कस्टमर सर्विस एनालिटिक्स सॉफ्टवेयर: आठ प्लेटफॉर्म की तुलना

कस्टमर सर्विस एनालिटिक्स सॉफ्टवेयर तीन सवालों के जवाब देता है: टीम कितनी तेज़ी से जवाब देती है, वह कितनी अच्छी तरह समाधान करती है, और वॉल्यूम कहाँ से आ रहा है। डैशबोर्ड पर बाकी सब कुछ तब तक सजावट है जब तक इन तीनों में से कोई एक किसी फैसले को न बदल दे।

नीचे आठ प्लेटफॉर्म कवर किए गए हैं, साथ ही वे मेट्रिक्स भी जिन पर नज़र रखनी चाहिए और वे भी जो चुपचाप ध्यान बर्बाद करते हैं। प्रतिस्पर्धियों की कीमतें यहाँ नहीं दी गई हैं।

यह श्रेणी क्या मापती है

उत्पादों के दो परिवार एक ही लेबल रखते हैं।

पहला है एक सपोर्ट प्लेटफॉर्म में बनी रिपोर्टिंग: बातचीत की मात्रा, रिस्पॉन्स और समाधान का समय, वर्कलोड और संतुष्टि, जो पहले से प्लेटफॉर्म के पास मौजूद डेटा से निकाली जाती है।

दूसरा है समर्पित कॉन्टैक्ट सेंटर एनालिटिक्स सॉफ्टवेयर, जो वॉइस में विशेषज्ञ है: कॉल रिकॉर्डिंग विश्लेषण, स्पीच एनालिटिक्स, सेंटीमेंट स्कोरिंग और बड़ी कॉल मात्राओं में इंटरैक्शन एनालिटिक्स।

ज़्यादातर टीमों को पहले वाले की ज़रूरत होती है लेकिन वे सोचती हैं कि उन्हें दूसरे की ज़रूरत है। विशेष टूल तभी अपनी जगह बनाते हैं जब कॉल की मात्रा इतनी हो कि औसत हैंडलिंग समय का एक प्रतिशत बिंदु एक वेतन के बराबर हो, जो मार्केटिंग जितनी बताती है उससे कहीं कम कंपनियों का समूह है।

व्यावहारिक विभाजन रेखा यह है कि वॉइस एक चैनल है या ही सब कुछ है। हर महीने कुछ हज़ार कॉल से कम पर, सपोर्ट प्लेटफॉर्म के भीतर की रिपोर्टिंग काफी है।

मेट्रिक्स जो फैसले बदलते हैं

चार आंकड़े स्टाफिंग या प्रक्रिया को बदलते हैं, और इनके इर्द-गिर्द रिपोर्ट बनाना सार्थक है।

दिन के घंटे के हिसाब से वॉल्यूम शिफ्ट पैटर्न तय करता है। यह सपोर्ट रिपोर्टिंग में सबसे कार्रवाई-योग्य आंकड़ा है और वह भी जिसे हफ्ते भर में औसत निकालकर सबसे ज़्यादा बेकार बना दिया जाता है।

कारण के हिसाब से वॉल्यूम तय करता है कि क्या ऑटोमेट किया जाए और क्या दर्ज किया जाए। लगातार लागू किया गया एक रीज़न कोड किसी भी सेंटीमेंट मॉडल से ज़्यादा मूल्यवान है।

रीओपन रेट मापता है कि समाधान असली है या नहीं। बढ़ती हुई रिज़ॉल्यूशन गिनती के साथ बढ़ता हुआ रीओपन रेट मतलब है कि टिकट जवाब देने की बजाय बंद किए जा रहे हैं, और यह तभी सामने आता है जब दोनों को ट्रैक किया जाए।

एजेंटों के बीच वर्कलोड का अंतर स्टाफिंग की समस्या को रूटिंग की समस्या से अलग करता है। एक समान क्यू के साथ लंबे औसत को ज़्यादा लोगों की ज़रूरत है; असमान क्यू को बेहतर वितरण की।

आंकड़े जो शायद ही कुछ बदलते हैं

कई आंकड़े हर डैशबोर्ड पर दिखते हैं और लगभग कुछ नहीं बदलते।

कुल टिकट एक ऐसा वॉल्यूम आंकड़ा है जिसका कोई हर नहीं है। यह ग्राहक आधार के साथ बढ़ता है और सुस्त महीने में घट जाता है, और इनमें से कोई भी बदलाव कोई फैसला नहीं लाता।

