Dai dati alle soluzioni

Maggiore efficienza e soddisfazione nel servizio clienti con la BI

Aree di applicazione della BI nell’assistenza clienti

L’uso della business intelligence nell’assistenza ai clienti apre un’ampia gamma di opportunità per migliorare significativamente la qualità e l’efficienza del servizio clienti, ad esempio nelle seguenti aree:

1. analisi della soddisfazione del cliente

La soddisfazione dei clienti può essere misurata e analizzata con precisione analizzando i dati dei feedback e dei sondaggi, in modo da individuare facilmente tendenze e modelli.
Ad esempio, la BI può mostrare quali sono le aree del servizio più frequentemente criticate o quali fattori contribuiscono in modo particolare alla soddisfazione dei clienti.
Questi risultati aiutano le aziende ad apportare miglioramenti mirati.

2. aumento dell’efficienza del team di assistenza

Un’altra area di applicazione della BI nell’assistenza clienti è l’analisi dell’efficienza del team di assistenza.
Gli strumenti di BI possono creare report dettagliati sui tempi di elaborazione delle richieste, sulla frequenza delle escalation o sul numero di ticket aperti.
Analizzando questi dati, è possibile identificare i colli di bottiglia e i processi inefficienti.
In questo modo è possibile adottare misure per elaborare le richieste dei clienti più velocemente e con una qualità migliore.

3. previsione del comportamento del cliente

Analizzando i dati storici e identificando i modelli, è possibile prevedere il comportamento dei clienti.
Utilizzando le analisi predittive, le aziende possono identificare in anticipo le tendenze comportamentali e prepararsi ad affrontarle.
Ad esempio, è possibile determinare quando determinati prodotti o servizi causano più problemi in determinate stagioni, il che comporta un aumento delle richieste di assistenza.
Questo significa che i problemi possono essere evitati in futuro.

4. pianificazione del personale

Allo stesso tempo, la BI può essere utilizzata per ottimizzare la pianificazione del personale nell’assistenza clienti.
Analizzando i dati storici sulle richieste di assistenza e i relativi tempi di elaborazione, le aziende possono prevedere con maggiore precisione il fabbisogno di personale, anticipare i momenti di picco delle richieste e pianificare meglio.
In questo modo si garantisce che sia sempre disponibile un numero sufficiente di dipendenti qualificati per evadere le richieste in modo tempestivo ed efficace senza sovraccaricare o inutilizzare le risorse.

5. identificazione delle esigenze di formazione

Analizzando i dati relativi all’assistenza, come ad esempio le escalation frequenti o gli errori ricorrenti, è anche possibile identificare i punti in cui il team di assistenza ha ancora bisogno di formazione.

6. personalizzazione del servizio clienti

L’analisi dei dati dei singoli clienti può essere utilizzata anche per personalizzare maggiormente il servizio clienti.
Ad esempio, si possono ricavare esigenze e preferenze specifiche, come i canali di comunicazione preferiti o le domande più frequenti.
A sua volta, questo può essere utilizzato per adattare il servizio alle esigenze del singolo cliente, con il risultato di migliorare l’esperienza del cliente e aumentarne la soddisfazione.

7. ottimizzazione dei canali di servizio

Analizzando i dati dei vari canali di assistenza (telefono, e-mail, chat), è anche possibile determinare quali canali sono più efficaci e quali invece necessitano di miglioramenti.
L’ottimizzazione dei canali di assistenza migliora anche l’esperienza del cliente con l’azienda e i suoi prodotti.

8. miglioramento dello sviluppo del prodotto attraverso i dati di supporto

Inoltre, le conoscenze acquisite analizzando i dati del servizio clienti possono essere utilizzate per lo sviluppo dei prodotti.
Ad esempio, l’analisi dei dati dell’assistenza può mostrare quali prodotti o funzioni causano regolarmente problemi o quali richieste dei clienti sono ripetutamente espresse.
Queste informazioni possono essere convogliate direttamente nello sviluppo o nel miglioramento dei prodotti, in modo da adattarli meglio alle esigenze dei clienti.
In questo modo non solo si riducono le future richieste di assistenza, ma si aumenta anche la soddisfazione generale dei clienti.

