Tiedoista ratkaisuihin

BI:n avulla kohti tehokkaampaa ja tyydyttävämpää asiakaspalvelua

BI:n sovellusalueet asiakastuessa

Liiketoimintatiedon käyttö asiakaspalvelussa avaa monenlaisia mahdollisuuksia parantaa merkittävästi asiakaspalvelun laatua ja tehokkuutta esimerkiksi seuraavilla aloilla:

1. asiakastyytyväisyysanalyysi

Asiakastyytyväisyyttä voidaan mitata ja analysoida tarkasti palautteen ja kyselytietojen avulla, jolloin trendit ja mallit ovat helposti tunnistettavissa. BI voi esimerkiksi osoittaa, mitkä palvelualueet saavat eniten kritiikkiä tai mitkä tekijät vaikuttavat erityisen paljon asiakastyytyväisyyteen. Nämä havainnot auttavat yrityksiä tekemään kohdennettuja parannuksia.

2. tukitiimin tehokkuuden lisääntyminen

Toinen BI:n käyttöalue asiakastukipalveluissa on tukitiimin tehokkuuden analysointi. BI-työkalut voivat tuottaa yksityiskohtaisia raportteja pyyntöjen käsittelyajoista, eskalointien esiintymistiheydestä tai avoimien tikettien määrästä. Näiden tietojen analysoinnin avulla voidaan tunnistaa pullonkauloja ja tehottomia prosesseja. Näin voidaan ryhtyä toimenpiteisiin, joilla asiakaskyselyitä voidaan käsitellä nopeammin ja laadukkaammin.

3. asiakkaiden käyttäytymisen ennustaminen

Analysoimalla historiallisia tietoja ja tunnistamalla niissä esiintyviä malleja voidaan lisäksi ennustaa asiakkaiden käyttäytymistä. Ennakoivan analyysin avulla yritykset voivat tunnistaa käyttäytymistrendit etukäteen ja varautua niihin. Näin voidaan esimerkiksi havaita, milloin tietyt tuotteet tai palvelut aiheuttavat enemmän ongelmia tiettyinä vuodenaikoina, mikä johtaa tukipyyntöjen määrän kasvuun. Näin ongelmia voidaan välttää tulevaisuudessa.

4. henkilöstösuunnittelu

Samalla BI:tä voidaan hyödyntää asiakastuen henkilöstösuunnittelun optimoinnissa. Analysoimalla aiempia tietoja tukipyynnöistä ja niiden käsittelyajoista yritykset voivat ennustaa henkilöstötarpeita tarkemmin, ennakoida kysynnän huippukausia ja suunnitella toimintaansa paremmin. Tämä varmistaa, että käytettävissä on aina riittävästi päteviä työntekijöitä käsittelemään pyyntöjä nopeasti ja tehokkaasti ilman ylikuormitusta tai resurssien vajaakäyttöä.

5. koulutustarpeiden määrittäminen

Analysoimalla tukitietoja, kuten toistuvia eskalaatioita tai toistuvia virheitä, voidaan myös tunnistaa, missä tukitiimissä on vielä koulutustarvetta.

6. asiakaspalvelun henkilökohtaistaminen

Yksittäisten asiakastietojen analysointia voidaan lisäksi hyödyntää asiakaspalvelun entistä yksilöllisemmäksi muokkaamiseksi. Näin voidaan esimerkiksi päätellä asiakkaan erityistarpeita ja mieltymyksiä, kuten suosittuja viestintäkanavia tai usein kysyttyjä kysymyksiä. Tätä puolestaan voidaan hyödyntää palvelun räätälöimiseksi kohdennetusti kunkin asiakkaan tarpeiden mukaan, mikä parantaa asiakaskokemusta ja lisää tyytyväisyyttä.

7. palvelukanavien optimointi

Analysoimalla eri palvelukanavien (puhelin, sähköposti, chat) tietoja voidaan lisäksi selvittää, mitkä kanavat ovat tehokkaimpia ja mitkä saattavat kaivata parannuksia. Palvelukanavien optimointi parantaa myös asiakaskokemusta yrityksestä ja sen tuotteista.

