L'analytique du centre d'appels et comment l'utiliser pour améliorer les performances

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Entretenir les relations avec les clients revient à anticiper leurs besoins et à comprendre leurs comportements. Mais l'intuition ne vous mènera pas bien loin. Pour construire une culture axée sur le client (et une entreprise prospère), vous devez être en mesure de découvrir où vos efforts de support client échouent.

L'analytique du centre d'appels rend cela possible ! En transformant les données brutes des interactions en informations exploitables, elles peuvent mettre en évidence les lacunes dans la formation des agents, révéler les goulots d'étranglement des processus et montrer où votre pile technologique n'est pas à la hauteur.

Une analytique complète du centre d'appels peut :

• Rendre votre centre d'appels plus agile

• Améliorer les conversions de l'équipe de vente

• Augmenter l'alignement interne

Ce guide détaillé explique ce qu'est l'analytique du centre d'appels, d'où proviennent les données et les différents types à prendre en compte. Vous apprendrez également pourquoi l'analytique conversationnelle est si importante et les défis auxquels les équipes sont confrontées, ainsi que la manière dont le bon logiciel peut les résoudre.

TL;DR :

L'analytique du centre d'appels transforme les données brutes d'interaction en informations exploitables qui aident à améliorer les performances des agents, l'expérience client et l'efficacité opérationnelle. En analysant les données des appels, des chats, des e-mails, des systèmes IVR et des systèmes CRM, les entreprises peuvent identifier les lacunes en matière de formation, rationaliser les flux de travail et prédire le comportement des clients.

L'article couvre sept principaux types d'analytique :

1. L'analytique vocale : Détecte les sentiments, les mots-clés et les problèmes de conformité dans les appels vocaux.

2. L'analytique de texte : Analyse les interactions écrites sur tous les canaux pour repérer les tendances.

3. L'analytique prédictive : Prévoit le volume d'appels, les performances des agents et le risque de résiliation.

4. L'analytique du libre-service : Suit l'utilisation des FAQ, de l'IVR et du centre d'aide pour identifier les lacunes.

5. L'analytique de bureau/mobile : Surveille l'activité des agents et l'efficacité des outils.

6. L'analytique cross-canal : Unifie les données clients sur toutes les plateformes pour une visibilité complète du parcours.

7. L'analytique des interactions : Fusionne la voix, le texte et les métadonnées pour découvrir les points de friction et améliorer la FCR.

Pourquoi est-ce important : L'analytique augmente l'agilité, favorise l'alignement, améliore les conversions de ventes et augmente la satisfaction client. L'article détaille également les défis courants (comme la surcharge de données ou les parcours fragmentés) et explique comment des outils comme Aircall les résolvent avec des informations en temps réel, une intégration omnicanale et des fonctionnalités de reporting intelligentes.

Point clé à retenir : Avec la bonne plateforme d'analytique, les centres d'appels peuvent passer d'un support réactif à un support proactif, améliorant ainsi la productivité des agents et la fidélité des clients.

Qu'est-ce que l'analytique du centre d'appels ?

L'analytique du centre d'appels est la pratique de collecte et d'analyse des données de chaque interaction client, y compris les appels, les chats, les e-mails, les journaux CRM, pour générer des informations qui améliorent les performances et l'expérience client.

Pourquoi c'est important :

Sans analytique, les responsables ne voient que des résultats de surface et manquent les raisons du comportement des clients. Avec les bonnes informations, ils peuvent améliorer le CSAT, réduire les scores d'effort et renforcer les performances au niveau du service.

L'analytique permet également de réduire les temps de traitement, d'affiner les services et de réduire les coûts. Par exemple, l'analytique vocale seule peut augmenter la satisfaction client jusqu'à 10 % tout en réduisant les coûts opérationnels de 20 à 30 %.

