Nu we in een tijd leven waarin iedereen altijd online is en vrijwel alles gedigitaliseerd wordt, is het contactcenter uitgegroeid tot het hart van klantinteracties voor talloze organisaties wereldwijd. Klanten hebben hogere verwachtingen dan ooit: ze willen niet alleen dat hun problemen snel worden opgelost, maar ook dat hun ervaringen op alle manieren soepel en persoonlijk zijn.
In deze context is data-analyse dan ook een onmisbaar instrument geworden. Het geeft je niet alleen inzicht in de klantbeleving, maar ook handvatten om die te verbeteren. Hoe? Met behulp van slimme AI-gedreven analysetools waarmee je enorme hoeveelheden ongestructureerde data kunt analyseren en kwantificeren. Handig!
De resultaten hiervan kun je direct inzetten voor een betere klantervaring (CX), maar ook om processen en werkmethodes te stroomlijnen, voor trainingsdoeleinden, of bijvoorbeeld als beveiligingsmiddel tegen fraude.
In deze blog duiken we in de wereld van data-analyse in klantcontact en gaan we in op de voordelen ervan. Lees je mee?
Gespreksanalyse en interactieanalyse
Gespreksanalyse en interactieanalyse vormen de kern van data-analyse in klantcontact. Met behulp van deze methodes krijg je inzicht in hoe goed jouw organisatie met haar klanten omgaat én leer je begrijpen wat de daadwerkelijke behoeften en voorkeuren van de klant zijn.
Met gespreksanalyse – gericht op interacties die via het contactcenter verlopen – kun je bijvoorbeeld zien welke vragen of klachten het vaakst voorkomen en met welke frequentie. Met die informatie op zak kun je heel gericht processen verbeteren en het klantcontactteam trainen.
Interactieanalyse kijkt verder dan het contactcenter en omvat bijvoorbeeld ook klantgedragingen via de bedrijfswebsite of sociale media. Zo krijg je een holistisch beeld van álle interacties tussen jouw organisatie en de klant. En dat is ontzettend belangrijk voor de digitale klantervaring (DX).
Cloudmigratie – voordelen, valkuilen en best practices
Tevredenheidsonderzoek 2.0
Interactieanalyse is een waardevol hulpmiddel om de kwaliteit van de klantenservice te verbeteren. Terwijl traditionele enquêtes en tevredenheidsonderzoeken vaak steekproefsgewijs worden gedaan en de klant de tijd geven om over de vragen na te denken, is het vaak juist de ongevraagde, impliciete feedback die de meest waardevolle informatie oplevert. Het biedt inzicht in wat er speelt in de markt, welke trends zich voordoen, en wat mogelijke oorzaken van (of veranderingen in) klantgedrag zijn.
Maar hoe doe je dat dan? Hoe analyseer je contactmomenten – uiteenlopend van chatgesprekken en telefonische interacties tot sociale media en webverkeer – om ze daadwerkelijk te kunnen inzetten voor een betere klantervaring? Feit is dat contactcenters over een ware goudmijn aan klant- en interactiegegevens beschikken. Opgenomen gesprekken, transcripties van chatinteracties, e-mails, sociale media enzovoorts. Door de enorme hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde data is het simpelweg onmogelijk om hier ‘handmatig’ wijs uit te worden.
De inzet van AI voor data-analyse
Gelukkig zijn geavanceerde AI-gedreven analysetools bij uitstek geschikt om klantinteracties automatisch te analyseren. Ze maken gebruik van Natural Language Processing (NLP) om de inhoud van gesprekken te begrijpen en belangrijke thema’s, steekwoorden, emoties en trends te identificeren. Hiermee kun je heel gericht actie ondernemen, bijvoorbeeld om de klanttevredenheid te vergroten, processen te optimaliseren of het klantcontactteam te trainen.
Maar het gaat verder dan dat: met behulp van AI kun je klantgedrag zelfs voorspelbaar maken! In hoeverre is klantgedrag voorspelbaar dan? Niets is zo veranderlijk als de mens, toch? Maar door gigantische hoeveelheden historische en realtime data uit alle hoeken van de organisatie – en daarbuiten! – te analyseren, is het dus wel degelijk mogelijk om voorspellende modellen te ontwikkelen.
Deze modellen kun je heel effectief gebruiken om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen en de klant efficiënter van dienst te zijn. Bijvoorbeeld door hem op het juiste moment een impuls te geven door de inzet van een medewerker of chatbot, of door het doen van een aanbieding die op dát moment aantrekkelijk voor hem is. Door proactief actie te ondernemen kun je bovendien problemen oplossen voordat ze escaleren, en vergroot je de kans om klanten te behouden.
De impact van AI in het contactcenter: voordelen en aandachtspunten
Voordelen van data-analyse
Behalve het verbeteren van de klantervaring biedt de inzet van slimme analysetechnieken nog veel meer voordelen. We hebben de belangrijkste ervan hieronder voor je op een rijtje gezet:
- Hogere conversie en klantretentie – door patronen in klantgedrag te identificeren en agenten hiermee realtime te ondersteunen.
- Kostenbesparing – bijvoorbeeld door het optimaliseren van het aantal medewerkers, de inzet van een chatbot of de optimalisatie van selfservicekanalen.
- Betere besluitvorming – omdat je beslissingen neemt op basis van feiten in plaats van een onderbuikgevoel.
- Geoptimaliseerde workflows en verbeterde efficiëntie – geavanceerde analyses bieden inzicht in de kwaliteit van klantinteracties en de prestaties van het klantcontactteam.
- Verhoogde productiviteit – door de prestaties van agenten te volgen kun je achterhalen welke verbeteringen de productiviteit van het contactcenter zullen verhogen.
- Inzicht in trends en klantgedrag – dit helpt jou bij het verbeteren van de klantervaring en het oplossen van problemen voordat ze escaleren.
- Training en coaching – interactieanalyses zijn ontzettend waardevol om klantcontactmedewerkers inzicht te geven in hun prestaties
Tot slot
Uiteindelijk gaat het er natuurlijk om dat je de context begrijpt van interacties die over álle kanalen plaatsvinden (omnichannel, dus). Dat je inzicht krijgt in zowel de expliciete, gestructureerde feedback als in de impliciete, ongestructureerde en vooral ongevraagde feedback. En dat je deze inzichten zowel realtime als voor toekomstig klantcontact kunt inzetten.
Wil jij de overload aan klant- en interactiegegevens ook beter begrijpen met behulp van AI en slimme analysetools? Ben je benieuwd hoe je de klantervaring en daarmee de bedrijfsresultaten kunt verbeteren, en welke oplossing daar het beste bij aansluit? Maak dan nu een afspraak met Rijk van Ooijen (Nederland) of Frank Persyn (België). Zij helpen je graag op weg!