Oprogramowanie do analityki obsługi klienta: porównanie ośmiu platform

Oprogramowanie do analityki obsługi klienta odpowiada na trzy pytania: jak szybko zespół reaguje, jak dobrze rozwiązuje sprawy i skąd bierze się wolumen zgłoszeń. Wszystko inne na pulpicie jest dekoracją, dopóki jedno z tych trzech nie zmieni decyzji.

Poniżej omówiono osiem platform, wraz z metrykami wartymi śledzenia i tymi, które po cichu marnują uwagę. Ceny konkurencji nie są tu powielane.

Co mierzy ta kategoria

Dwie rodziny produktów noszą tę samą etykietę.

Pierwsza to raportowanie wbudowane w platformę wsparcia: liczba rozmów, czasy reakcji i rozwiązywania spraw, obciążenie i satysfakcja, na podstawie danych, które platforma już posiada.

Druga to dedykowane oprogramowanie do analityki contact center, wyspecjalizowane w kanale głosowym: analiza nagrań rozmów, analiza mowy, ocena sentymentu i analityka interakcji przy dużych wolumenach połączeń.

Większość zespołów potrzebuje pierwszego rozwiązania, a wydaje im się, że potrzebują drugiego. Specjalistyczne narzędzia mają sens przy takich wolumenach połączeń, gdzie jeden punkt procentowy średniego czasu obsługi jest wart pensji, a to mniejsza grupa firm, niż sugeruje marketing.

Praktyczna granica przebiega w tym, czy głos jest jednym z kanałów, czy tym jedynym. Poniżej kilku tysięcy połączeń miesięcznie raportowanie w ramach platformy wsparcia w zupełności wystarcza.

Metryki, które zmieniają decyzje

Cztery liczby zmieniają obsadę kadrową lub proces i warto zbudować wokół nich raport.

Wolumen według godziny dnia wyznacza wzorce zmian. To pojedyncza najbardziej praktyczna liczba w raportowaniu wsparcia i ta, którą najczęściej uśrednia się do bezużyteczności w skali tygodnia.

Wolumen według powodu decyduje, co zautomatyzować, a co udokumentować. Konsekwentnie stosowany kod powodu jest wart więcej niż jakikolwiek model sentymentu.

Wskaźnik ponownego otwarcia mierzy, czy rozwiązanie jest realne. Rosnąca liczba rozwiązanych zgłoszeń przy rosnącym wskaźniku ponownego otwarcia oznacza, że zgłoszenia są zamykane, a nie faktycznie rozwiązywane, a ujawnia to dopiero śledzenie obu wskaźników jednocześnie.

Zróżnicowanie obciążenia pomiędzy agentami pozwala odróżnić problem kadrowy od problemu z routingiem. Równomierna kolejka z długim średnim czasem wymaga więcej ludzi; nierówna wymaga lepszego rozdziału pracy.

Liczby, które rzadko coś zmieniają

Kilka liczb pojawia się na każdym pulpicie i niemal niczego nie zmienia.

Całkowita liczba zgłoszeń to wskaźnik wolumenu bez mianownika. Rośnie wraz z bazą klientów i spada w spokojnym miesiącu, a żaden z tych ruchów nie niesie ze sobą decyzji.

Średni czas pierwszej odpowiedzi we wszystkich kanałach uśrednia czat mierzony w sekundach z e-mailem mierzonym w godzinach. Podziel to według kanału albo w ogóle nie mierz.

Rankingi agentów porządkują ludzi według tego, co najłatwiej policzyć, czyli zwykle liczby zamkniętych zgłoszeń, i niezmiennie wywołują dokładnie takie zachowanie, jakie mierzą.

Sentyment mierzony w całym okresie bez przypisanego powodu mówi menedżerowi o nastroju, a nie o przyczynie.

Osiem platform w skrócie

RolChat

RolChat raportuje rozmowy, zgłoszenia, połączenia, transakcje i wyniki zespołu w jednym miejscu, ponieważ wszystkie pięć obszarów działa w ramach tej samej platformy, a nie osobnych produktów.

Standardowy zestaw obejmuje czas pierwszej odpowiedzi, czas rozwiązania, wskaźnik ponownego otwarcia, CSAT i obciążenie, z podziałem na kolejkę, kanał, agenta i godzinę dnia.

Ponieważ obsługa głosowa jest natywna, metryki połączeń znajdują się obok pisemnych, a ocena AI działa na każdym nagraniu, a nie na próbce. Dzięki temu przegląd jakości przestaje być anegdotą, a staje się pełnym przeglądem całego okresu.

Eksporty uwzględniają role, więc lider zespołu może pobrać dane wyłącznie własnej kolejki bez dostępu do całej firmy. Raportowanie jest wliczone w plan, a nie wyceniane jako osobny poziom analityczny.