Analytique du centre d'appels vs. KPIs du centre d'appels

L'analytique du centre d'appels et les KPIs sont souvent mentionnés ensemble, mais ils servent des objectifs très différents. Ci-dessous, nous avons détaillé la différence :

• Analytique du centre d'appels : Le processus d'examen des données clients pour découvrir des schémas, des tendances et les causes profondes des problèmes qui affectent la satisfaction client et les performances du centre d'appels. Cela peut inclure l'analyse des transcriptions de la parole au texte pour détecter la frustration, l'examen du routage des appels pour repérer les goulots d'étranglement ou l'étude des historiques des agents pour identifier les besoins de formation.

• KPIs du centre d'appels : Les repères mesurables qui suivent les performances dans le temps. Les exemples courants incluent le CSAT, la FCR, le volume d'appels et l'AHT. Les KPIs fournissent un aperçu de la manière dont le centre d'appels atteint ses objectifs.

Pensez-y de cette façon : l'analytique est le moteur sous le capot, tandis que les KPIs sont les indicateurs du tableau de bord qui montrent comment le centre d'appels fonctionne. Par exemple, l'analytique pourrait révéler que les agents ont des difficultés avec les questions de tarification, tandis que des KPIs tels que la FCR ou le CSAT montreraient l'impact par une satisfaction plus faible ou des taux de rappel plus élevés.

D'où proviennent les données de l'analytique du centre ?

L'analytique du centre d'appels s'appuie sur plusieurs sources de données pour créer une image complète des interactions clients et des performances des agents. Les principales entrées comprennent :

• Transcriptions des appels vocaux (IA de la parole au texte) : Convertit les conversations orales en texte pour l'analyse de mots-clés, le suivi des sentiments et la surveillance de la conformité.

• Plateformes CRM : Stocke les profils des clients, l'historique des interactions et les enregistrements d'achat pour lier le comportement aux résultats.

• Journaux IVR : Capture les parcours des appelants, les sélections de menu et les points d'abandon pour l'optimisation des processus.

• Journaux de chat et d'e-mail : Suit les interactions textuelles pour découvrir les demandes courantes et mesurer la qualité des réponses.

• Commentaires des enquêtes clients (CSAT, CES, NPS) : Fournit des données directes sur les sentiments des clients pour évaluer les niveaux de satisfaction et d'effort.

• Interactions du service d'assistance et messagerie sociale : Surveille les tickets, les messages directs et les publications publiques pour identifier les tendances de service et les problèmes urgents.

• Journaux d'événements : Enregistre les activités du système, les pannes ou les déclencheurs de flux de travail pour relier les événements opérationnels à l'impact sur le client.

7 types d'analytique de centre de contact

Vos clients ne vous appellent pas seulement ; ils interagissent avec votre équipe via plusieurs canaux. Cela signifie que vous avez de nombreuses occasions de collecter des données et de compiler des informations exploitables. Plus vous collectez de données, plus vos informations sont précises.

Voici les sept types les plus courants d'analytique de centre d'appels pour vous aider à mieux comprendre l'expérience client et comment l'améliorer.

1. Analytique vocale

L'analytique vocale utilise l'IA pour analyser les appels enregistrés ou en direct, transcrire les conversations et identifier les mots-clés, le ton et les sentiments. En mettant en évidence les schémas dans les conversations et le comportement des agents, l'analytique vocale permet aux managers d'identifier plus facilement les points forts et les domaines à améliorer.

Comment ça marche :

L'IA convertit la parole en texte en temps réel ou après un appel. Le traitement du langage naturel (NLP) analyse ensuite la conversation à la recherche de changements de sentiment, de risques de conformité et de thèmes récurrents.

Le résultat est une image structurée de l'émotion du client, du comportement de l'agent et des problèmes courants qui seraient autrement enfouis dans des heures d'enregistrements.

