ما هي تحليلات مراكز الاتصال، وكيف تحلّل المكالمات؟

يتعامل مركز الاتصال لديك مع آلاف المحادثات أسبوعيًا عبر الدردشة والبريد الإلكتروني والمكالمات، وتختبئ فيها جميعًا إجابات أكثر الأسئلة تكرارًا لدى عملائك.

أين يتعثّر الوكلاء وأين ينجحون؟ وما المشكلات التي تدفع العملاء إلى التواصل مرارًا وتكرارًا؟

تكمن المشكلة في أنك لا تستطيع مراجعة كل تفاعل يدويًا، فتضطر إلى الاكتفاء بعيّنة صغيرة من التفاعلات، أو الاعتماد على حدسك مع قدر محدود من البيانات.

وهنا تُحدث تحليلات مراكز الاتصال الفرق، إذ تحوّل بيانات المحادثات غير المنظّمة إلى رؤى قابلة للتنفيذ حول العوامل التي ترفع حجم المكالمات، والمجالات التي ينبغي تركيز جهودك عليها لتحقيق أقصى أثر.

في هذا الدليل، نستعرض أساسيات تحليلات مراكز الاتصال وأنواعها وكيفية عملها في مركز الاتصال لديك.

ما هي تحليلات مراكز الاتصال؟

تحليلات مراكز الاتصال أو مراكز التواصل هي مقاييس قابلة للقياس تُستخدم لتحديد الأداء، وتحديدًا لتحسين تجربة العملاء عبر الهاتف أو الدردشة أو البريد الإلكتروني أو SMS.

تُظهر هذه المقاييس مدى نجاحك في تلبية توقعات العملاء. ولأن هذه التوقعات تختلف من عميل لآخر وتتطوّر باستمرار، فمن المهم تحليل بيانات العملاء بشكل متواصل. اجمع الرؤى والملاحظات بانتظام لتبقى متوافقًا مع ما يريده عملاؤك فعلًا.

إليك كيف تعمل تحليلات مراكز التواصل:

• جمع البيانات عبر القنوات: تتدفّق محادثات الدردشة والبريد الإلكتروني والمحادثات الصوتية إلى منصّة واحدة لتوفير رؤية واضحة.

• تحليل المحادثات تلقائيًا: ترصد تقنيات NLP وتحليلات الكلام المشاعر مثل الإحباط أو الحماس، وتحدّد الأنماط التي تكشف سبب تواصل العملاء معك ومدى جودة استجابة فريقك.

• التنبؤ بما هو قادم: تمنحك التحليلات التنبؤية إشارات إنذار مبكر على تسرّب العملاء، وتساعدك على تهيئة وكلائك لأنواع مشكلات تجربة العملاء الآخذة في التزايد.

يتيح ذلك للشركات ربط نقاط البيانات لتحسين التوجيه وتخطيط القوى العاملة والانتقال بين القنوات.

لماذا يُعدّ قياس تحليلات مراكز الاتصال مهمًا؟

غنيّ عن القول إن العملاء لا يُقدَّرون بثمن لأعمالك، فهم يواصلون شراء منتجاتك أو خدماتك لأنهم يلقون معاملة جيدة.

لكن من الصعب معرفة العملاء الراضين من أولئك الذين يحتاجون إلى دعم إضافي ما لم تحدّد مقاييس خدمة العملاء المهمة لأعمالك.

إلى جانب ذلك، هناك عدة أسباب تجعل قياس مقاييس خدمة العملاء مهمًا لفريق دعم العملاء لديك:

تحسين رضا العملاء

السبب الأول لقياس أداء فريق دعم العملاء هو التعرّف عن كثب على ما يُرضي جمهورك. تجمع أفضل الشركات بين بيانات الرضا والأرقام الفعلية، وتربط النتائج مباشرةً بسلوك العملاء.

على سبيل المثال:

• هل يميل العملاء الراضون إلى البقاء لفترة أطول؟

• كيف يختلف سلوكهم عن سلوك العملاء المحايدين أو غير الراضين؟

• هل هم أكثر ميلًا لترشيح عملاء جدد؟

• هل ينفقون أكثر بمرور الوقت؟

يساعد قياس هذه المقاييس فرق الدعم على فهم الاحتياجات المتطوّرة للعملاء، وتحسين عمليات الخدمة، ورفع مستوى الرضا العام.

تحديد مجالات التحسين

وفقًا لـتقرير Klaus المعياري لجودة خدمة العملاء لعام 2023، يجد 30% من متخصصي خدمة العملاء أن قياس جودة الدعم وتحسينها أمر صعب.

وهنا يصبح قياس مقاييس خدمة العملاء أمرًا بالغ الأهمية.

من خلال تحليل مقاييس خدمة العملاء، تستطيع الشركات تحديد نقاط الألم لدى العملاء في عملياتها. ويتيح هذا النهج القائم على البيانات إجراء تحسينات موجّهة لمعالجة تحديات محدّدة.

تحسين توزيع الموارد

هل شعرت يومًا أن وقتك أو ميزانيتك أو قوتك العاملة كان من الممكن توزيعها بفعالية أكبر لو كان لديك فهم أوضح لمستوى الاستثمار الذي يتطلّبه كل نشاط؟

توفّر مقاييس خدمة العملاء هذا الوضوح تحديدًا. فمن خلال إظهار أين تُنفَق مواردك فعليًا، تمكّنك من اتخاذ قرارات مدروسة، سواء بتوسيع الجهود الناجحة، أو إعادة تشكيل نهجك بالكامل، أو ضبط استراتيجيتك لتحسين الكفاءة العامة.

