniz hakkında veri toplamak nispeten kolaydır. Ancak bu verileri anlamlı bir şekilde kullanmak çok daha zordur.

Herkes işi ölçeklendirmek için verileri kullanma konusunda bilgili değil. HBR tarafından derlenen araştırmalar , şirketlerin %72'sinin veriye dayalı bir kültür oluşturmada geride kaldığını gösteriyor.

Sorunun yarısı teknoloji. Eski telefon sistemleri, arama verilerini düzgün bir şekilde toplamayı ve analiz etmeyi neredeyse imkansız hale getirir. Ancak, daha fazla ekip Nextiva gibi bulut tabanlı iş telefonu sistemlerine geçtiğinden bu durum hızla değişiyor.

Veri konusunda bilgili olmak için dört adım

1. Net bir vizyon ve strateji ile başlayın - Hangi içgörülerin en önemli olduğunu ve nedenini bilin. Ortalama işleme süresini azaltmak istiyor musunuz? Veya müşteri deneyimini iyileştirmek için tahmine dayalı analitiği mi kullanıyorsunuz? Ekibinizi iş hedeflerine bağlamadan yalnızca raporlar ve veri noktalarıyla bombalamayın.
2. Verileri analiz etmek için ihtiyaç duyduğunuz kaynakları edinin - Sezgisel olan ve tüm ekibiniz tarafından kolayca erişilebilen bir yazılım seçin. Tableau analitik yazılımı çok dikse, PowerBI'a bir şans verin. Aksi takdirde, çağrı merkezi analizlerinize bağlı kalın. Aşağıda bazı 'olması gereken' özellikleri özetledik.
3. Ekibinizin verilere göre hareket etmeye hazır olduğundan emin olun - Ekibinizin gelen kutularını sıkıcı elektronik tablolarla doldurmayın. Verileri heyecan verici ve basit bir şekilde sunun. Gerçek zamanlı çağrı merkezi verilerini ortaya çıkarmak için özel duvar panolarından yararlanın.
4. Objektif karar verme kültürünü benimseyin - İçgüdüye karşı verileri akılda tutarak ekibinizi karar vermeye dahil edin. Verilere güvenin. Bonusları müşteri memnuniyetine ve müşteriyi elde tutma hedeflerine bağlamayı düşünün.

Çağrı merkezi yazılımındaki temel analiz özellikleri

Çağrı merkezi analitik yazılımı, verilerin kullanımını daha erişilebilir hale getirmelidir. Daha zor değil. Uzaktan ve hibrit çalışma çağında, daha akıllı çalışmanıza yardımcı olacak doğru iletişim araçlarına ihtiyacınız var.

Seçenekleri karşılaştırırken, ihtiyacınız olan beş olmazsa olmaz özelliği burada bulabilirsiniz.

1) Veri entegrasyonları

İletişim merkezi yazılımınızın CRM , ekip sohbeti ve e-posta ile sıkı bir şekilde entegre olması gerekir. Temsilci performansı ve müşteri memnuniyeti hakkında kaliteli veriler toplamanın yanı sıra, en çok ihtiyaç duydukları anda ekibinize içgörüler sunar. Bulut iletişim merkezleri, arka planda diğer hizmetlerle veri alışverişi yapmak için güvenli API'ler kullanır.

2) Çağrı merkezi metriklerine anında erişim

Çağrı verileri birçok farklı biçimde gelir ve doğru strateji uygulanmadığında bunaltıcı olabilir. Verileri yalnızca gizli bir havuzda saklamayın. Analitik yazılımınız, en önemli iş metriklerinize bağlanan önceden oluşturulmuş raporlarla birlikte gelmelidir.

Bu raporlar, özel panolar oluşturmak için uğraşmak yerine verileri hızla eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürmenize olanak tanır.