Cas d'utilisation :

• Utiliser la date de conversation pour affiner les scripts du centre d'appels en découvrant les phrases liées à des conversions plus élevées

• Appliquer les informations sur les sentiments pour détecter les problèmes émergents des clients avant qu'ils ne s'aggravent

• Surveiller automatiquement la conformité en recherchant les divulgations ou le langage requis

• Tirer parti de la surveillance des appels en temps réel et des fonctionnalités de chuchotement pour fournir un coaching en direct pendant les appels

Avec l'analytique vocale pour les centres d'appels, les équipes peuvent réduire les temps de traitement, augmenter le CSAT et éviter les escalades coûteuses. De plus, la visibilité en temps réel sur le ton de la conversation permet aux managers de coacher rapidement, ce qui se traduit par des améliorations de performance mesurables.

2. Analytique de texte

Comme l'analytique vocale, l'analytique de texte du centre d'appels utilise l'IA pour détecter les mots-clés, le ton et les schémas dans les conversations des clients. La différence est qu'elle se concentre sur les interactions clients basées sur le texte, telles que les transcriptions d'appels, les e-mails, les chats, les tickets, les messages SMS et les interactions sur les réseaux sociaux.

Comment ça marche :

L'IA applique le NLP pour analyser les données textuelles sur tous les canaux. Elle catégorise les sujets, signale les changements de ton et regroupe les problèmes courants pour révéler des thèmes récurrents.

Cas d'utilisation :

• Analyser les interactions écrites pour repérer les problèmes de support tendance sur tous les canaux

• Utiliser la catégorisation de texte pour router les tickets de support par sujet ou par urgence

• Appliquer les informations tirées des phrases récurrentes pour améliorer les modèles de chatbot et d'e-mail

• Faire ressortir les thèmes émergents sur les outils intégrés comme Intercom, Zendesk ou Help Scout

En mettant en évidence les schémas dans le texte, les équipes peuvent répondre plus rapidement, communiquer de manière plus cohérente et doter les agents d'un contexte plus clair. Cela réduit les frictions et augmente la satisfaction client.

3. Analytique prédictive

L'analytique prédictive utilise l'apprentissage automatique pour prédire le comportement des clients, le volume d'appels entrants et les tendances de performance des agents sur la base de données historiques. Elle utilise également des données historiques pour prédire les heures de pointe ou les pics saisonniers, ce qui aide les équipes à planifier les ressources plus efficacement.

Comment ça marche :

Les algorithmes s'entraînent sur des données d'interaction passées telles que les appels et les tickets, ainsi que sur des variables externes comme l'heure de la journée ou les campagnes marketing. À partir de ces schémas, les modèles d'apprentissage automatique peuvent prévoir la demande et suggérer la « meilleure action suivante » pour les agents ou des moments de coaching ciblés.

Cas d'utilisation :

• Appliquer les données de prévision pour planifier le personnel pour les périodes de pointe prévues

• Utiliser les prévisions de tendance de performance pour coacher de manière proactive les agents à risque

• Prédire le risque de résiliation des clients et déclencher des flux de travail de rétention

En anticipant la demande plutôt qu'en y réagissant, l'analytique prédictive aide à réduire les coûts de personnel, à améliorer les performances des agents et à soutenir une meilleure rétention des clients.

4. Analytique du libre-service

L'analytique du libre-service exploite les données des canaux de communication en libre-service comme les flux IVR, les pages FAQ et l'utilisation de la base de connaissances. Ces données mettent en évidence les mots-clés, les questions et les phrases les plus courants que les clients recherchent pour donner aux équipes une vision claire des informations que les clients ont du mal à trouver par eux-mêmes.

Par exemple, si « Combien de temps prend la livraison ? » est la page la plus visitée de votre base de connaissances, vous pouvez ajouter les délais de livraison directement sur les pages produits pour rendre l'information plus accessible. En conséquence, vous réduirez probablement le nombre d'appels entrants que vous recevez pour des requêtes courantes et les clients auront de meilleures expériences.

Comment ça marche :

Ce type d'analytique suit des métriques telles que les requêtes de recherche, les points d'abandon fréquents ou les interruptions sur les portails d'aide ou les systèmes IVR.