सभी चैनलों में औसत फर्स्ट रिस्पॉन्स टाइम सेकंडों में मापी गई चैट को घंटों में मापे गए ईमेल के साथ औसत कर देता है। इसे चैनल के हिसाब से विभाजित करें या इसे मापें ही नहीं।

एजेंट लीडरबोर्ड लोगों को जो भी गिनना सबसे आसान हो, आमतौर पर बंद किए गए टिकट, उसी के आधार पर रैंक करते हैं, और वे भरोसेमंद ढंग से वही व्यवहार पैदा करते हैं जिसे वे मापते हैं।

बिना किसी कारण के पूरी अवधि में मापा गया सेंटीमेंट एक मैनेजर को मूड तो बताता है, कारण नहीं।

आठों पर एक नज़र

RolChat

RolChat बातचीत, टिकट, कॉल, डील और टीम परफॉर्मेंस पर एक ही जगह रिपोर्ट करता है, क्योंकि ये पांचों अलग-अलग उत्पादों की बजाय एक ही प्लेटफॉर्म में रहते हैं।

स्टैंडर्ड सेट में फर्स्ट रिस्पॉन्स टाइम, रिज़ॉल्यूशन टाइम, रीओपन रेट, CSAT और वर्कलोड शामिल हैं, जिन्हें क्यू, चैनल, एजेंट और दिन के घंटे के हिसाब से विभाजित किया गया है।

क्योंकि वॉइस नेटिव है, कॉल मेट्रिक्स लिखित मेट्रिक्स के साथ ही दिखते हैं, और AI कॉल स्कोरिंग सैंपल की बजाय हर रिकॉर्डिंग पर चलती है। इससे क्वालिटी रिव्यू एक किस्से से बदलकर पूरी अवधि की पूरी जांच बन जाती है।

एक्सपोर्ट भूमिकाओं का सम्मान करते हैं, इसलिए एक टीम लीड पूरी कंपनी की एक्सेस के बिना अपनी क्यू निकाल सकता है। रिपोर्टिंग एनालिटिक्स टियर के रूप में कीमत लगाए जाने की बजाय प्लान में शामिल है।

इनके लिए सबसे अच्छा: वे टीमें जो सपोर्ट प्लेटफॉर्म के साथ अलग से एनालिटिक्स प्रोडक्ट खरीदे बिना, एक ही रिपोर्ट में लिखित और वॉइस रिपोर्टिंग चाहती हैं।

Zendesk

क्लासिक हेल्प डेस्क में Zendesk की रिपोर्टिंग परत सबसे गहरी है, इसके पीछे एक समर्पित एनालिटिक्स उत्पाद और कस्टम रिपोर्ट बनाने का लंबा इतिहास है।

उन संगठनों के लिए जिनके पास एक एनालिस्ट है जो डैशबोर्ड बनाएगा और बनाए रखेगा, इसकी सीमा ऊंची है।

क्षमता टियरों में बंटी हुई है, इसलिए जिस रिपोर्टिंग की टीम कल्पना करती है वह उस प्लान से ऊपर हो सकती है जिससे वह कीमत की तुलना कर रही है।

इनके लिए सबसे अच्छा: एनालिस्ट और रिपोर्टिंग ब्रीफ वाले संगठन। किस टियर में क्या शामिल है इसकी पुष्टि Zendesk की साइट पर करें।

Freshdesk

Freshdesk की रिपोर्टिंग टिकट मेट्रिक्स पर मज़बूत है और जब व्यापक Freshworks उत्पाद इस्तेमाल हो रहे हों तो काफी बेहतर हो जाती है, क्योंकि ग्राहक यात्रा का ज़्यादा हिस्सा उसी डेटा मॉडल में आ जाता है।

अकेले खड़े होकर यह बिना किसी एनालिस्ट की मांग किए ज़रूरी बातें कवर करता है।

वॉइस एनालिटिक्स हेल्प डेस्क की बजाय एक सहयोगी उत्पाद के ज़रिए आती है।

इनके लिए सबसे अच्छा: टिकट रिपोर्टिंग जिसमें कॉन्फ़िगरेशन की ज़रूरत नहीं। टियर की सामग्री की पुष्टि Freshdesk की साइट पर करें।