3) Temsilciler ve denetçiler için gerçek zamanlı çağrı merkezi analitiği

Artık sadece geçmiş verilere bakmak yeterli değil. Bunun yerine, müşteri deneyimini geliştirmek için gerçek zamanlı veriler sağlayacak bir çözüm arayın. Bu araçlar, müşteri duyarlılığını, çağrı merkezi performansını ve iş sonuçlarını bir araya getirir.

Çağrı merkezi ortamının dışında, bir çalışanın telefonuna gelen bir arama geldiğinde CTI tabanlı bir ekran açılır şeklinde eyleme geçirilebilir bilgiler görünebilir.

4) Müşteri yolculuğu boyunca eyleme dönüştürülebilir içgörüler

Her işletme benzersizdir. Raporlar, arama verilerinizden hızlı bir şekilde yararlanmanıza yardımcı olurken, tüm KPI'larınızı kapsamayabilir. Aşağıdakiler gibi iş hedefleriniz için en önemli performans ölçümlerini izleyebilecek bir analiz platformu arayın:

• İlk Müdahale Süresi (FRT)
• İlk Temas Çözümü (FCR)
• Ortalama Cevap Hızı (ASA)
• Ortalama Tutma Süresi (AHT)
• Çağrı Sesi
• Ortalama Bekleme Süresi

Bu metrikleri müşteri yolculuğu boyunca takip etmek, bir müşteri başarısı süreci oluşturmanızı sağlar. Daha derin müşteri katılımı elde etmek için müşteri çağrılarının ötesine geçin.

5) Müşteri memnuniyeti için çok kanallı yaklaşım

Son olarak, çağrı merkezi analiz yazılımınız işin geri kalanından ayrı tutulmamalıdır. İyi bir analitik çözümü, verileri kanallar arasında birleştirir ve çok kanallı bir yaklaşımdan yararlanır.

Aşağıdakiler gibi diğer iletişim merkezi verilerinizle entegre olan akıllı bir çözüm arayın:

• Canlı sohbet, SMS ve mobil uygulamalardan metin analizi.
• Etkileşimli sesli yanıt girişi ve AI yanıtları.
• Çağrı sonrası memnuniyet anketleri dahil olmak üzere müşteri anketi yanıtları.
• Kampanyalar, e-postalar ve web sitesi ziyaretlerinden elde edilen pazarlama verileri.
• Sohbet ve telefon konuşmalarından duygu puanları.

Ne kadar çok müşteri verisini bir araya getirebilirseniz, otomatikleştirilmiş iş akışları oluşturmak ve sizi rekabette öne çıkaran harika bir hizmet sunmak o kadar kolay olur.

Çağrı merkezinizi farklılaştırıcıya dönüştürün

Zappos, müşteri hizmetleri konusunda manyak olduğu için bir isim yaptı. Ve bunu yaşadılar ve yıllar içinde olağanüstü bir müşteri desteği kültürü yaratarak kanıtladılar. İnanılmaz Hizmetimizin UCaaS pazarı için alışılmışın dışında olduğunu söylemesem kusura bakmayın.

Müşteri deneyimi, her zamankinden daha fazla, anlaşmaları kazanan ve müşteri sadakatini artıran temel faktör haline geliyor - fiyat değil. Müşteri aramalarının ardındaki “ne”yi ve “neden”i ortaya çıkarmak doğru verilerle olur.

İleriye baktığınızda, oranlar sizin lehinize. McKinsey tarafından yapılan bir araştırma, çağrı merkezi analitiğini benimseyen şirketlerin ortalama çağrı karşılama süresini %40 oranında azalttığını ve dönüşüm oranlarını neredeyse %50 oranında optimize ettiğini gösteriyor!

Doğru çağrı merkezi çözümü ve şirketinizde karar vermeyi hızlandıracak bir stratejiyle, kalabalığın arasından sıyrılma yolunda ilerleyeceksiniz.

İlgili: Destek Temsilcileri Tarafından Kullanılan En İyi 10 Çağrı Merkezi Özelliği