थोड़ा सा जादू: कैसे और कॉल सेंटर को वास्तव में प्रभावी बनाने के लिए

आप प्रदाता को कॉल करें। एक ब्लैक बॉक्स पर हरे बल्बों की संख्या के बारे में एक प्रताड़ित और हंसमुख लड़की के साथ बातचीत के लिए तैयार होने के बाद, आप तब भी थोड़ा खो जाते हैं जब कोई प्राकृतिक सिस्टम व्यवस्थापक आपको जवाब देता है। और तुरंत समस्या का सार समझता है और उसे हल करता है। आप हल्के झटके में 25 सेकंड की बातचीत के बाद लटक जाते हैं।

फिर आप अपनी बहन के फोन से कॉल करते हैं और स्नेह प्राप्त करते हैं "और आपका इंटरनेट किस रंग का है?", और आपको समझ में आने लगा कि मामला क्या है।

हाँ, यह वास्तव में व्यवहार में संभव है। आइए एक विशिष्ट कॉल-सेंटर का एक उदाहरण लें और इसके पहले से ही एकत्रित आंकड़ों में तल्लीन करें और फिर थोड़ा गणित जोड़ें।

विशाल के साथी

आमतौर पर, कॉल-सेंटर में कर्मचारियों के टर्नओवर, कर्मचारियों के बीच टेढ़े-मेढ़े तबादलों, खराब सेवा और अन्य सुविधाओं के साथ समस्याएं होती हैं, और दक्षता को कॉल समय और संसाधित कॉल की संख्या से मापा जाता है। और इस दृष्टिकोण को बहुत पहले, बहुत पहले ही चित्रित किया गया है।

परिचयात्मक क्या हैं?

सबसे पहले , हम ग्राहकों को पहली नज़र में लगता है की तुलना में कई गुना अधिक जानते हैं। कॉल के तथ्य पर तुरंत, हम ग्राहकों को समूहों (वीआईपी, शुरुआती, नियमित ग्राहक, बाहरी व्यक्ति, यादृच्छिक कॉल आदि) में विभाजित कर सकते हैं, जिसका अर्थ है एक अलग दृष्टिकोण।

दूसरे , अजीब तरह से, कॉल सेंटर बिक्री विभाग के समान बिक्री इकाई है। पहला परिणाम यह है कि अधिक पेशेवर विशेषज्ञ विभाजन के बाद अधिक दिलचस्प ग्राहकों की कॉल का जवाब देते हैं। यदि कॉल यादृच्छिक है, तो इसे इंटर्न को हस्तांतरित किया जा सकता है। यदि कॉल दो साल के इतिहास वाले ग्राहक की है, तो उसे एक विशेषज्ञ द्वारा नियंत्रित किया जाना चाहिए, जो गलती नहीं करेगा और ग्राहक को उपयोग किए जाने वाले उसी उच्च स्तर को दिखाएगा। विक्रेताओं और ऑपरेटरों का पदानुक्रम प्रेरक कारकों में से एक है जो कर्मचारियों के कारोबार को कम करता है और इस प्रक्रिया में भागीदारी बढ़ाता है।

तीसरे , आधुनिक कॉल सेंटर में लोग निम्न कारकों से डरते हैं:

• स्पष्ट और विशिष्ट जिम्मेदारियां;
• कड़ा अनुशासन;
• पहल की कमी;
• निरंतर नियंत्रण में काम करना;
• काम का नीरस और नीरस स्वभाव;
• काम में रचनात्मक घटक की कमी;
• लयबद्ध भार;
• असामान्य स्थितियों की उपस्थिति।

यह स्पष्ट है कि एक ही बार में सब कुछ पराजित करना काम नहीं करेगा, लेकिन डेटा खनन द्वारा दिए जाने वाले टूल के साथ 90% समस्याओं को दूर करना काफी सरल है।

क्या करें?