أنواع تحليلات مراكز الاتصال

يمكن لمركز التواصل لديك استخدام خمسة أنواع مختلفة من تحليلات مراكز الاتصال، صُمّم كلٌّ منها للإجابة عن أسئلة محدّدة حول عملياتك.

تحليلات الأداء

تركّز تحليلات الأداء على مدى فعالية عمل مركز الاتصال في مجالات مثل كفاءة الخدمة وإنتاجية الوكلاء. وتستمد هذه التحليلات بياناتها من مصادر متنوعة مثل توجيه المكالمات وتسجيلات المكالمات.

لا يقتصر هدف تحليلات الأداء على قياس عدد المكالمات التي يتعامل معها الوكلاء أو سرعة إنجازها، بل يتمثّل في تقديم فهم أعمق للعوامل التي تحرّك أداء مركز التواصل والمجالات التي يمكن أن تحقق فيها التحسينات أكبر أثر.

وعند استخدام هذه الرؤى بفعالية، تستطيع المؤسسات تحسين توزيع القوى العاملة، وتطوير استراتيجيات التوجيه، ودعم الوكلاء من خلال تدريب موجّه، والحدّ من أوجه القصور التشغيلية، وتقديم خدمة عملاء أسرع وأكثر اتساقًا.

تحليلات الكلام

تستخدم تحليلات الكلام الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلّم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل محادثات العملاء تلقائيًا واستخلاص رؤى مفيدة من تسجيلات المكالمات.

فبدلًا من الاعتماد على فرق الجودة للاستماع يدويًا إلى مئات أو آلاف الساعات من المكالمات، تستطيع تحليلات الكلام معالجة المحادثات على نطاق واسع، وتحديد الأنماط المهمة، وإبراز التفاعلات التي تتطلّب اهتمامًا.

ومن خلال تحليل ما يُقال وكيفية قوله، تساعد تحليلات الكلام مراكز التواصل على فهم مشاعر العملاء، وتحديد المشكلات المتكرّرة، ومراقبة الامتثال، وتحسين أداء الوكلاء، واكتشاف فرص تعزيز تجربة العملاء.

المكوّنات الأساسية لتحليلات الكلام

• تحليل المشاعر: يحلّل النبرة العاطفية للمحادثات لتحديد ما إذا كان العميل أو الوكيل يعبّر عن مشاعر إيجابية أو سلبية أو محايدة. ويمكنه رصد علامات الإحباط أو عدم الرضا أو الاستعجال أو الرضا، ما يساعد الفرق على اكتشاف المشكلات المحتملة قبل تفاقمها.

• تحويل الكلام إلى نص: يحوّل المحادثات المسجّلة إلى نص قابل للبحث باستخدام التعرّف التلقائي على الكلام (ASR). وتشكّل النصوص المفرّغة الأساس لتحليل المكالمات، وتسهّل البحث في التفاعلات، وتحديد العبارات المتكرّرة، وتصنيف الموضوعات، ومراجعة أجزاء محدّدة من المحادثة دون الاستماع إلى التسجيل كاملًا.

• رصد الكلمات المفتاحية والعبارات: يحدّد تلقائيًا الكلمات والعبارات والتعبيرات المحدّدة مسبقًا داخل المحادثات. وتستخدم مراكز الاتصال هذه الميزة لرصد مؤشرات شكاوى العملاء، وذكر المنافسين، ومشكلات المنتجات، ومخاطر الامتثال، وطلبات التصعيد، أو فرص المبيعات. على سبيل المثال، يمكن لعبارات مثل «ألغِ حسابي» أو «أريد التحدث إلى المدير» أن تُطلق تنبيهات أو مسارات عمل محدّدة.

• تصنيف الموضوعات والنوايا: يجمّع المحادثات وفقًا لسبب تواصل العميل مع المؤسسة. ويمكن أن يكشف ذلك أكثر أنواع الاستفسارات والشكاوى ومشكلات المنتجات أو طلبات الخدمة شيوعًا، ويساعد المؤسسات على تحديد الاتجاهات الناشئة والتغيّرات في طلب العملاء.

• تحليل المحادثات والتفاعلات: يفحص كيفية سير المحادثة بين العميل والوكيل، بما في ذلك نسب التحدث إلى الاستماع، والمقاطعات، وفترات الصمت، وفترات الانتظار، والتحويلات، واستجابات الوكلاء. وتساعد هذه الرؤى على تحديد سلوكيات التواصل الفعّالة، إلى جانب المجالات التي قد يحتاج فيها الوكلاء إلى تدريب.

• مراقبة الامتثال والجودة: يفحص المحادثات تلقائيًا مقارنةً بالسياسات والنصوص والمتطلبات التنظيمية المحدّدة. على سبيل المثال، يمكن للتحليلات تحديد ما إذا كانت الإفصاحات الإلزامية قد قُدّمت، أو ما إذا استُخدمت لغة محظورة، أو ما إذا التزم الوكلاء بالإجراءات المطلوبة.

• تحليل الاتجاهات والأنماط: يجمّع الرؤى عبر أحجام كبيرة من المحادثات لتحديد المحاور المتكرّرة والمشكلات الناشئة. ويساعد ذلك مراكز الاتصال على رصد ارتفاع الشكاوى، وتحديد مشكلات المنتجات أو الخدمات، وفهم العوامل التي تدفع العملاء إلى التواصل.