Intercom

Intercom टिकट की बजाय बातचीत पर रिपोर्ट करता है, जो मैसेजिंग-आधारित संचालन के अनुकूल है और एक हेल्प डेस्क डैशबोर्ड से अलग तरह से पढ़ा जाता है।

इसकी AI रिपोर्टिंग असामान्य रूप से विस्तृत है, जो एक ऐसे कमर्शियल मॉडल से निकलती है जहां रिज़ॉल्यूशन एक बिल योग्य इकाई है।

इसकी तुलना करने वाली टीमों को यह जांचना चाहिए कि रिज़ॉल्यूशन को कैसे परिभाषित किया गया है, क्योंकि यह परिभाषा रिपोर्ट और इनवॉइस दोनों तय करती है।

इनके लिए सबसे अच्छा: मैसेजिंग-प्रधान संचालन जिन्हें ऑटोमेशन कवरेज की परवाह है। Intercom की साइट पर प्लान की पुष्टि करें।

HubSpot Service Hub

Service Hub व्यापक CRM के भीतर रिपोर्ट करता है, जो इसकी विशिष्ट ताकत है: सपोर्ट गतिविधि उसी रिकॉर्ड पर मार्केटिंग और सेल्स डेटा के साथ रहती है।

इससे रेवेन्यू पर असर के सवालों का जवाब उस तरह मिल पाता है जिस तरह एक स्टैंडअलोन हेल्प डेस्क नहीं दे सकता।

ट्रेड-ऑफ जाना-पहचाना है: इसका मूल्य आसपास के प्लेटफॉर्म को अपनाने पर निर्भर करता है, और रिपोर्टिंग की गहराई टियर के अनुसार तय होती है।

इनके लिए सबसे अच्छा: वे टीमें जो पहले से CRM के भीतर हैं और जिन्हें सर्विस और रेवेन्यू एक ही व्यू में चाहिए। HubSpot की साइट पर टियर की पुष्टि करें।

Zoho Desk

Zoho Desk सक्षम टिकट रिपोर्टिंग देता है जिसके पीछे एक व्यापक उत्पाद परिवार है, और पहले से इकोसिस्टम में मौजूद संगठनों के लिए इसका एनालिटिक्स ऑफर सपोर्ट से कहीं आगे तक फैलता है।

कॉन्फ़िगरेशन का प्रयास कीमत के दायरे से ज़्यादा है।

कई Zoho एप्लिकेशन इस्तेमाल करने वाली कंपनियों के लिए, साझा डेटा मॉडल ही असली तर्क है।

इनके लिए सबसे अच्छा: मौजूदा Zoho यूज़र। Zoho की साइट पर प्लान की पुष्टि करें।

Help Scout

Help Scout एक संपूर्ण सेट की बजाय एक केंद्रित सेट पर रिपोर्ट करता है, जो बाकी उत्पाद के अनुरूप है।

बातचीत की मात्रा, रिस्पॉन्स टाइम, संतुष्टि और हेल्प सेंटर परफॉर्मेंस स्पष्ट रूप से कवर की गई हैं और इनके लिए किसी सेटअप की ज़रूरत नहीं।

कस्टम रिपोर्ट बनाना और वॉइस एनालिटिक्स उत्पाद का हिस्सा नहीं हैं।

इनके लिए सबसे अच्छा: ईमेल-प्रधान टीमें जिन्हें बिना कॉन्फ़िगरेशन के स्पष्ट आंकड़े चाहिए। Help Scout की साइट पर प्लान की पुष्टि करें।

Front

Front बातचीत पर और टीम गतिविधि पर रिपोर्ट करता है, जिसमें आंतरिक सहयोग भी शामिल है, जो असामान्य और उपयोगी है जहां जवाब मिलकर तैयार किए जाते हैं।

अकाउंट-स्तरीय व्यू नामित मालिकों वाली B2B सर्विस के लिए उपयुक्त हैं।

टेलीफोनी एनालिटिक्स उत्पाद से बाहर हैं।

इनके लिए सबसे अच्छा: B2B टीमें जो रिस्पॉन्स के साथ-साथ सहयोग भी मापती हैं। Front की साइट पर प्लान की पुष्टि करें।