आरंभ करने के लिए, कुछ और डेटा एकत्र करें। उदाहरण: हमारा कॉल सेंटर, ट्रांसेक्शनल डेटा के अलावा, क्लाइंट के साथ बातचीत और बातचीत के भावनात्मक रंग के बारे में कुछ डेटा जोड़ता है। हम उन सभी डेटा को संसाधित कर सकते हैं जो हमारे पास पहले से हैं या होंगे, और विभिन्न प्रणालियों की मदद से हम देखभाल, या विभाजन, या कुछ और का पूर्वानुमान प्राप्त कर सकते हैं। उसी समय कठिन गणित है, यह सिद्धांत में वर्णित है।

उदाहरण के लिए, क्लस्टर विश्लेषण - समान व्यवहार वाले ग्राहकों की पहचान करना, सहयोगी विश्लेषण विनिमेय उत्पादों और सेवाओं को दर्शाता है, वर्गीकरण और प्रतिगमन विश्लेषण हमें प्रस्ताव के लिए ग्राहकों की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है।

इसका उपयोग कैसे करें?

संचालकों को विक्रेताओं में बदलने के लिए , लेकिन न केवल उन्हें बताएं कि "अब आप एक विक्रेता हैं और हमारे प्रमुख ग्राहकों के लिए जिम्मेदार हैं", लेकिन उचित उपकरण दे रहे हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपको इस बात की समझ है कि किसी विशेष क्लाइंट का संबंध किस सेगमेंट में है, तो आप इसे किसी विशिष्ट ऑपरेटर को स्थानांतरित कर सकते हैं। यह विक्रेता द्वारा अभी तक आवश्यक नहीं है, लेकिन यह आवश्यक है ताकि कॉल और पत्रों के आने वाले या बाहर जाने वाले प्रवाह को किसी तरह फ़िल्टर किया जाए।

यहाँ घंटी आती है। ऑपरेटर-विक्रेता पहले से ही ग्राहक की प्रोफ़ाइल देखता है और समझता है कि उसे इस अपील के साथ काम करने में कितना समय देना चाहिए। कहाँ से? हां, यह बहुत सरल है: डेटा व्यक्तिगत रूप से उत्पन्न होता है: किसी को लंबे समय तक बात करना पसंद है, इसके विपरीत किसी को तेज होना चाहिए। यदि कोई अनुमानित समय है, तो ऑपरेटर जानता है कि इस ग्राहक को जल्दी और स्पष्ट रूप से सब कुछ बताने और बातचीत खत्म करने की आवश्यकता है, और आप एक और लंबे समय तक बात कर सकते हैं। एक मूर्ति की कल्पना करें जब आपके ऑपरेटर की पहली पंक्ति स्क्रीन पर आपकी प्रोफ़ाइल पहले से ही देखती है, जो कहती है कि आप पुनरारंभ करें, इसे चालू करें और बंद करें, प्रकाश बल्बों को देखें और कॉल को बंद करें?

और यह हमारे कॉल करने के लिए कोई KPI नहीं है "कंघी के नीचे।" क्लाइंट के अनुसार पैरामीटर चुने जाते हैं। उसके लिए, यह आपके लिए एक उत्कृष्ट सेवा है - कर्मचारियों और अतिरिक्त लाभ को प्रेरित करने का अवसर, क्योंकि एक नियमित ग्राहक के लिए ऑपरेटर आसानी से केपीआई से बाहर निकलने के बिना एक अतिरिक्त बिक्री कर सकता है - और सभी पार्टियां खुश होंगी।

चार ब्रेक! चार!

हम आगे देखते हैं। हम ग्राहकों की भावनात्मक विशेषताओं को एकत्र कर सकते हैं। आप एक रूब्रिकेटर बना सकते हैं: क्लाइंट कितना बातूनी है, वह हमारे लिए कितना वफादार है, ऑपरेटर क्लाइंट के साथ बातचीत के दौरान केवल संबंधित बक्से को बंद कर सकता है, उनकी भावनाओं पर ध्यान केंद्रित कर सकता है। यह सब बातचीत को बहुत प्रभावित करता है। इसके अलावा, हम गैर-मानक स्थितियों को देखते हैं: उदाहरण के लिए, चिल्ला और घबराए हुए ग्राहक किसी भी कॉल सेंटर को कॉल करते हैं। लेकिन जब ऑपरेटर एक संबंधित चेकमार्क डालता है, तो वह एक अलर्ट देखता है कि ग्राहक हमेशा शांत रहा है और पिछली 10 कॉलों को एकत्र किया है - और, इसलिए, उसे कुछ महत्वपूर्ण जीवितों पर आघात किया गया। और इसे हल करना अत्यावश्यक है, उदाहरण के लिए, अतिरिक्त सेवा से जुड़कर या मानक अभ्यास से परे कुछ और करके। और कॉल सेंटर का सॉफ्टवेयर ऑपरेटर को ऐसे अधिकार खोल सकता है, साथ ही यह भी दिखा सकता है कि क्या विकल्प उपलब्ध हैं।

