Logo
E-Bülten Kayıt

Haberler

nokta

ÇAĞRI MERKEZLERİNDE SPEECH ANALYTİCS

Temmuz 2014


ÇAĞRI MERKEZLERİNDE SPEECH ANALYTİCS

Günümüzde büyümekte olan çağrı merkezi sektörünün hizmet kalitesini ve müşteri memnuniyetini ölçmek için çağrılar değerlendirilmektedir. Çağrı merkezleri gelen milyonlarca çağrı arasından çok küçük bir kısmını rastgele seçilerek değerlendirmekte ve müşteri temsilcilerinin performanslarını belirlenmektedir. Bu değerlendirme müşteri temsilcisi için adil olmayan yetersiz bir yöntem olup, gerçek bir çağrı analizi değildir. Gerçek analiz tüm çağrıların belirli kriterler doğrultusunda konularına göre ayrıştırılarak çağrı trendleri, müşteri memnuniyeti vb. gibi çağrıların feedbackleri alındıktan sonra müşteri temsilcilerinin performansları, müşteri talepleri belirlenerek çağrı merkezinin hizmet kalitesinin ölçümüdür. Speech Analytics teknolojisi ile birlikte müşteri temsilcisi ile müşteri arasında geçen konuşmaların metine dönüştürülmesini ve üzerinde analizler yapılarak istatistiksel sonuçlar ile birlikte trend analizler üzerinde de raporlanabilinmesini sağlamaktadır. Bu teknoloji ile çözümlenemeyen sorunların tespiti, trend çağrılara uygun çözüm bulma, kalite ekiplerine uygun analizler çıkartma, takım liderleri için her türlü çağrı raporları üretme, satış pazarlama için feedbackler alınıp müşteri sorunlarını tespit etme. Örneğin müşteri istek ve önerilerini göz önünde bulundurarak yeni hedefler veya kampanyalar belirlenebilir, potansiyeli olan çağrılar tespit edilerek satışlar arttırılabilir, bununla birlikte iyi satış yapan asistanların hangi kelimelerle müşteriyi etkilediği tespit edilebilir. Yeni hedeflerin belirlenmesi, müşteri yönetimi ve elde tutma stratejileri gibi birçok konuda bu teknoloji kullanılarak çözüm üretilebilir, maddi kazanç, iş gücü kaybını önleme ve iş gücünü verimli kullanmada fayda sağlar. Çağrı merkezleri Speech Analytics olmadan arşivlediği çağrılar üzerinde herhangi bir analiz yapamaz. Yukarıda bahsettiğim analizlere ulaşamayacağından var olan sorunları tespit edemediğinden gereksiz iş gücü kaybı olmakla beraber nedenini bilemediğinden dolayı herhangi bir çözüm üretememektedir. Sistem aksaklığından tutun umursanmayacak bir sorun bile tüm çağrıların büyük bir kısmına denk gelebilir. Ayrıca asistanlar için performans parametreleri belirlenerek Speech Analytics ile karneleri oluşturulur. Her bir asistanın tüm konuşmaları analiz edildiği için diğer yöntemlere göre daha adil bir performans karnesi çıkarılmış olur. Bu karneler neticesinde asistanlara motivasyon amaçlı primler ödüller verilebilir. Speech Analytics verileri doğrultusunda Çağrı merkezinin hedeflenen seviyede olup olmadığı incelenebilir. Bu hedeflerden saptırılacak durumlar ölçülebilir. Örneğin tekrarlanan çağrıların tespiti ve gerekli aksiyonların alınması, kritik çağrıların tespiti, müşteriye zamanında geri dönüş yapılması ve bu tespitlerin kontrolü neticesinde gerekli aksiyonların alınması (bu bağlamda gerekirse sistemsel entegrasyon çalışmalarına gidilmesi) gibi çözümlerle çağrı merkezi kalitesi arttırılıp belirlenen hedeflere kolaylıkla ulaşılabilir. Müşteriye geri dönüş yapılması gereken bir durumda gözden kaçan aynı zamanda yapılan bu çalışmalar sonucunda müşterilerin aldığı hizmetten memnuniyetleri artacağı (müşterilerin kendilerini önemli hissetmelerini sağlama) gibi bu müşterilerin hangi konularda memnun kalınmadığı veya memnuniyetleri de yine bu sistem ile ölçülebilir. Bir nevi alternatif bir customer feedback tool olarak işlev görür. Bunun müdahili çağrı merkezlerinde çağrı sonrası memnuniyet anketleridir. Ayrıca Trend analizleri ile de bu durum anında fark edilebilir. Speech Analytics sayesinde 5 dk. ve üzerinde yapılan görüşmelerin kısa zamanda analizleri yapılıp bu çağrıların nedeni bulunarak uzun çağrılar azaltılabilir. En büyük avantajı ise kuyrukta bekleyen müşterilere daha hızlı cevap verilmesi ve çağrı merkezlerine farkında olmadan aylık veya senelik olarak ne kadar kazanç sağlanıldığı küçük bir matematiksel hesaplama ile görülebilir. Çağrıların sessizlik oranlarından tutun, bekleme sürelerine kadar birçok konu analiz edilerek bir aksiyon planı çıkarılabilir ve neticede var olan sistemler üzerinde belki bilinmeyen veya ölçülemeyen aksaklıklar karşımıza çıkacağı gibi bunlar çağrı merkezilerinde yapılan analizler ve raporlar doğrultusunda kazanca dönüştürülebilir. Sonuç olarak analizleri yapabilmek için öncelikle analiz süreçleri ve nasıl analiz yapılması gerektiği ne zaman ve hangi durumlarda nelere odaklanmak gerektiği iyi bilinmelidir. Türkiye pazarındaki Speech Analytics programlarının kesinlikle %100 metne çevrilmesi beklenmemelidir. Çünkü Türkçe sondan eklemeli bir dil olduğundan dolayışu an için %100 olarak konuşmaların metne dönüştürülmesini beklemek hata olacaktır. Gelişmekte olan teknolojilerle %100’ e yakın bir çeviri ilerleyen zamanlarda olabilir.,

Yıldırım Alper ŞIK Kimdir?

1987 İstanbul doğumludur. KSU Bilgisayar Teknoloji /Programcılığı ve İşletme bölümü mezunudur. İki buçuk yıl SYS A.Ş.’ de Danışmanlık Pozisyonunda büyük projelere destek vererek Eylül 2013 tarihinde Assistt A.Ş. Çağrı Sistemleri Yönetimi Uzmanı olarak görev yapmaya başlamıştır. Ağırlıklı olarak Ses Sistemleri ve Speech Analytics Projesinde yer almaktadır.