कॉल सेंटर और वॉइस एनालिटिक्स

कॉल सेंटर एनालिटिक्स सॉफ्टवेयर एक अलग विषय है, और शब्दावली को भी अलग करना ज़रूरी है।

कॉल सेंटर रिपोर्टिंग सॉफ्टवेयर परिचालन परत को कवर करता है: वॉल्यूम, क्यू टाइम, एबैंडनमेंट, औसत हैंडलिंग टाइम, ऑक्युपेंसी और एडहेरेंस। ये स्टाफिंग के आंकड़े हैं और ये दिन के पहले सौ कॉल से ही मायने रखते हैं।

कॉल सेंटर डैशबोर्ड सॉफ्टवेयर उसी डेटा की रियल-टाइम प्रस्तुति है, जो हफ्ते भर की रिपोर्ट पढ़ने वाले मैनेजर की बजाय फ्लोर देख रहे सुपरवाइज़र के लिए बनाई गई है।

वॉइस एनालिटिक्स इसके ऊपर की परत है: कितना समय लगा यह देखने की बजाय क्या कहा गया इसका विश्लेषण।

उन टीमों के लिए जहां वॉइस कई चैनलों में से एक है, यह परत सपोर्ट प्लेटफॉर्म के भीतर ही होनी चाहिए। एक विशेष कंसोल खरीदने से रिपोर्ट बंट जाती है और सच के दो संस्करण बन जाते हैं।

स्पीच और इंटरैक्शन एनालिटिक्स

स्पीच एनालिटिक्स कॉल सेंटर सॉफ्टवेयर कॉल का ट्रांसक्रिप्शन करता है और फिर ट्रांसक्रिप्ट में पैटर्न खोजता है: कीवर्ड, खामोशी, टॉक-ओवर, एस्केलेशन भाषा और कंप्लायंस वाक्यांश।

इंटरैक्शन एनालिटिक्स इसी विचार को चैनलों में फैलाता है, चैट और कॉल को एक ही इंटरैक्शन के दो रूप मानते हुए दोनों को स्कोर करता है।

व्यावहारिक मूल्य कवरेज है। मैनुअल रिव्यू किसी अवधि का एक अंश सैंपल करता है; ऑटोमेटेड स्कोरिंग उसका पूरा हिस्सा कवर करती है, जिससे कोचिंग चुनिंदा साक्ष्य से पूर्ण साक्ष्य में बदल जाती है।

व्यावहारिक जोखिम बिना रीज़न कोड के स्कोरिंग है। यह जानना कि मंगलवार को सेंटीमेंट गिरा, बेकार है जब तक यह न पता हो कि ग्राहक किस बारे में कॉल कर रहे थे।

RolChat प्लेटफॉर्म के हिस्से के रूप में हर रिकॉर्डिंग पर ट्रांसक्रिप्शन और AI कॉल स्कोरिंग चलाता है, जो उन टीमों के लिए इस परत को कवर करता है जिन्हें एक समर्पित स्पीच एनालिटिक्स कंसोल की ज़रूरत नहीं है।

CSAT, NPS और सर्वे टूलिंग

एक CSAT सर्वे टूल सबसे सस्ता उपलब्ध एनालिटिक्स निवेश है और सबसे ज़्यादा गलत समझा जाने वाला भी।

सपोर्ट सर्वे में रिस्पॉन्स रेट चरम की ओर झुकते हैं, इसलिए एक स्कोर एक संख्या की बजाय एक वितरण है। एक स्थिर औसत जो एक-स्टार जवाबों की बढ़ती पूँछ छुपा रहा हो, वह एक बिगड़ती हुई सेवा है जो स्थिर होकर रिपोर्ट होती है।

शब्दों से ज़्यादा समय मायने रखता है। समाधान पर भेजा गया सर्वे समाधान को मापता है; एक हफ्ते बाद भेजा गया सर्वे उसकी याद को मापता है।

चैनल के हिसाब से विभाजन ज़रूरी है। चैट और फोन पर संतुष्टि शायद ही साथ-साथ बदलती है, और एक मिला-जुला स्कोर यह छुपा देता है कि किसमें काम करने की ज़रूरत है।