بشكل عام، تحوّل تحليلات الكلام بيانات المحادثات غير المنظّمة إلى رؤى قابلة للتنفيذ. ومن خلال الجمع بين التفريغ النصي وتحليل المشاعر ورصد الكلمات المفتاحية وتصنيف الموضوعات ومراقبة الجودة، تستطيع مراكز التواصل تجاوز مجرّد قياس أحجام المكالمات وأوقات المعالجة، لفهم ما يقوله العملاء، وما يشعرون به، وسبب تواصلهم مع المؤسسة، ومدى فعالية استجابة الوكلاء.

التحليلات التنبؤية

تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات التاريخية والنماذج المدعومة بالذكاء الاصطناعي للتنبؤ بسلوك العملاء المستقبلي واتجاهات مراكز الاتصال. ويمكن لهذه الرؤى التنبؤية أن تعزّز بشكل كبير خدمة العملاء واتخاذ القرارات والكفاءة العامة.

على سبيل المثال، يساعد التنبؤ بحجم المكالمات على تحسين جداول القوى العاملة للتعامل مع الطلب المتوقّع. كما يمكن للتحليلات التنبؤية تحديد الأوقات التي يكون فيها العملاء أكثر احتياجًا للدعم، ما يساعد الشركات على جدولة الوكلاء في الأوقات المناسبة.

المكوّنات الأساسية للتحليلات التنبؤية

تعتمد التحليلات التنبؤية في مراكز الاتصال على عدة مكوّنات وتقنيات أساسية:

• التنقيب في البيانات: ويشمل استخراج معلومات مفيدة من مجموعة كبيرة من البيانات. وفي مراكز الاتصال، يساعد التنقيب في البيانات على تحديد الأنماط والعلاقات في تفاعلات العملاء ونتائج المكالمات وأداء الوكلاء.

• خوارزميات التعلّم الآلي: تستخدم نماذج التعلّم الآلي البيانات التاريخية والفورية لتحديد الأنماط المعقّدة وتحسين دقة التنبؤات باستمرار. ويمكن لهذه الخوارزميات المساعدة في التنبؤ بتسرّب العملاء وتوقّع سبب التفاعل أو النية الكامنة وراءه. ومع توفّر المزيد من البيانات، يمكن تحسين النماذج لتقديم تنبؤات أكثر دقة وقابلية للتنفيذ.

• التحليل الإحصائي: تساعد الأساليب الإحصائية على تحديد الأنماط والعلاقات والاتجاهات ضمن البيانات التاريخية لمركز التواصل، ما يوفّر أساسًا موثوقًا للتنبؤ واتخاذ القرارات. ويشمل ذلك نماذج الاحتمالات وتحليل الانحدار وغيرها من الاختبارات الإحصائية التي تتنبأ بأحجام المكالمات المستقبلية وسلوك العملاء واحتياجات الخدمة.

التحليلات متعددة القنوات

يتفاعل عملاء اليوم مع الشركات عبر قنوات متعددة، تشمل الهاتف والبريد الإلكتروني والدردشة المباشرة ووسائل التواصل الاجتماعي وتطبيقات المراسلة وبوابات الخدمة الذاتية. وقد ينتقلون أيضًا بين القنوات خلال رحلة دعم واحدة.

على سبيل المثال، قد يبدأ العميل مع روبوت دردشة، ثم يتابع عبر البريد الإلكتروني، وينتهي به الأمر بالاتصال بأحد الوكلاء. وقد صُمّمت مراكز التواصل متعددة القنوات لربط هذه المحادثات وبيانات العملاء، بما يحقق تجربة أكثر اتساقًا وسلاسة عبر كل نقاط التواصل.

وتأخذ التحليلات متعددة القنوات هذا النهج المترابط خطوة أبعد من خلال تحليل تفاعلات العملاء عبر القنوات لتقديم رؤية كاملة لرحلة العميل. فبدلًا من تقييم كل قناة بمعزل عن غيرها، تستطيع الشركات تحديد كيفية انتقال العملاء بين نقاط التواصل، والمواضع التي تتباطأ فيها الرحلات، والعوامل المؤثرة في الرضا وأوقات الحل.

تحليلات الخدمة الذاتية للعملاء

تتتبّع تحليلات الخدمة الذاتية للعملاء كيفية تفاعل العملاء مع موارد مثل الأسئلة الشائعة وقواعد المعرفة وروبوتات الدردشة والرد الصوتي التفاعلي (IVR) للعثور على الإجابات بأنفسهم. ويساعد ذلك مراكز الاتصال على تتبّع الموارد التي يستخدمها العملاء والمواضع التي يواجهون فيها صعوبة، ما يمكّن فرق الدعم من تحديد الثغرات في المحتوى التي تؤدي غالبًا إلى مكالمات غير ضرورية.

ومن خلال تحليل هذه البيانات، تستطيع فرق الدعم تحديد الثغرات في المحتوى، والمعلومات المربكة، ونقاط الألم المتكرّرة لدى العملاء التي قد تؤدي إلى مكالمات أو تذاكر غير ضرورية. على سبيل المثال، إذا كان العملاء يبحثون كثيرًا عن معلومات حول ميزة معيّنة في منتج ما لكنهم يغادرون مقالة المساعدة ذات الصلة باستمرار دون العثور على إجابة، فقد يشير ذلك إلى أن المقالة غير مكتملة أو صعبة الفهم أو سيئة التنظيم.

