Temsilci Performansını İyileştirin: Sık Karşılaşılan Hatalardan Kaçınmak için İpuçları
Günümüzde müşteri hizmetleri ile iletişim kurmanın çeşitli yolları olsa da gerçek bir insan ile konuşmayı tercih edenler için çağrı merkezleri, müşteri hizmeti kanalları arasındaki önemini korumaya devam ediyor. Böylelikle, bir şirketin çağrı merkezindeki temsilcilerinin performansı ve müşteriyle iletişimi, o şirketin itibarında doğrudan etkili oluyor.
Purdue Üniversitesi tarafından yapılan bir araştırmaya göre, ABD'deki müşterilerin %92'si, çağrı merkezi deneyimlerine dayanarak, şirket hakkındaki izlenimlerini oluşturduklarını belirtiyor. Eğer bu deneyim olumsuzsa, tüketicilerin %63'ü o şirketin ürünlerini kullanmayı bırakabileceğini bile söylüyor.
Peki, bir çağrı merkezinin iyi performans göstermesini sağlayan nedir? Aslında bunun merkezinde müşteri temsilcileri yer alıyor. Çağrı merkezi performansını artırmak; temsilci performansına odaklanmayı, etkili bir şekilde ölçmeyi ve iyileştirmek için en iyi uygulamaları kullanmayı gerektiriyor. Tabii söylendiği kadar kolay değil. Temsilci performansını artırmak, çağrı merkezi yöneticileri için yaygın bir zorluk olarak öne çıkıyor.
Temsilci Performans Analizinde Yaygın Görülen Hatalar
Çağrı merkezi temsilcilerinin performansını en üst düzeye çıkarmak, dikkatli bir göz ve çok çaba gerektiriyor. Analiz sırasında kaçınılması gereken bazı yanlış adımlar ise şöyle gerçekleşebiliyor:
Çözüm: Temsilci Performansını Artırmak İçin Yapay Zekâyı Kullanmak
Yapay zeka işletmelerin çalışma şeklini devrimleştirirken, çağrı merkezi endüstrisi de bundan etkilenmeye devam ediyor. Aberdeen "Akıllı İletişim Merkezi" adlı çalışmasında, yapay zekâyı çağrı merkezi temsilcilerine güç vermek için kullanan şirketlerin, yıllık temsilci verimliliğinde %2,4 ve yıllık müşteri tutma oranlarında %3,3 artış elde ettiğini ortaya koyuyor.
Yapay Zeka, temsilci performansını değerlendirme sürecini optimize ederek çağrı merkezi performansını artırabilir. Manuel değerlendirmelere güvenmek yerine, çağrı merkezi yöneticileri yapay zekâyı kullanarak temsilci performansını objektif bir şekilde değerlendirebilir. Geliştirilmesi gereken alanları belirleyebilir. Yapay zeka ayrıca temsilcilerin beceri ve performanslarını geliştirmelerine yardımcı olmak için ileri düzeyde koçluk ve eğitim yöntemlerine olanak sağlar.
Knovvu AQM ile Temsilcilerinizi Daha İyi Performans Göstermeye Yetkilendirin
Bir çağrı merkezinin başarılı bir şekilde işletilmesi için temsilci performansının izlenmesi önemlidir, ancak geleneksel performans yönetimi araçları genellikle eksik bir görüntü sunar. Knovvu AQM, (AQM: Otomatik Kalite Yönetimi), temsilci performansı, müşteri memnuniyeti ve genel kaliteyi kapsayan kapsamlı bir performans analizi yaklaşımı sağlar.
Knovvu AQM, çağrı kayıtlarının %100'ünü analiz ederek Gelişmiş Kalite Yönetimi kullanır ve daha doğru bir temsilci performans analizi sağlar. Bu sistem, yardım etme isteği, olumlu tutum ve resmi konuşma gibi ölçütleri kullanarak temsilci performansının tam bir resmini sunar.
Knovvu AQM, kişisel görüşlere değil verilere dayanan etkili bir koçluk aracı sunar. Bu yaklaşım, doğru performans analizi ve geri bildirime daha iyi bağlılık sağlar. Temsilciler performanslarının objektif bir şekilde değerlendirildiğini bildiklerinden dolayı öz denetimlerini geliştirebilir ve daha iyi performans gösterebilirler. Bu da yüksek kaliteli bir çağrı merkezi performansına giden yolun başlangıcıdır.
Demo Talep Etmek için İyi Bir Zaman
Çağrı merkezi temsilci performansınızı bir üst seviyeye taşımak için güçlü bir çözüm mü arıyorsunuz? Knovvu AQM’in Gelişmiş Kalite Yönetimi, temsilci performansınızı nesnel bir şekilde değerlendirmenize ve somut geri bildirimlerle iyileştirmenize yardımcı olabilir. Yüksek performanslı temsilcilerinizle birlikte çağrı merkezi hizmet kalitenizin nasıl geliştiğine şaşıracaksınız.
Formu doldurarak bugün bir demo talep edin, ekibimiz sizinle iletişime geçsin ve çağrı merkezi performansınızı nasıl yükseltebileceğimize dair biraz sohbet edin.
Konuşma Tanıma nedir? Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) olarak da bilinen Konuşma Tanıma (SR), sisteme ulaşan sesleri metne dönüştürmek için kullanılan bir sistemdir. Bu, kullanıcıların tuşlar veya düğmeler gibi geleneksel araçlar...
Devamını Oku“Kullanıcı deneyimi” veya moda tabirle “UX.” Son zamanlarda bu terimi ne kadar sık duyduğumuzu fark ettiniz mi? Mobil uygulamalardan ürün tasarımına, web sitelerinden tanıtım yazılarına uzanan farklı alanlarda sürekli olarak...
Devamını OkuGeçtiğimiz yıllarda olduğu gibi bu yıl da teknoloji kararlarımızı büyük ölçüde etkileyeceğine inandığımız ilk on trendi sizler için derledik.
Devamını Oku