फ्री-टेक्स्ट टिप्पणियों में स्कोर से ज़्यादा जानकारी होती है। पचास टिप्पणियाँ पढ़ना औसतों की एक तिमाही से ज़्यादा सिखाता है, और कस्टमर फीडबैक एनालिटिक्स सॉफ्टवेयर ज़्यादातर उस पढ़ने को व्यवस्थित बनाने के लिए मौजूद है।

रियल-टाइम डैशबोर्ड बनाम आवधिक रिपोर्ट

दोनों अलग-अलग लोगों की सेवा करते हैं और उन्हें मिलाने से एक ऐसी स्क्रीन बनती है जिसे कोई इस्तेमाल नहीं करता।

एक रियल-टाइम डैशबोर्ड एक सवाल का जवाब देता है: क्या अभी किसी हस्तक्षेप की ज़रूरत है। क्यू की गहराई, सबसे लंबा इंतज़ार, उपलब्ध एजेंट। चार आंकड़े, बड़े, कमरे के दूसरे छोर से भी दिखने वाले।

एक आवधिक रिपोर्ट एक अलग सवाल का जवाब देती है: अगले महीने क्या बदलना चाहिए। इसे पिछली अवधियों से तुलना, कारण के हिसाब से विभाजन, और किसी को काम पर रखने का तर्क देने के लिए पर्याप्त संदर्भ चाहिए।

कस्टमर सर्विस मेट्रिक्स ट्रैकिंग सॉफ्टवेयर जो दोनों करने की कोशिश करता है वह आमतौर पर दूसरा काम खराब करता है, क्योंकि लाइव आंकड़े उस ऐतिहासिक तुलना का विरोध करते हैं जो किसी रिपोर्ट को प्रभावशाली बनाती है।

दो कंसोल की तुलना में एक रिपोर्ट क्यों बेहतर है

सपोर्ट में सबसे आम एनालिटिक्स विफलता कोई गायब मेट्रिक नहीं है। यह दो सिस्टम हैं जिनमें से हर एक आधा जवाब रखता है।

जब चैट एक उत्पाद में रिपोर्ट होती है और कॉल दूसरे में, रिस्पॉन्स टाइम अलग-अलग परिभाषाओं पर दो बार मापा जाता है, और कोई नहीं बता सकता कि ग्राहक ने शुरू से आखिर तक क्या अनुभव किया।

यही बंटवारा सपोर्ट और सेल्स रिपोर्टिंग के बीच भी दिखता है। एक चर्न बातचीत जो एक बिलिंग टिकट के रूप में शुरू हुई थी, अदृश्य है अगर टिकट सिस्टम और CRM अलग-अलग रिकॉर्ड रखते हैं।

प्लेटफॉर्म को समेकित करना ही रिपोर्ट को भरोसेमंद बनाता है, और यह आमतौर पर दोनों को मिलाने के लिए एक एनालिटिक्स परत खरीदने से सस्ता है।

यही तर्क है उस रिपोर्टिंग के लिए जो प्लेटफॉर्म के साथ आती है न कि उसके बगल में: यह नहीं कि यह ज़्यादा गहरी है, बल्कि यह कि यह पूर्ण है।

एक्सपोर्ट, अनुमतियाँ और डेटा एक्सेस

तीन एक्सेस सवाल तय करते हैं कि रिपोर्टिंग सपोर्ट टीम के बाहर उपयोगी है या नहीं।

क्या एक्सपोर्ट भूमिकाओं का सम्मान करते हैं, ताकि एक टीम लीड पूरी कंपनी देखे बिना अपनी क्यू निकाल सके। क्या रॉ डेटा सिर्फ एक रेंडर किए गए चार्ट की बजाय एक उपयोगी फॉर्मेट में बाहर आता है। और क्या एक API आंकड़ों को कंपनी-व्यापी डैशबोर्ड तक पहुंचने देता है।

रिटेंशन सेटिंग्स तय करती हैं कि तुलना कितनी पीछे तक जा सकती है। नब्बे दिन रखने वाला प्लेटफॉर्म पिछले साल के बारे में किसी सवाल का जवाब नहीं दे सकता, और यह सीमा आमतौर पर तभी पता चलती है जब सवाल पूछा जाता है।