تحليلات مراكز الاتصال التي يجب تتبّعها

لا تستطيع فرق الدعم الاعتماد على الحدس عند تقدير مدى رضا العملاء عمّا تقدّمه. لذا من المهم تتبّع مقاييس خدمة العملاء لقياس ما إذا كانت عمليات خدمة العملاء تعمل كما ينبغي.

إليك بعض مقاييس خدمة العملاء الأساسية التي يجب تتبّعها:

صافي نقاط الترويج (NPS)

لنبدأ بأحد أكثر مقاييس مراكز الاتصال شيوعًا لقياس رضا العملاء: صافي نقاط الترويج، أو NPS.

يقيس صافي نقاط الترويج (NPS) مدى احتمال أن يوصي عملاؤك بأعمالك (وهنا، دعم العملاء) للآخرين. وفي معظم الحالات، يُرسَل استبيان بسيط (غالبًا من سؤال واحد) إلى عملاء يُختارون عشوائيًا، ويُحتسب صافي نقاط الترويج بناءً على النتائج.

تُصنَّف أي درجة بين 0-6 ضمن «المنتقدين»، وتعني أنك تواجه مشكلة؛ أما 7-8 فتعني أن عملاءك راضون، لكن ليس بما يكفي لإحداث فرق، ويُعدّون «محايدين»؛ بينما تعني درجات 9-10 أن علامتك التجارية تحقق نجاحًا باهرًا، وأن هؤلاء العملاء أصبحوا «مروّجين».

على سبيل المثال، تُطلق منصّة Retell AI استبيانات ما بعد المكالمة تلقائيًا وتحلّل اتجاهات مشاعر العملاء لمساعدة الفرق على تحسين NPS بمرور الوقت. وبناءً على النتائج، يمكنك الاستفادة من مؤشر الأداء هذا لتحسين فعالية وكلائك، والتركيز على مجالات تدريب محدّدة، وتحقيق تحسينات على مستوى فريق الخطوط الأمامية بأكمله.

رضا العملاء (CSAT)

هذا المقياس هو بالطبع أوضح مقاييس مراكز الاتصال، فالأمر واضح من اسمه!

يُعدّ CSAT مقياسًا لمشاعر العملاء يساعد المؤسسات على فهم كيفية استجابة العملاء لمنتجاتها وخدماتها. وتُجمع درجات CSAT مباشرةً بعد تفاعل خدمة العملاء من خلال استبيانات قصيرة.

عادةً ما يُطلب من العميل تقييم التفاعل على مقياس من 1 (غير راضٍ إطلاقًا) إلى 5 (راضٍ جدًا). ومن خلال أخذ هذا المقياس الرقمي وقسمة الإجابات المجمّعة على 100%، يمكنك الحصول على درجة CSAT؛ وكلما ارتفعت النسبة، زاد رضا عملائك.

قد تحقق الشركات الصغيرة ذات العملاء المخلصين درجة CSAT تتجاوز 95%. أما الشركات الأكبر التي تخدم شرائح متنوعة من العملاء لكلٍّ منها احتياجات فريدة، فقد تصل في أقصى الأحوال إلى نحو 80%.

هناك نوعان من CSAT يمكنك قياسهما في مؤسستك:

• CSAT على مستوى المؤسسة ويركّز على شركتك وعلامتك التجارية والمستوى العام للخدمة التي تلقّاها العميل.

• CSAT على مستوى الوكيل ويركّز تحديدًا على مدى رضا العميل عن الوكيل الذي تولّى معالجة مشكلته.

تستخدم العديد من فرق دعم العملاء CSAT مقياسًا لفهم شعور عملائها تجاه علامتها التجارية والخدمة التي تلقّوها. لكن من خلال CSAT، يمكن للفرق أيضًا اكتساب رؤى حول رضا العملاء عن الوكيل الذي ساعد في حلّ مشكلتهم.

مؤشر جهد العميل (CES)

يقيس مؤشر جهد العميل مقدار الجهد الذي اضطر العميل إلى بذله لحلّ مشكلته. فبعد تفاعل الدعم، يُطلب من العميل تقييم مدى سهولة حلّ مشكلته، عادةً على مقياس من 1-7.

لحساب CES، اجمع العدد الإجمالي للمستجيبين الذين يوافقون على أن التفاعل كان سهلًا (أولئك الذين يمنحون 5 أو أكثر) واقسمه على إجمالي عدد العملاء المشمولين بالاستبيان.

تحوّل منصّات الذكاء الاصطناعي الحواري مثل Retell الملاحظات الأولية إلى معلومات تشغيلية يمكن التصرّف بناءً عليها في الوقت الفعلي.

تدعم المنصّة:

• تنبيهات آلية عند انخفاض استجابات CSAT أو NPS

• توجيه تصعيد فوري إلى الوكلاء البشريين أو الفرق المتخصصة

• إرشادات تدريبية للمشرفين عند رصد إشارات عالية المخاطر

• بروتوكولات لمعالجة الإحباط تُفعَّل بناءً على النبرة أو الكلمات المفتاحية

ومن خلال القضاء على الفجوة الزمنية بين التجربة والتدخّل، تكتسب المؤسسات القدرة على حلّ المشكلات استباقيًا وتحسين النتائج قبل أن يغادر العميل.

