Tiedoista ratkaisuihin

Lisää tehokkuutta ja tyytyväisyyttä asiakaspalveluun BI:n avulla

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 analysoimalla palautetta ja kyselytutkimustietoja, jolloin suuntaukset ja mallit voidaan helposti tunnistaa.
BI:n avulla voidaan esimerkiksi osoittaa, mitä palvelualueita arvostellaan eniten tai mitkä tekijät vaikuttavat erityisesti asiakastyytyväisyyteen.
Nämä havainnot auttavat yrityksiä tekemään kohdennettuja parannuksia.

2. tukitiimin tehokkuuden lisääntyminen

Toinen BI:n sovellusalue asiakastuessa on tukitiimin tehokkuuden analysointi.
BI-työkaluilla voidaan luoda yksityiskohtaisia raportteja kyselyjen käsittelyajoista, eskalaatioiden tiheydestä tai avoimien tikettien määrästä.
Näitä tietoja analysoimalla voidaan tunnistaa pullonkaulat ja tehottomat prosessit.
Näin voidaan ryhtyä toimenpiteisiin asiakaskyselyjen käsittelemiseksi nopeammin ja laadukkaammin.

3. asiakkaiden käyttäytymisen ennustaminen

Analysoimalla historiatietoja ja tunnistamalla malleja voidaan myös ennustaa asiakkaiden käyttäytymistä.
Ennustavia analyysejä käyttämällä yritykset voivat tunnistaa käyttäytymissuuntaukset etukäteen ja varautua niihin.
Esimerkiksi voidaan määrittää, milloin tietyt tuotteet tai palvelut aiheuttavat enemmän ongelmia tiettyinä vuodenaikoina, mikä johtaa tukipyyntöjen lisääntymiseen.
Näin ongelmia voidaan välttää tulevaisuudessa.

4. henkilöstösuunnittelu

Samalla BI:n avulla voidaan optimoida asiakastuen henkilöstösuunnittelua.
Analysoimalla tukipyyntöjä ja niiden käsittelyaikoja koskevia historiatietoja yritykset voivat ennustaa henkilöstötarpeet tarkemmin, ennakoida pyyntöjen ruuhkahuiput ja suunnitella paremmin.
Näin varmistetaan, että käytettävissä on aina riittävästi päteviä työntekijöitä, jotka voivat käsitellä kyselyt nopeasti ja tehokkaasti ilman ylikuormitusta tai käyttämättömiä resursseja.

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 käyttää myös asiakaspalvelun henkilökohtaistamiseen entistä enemmän.
Voidaan esimerkiksi määrittää erityistarpeet ja mieltymykset, kuten suosikkiviestintäkanavat tai usein kysytyt kysymykset.
Tämän avulla voidaan puolestaan räätälöidä palvelua yksittäisen asiakkaan tarpeiden mukaan, jolloin asiakaskokemus paranee ja tyytyväisyys lisääntyy.

7. palvelukanavien optimointi

Analysoimalla eri palvelukanavista (puhelin, sähköposti, chat) saatuja tietoja voidaan myös määrittää, mitkä kanavat ovat tehokkaimpia ja mitkä kaipaavat parannuksia.
Palvelukanavien optimointi parantaa myös asiakaskokemusta yrityksestä ja sen tuotteista.

8. tuotekehityksen parantaminen tukitietojen avulla

Lisäksi asiakaspalvelua koskevien tietojen analysoinnista saatuja oivalluksia voidaan käyttää tuotekehityksessä.
Tukitietojen analysointi voi esimerkiksi osoittaa, mitkä tuotteet tai toiminnot aiheuttavat säännöllisesti ongelmia tai mitkä asiakaspyynnöt ilmaistaan toistuvasti.
Nämä tiedot voidaan sitten kanavoida suoraan tuotekehitykseen tai -parannukseen, jotta tuotteet voidaan räätälöidä paremmin asiakkaiden tarpeisiin.
Tämä ei ainoastaan vähennä tulevia tukipyyntöjä, vaan myös lisää yleistä asiakastyytyväisyyttä.

BI:n tietolähteet asiakastuen alalla

Perusteltujen analyysien tekemistä varten yritykset keräävät tietoja monista eri lähteistä.
Seuraavat tietolähteet ovat erityisen tärkeitä asiakaspalvelun kannalta:

• Asiakas-, myynti- ja tapahtumatiedot, esimerkiksi CRM-järjestelmistä CRM-järjestelmät (Customer Relationship Management) ovat keskitettyjä tietovarastoja, jotka sisältävät kaikki tiedot yrityksen ja sen asiakkaiden välisestä vuorovaikutuksesta.
  Näihin tietoihin sisältyvät asiakastiedot, kuten yhteystiedot, aiemmat ostot, tilaukset, sopimusten uusimiset, vuorovaikutushistoria ja ensisijaiset viestintäkanavat.
  BI-ohjelmistot voivat käyttää näitä tietoja asiakasprofiilien luomiseen ja asiakasvuorovaikutuksen trendien analysointiin.
  Lisäksi voidaan analysoida ostokäyttäytymisen ja tukitarpeiden välisiä korrelaatioita, esimerkiksi jos tukipyynnöt lisääntyvät tuotteen lanseerauksen jälkeen.
• Tukiliput ja tapaustenhallintajärjestelmät Tukilippuihin ja tapaustenhallintajärjestelmiin kirjataan kaikki tiedustelut, valitukset ja ongelmat, jotka asiakkaat ovat ilmoittaneet asiakastukeen.
  Näihin järjestelmiin tallennetaan yksityiskohtaiset tiedot kustakin tiketistä, mukaan lukien tiedustelun päivämäärä, käsittelyaika, mukana olleet työntekijät ja ratkaisun yksityiskohdat.
  BI-järjestelmät voivat analysoida näitä tikettitietoja ja tunnistaa pyynnöissä esiintyviä malleja, kuten usein esiintyviä ongelmia, pullonkauloja tai toistuvia teknisiä ongelmia.
• Asiakaspalaute ja kyselytutkimustiedot Asiakaspalautetta kerätään usein eri kanavien kautta, kuten vuorovaikutuksen jälkeisten kyselyjen, arvostelujen ja suoran palautteen avulla.
  Nämä tiedot antavat tietoa asiakastyytyväisyydestä ja heidän mielipiteestään kokemastaan palvelusta.
  BI-työkalut kokoavat ja analysoivat näitä tietoja reaaliajassa, jotta saadaan välitöntä tietoa palvelun laadusta ja mitataan asiakastyytyväisyyttä.
• Sosiaalinen media ja ulkoiset arvostelut Sosiaalinen media ja ulkoiset arvostelualustat ovat tärkeitä tietolähteitä, sillä ne sisältävät yleensä suodattamatonta ja usein spontaania palautetta asiakkailta.
  Asiakkaat käyttävät näitä kanavia jakaakseen julkisesti mielipiteitään ja kokemuksiaan, olivatpa ne sitten myönteisiä tai kielteisiä.
  Analysoimalla näitä tietoja BI-järjestelmissä voidaan arvioida asiakkaiden tunnelmia ja julkista mielipidettä esimerkiksi tekstinlouhintatekniikoiden avulla.
  Esimerkiksi usein mainitut ongelmat ja usein toistuvat kehut voidaan suodattaa pois.
• Viestintäkanavien vuorovaikutustiedot Viestintäkanavat, kuten sähköposti, puhelin, live-chat ja chat-robotit, tuottavat runsaasti tietoa asiakkaiden ja tukitiimin välisestä vuorovaikutuksesta.
  Näitä tietoja ovat esimerkiksi keskustelun kesto, vastausajat, viestinnän sisältö tai ongelmanratkaisujen onnistumisaste.
  Näiden tietojen avulla voidaan arvioida eri viestintäkanavien tehokkuutta ja vaikuttavuutta.
  Voidaan esimerkiksi selvittää, ratkaistaanko asiakaskyselyt nopeammin chatin kuin sähköpostin välityksellä, mikä voisi viitata siihen, että chat-tukea olisi laajennettava edelleen.
  Myös puhelujen äänitallenteita voidaan analysoida usein esiintyvien ongelmien tunnistamiseksi tai tuen laadun seuraamiseksi.
• Web-analytiikka- ja käyttötiedot Web-analytiikkatiedot sisältävät tietoa käyttäjien käyttäytymisestä yrityksen verkkosivustolla.
  Näihin tietoihin sisältyvät sivulataukset, klikkauspolut, hylkäysprosentit ja itsepalvelutarjonnan, kuten usein kysyttyjen kysymysten tai tietopankkien, käyttö.
  Analysoimalla näitä käyttötietoja yritykset voivat selvittää, kuinka tehokkaita niiden verkkotukitarjoukset ovat ja missä asioissa voi olla optimointitarvetta.
  Jos esimerkiksi monet käyttäjät vierailevat tukisivulla, mutta poistuvat sieltä ilman ratkaisua, tämä viittaa siihen, että annetut tiedot saattavat olla riittämättömiä.
  Näin yritykset voivat parantaa itsepalvelutarjontaansa.
• Tuotteiden käyttötiedot ja esineiden internet Tuotteiden 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 tyyppi.
  Tästä voidaan tehdä johtopäätöksiä siitä, milloin ja kuinka usein asiakkaat kohtaavat vaikeuksia, minkä avulla voidaan puolestaan parantaa käyttökokemusta ja vähentää tukikustannuksia.

Yhteenveto

Liiketoimintatiedon käyttö asiakastuessa antaa yrityksille mahdollisuuden optimoida palvelunsa.
Analysoimalla asiakastietoja kohdennetusti voidaan paitsi lisätä tukitiimien tehokkuutta myös parantaa asiakastyytyväisyyttä pitkällä aikavälillä.

BI tarjoaa monenlaisia sovelluksia asiakkaiden käyttäytymisen ennustamisesta asiakaspalvelun personointiin, ja sen avulla voidaan tehdä perusteltuja päätöksiä, jotka edistävät palvelun laadun parantamista ja joita voidaan käyttää myös tuotekehityksessä. Näiden hyötyjen täysimääräinen hyödyntäminen edellyttää BI-ohjelmiston myPARM BI:tä.^act BI-ohjelmisto tarjoaa kattavan ratkaisun, joka voidaan integroida saumattomasti olemassa oleviin järjestelmiin.
myPARM BI:n avulla^act avulla yritykset voivat koota yhteen eri lähteistä peräisin olevia tietoja ja visualisoida ne käyttäjäystävällisissä kojelaudoissa.
Näin on helpompi tehdä tietoon perustuvia päätöksiä, jotka edistävät suoraan asiakaspalvelun parantamista.
myPARM BI^act avulla yritykset voivat vastata tehokkaasti asiakkaidensa tarpeisiin ja lisätä tyytyväisyyttä jatkuvasti.

Möchten Sie​ myPARM BI^act in einer Demonstration kennenlernen? Dann vereinbaren Sie gleich einen Termin!