ईमेल से शेड्यूल की गई रिपोर्ट आंकड़ों को पढ़वाने का सबसे भरोसेमंद तरीका बनी रहती हैं, क्योंकि एक डैशबोर्ड के लिए किसी को उसे खोलना याद रखना पड़ता है।

साइन करने से पहले पूछने लायक एक और एक्सेस सवाल: क्या एक्सपोर्ट में वे फील्ड शामिल हैं जो प्लेटफॉर्म ने जोड़े, न कि सिर्फ वे जिनसे इसने शुरुआत की थी। रीज़न कोड रखने वाले कस्टम फील्ड आमतौर पर फ़ाइल में सबसे मूल्यवान कॉलम होते हैं, और यही वे हैं जो सबसे ज़्यादा छूट जाते हैं।

ऐसी रिपोर्टिंग सेट करना जिसे लोग वाकई पढ़ें

ज़्यादातर सपोर्ट रिपोर्टिंग एक बार कॉन्फ़िगर की जाती है और बाद में अनदेखी कर दी जाती है। कुछ आदतें इसे रोकती हैं।

किसी मेट्रिक की बजाय किसी फैसले से शुरुआत करें। अगर कोई आंकड़ा किसी रोटा, नियम या भर्ती को नहीं बदलेगा, तो उसे किसी चार्ट की ज़रूरत नहीं है।

कुछ और बनाने से पहले रीज़न कोड लगातार लागू करें। हर डाउनस्ट्रीम विश्लेषण इन पर निर्भर करता है, और इतिहास के एक साल में इन्हें बाद में जोड़ना संभव नहीं है।

शुरुआत में साप्ताहिक और पैटर्न स्थिर होने पर मासिक समीक्षा करें। साप्ताहिक समीक्षा ही वह चीज़ है जो किसी रूटिंग नियम को पकड़ती है जो चुपचाप टूट गया हो।

माइग्रेशन के बाद पहले महीने पिछले टूल से तुलना करें। परिभाषाएं प्लेटफॉर्मों के बीच अलग होती हैं, और रिस्पॉन्स टाइम में गिरावट कभी-कभी सिर्फ इस बात में बदलाव है कि घड़ी कब शुरू होती है।

फोरकास्टिंग और क्षमता योजना

रिपोर्टिंग अतीत की व्याख्या करती है; फोरकास्टिंग उसे एक रोटा में बदलती है।

इनपुट हैं कई हफ्तों में दिन के घंटे के हिसाब से वॉल्यूम, चैनल के हिसाब से औसत हैंडलिंग टाइम, और एक एजेंट जितनी एक साथ बातचीत संभाल सकता है। चैट एक साथ तीन से पांच बातचीत संभालता है, वॉइस एक, और दोनों का औसत निकालने से एक ऐसा रोटा बनता है जो दोनों में असफल होता है।

सीज़नैलिटी देखने के लिए एक साल के इतिहास की ज़रूरत है। इससे कम रिटेंशन सालाना पीक को तब तक छुपाए रखती है जब तक वह आ न जाए, जो सपोर्ट में सबसे महंगे तरह का आश्चर्य है।

श्रिंकेज वह आंकड़ा है जिसे ज़्यादातर योजनाएं छोड़ देती हैं: ट्रेनिंग, ब्रेक, मीटिंग और अनुपस्थिति नियमित रूप से भुगतान किए गए घंटों का एक चौथाई हिस्सा लेती हैं, और कच्ची हेडकाउंट पर बनाया गया रोटा शुरू होने से पहले ही कम पड़ता है।

काम के घंटे और शिफ्ट एडहेरेंस उसी सिस्टम में होने चाहिए जिसमें क्यू है, वरना योजना और वास्तविकता एक महीने के भीतर अलग हो जाते हैं।

एट्रिब्यूशन: सपोर्ट की असली कीमत

सपोर्ट रिपोर्टिंग आमतौर पर दक्षता पर रुक जाती है, जिससे विभाग एक कॉस्ट सेंटर जैसा दिखता है क्योंकि सिर्फ वही गिना जा रहा होता है।