حلّ المشكلة من أول تواصل (FCR)

يقيس معدل حلّ المشكلة من أول تواصل (FCR) مدى تكرار حلّ مشكلات العملاء في تفاعل واحد، دون الحاجة إلى متابعات. ويُتحقَّق منه بالمقارنة مع استبيانات رضا العملاء التي تطرح سؤالًا مثل: «هل تمكّن الوكيل من حلّ مشكلتك؟»

يتراوح معدل FCR الجيد بين 70-80%. وبصفتك قائدًا لفريق دعم العملاء، فأنت تريد أن يتمكّن الوكلاء من معالجة مشكلات العملاء دون إشراك وكلاء بشريين آخرين.

ويُعدّ انخفاض معدل FCR ضارًا لسببين رئيسيين.

أولًا، كلما اضطر العميل إلى التواصل مع فريقك أكثر، زادت الأموال التي تنفقها على مشكلة العميل نفسها مرارًا وتكرارًا. وعندما يكون الوكلاء مؤهّلين لإغلاق المشكلات في مكالمة أو رسالة بريد إلكتروني أو محادثة دردشة واحدة فقط، يتفرّغ وقتهم لمساعدة المزيد من العملاء.

ثانيًا، في كل مرة يبادر فيها عملاؤك بطلب متابعة أو تفاعل إضافي، يقلّ احتمال توصيتهم بعلامتك التجارية للآخرين (ما يؤثر في درجة NPS)، ويزداد الجهد الذي يتعيّن عليهم بذله في المشكلة (ما يضرّ بمعايير CES)، ويتأثر رضاهم العام عن علامتك التجارية (ما يخفض CSAT).

وكلما زادت نقاط التفاعل، قلّ احتمال بقائهم عملاء لديك.

متوسط وقت المعالجة (AHT)

متوسط وقت المعالجة أو AHT هو المدة التي عمل فيها الوكيل على حالة ما. ويُقاس عادةً من لحظة إسناد الحالة إلى شخص ما حتى لحظة إغلاقها. ولا يشمل الوقت الذي قضته الحالة في قائمة الانتظار، لكنه يشمل وقت الانتظار ووقت الإنهاء، أي الوقت المستغرق في استكمال التذكرة.

يُعبَّر عن AHT عادةً بالثواني: (وقت التفاعل مع العميل + وقت الانتظار + وقت الإنهاء) / عدد التفاعلات

يُستخدم مؤشر أداء مركز الاتصال هذا للتخطيط وقياس الكفاءة. وهو مقياس جيد للتحليل، لكن السعي لخفض AHT لمجرّد تقليل التكاليف قد يؤدي إلى انخفاض معدل الحل من أول مكالمة ورضا العملاء. فإذا استغرق تفاعل دعم العملاء وقتًا طويلًا، فإنه يشغل الوكيل عن مهامه الأخرى.

التكلفة لكل تواصل

إلى جانب تتبّع الإنتاجية، من المهم أيضًا التراجع خطوة ومراجعة جانب التكاليف باستخدام مقياس التكلفة لكل تواصل.

التكلفة لكل تواصل = إجمالي تكاليف الدعم / عدد التذاكر المُعالَجة

تعني التكلفة المنخفضة والجيدة لكل تواصل أن فريقك يتمتع عمومًا، مع بعض التفاوت، بما يلي:

• توافر مرتفع: يكون أعضاء الفريق متاحين لمساعدة العملاء مباشرةً بنسبة عالية من الوقت، ولا يقضون وقتًا طويلًا في مهام أخرى

• إشغال مرتفع: يقضون نسبة كبيرة من وقت العمل في خدمة العملاء بدلًا من انتظار التذاكر (وقت خمول منخفض)

• تزامن معقول: يتعامل أعضاء الفريق مع العدد المناسب من التذاكر المتزامنة في آنٍ واحد، ولا يقتصرون غالبًا على تذكرة واحدة في كل مرة

• AHT وTTR معقولان: يستطيع فريقك معالجة التذاكر في فترة زمنية سريعة بشكل معقول

• FCR مرتفع بشكل معقول: تُحلّ معظم التذاكر عادةً من أول تواصل ولا تحتاج إلى تصعيد

عند حساب التكاليف، من المهم تضمين التكاليف غير المتعلقة بالرواتب أو الأجور. ومن الأمثلة على ذلك:

• التأمين الصحي

• تكاليف المباني

• تكاليف الموارد البشرية

• تكاليف التوظيف والتدريب

• الضرائب

على سبيل المثال، يكلّف الوكلاء البشريون $6-12 لكل مكالمة، في حين تبلغ تكلفة منصّة Retell AI $0.07-$0.31/دقيقة. اكتشف كيف خفّضت Swtch تكلفة فريق الدعم بنسبة 50% وتعاملت مع أكثر من 8000 مكالمة شهريًا عبر وكلاء Retell AI مع الحفاظ على زمن ردّ قدره 5 ثوانٍ.

معدل التخلي

يشير معدل التخلي في مؤشرات أداء مراكز الاتصال إلى نسبة العملاء الذين يبدؤون تفاعل دعم، مثل الاتصال أو الدردشة أو إنشاء تذكرة، لكنهم يغادرون قبل توصيلهم بوكيل أو قبل تلقّي المساعدة.