Cas d'utilisation :

• Utiliser les données de recherche et de requête pour améliorer les canaux de libre-service afin que les clients puissent résoudre les problèmes de manière autonome

• Appliquer les données sur les flux IVR pour reconcevoir les chemins de menu et réduire les abandons

• Identifier les recherches fréquentes pour mettre à jour les FAQ afin de couvrir ces questions

• Identifier les lacunes dans les recherches des clients et développer la base de connaissances là où l'auto-assistance est insuffisante

En analysant les données du libre-service, les équipes peuvent réduire le volume de contacts, accélérer les résolutions et réduire les coûts opérationnels, tout en facilitant la résolution des problèmes par les clients eux-mêmes.

5. Analytique de bureau et mobile

L'analytique de bureau et mobile du centre d'appels suit la manière dont les agents utilisent leurs appareils, y compris l'activité de l'écran, le changement d'application et le temps d'inactivité, pour découvrir les inefficacités et les risques de sécurité potentiels.

Comment ça marche :

Dans ce type d'analytique, les journaux d'interaction et les schémas d'utilisation des ordinateurs de bureau ou des appareils mobiles des agents révèlent des goulots d'étranglement ou des outils inefficaces.

Cas d'utilisation :

• Analyser les données des appareils pour repérer les agents qui s'appuient sur des outils obsolètes ou lents

• Examiner les schémas de temps d'inactivité pour identifier les moments où les agents peuvent avoir besoin d'un coaching ou d'un soutien supplémentaire

• Examiner les données de flux de travail pour découvrir les processus inefficaces et les domaines où les agents ont des difficultés

• Surveiller les données d'utilisation en temps réel pour faire apparaître les risques de sécurité potentiels

En analysant les données de bureau et mobiles, les équipes peuvent rationaliser les flux de travail, améliorer la sécurité et renforcer l'efficacité de la formation. Ces gains contribuent directement à une meilleure productivité du centre d'appels.

6. Analytique cross-canal

Les clients d'aujourd'hui s'attendent à une expérience omnicanale transparente, et l'analytique cross-canal rend cela possible. L'analytique cross-canal analyse les données de tous vos canaux de support client et de vente pour vous donner une image complète du parcours client. Cela vous aide à comprendre quelles plateformes de communication vos clients préfèrent et comment ils utilisent chaque plateforme différemment.

Comment ça marche :

L'analytique cross-canal agrège les données des CRM, des services d'assistance, des plateformes de messagerie et des systèmes téléphoniques. Elle cartographie le comportement des clients sur tous les canaux pour identifier les préférences et les points de transfert, vous montrant sur quels canaux les clients comptent le plus et où leurs parcours ont tendance à se briser.

Cas d'utilisation :

• Utiliser les données de préférence de canal pour router les clients vers les canaux avec lesquels ils sont le plus à l'aise

• Appliquer les informations sur le parcours pour personnaliser les interactions en fonction du comportement passé

• Analyser les tendances d'utilisation pour ajuster plus efficacement les effectifs sur tous les canaux

Avec l'analytique cross-canal, les responsables obtiennent une visibilité complète sur les parcours clients, ce qui permet des expériences transparentes sur toutes les plateformes et élimine la fragmentation du support. Aircall s'intègre à vos outils CRM et de service d'assistance pour aider à centraliser toutes les données, ce qui est une étape essentielle pour apprendre à améliorer la qualité des données de l'analytique de votre centre d'appels.

7. Analytique des interactions

L'analytique des interactions fusionne la voix, le texte et les métadonnées pour cartographier l'ensemble du parcours client. En analysant les conversations ainsi que des détails tels que la durée de l'appel, le temps d'attente et les journaux de messagerie, elle découvre les points de friction courants et les facteurs à l'origine des escalades.