Fonti di dati per la BI nell’assistenza clienti

Per effettuare analisi fondate, le aziende raccolgono dati da un’ampia varietà di fonti.
Le seguenti fonti di dati sono particolarmente importanti per il servizio clienti:

• Dati sui clienti, sulle vendite e sulle transazioni, ad esempio dai sistemi CRM I sistemi CRM (Customer Relationship Management) sono archivi di dati centralizzati che contengono tutte le informazioni sulle interazioni di un’azienda con i propri clienti.
  Questi dati includono informazioni sui clienti, come dettagli di contatto, acquisti precedenti, abbonamenti, rinnovi di contratti, cronologia delle interazioni e canali di comunicazione preferiti.
  I software di BI possono utilizzare questi dati per creare profili dei clienti e analizzare le tendenze delle loro interazioni.
  Inoltre, è possibile analizzare le correlazioni tra il comportamento di acquisto e le richieste di assistenza, ad esempio se si verifica un aumento delle richieste di assistenza dopo il lancio di un prodotto.
• Ticket di assistenza e sistemi di gestione dei casi I ticket di assistenza e i sistemi di gestione dei casi registrano tutte le richieste, i reclami e i problemi segnalati dai clienti all’assistenza.
  Questi sistemi memorizzano informazioni dettagliate su ogni ticket, tra cui la data della richiesta, il tempo di elaborazione, i dipendenti coinvolti e i dettagli della risoluzione.
  I sistemi di BI possono analizzare i dati dei ticket per identificare gli schemi delle richieste, come problemi frequenti, colli di bottiglia o difficoltà tecniche ricorrenti.
• Feedback dei clienti e dati dei sondaggi Il feedback dei clienti viene spesso raccolto attraverso vari canali, tra cui sondaggi post-interazione, recensioni e feedback diretti.
  Questi dati forniscono informazioni sulla soddisfazione dei clienti e sulla loro opinione sul servizio che hanno ricevuto.
  Gli strumenti di BI raccolgono e analizzano queste informazioni in tempo reale per fornire informazioni immediate sulla qualità del servizio e misurare la soddisfazione dei clienti.
• I social media e le recensioni esterne I social media e le piattaforme di recensioni esterne sono importanti fonti di dati, perché di solito contengono feedback non filtrati e spesso spontanei dei clienti.
  I clienti utilizzano questi canali per condividere pubblicamente le loro opinioni ed esperienze, sia positive che negative.
  Analizzando questi dati nei sistemi di BI, è possibile valutare il sentiment dei clienti e l’opinione pubblica, ad esempio utilizzando tecniche di text mining.
  Ad esempio, è possibile filtrare i problemi e gli apprezzamenti più frequenti.
• Dati di interazione dai canali di comunicazione I canali di comunicazione come e-mail, telefono, live chat e chatbot generano una grande quantità di dati sulle interazioni tra i clienti e il team di assistenza.
  Questi dati includono, ad esempio, la durata della conversazione, i tempi di risposta, il contenuto della comunicazione o il tasso di successo delle soluzioni ai problemi.
  Questi dati possono essere utilizzati per valutare l’efficienza e l’efficacia dei vari canali di comunicazione.
  Ad esempio, si può determinare se le richieste dei clienti vengono risolte più velocemente via chat che via e-mail, il che potrebbe indicare che il supporto via chat dovrebbe essere ulteriormente ampliato.
  Anche le registrazioni vocali delle telefonate possono essere analizzate per identificare i problemi più frequenti o per monitorare la qualità dell’assistenza.
• Dati di analisi web e di utilizzo I dati di analisi web contengono informazioni sul comportamento degli utenti sul sito web di un’azienda.
  Includono le visualizzazioni delle pagine, i percorsi di clic, i tassi di abbandono e l’uso di offerte self-service come le FAQ o le basi di conoscenza.
  Analizzando questi dati di utilizzo, le aziende possono identificare l’efficacia delle loro offerte di assistenza online e i punti in cui potrebbe essere necessaria un’ottimizzazione.
  Ad esempio, se molti utenti visitano una pagina di assistenza ma la abbandonano senza trovare una soluzione, ciò indica che le informazioni fornite potrebbero essere inadeguate.
  In questo modo le aziende possono migliorare le loro offerte di self-service.
• Dati sull’utilizzo dei prodotti e IoT I dati sull’utilizzo dei prodotti provengono dai dispositivi utilizzati dai clienti o dai sistemi Internet of Things (IoT).
  Questi dati forniscono informazioni su come i clienti utilizzano i prodotti, compresa la frequenza, la durata e il tipo di utilizzo.
  Da questi dati si possono trarre conclusioni su quando e quanto spesso i clienti incontrano difficoltà, che a loro volta possono essere utilizzate per migliorare l’esperienza dell’utente e ridurre i costi di assistenza.

Conclusione

L’uso della business intelligence nell’assistenza clienti offre alle aziende l’opportunità di ottimizzare il servizio.
Analizzando i dati dei clienti in modo mirato, non solo è possibile aumentare l’efficienza dei team di assistenza, ma anche migliorare la soddisfazione dei clienti a lungo termine.

La BI offre un’ampia gamma di applicazioni, dalla previsione del comportamento dei clienti alla personalizzazione del servizio clienti, e permette di prendere decisioni fondate che contribuiscono a migliorare la qualità del servizio e che possono essere utilizzate anche per lo sviluppo dei prodotti. Per sfruttare appieno questi vantaggi, il software di BI myPARM BI^act BI offre una soluzione completa che può essere integrata senza problemi nei sistemi esistenti.
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