معدل التخلي = 1 - (عدد التفاعلات المكتملة / عدد التفاعلات التي بدأت) x 100%

قد يعني ارتفاع معدل التخلي أن مستوى الخدمة لديك منخفض جدًا، فيملّ العملاء من الانتظار في الطابور. وقد يعني أيضًا أن سير العمل لديك محبِط لعملائك فيتخلّون عنه، أو أن هناك مشكلة تقنية في نظام المعالجة لديك. خصّص وقتًا للبحث عن السبب الجذري لارتفاع معدلات التخلي.

على سبيل المثال، استبدلت Anker روبوت الدردشة الأساسي وقوائم IVR لديها بتوجيه IVR بالذكاء الاصطناعي من Retell، لتقدّم محادثات صوتية بمستوى بشري. والنتيجة؟ دقة توجيه بنسبة 95%، وحلّ أسرع بنسبة 80%، وفريق خدمة يحدّث مسارات المكالمات دون الحاجة إلى قسم تقنية المعلومات.

ومن الاعتبارات المهمة أنك إذا كنت تعمل عمدًا بفريق دعم صغير وكان عملاؤك يميلون إلى الصبر، فقد يكون من الأنسب إعطاء الأولوية لمعدل التخلي على ASA. وفي هذه الحالات، يكون الهدف الرئيسي هو الحفاظ على انخفاض معدلات التخلي بدلًا من التركيز أساسًا على تحقيق متوسط سرعة ردّ مرتفع.

كيف تختار تحليلات مراكز الاتصال المناسبة لفريقك؟

لا تتشارك جميع مراكز الاتصال الأولويات نفسها. فعلى سبيل المثال، من المرجّح أن يولي فريق الخدمات المالية الامتثال أهمية مختلفة مقارنةً بعلامة تجارية للبيع بالتجزئة تركّز على خفض وقت المعالجة.

قبل أن تقضي وقتًا في حضور العروض التوضيحية للمنتجات، حدّد بوضوح ما يعنيه النجاح لمؤسستك. إليك كيفية القيام بذلك:

حدّد أهدافك

ابدأ بتحديد ما تريد تحقيقه بوضوح. ما المجالات التي تريد تحسينها؟ على سبيل المثال، تشمل بعض الأهداف:

• تحسين أوقات الحل

• خفض تكاليف الدعم

• تعزيز جودة الخدمة

• رفع CSAT أو صافي نقاط الترويج

• تطبيق أطر ضمان الجودة (QA)

• خفض وقت معالجة المكالمات

حدّد المقاييس الرئيسية

بعد اختيار أهدافك، حدّد المقاييس التي ستساعد فريق الدعم لديك على مراقبة الأداء وتحسينه. ويمكن أن يشمل ذلك:

• التحليلات التنبؤية من أجل التنبؤ بالطلب وسلوك العملاء واحتياجات الدعم المستقبلية

• تحليلات الأداء من أجل تحسين إنتاجية الوكلاء وكفاءتهم والأداء العام لمركز التواصل

• تحليلات الكلام من أجل فهم المحادثات والمشاعر والامتثال ومشكلات العملاء المتكرّرة

• التحليلات متعددة القنوات من أجل تتبّع رحلات العملاء عبر القنوات وتحديد الثغرات في التجربة

• تحليلات الخدمة الذاتية للعملاء من أجل تحديد الثغرات في المحتوى وتحسين تجارب الخدمة الذاتية

استخدم أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأنماط

اعتمد أدوات تحليلات مراكز الاتصال مثل منصّة Retell AI لتحليل التفاعلات فورًا عبر نقاط تواصل متعددة (مثل الصوت والدردشة والبريد الإلكتروني). إذ تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلّم الآلي لإبراز اتجاهات الأداء واحتياجات العملاء والأسباب الجذرية لعدم الرضا.

تعرض لوحة التحليلات بيانات مكالماتك ومحادثاتك في رسوم بيانية، لتتمكّن من متابعة أداء وكلائك بمرور الوقت.

كما يمكن لمنصّة Retell AI المساعدة في ربط بيانات مركز الاتصال بالرؤى المستمدة من CRM ومنصّة الدعم وأنظمة الأعمال الأخرى لديك.

ومن خلال الجمع بين نتائج المكالمات ومشاعر العملاء وبيانات الحل واتجاهات المحادثات مع سجل العملاء وبياناتهم السلوكية، تستطيع الفرق تحديد كيفية تأثير تفاعلات الدعم في نتائج الأعمال الرئيسية مثل الاحتفاظ بالعملاء والتحويلات والإيرادات والقيمة الدائمة للعميل.

يمنح ذلك الشركات رؤية أشمل لأداء الدعم، ويساعدها على اتخاذ قرارات قائمة على البيانات لتحسين تجربة العملاء والكفاءة التشغيلية معًا.

حوّل رؤاك إلى إجراءات

شارك أبرز الاستنتاجات من تحليلات مركز الاتصال لديك مع مختلف الإدارات لتحسين اتخاذ القرارات، وتوجيه تحديد الأولويات، وتقديم تجارب عملاء أفضل. على سبيل المثال:

• وسّع خيارات الخدمة الذاتية للاستفسارات الشائعة ليتمكّن العملاء من إيجاد إجابات فورية، مع تقليل حجم طلبات الدعم والاختناقات.

• شارك حالات استخدام العملاء واحتياجاتهم المتكرّرة مع فرق المنتج للمساعدة في تحديد أولويات خارطة الطريق وتحسينات المنتج.