Comment ça marche :

L'analytique des interactions combine les transcriptions, les métadonnées (durée de l'appel, temps d'attente) et les journaux de messagerie pour faire ressortir les schémas de comportement des clients. Avec Aircall, vous pouvez vous connecter à des plateformes omnicanales pour centraliser ces données en un seul endroit.

Cas d'utilisation :

• Cartographier les lacunes dans le parcours client pour améliorer la Résolution au Premier Appel (FCR)

• Suivre les points de contact pour identifier plus précisément les problèmes récurrents

• Affiner la logique de routage des appels en fonction du comportement

En analysant chaque interaction client dans son contexte, les équipes peuvent rationaliser les flux de travail, résoudre les problèmes plus rapidement et adapter le support en fonction de l'historique et des préférences de chaque client.

Pourquoi l'analytique du centre d'appels est-elle importante ?

Maintenant que nous avons examiné les différents types d'analytique de centre d'appels, vous vous demandez peut-être pourquoi ils sont importants. La réponse est simple. L'analytique du centre d'appels est cruciale car les enjeux n'ont jamais été aussi élevés : 73 % des consommateurs se tourneront vers un concurrent après plusieurs mauvaises expériences.

L'analytique vous aide à repérer les lacunes de service, à renforcer les performances des agents et à optimiser les flux de travail afin que votre équipe puisse fournir un support transparent à grande échelle.

En bref, l'analytique transforme les interactions quotidiennes en informations qui alimentent un meilleur service et de meilleurs résultats commerciaux. Voici les principales raisons pour lesquelles elles sont importantes :

Améliorer l'agilité du centre d'appels

Lorsque les agents du centre d'appels sont confrontés à des volumes d'appels élevés et à un personnel insuffisant, les besoins des clients peuvent être négligés. Cela entraîne de longs temps d'attente, des taux de résolution réduits et une augmentation de la résiliation des clients.

L'analytique du centre d'appels vous aide à prévenir cela en prédisant quand vous pouvez vous attendre à des volumes d'appels élevés, comme pendant les vacances ou les lancements de produits, afin que vous puissiez ajuster les effectifs à l'avance.

Elle révèle également des schémas dans les interactions avec les clients et met en évidence des lacunes dans les systèmes ou les processus. Par exemple, une augmentation des demandes sur les réseaux sociaux peut inciter à une formation ciblée ou à des redéploiements de ressources.

Le résultat ? Votre équipe de centre d'appels s'adapte plus rapidement, répond plus efficacement et satisfait à la fois les exigences de l'entreprise et des clients avec une plus grande efficacité.

Aider votre équipe à s'aligner sur la stratégie

L'analytique du centre d'appels facilite le partage d'informations et d'idées entre les équipes de vente, de marketing, de produit, de revenus et de support client. Cela améliore la collaboration, aligne les stratégies de gestion de la communication client et crée finalement de meilleures relations avec les clients.

En conséquence, votre intelligence d'affaires se développe et la collaboration inter-équipes s'améliore.

Faciliter la prise de décision objective

Se fier à son instinct peut conduire à de mauvaises décisions commerciales. L'intuition n'explique pas pourquoi un choix surpasse un autre ou comment atteindre les KPIs du centre d'appels.

Investir dans l'analytique du centre d'appels construit une culture axée sur les données qui rend les données accessibles à tous dans votre entreprise. Par exemple, les responsables de centre d'appels peuvent suivre la productivité des agents, identifier les écarts de performance et déterminer où une formation supplémentaire est nécessaire.

Améliorer vos conversions de ventes

Un bon outil d'analytique de centre d'appels n'améliorera pas seulement l'efficacité de votre centre d'appels ; il peut débloquer de manière proactive des moyens d'améliorer les revenus. En analysant les profils de comportement, les données démographiques et l'historique des achats, votre équipe peut prédire les intérêts des clients et fournir des recommandations personnalisées qui augmentent les ventes.