एक उपकरण है ताकि हमारे पास ग्राहक को कुछ पेश करने का अवसर हो। उदाहरण के लिए, एक देखभाल प्रवृत्ति सूचक एक ग्राहक को बनाए रखने या नहीं करने की समझ प्रदान करता है। यह एक सवाल है कि हम ग्राहक को "हमारा अपना" छोड़ने पर कितना खर्च करने को तैयार हैं - और यह स्वचालित है और ऑपरेटर को दिया गया है। विपणक अब समझ रहे हैं कि एक ही समय में क्या हो रहा है, शायद पहले से ही एक संभोग जैसा कुछ अनुभव कर रहे हैं।

अब आउटगोइंग कॉल और पत्र। ऑपरेटर उस क्रम को निर्धारित कर सकता है जिसमें कॉल करना है। सबसे पहले, हम सबसे अधिक लाभदायक या उन लोगों के साथ काम करते हैं जो दूसरों की तुलना में देखभाल करने की अधिक संभावना रखते हैं।

इंटर्न के साथ क्या करना है? उन्हें सबसे अधिक आर्थिक रूप से निर्बाध ग्राहक दें, लेकिन "अच्छे" सौदों की संख्या को ध्यान में रखें, और फिर एक निश्चित परिणाम तक पहुंचने के बाद उन्हें बढ़ाएं।

यकीन नहीं हुआ? फिर कुछ आँकड़े:

इसलिए यह इसके लायक है:

• 75% ग्राहक उच्च स्तर की ग्राहक सेवा पसंद करते हैं, जबकि उनमें से 15% अधिक भुगतान करने को तैयार हैं;
• 50% ग्राहक सेवा की खराब गुणवत्ता के कारण प्रतियोगियों पर स्विच करते हैं;
• 20% ग्राहक पिछले संचार से असंतोष के कारण एक प्रतियोगी की ओर रुख करते हैं;
• स्व-सेवा संचालन के दौरान व्यक्तिगत ग्राहकों के 86% ग्राहक स्वागत करते हैं;
• 84% ग्राहक सेवा की बेहतर गुणवत्ता के लिए अधिक भुगतान करने के लिए तैयार हैं, जिनमें से 56% ग्राहक 10% अधिक भुगतान करने के लिए तैयार हैं, 24% ग्राहक 15% अधिक भुगतान करने के लिए तैयार हैं, 20% ग्राहक 20% अधिक भुगतान करने के लिए तैयार हैं।

सारांश

जब हमारे पास उपकरण होते हैं जो हमें प्रौद्योगिकी के माध्यम से प्राप्त होते हैं, तो हम इस बारे में बात कर सकते हैं कि हम ग्राहकों को कैसे अलग कर सकते हैं, हम उनके साथ व्यक्तिगत रूप से काम कर सकते हैं, और हम समझते हैं कि कर्मचारियों को विभिन्न श्रेणियों में विभाजित किया जाना चाहिए।

मेरे व्यवहार में, सही डेटा माइनिंग कॉल सेंटर की विशाल छिपी हुई क्षमताओं को जारी करता है। यह एक रामबाण नहीं है, लेकिन उपकरण वास्तव में लगभग जादुई है। यह पढ़ने के विचारों को पसंद करता है, केवल इसकी भविष्यवाणी की जाती है, गणना की जाती है और इसे व्यावसायिक उपकरणों में बदला जाता है।