तीन जुड़ाव इस तर्क को बदल देते हैं। डील से जुड़ी बातचीत दिखाती है कि सपोर्ट ने क्या वापस पाया या क्या आगे बढ़ाया। चर्न से जुड़ी बातचीत दिखाती है कि यह कहां नाकाम रहा। और रीज़न कोड से जुड़ी बातचीत दिखाती है कि कौन सी उत्पाद समस्या वॉल्यूम पैदा कर रही है।

इनमें से कोई भी तब संभव नहीं जब ग्राहक रिकॉर्ड बातचीत से अलग सिस्टम में रहता हो, क्योंकि जोड़ हाथ से किया जाता है या बिल्कुल नहीं किया जाता।

यह एक ऐसे प्लेटफॉर्म का सबसे मज़बूत व्यावहारिक तर्क है जहां CRM और सपोर्ट एक रिकॉर्ड साझा करते हैं: सुविधा के लिए नहीं, बल्कि यह जवाब देने की क्षमता के लिए कि यह काम किस लायक है।

एनालिटिक्स में AI

AI-संचालित कन्वर्सेशनल एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म हर इंटरैक्शन पढ़ने का वादा करते हैं, और वे काफी हद तक कर भी सकते हैं। सवाल यह है कि वे किसलिए पढ़ते हैं।

क्लासिफिकेशन सबसे भरोसेमंद उपयोग है: बिना किसी एजेंट के टैग लगाए कारण के हिसाब से बातचीत को समूहित करना। यह हर रिपोर्टिंग चेन की सबसे कमज़ोर कड़ी को हटाता है, जो है समय के दबाव में इंसानी टैगिंग।

सारांश दूसरा है: एक लंबा थ्रेड इस बात में सिमट जाता है कि क्या हुआ, जो बड़ी मात्रा में समीक्षा को संभव बनाता है।

सेंटीमेंट सबसे ज़्यादा प्रचारित और अकेले सबसे कम कार्रवाई-योग्य है, क्योंकि बिना कारण के मूड कोई फैसला समर्थित नहीं करता। किसी रीज़न कोड के साथ जोड़े जाने पर यह उपयोगी बन जाता है।

एक रूब्रिक के मुकाबले स्कोरिंग चौथा है, और यही क्वालिटी एश्योरेंस को एक सैंपल से जनगणना में बदल देता है। RolChat प्लेटफॉर्म के हिस्से के रूप में इसे हर कॉल रिकॉर्डिंग पर चलाता है।

बेंचमार्क और उनकी असली उपयोगिता

प्रकाशित सपोर्ट बेंचमार्क इस क्षेत्र में सबसे ज़्यादा उद्धृत और सबसे कम उपयोगी आंकड़े हैं।

वे अलग-अलग अपेक्षाओं वाले उद्योगों में, अलग-अलग घड़ियों वाले चैनलों में, और रिज़ॉल्यूशन की अलग-अलग परिभाषाओं वाली कंपनियों में औसत निकालते हैं। इस तरह बनाया गया आंकड़ा किसी का भी वर्णन नहीं करता।

आपका अपना इतिहास ही एकमात्र बेंचमार्क है जो टिकता है। पिछली तिमाही, पिछले साल की वही अवधि, और किसी बदलाव से पहले का हफ्ता तीन ऐसी तुलनाएं हैं जिनका कोई मतलब है।

जहां किसी बाहरी आंकड़े की वाकई ज़रूरत हो, उसे लक्ष्य की बजाय एक दिशा के रूप में इस्तेमाल करें: यह जानना उपयोगी है कि बाज़ार में चैट रिस्पॉन्स सेकंडों में मापा जाता है, किसी खास आंकड़े को लक्ष्य के रूप में अपनाना उपयोगी नहीं।

अपवाद अनुबंधित मामला है। किसी ग्राहक समझौते में लिखा गया एक SLA किसी भी बेंचमार्क की परवाह किए बिना एक लक्ष्य है, और रिपोर्टिंग को इसे प्लेटफॉर्म की डिफ़ॉल्ट परिभाषा की बजाय अनुबंध की परिभाषा पर मापना होगा।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Ruslan Nazarov

RolChat में SEO प्रमुख

कस्टमर सपोर्ट ऑपरेशंस, लाइव चैट, AI-सहायित सेवा और बेहतरीन ग्राहक अनुभव के पीछे के टूल्स पर लिखते हैं।

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