L'analytique vous aide également à déterminer les stratégies les plus efficaces pour les appels sortants. Par exemple, les données peuvent montrer que l'appel de prospects l'après-midi donne des taux de conversion plus élevés par rapport au matin. Cela donne à votre équipe des informations exploitables pour optimiser les performances.

Augmenter les performances des agents

L'analytique du centre d'appels offre des données impartiales sur les domaines où les agents excellent et où ils peuvent avoir besoin de soutien. Elles permettent également une identification objective des meilleurs performeurs à l'aide de KPIs, tels que les temps d'attente et les taux de résolution au premier appel pour les agents de support client ou les taux de conclusion et la valeur des transactions pour les commerciaux.

Améliorer l'expérience client

88 % des clients affirment que l'expérience fournie par une entreprise est aussi importante que ses produits ou services. Dans les secteurs concurrentiels, un service exceptionnel est souvent le principal différenciateur.

L'analytique du centre d'appels peut faire plus que vous permettre de suivre les réclamations des clients. Elles vous donnent les données pour anticiper les besoins des clients. En analysant l'historique des achats et les interactions passées, vous pouvez segmenter vos audiences et offrir des expériences plus personnalisées qui renforcent la fidélité tout au long du parcours.

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4 défis de l'analytique du centre de contact (et comment le bon logiciel peut les résoudre)

Nous avons vu les avantages commerciaux d'investir dans l'analytique du centre d'appels, mais sa mise en place n'est pas toujours simple. L'analyse des données du centre d'appels peut être compliquée sans les bons outils en place. Vous trouverez ci-dessous quatre obstacles courants auxquels les centres de contact sont confrontés et comment un logiciel comme Aircall peut aider à transformer les données brutes en informations exploitables.

1. Surcharge de données

Les centres de contact génèrent de nombreuses métriques et points de données, ce qui rend difficile de voir ce qui compte vraiment. Lorsqu'il y a trop de données, les informations précieuses sont enfouies et les améliorations de performance ralentissent.

Solution : Intégrations avec votre pile technologique existante

Aircall intègre les données du centre d'appels avec plus de 200 outils professionnels, y compris des solutions comme Adepsi, ClicData, Datagrail, Daton et Fivetran.

Centraliser vos données sur l'ensemble de votre pile technologique réduit la surcharge, rationalise l'analyse et vous permet de vous concentrer sur les métriques qui comptent le plus pour vos objectifs commerciaux.

2. Informations tardives

Des données obsolètes entraînent des réponses lentes et des opportunités manquées. Sans visibilité en temps réel, les équipes ne peuvent pas repérer assez rapidement les changements dans les besoins ou le comportement des clients pour s'adapter, ce qui entraîne une baisse des niveaux de service.

Solution : Flux d'activité en temps réel

Le tableau de bord de supervision en direct d'Aircall offre des informations immédiates sur l'activité du centre d'appels. Vous pouvez suivre tous les appels entrants et sortants au fur et à mesure qu'ils se produisent pour obtenir un aperçu en direct des performances de l'équipe. Cette fonctionnalité vous aide à effectuer des ajustements rapides et éclairés en temps réel, au moment où ils comptent le plus.

3. Suivi inadéquat des KPIs

Lorsque les KPIs ne sont pas suivis efficacement, il est difficile de savoir si vous atteignez vos objectifs commerciaux. Des données limitées ou obsolètes rendent difficile la mesure des performances des agents, l'évaluation des résultats des appels et la vérification si les clients sont vraiment satisfaits de leur expérience.

Solution : Rapports détaillés

Aircall fournit des rapports complets sur les appels entrants, l'activité des agents, la direction des appels et le respect du niveau de service. L'intégration avec votre CRM et d'autres outils, ainsi que des tableaux de bord personnalisables, garantit que les métriques sont adaptées à vos objectifs commerciaux.