• اعرض عوائق التبنّي على فرق نجاح العملاء والتعليم ليتمكّنوا من إعداد موارد تأهيل وتدريب وتعليم موجّهة.

كيف يمكن لمنصّة Retell AI مساعدتك في تحسين مقاييس خدمة العملاء؟

تستخدم فرق دعم العملاء وكلاء الذكاء الاصطناعي من Retell لإدارة أحجام كبيرة من التذاكر والمكالمات دون التأثير في جودة الاستجابة. ويساعد ذلك الوكلاء البشريين على العمل بسرعة أكبر، والحفاظ على الاتساق، والتركيز على المشكلات المعقّدة التي تتطلّب اهتمامًا بشريًا.

ومن بين جميع حالات الاستخدام في الأعمال، يحقق دعم العملاء أعلى عائد على الاستثمار (ROI)، لأن كل دقيقة يتم توفيرها تحسّن مباشرةً تجربة العملاء وإنتاجية الوكلاء.

وإليك كيف:

رصد النوايا وتوجيه المكالمات

ترتقي منصّة Retell AI بتوجيه المكالمات بالذكاء الاصطناعي إلى مستوى جديد عبر التحويل المُمهَّد، ما يتيح للوكلاء الهاتفيين بالذكاء الاصطناعي فهم احتياجات المتصلين وتحويلهم تحويلًا مُمهَّدًا إلى الوكلاء البشريين عندما يتطلّب الموقف ذلك.

يحسّن ذلك معدل حلّ المشكلة من أول تواصل (FCR) ومتوسط وقت المعالجة (AHT). فمن خلال تحديد النية بدقة منذ البداية، تُوجَّه المكالمات إلى الوكيل المناسب دون تحويلات غير ضرورية، ما يزيد فرص حلّ المشكلات من التفاعل الأول.

وفي الوقت نفسه، يلغي التحويل المُمهَّد حاجة العملاء إلى تكرار المعلومات، ما يقلّل وقت المعالجة ويحدّ من الإحباط.

أتمتة الاستفسارات منخفضة التعقيد

تَعِد خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي بطريقة أكثر حوارية وكفاءة للحصول على الدعم، إذ يمكنها التعامل مع الاستفسارات البسيطة وترك الأكثر تعقيدًا للبشر.

إليك ما يمكن أن يقدّمه وكيل الذكاء الاصطناعي من Retell:

• الرد التلقائي على المكالمات الواردة

• حجز المواعيد مباشرةً في Calendly وغيرها

• الإجابة عن الأسئلة الشائعة وتأهيل العملاء المحتملين بناءً على معايير محدّدة

• التعامل مع آلاف الطلبات المتزامنة دون أي وقت انتظار

• الحفاظ على جودة استجابة ثابتة تحت الضغط

• دعم أكثر من 50 لغة فورًا

• التوافر على مدار الساعة 24/7 عبر مختلف المناطق الزمنية

تقلّل هذه القدرات بشكل كبير من معدل تخلّي العملاء عبر تقليص أوقات الانتظار وضمان الاستجابة الفورية. وفي الوقت نفسه، تخفض الأتمتة التكلفة لكل تواصل لأن طلبات الدعم المتكرّرة لم تعد تتطلّب تدخّل وكلاء بشريين.

كما تحسّن الخدمة المتسقة على مدار الساعة رضا العملاء العام، مع تمكين فرق الدعم من التوسّع بكفاءة دون زيادة عدد الموظفين بالنسبة نفسها.

المصادقة قبل المكالمة

في مراكز التواصل التقليدية، قد تستغرق المصادقة قبل المكالمة ما بين 45 ثانية ودقيقتين لكل تفاعل، بحسب متطلبات الأمان.

تخفض منصّة Retell AI متوسط وقت المعالجة (AHT) من خلال مصادقة المتصلين قبل انضمام الوكيل البشري إلى المحادثة. إذ يتحقق وكيل الذكاء الاصطناعي من الهوية بشكل طبيعي خلال التفاعل باستخدام:

• معرّف المتصل وبصمة الجهاز

• رموز OTP أو روابط آمنة تُرسَل أثناء المكالمة

• القياسات الحيوية الصوتية (عند تفعيلها)

• التحقق المتقاطع مع CRM وسجل الطلبات

تتم المصادقة بسلاسة في الخلفية أثناء حديث العميل، ما يتيح للوكلاء البشريين بدء المحادثة ومعلومات العميل المُتحقَّق منها متاحة لديهم مسبقًا.

ولا يقتصر ذلك على تقصير مدة المكالمة، بل يحسّن أيضًا إنتاجية الوكلاء عبر إلغاء مسارات التحقق المتكرّرة.

المساعدة بعد المكالمة

بمجرّد انتهاء المكالمة، يعالج الذكاء الاصطناعي الحواري تلقائيًا كل ما جرى خلال التفاعل، دون إضافة أي عبء على الوكلاء البشريين.

يقدّم وكيل Retell AI المساعدة التالية بعد المكالمة فور إنهاء العميل للاتصال:

• تلخيص المكالمات آليًا: تُنشئ منصّة Retell AI ملخصات موجزة ومنظّمة تغطي نية العميل ومشكلته، والإجراءات المتخذة خلال المكالمة، وحالة الحل والخطوات التالية. وتُسجَّل هذه الملخصات فورًا في CRM أو نظام التذاكر، ما يلغي وقت الإنهاء اليدوي.