8. tuotekehityksen parantaminen tukitietojen avulla

Lisäksi asiakaspalvelun tietojen analysoinnista saadut havainnot voidaan hyödyntää tuotekehityksessä. Esimerkiksi tukitietojen analysointi voi paljastaa, mitkä tuotteet tai toiminnot aiheuttavat säännöllisesti ongelmia tai mitkä asiakastoiveet toistuvat jatkuvasti. Nämä tiedot voidaan sitten hyödyntää suoraan tuotekehityksessä tai tuotteiden parantamisessa, jolloin tuotteet voidaan sovittaa paremmin asiakkaiden tarpeisiin. Tämä ei ainoastaan vähennä tulevia tukipyyntöjä, vaan myös parantaa yleistä asiakastyytyväisyyttä.

BI:n tietolähteet asiakastuen alalla

Jotta yritykset voisivat tehdä perusteellisia analyyseja, ne keräävät tietoja monista eri lähteistä. Asiakaspalvelun kannalta tärkeimpiä tietolähteitä ovat erityisesti seuraavat:

• Asiakas-, myynti- ja tapahtumatiedot, esimerkiksi CRM-järjestelmistä
  CRM (Customer Relationship Management) -järjestelmät ovat keskeisiä tietovarastoja, jotka sisältävät kaiken tiedon yrityksen ja sen asiakkaiden välisestä vuorovaikutuksesta. Nämä tiedot sisältävät asiakastietoja, kuten yhteystiedot, aiemmat ostot, tilaukset, sopimusten uusimiset, vuorovaikutushistorian ja suosituimmat viestintäkanavat. BI-ohjelmistot voivat näiden tietojen avulla luoda asiakasprofiileja ja analysoida asiakasvuorovaikutuksen trendejä. Lisäksi voidaan analysoida yhteyksiä ostokäyttäytymisen ja tukitarpeen välillä, esimerkiksi jos tuotteen lanseerauksen jälkeen tukipyyntöjen määrä kasvaa.
• Tukipyynnöt ja tapaushallintajärjestelmät
  Tukipyynnöt ja tapaushallintajärjestelmät tallentavat kaikki asiakkaiden tukipalvelulle ilmoittamat kyselyt, valitukset ja ongelmat. Nämä järjestelmät tallentavat yksityiskohtaisia tietoja jokaisesta tiketistä, mukaan lukien pyynnön päivämäärä, käsittelyaika, asiaan osallistuneet työntekijät ja ratkaisun yksityiskohdat. BI-järjestelmät voivat analysoida näitä tikettitietoja tunnistaakseen pyyntöissä esiintyviä malleja, kuten toistuvia ongelmia, pullonkauloja tai toistuvia teknisiä vaikeuksia.
• Asiakaspalaute ja kyselytiedot
  Asiakaspalautetta kerätään usein eri kanavien kautta, mukaan lukien vuorovaikutuksen jälkeiset kyselyt, arviot ja suora palaute. Nämä tiedot antavat käsityksen asiakkaiden tyytyväisyydestä ja heidän mielipiteistään kokemastaan palvelusta. BI-työkalut kokoavat ja analysoivat näitä tietoja reaaliajassa, jotta palvelun laadusta saadaan välitöntä tietoa ja asiakastyytyväisyyttä voidaan mitata.
• Sosiaalinen media ja ulkoiset arvostelut
  Sosiaalinen media ja ulkoiset arvostelualustat ovat tärkeitä tietolähteitä, sillä ne sisältävät pääasiassa suodattamatonta ja usein spontaania asiakaspalautetta. Asiakkaat käyttävät näitä kanavia jakamaan mielipiteitään ja kokemuksiaan julkisesti, olivatpa ne sitten positiivisia tai negatiivisia. Analysoimalla näitä tietoja BI-järjestelmissä voidaan arvioida asiakastunnelmaa ja yleistä mielipidettä, esimerkiksi tekstianalyysitekniikoiden avulla. Näin voidaan esimerkiksi suodattaa esiin usein mainitut ongelmat sekä toistuvat kiitokset.
• Viestintäkanavien vuorovaikutustiedot
  Viestintäkanavat, kuten sähköposti, puhelin, live-chat ja chatbotit, tuottavat runsaasti tietoa asiakkaiden ja tukitiimin välisestä vuorovaikutuksesta. Näihin tietoihin kuuluvat esimerkiksi keskustelun kesto, vastausajat, viestinnän sisältö tai ongelmanratkaisujen onnistumisprosentti. Näiden tietojen avulla voidaan arvioida eri viestintäkanavien tehokkuutta ja tuloksellisuutta. Näin voidaan esimerkiksi havaita, ratkaistaanko asiakaskyselyt chatin kautta nopeammin kuin sähköpostitse, mikä voisi viitata siihen, että chat-tukea kannattaisi laajentaa edelleen. Samoin puhelinkeskustelujen äänitallenteita voidaan analysoida yleisten ongelmien tunnistamiseksi tai asiakastuen laadun seurannaksi.
• Verkkosivuston analytiikka ja käyttötiedot
  Verkkosivuston analytiikkatiedot sisältävät tietoa käyttäjien käyttäytymisestä yrityksen verkkosivustolla. Tähän kuuluvat sivun katselukerrat, klikkauspolut, keskeyttämisasteet sekä itsepalvelutarjonnan, kuten usein kysyttyjen kysymysten (FAQ) tai tietokantojen, käyttö. Analysoimalla näitä käyttötietoja yritykset voivat selvittää, kuinka tehokkaita niiden verkkotukipalvelut ovat ja missä on mahdollisesti parantamisen varaa. Jos esimerkiksi monet käyttäjät vierailevat tukisivulla, mutta poistuvat sieltä ilman ratkaisua, se viittaa siihen, että tarjotut tiedot ovat mahdollisesti puutteellisia. Tämän avulla yritykset voivat parantaa itsepalvelutarjontaansa.
• Tuotteen käyttötiedot ja IoT
  Tuotteen käyttötiedot ovat peräisin asiakkaiden käyttämistä laitteista tai esineiden internetin (IoT) järjestelmistä. Nämä tiedot antavat tietoa siitä, miten asiakkaat käyttävät tuotteita, mukaan lukien käytön tiheys, kesto ja luonne. Tämän perusteella voidaan päätellä, milloin ja kuinka usein asiakkaat kohtaavat ongelmia, mitä puolestaan voidaan hyödyntää käyttäjäystävällisyyden parantamiseksi ja tukitarpeen vähentämiseksi.