4. Parcours clients complexes

Les clients interagissent sur plusieurs canaux, notamment le téléphone, l'e-mail, le chat et les réseaux sociaux. Sans une vue unifiée de ces interactions, les équipes de support ont du mal à faire le lien et les clients se retrouvent avec une expérience fragmentée.

Solution : Supervision omnicanale

Les capacités de supervision omnicanale d'Aircall rassemblent toutes les interactions clients en un seul endroit. L'intégration des données des appels, des e-mails, des messages et des chats vous donne une vue complète de chaque parcours client. Avec cette visibilité, votre équipe peut offrir une expérience fluide et connectée à vos clients.

Fonctionnalités clés à rechercher dans un logiciel d'analytique de centre d'appels

Lors du choix d'un logiciel d'analytique de centre d'appels, privilégiez les fonctionnalités qui optimisent les performances, améliorent l'expérience client et fournissent des informations exploitables.

Voici quelques fonctionnalités indispensables à rechercher :

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Comment Aircall vous aide à transformer l'analytique du centre d'appels en informations exploitables

88 % des pionniers de l'expérience client considèrent la personnalisation comme essentielle pour répondre aux attentes croissantes des clients. Mais sans les bons outils, toutes ces données clients ne peuvent pas se traduire en actions significatives.

Les fonctionnalités d'analytique du centre d'appels d'Aircall vous donnent la visibilité nécessaire pour agir sur le moment. Vous pouvez utiliser la surveillance et le chuchotement d'appel pour coacher les agents lors de conversations en direct, améliorant les performances sans perturber l'expérience client. Les informations alimentées par l'IA génèrent des résumés d'appels, détectent les sentiments, mettent en évidence les sujets tendance et automatisent les mises à jour du CRM pour que chaque interaction se transforme en intelligence exploitable.

Avec Aircall, vous pouvez suivre les KPIs pour les agents individuels et les équipes, filtrer les données du centre d'appels pour faire ressortir les informations qui comptent, et mesurer les progrès vers vos objectifs commerciaux. Les tableaux de bord personnalisables facilitent la détection des opportunités et l'ajustement de la stratégie en temps réel.

De plus, Aircall s'intègre avec plus de 200 outils CRM et professionnels, créant une expérience omnicanale transparente par téléphone, chat, e-mail et messagerie. Quelle que soit la manière dont les clients vous contactent, votre équipe dispose du contexte nécessaire pour fournir un support cohérent et personnalisé.

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Questions fréquemment posées

Comment analyser les données d'un centre d'appels ?

Pour analyser les données et garantir l'assurance qualité dans un centre d'appels, les managers suivent des métriques telles que le temps de traitement, la satisfaction client et les taux de résolution d'appels. Un logiciel d'analytique collecte ces données à partir des interactions et les intègre à d'autres systèmes pour révéler des schémas et des domaines à améliorer.

Avec une surveillance en temps réel, des informations prédictives et des rapports détaillés, les managers peuvent prendre des décisions basées sur les données pour améliorer la qualité du service et rationaliser les opérations.

Quels sont les KPIs pour les centres d'appels ?

Les KPIs (Indicateurs Clés de Performance) pour les centres d'appels mesurent le succès dans des domaines tels que l'efficacité et la satisfaction client. Les KPIs courants des centres d'appels incluent le temps d'appel moyen, le taux de conversion, le taux d'appels manqués, la résolution au premier appel et la satisfaction client. Ces métriques aident les centres d'appels à évaluer les performances des agents, à améliorer la CX et à atteindre les objectifs opérationnels.

Qu'est-ce que l'analytique des données d'appel ?

L'analytique des données d'appel examine les données d'interaction client, y compris des métriques telles que la durée des appels, le volume et les temps de résolution, pour comprendre les performances et le comportement des clients. L'analytique utilise également une technologie avancée pour l'analyse des sentiments et les informations prédictives. Cette analyse aide les centres d'appels à affiner le service, à améliorer les processus et à atteindre les objectifs commerciaux.

Publié le 30 décembre 2024.