• الوسم والتصنيف التلقائي: يصنّف الوكيل المكالمات كذلك بحسب نوع المكالمة والحل وملاحظات العميل.

• أتمتة المتابعة: بناءً على نتيجة المكالمة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إرسال رسائل تأكيد عبر البريد الإلكتروني أو WhatsApp، أو إطلاق استبيانات (CSAT وNPS)، أو جدولة معاودة الاتصال أو زيارات الفنيين دون أي تدخّل من الوكلاء.

• تحديث المعلومات في الوقت الفعلي: تتكامل منصّة Retell AI بسهولة مع أبرز أنظمة CRM وأدوات التعاون ومنصّات مراكز التواصل لمزامنة بيانات العملاء وملخصات المكالمات والتصنيفات والإجراءات التالية في الوقت الفعلي.

فبدلًا من الاعتماد على أدوات خارجية لتقييم مقاييس خدمة العملاء، تمنحك منصّة Retell AI جميع البيانات التي يحتاجها فريق دعم العملاء لتقييم أدائه بسرعة. كما يمكنك إنشاء لوحة تحكم لعرض المحادثات وتصفيتها وتحليلها في مكان واحد.

ضع تحليلات مركز الاتصال لديك موضع التنفيذ

يخبرك العملاء بمشكلاتهم كل يوم، لكن معظم فرق مراكز الاتصال تُبقي هذه البيانات القيّمة حبيسة، ما يصعّب الوصول إليها والتصرّف بناءً عليها.

تربط أداة تحليلات مراكز التواصل المناسبة القنوات الرئيسية وتحلّل تفاعلات العملاء على نطاق واسع، ما يساعد الفرق على اكتشاف الأنماط والاتجاهات والفرص التي قد تفوتها لولا ذلك.

ومن خلال تحويل المحادثات إلى رؤى قابلة للتنفيذ، تساعد تحليلات خدمة العملاء الفرق على فهم احتياجات العملاء بشكل أفضل، وتحسين الأداء، وتتبّع مؤشرات أداء مراكز الاتصال الأكثر أهمية.

وهنا يأتي دور منصّة Retell AI. فمن خلال جمع المحادثات والسياق وتفاعلات العملاء في مكان واحد، تخفّف منصّة Retell AI العبء الذهني على الوكلاء عبر التعامل مع الاستفسارات المتكرّرة، وتمنح الفرق رؤية أوضح لما يجري في كل تفاعل.

هل أنت مستعد لاكتشاف كيف يمكن للوكلاء الصوتيين في الوقت الفعلي أن يُحدثوا نقلة في تفاعلاتك مع العملاء؟ جرّب Retell AI مجانًا.

الأسئلة الشائعة

ما هي تحليلات مراكز الاتصال؟

تحليلات مراكز الاتصال هي عملية جمع بيانات تفاعلات العملاء وتحليلها وتفسيرها عبر قنوات مثل الهاتف والدردشة والبريد الإلكتروني وSMS. وتساعد فرق الدعم على فهم احتياجات العملاء، وتحديد المشكلات المتكرّرة، وقياس أداء الوكلاء والأداء التشغيلي، وإيجاد فرص لتحسين تجربة العملاء والكفاءة.

كيف يمكن لتحليلات مراكز الاتصال تحسين تجربة العملاء؟

تساعد تحليلات مراكز الاتصال الفرق على تحديد نقاط الألم لدى العملاء والمشكلات المتكرّرة ومصادر الإحباط عبر التفاعلات. ويمكن استخدام هذه الرؤى لتحسين التوجيه، ورفع معدل الحل من أول تواصل، وتقليل جهد العملاء، وتحسين محتوى الخدمة الذاتية، وتحديد فرص رفع رضا العملاء.

كيف تختار أداة لتحليلات مراكز الاتصال؟

ابدأ بتحديد نتائج الأعمال التي تريد تحسينها، مثل خفض تكاليف الدعم، أو رفع CSAT، أو تحسين معدلات الحل، أو تعزيز ضمان الجودة. ثم حدّد قدرات تحليلات خدمة العملاء ومؤشرات الأداء الرئيسية التي تحتاجها، وتحقّق من القنوات التي تدعمها الأداة، وقيّم مدى تكاملها مع CRM ومنصّة الدعم وأنظمة الأعمال الأخرى لديك.

هل تحليلات مراكز التواصل هي نفسها تحليلات مراكز الاتصال؟

نعم، يُستخدم المصطلحان بالتبادل في هذا القطاع، ويشير كلاهما إلى جمع بيانات تفاعلات العملاء وتحليلها عبر الهاتف والدردشة والبريد الإلكتروني لتحسين جودة الخدمة. ويعكس هذا التحوّل في التسمية الانتقال من الدعم الصوتي فقط إلى الدعم متعدد القنوات؛ أما أنواع التحليلات الأساسية فتبقى واحدة في الحالتين.

ما أهم مؤشرات الأداء الرئيسية لمراكز الاتصال؟

أهم مؤشرات الأداء الرئيسية لمراكز الاتصال هي صافي نقاط الترويج (NPS)، ورضا العملاء (CSAT)، ومؤشر جهد العميل (CES)، وحلّ المشكلة من أول تواصل (FCR)، ومتوسط وقت المعالجة (AHT)، والتكلفة لكل تواصل، ومعدل التخلي، وهي تغطي مدى رضا العملاء، ومدى كفاءة الوكلاء في حلّ المشكلات، وتكلفة كل تفاعل.