Päätelmä

Business Intelligence -ratkaisujen käyttö asiakastukipalveluissa tarjoaa yrityksille mahdollisuuden optimoida palveluaan. Asiakastietojen kohdennetun analysoinnin avulla voidaan paitsi parantaa tukitiimien tehokkuutta myös lisätä asiakastyytyväisyyttä kestävällä tavalla. BI tarjoaa monipuolisia sovellusalueita asiakaskäyttäytymisen ennustamisesta asiakaspalvelun räätälöintiin ja mahdollistaa perusteltujen päätösten tekemisen, jotka sekä parantavat palvelun laatua että ovat hyödyllisiä tuotekehityksessä.
Jotta näistä eduista voitaisiin hyötyä täysimääräisesti, myPARM BI -liiketoimintianalytiikkaohjelmisto tarjoaa^act kattava ratkaisu, joka integroituu saumattomasti olemassa oleviin järjestelmiin. myPARM BI:n avulla^act können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und in benutzerfreundlichen Dashboards darstellen. Dadurch wird es einfacher, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, die direkt zur Verbesserung des Kundenservice beitragen. myPARM BI^act auttaa yrityksiä vastaamaan tehokkaasti asiakkaidensa tarpeisiin ja parantamaan asiakastyytyväisyyttä jatkuvasti.

Haluaisitko tutustua myPARM BI^actiin demoesityksessä? Siinä tapauksessa voit varata ajan tapaamiseen vaikka samantien!