Najlepsze dla: zespołów, które chcą raportowania pisemnego i głosowego w jednym raporcie, bez kupowania osobnego produktu analitycznego obok platformy wsparcia.

Zendesk

Zendesk ma najgłębszą warstwę raportowania spośród klasycznych helpdesków, z dedykowanym produktem analitycznym w tle i długą historią budowania raportów niestandardowych.

Dla organizacji z analitykiem, który będzie budować i utrzymywać pulpity, sufit możliwości jest wysoki.

Możliwości są rozłożone na poziomy planów, więc raportowanie, jakie zespół sobie wyobraża, może znajdować się powyżej planu, który porównuje pod względem ceny.

Najlepsze dla: organizacji z analitykiem i jasnym briefem raportowym. Sprawdź na stronie Zendesk, który poziom obejmuje co.

Freshdesk

Raportowanie w Freshdesk jest solidne w zakresie metryk zgłoszeń i znacznie się poprawia, gdy używane są szersze produkty Freshworks, ponieważ więcej etapów podróży klienta trafia wtedy do tego samego modelu danych.

Samodzielnie pokrywa podstawy bez konieczności zatrudniania analityka.

Analityka głosowa dostępna jest poprzez powiązany produkt, a nie sam helpdesk.

Najlepsze dla: raportowania zgłoszeń, które nie wymaga konfiguracji. Sprawdź zawartość poziomów na stronie Freshdesk.

Intercom

Intercom raportuje rozmowy, a nie zgłoszenia, co pasuje do operacji zorganizowanej wokół wiadomości i wygląda inaczej niż pulpit klasycznego helpdesku.

Jego raportowanie AI jest nietypowo szczegółowe, co wynika z modelu komercyjnego, w którym rozwiązania są jednostką rozliczeniową.

Zespoły porównujące tę platformę powinny sprawdzić, jak zdefiniowano rozwiązanie, ponieważ ta definicja wpływa zarówno na raport, jak i na fakturę.

Najlepsze dla: operacji opartych na wiadomościach, którym zależy na pokryciu automatyzacji. Sprawdź plany na stronie Intercom.

HubSpot Service Hub

Service Hub raportuje w ramach szerszego CRM, co jest jego wyróżniającą mocną stroną: aktywność wsparcia znajduje się obok danych marketingowych i sprzedażowych w tym samym rekordzie.

Dzięki temu pytania o wpływ na przychody można rozstrzygnąć w sposób, jakiego samodzielny helpdesk nie jest w stanie zapewnić.

Kompromis jest znany: wartość zależy od wdrożenia całej otaczającej platformy, a głębokość raportowania rośnie wraz z poziomem planu.

Najlepsze dla: zespołów już działających w ramach CRM, które potrzebują obsługi i przychodów w jednym widoku. Sprawdź poziomy na stronie HubSpot.

Zoho Desk

Zoho Desk oferuje kompetentne raportowanie zgłoszeń wspierane przez szeroką rodzinę produktów, a jego oferta analityczna wykracza znacznie poza obsługę klienta dla organizacji już działających w tym ekosystemie.

Nakład pracy przy konfiguracji jest wyższy, niż sugerowałaby cena.

Dla firm korzystających z kilku aplikacji Zoho prawdziwym argumentem jest wspólny model danych.

Najlepsze dla: obecnych użytkowników Zoho. Sprawdź plany na stronie Zoho.

Help Scout

Help Scout raportuje skoncentrowany, a nie wyczerpujący zestaw danych, co jest spójne z resztą produktu.

Wolumen rozmów, czasy odpowiedzi, satysfakcja i wyniki centrum pomocy są przedstawione jasno i nie wymagają konfiguracji.

Budowanie raportów niestandardowych i analityka głosowa nie są częścią produktu.

Najlepsze dla: zespołów opartych na e-mailu, które chcą jasnych liczb bez konfiguracji. Sprawdź plany na stronie Help Scout.

Front

Front raportuje rozmowy oraz aktywność zespołu, w tym współpracę wewnętrzną, co jest nietypowe i przydatne tam, gdzie odpowiedzi tworzone są wspólnie.

Widoki na poziomie konta pasują do obsługi B2B z przypisanymi opiekunami.

Analityka telefoniczna wykracza poza produkt.

Najlepsze dla: zespołów B2B mierzących zarówno współpracę, jak i czas reakcji. Sprawdź plany na stronie Front.

Analityka call center i głosu

Oprogramowanie do analityki call center to osobna dziedzina, a terminologię również warto rozdzielić.

Oprogramowanie do raportowania call center obejmuje warstwę operacyjną: wolumen, czas oczekiwania w kolejce, porzucenia, średni czas obsługi, zajętość i przestrzeganie harmonogramu. To liczby dotyczące obsady kadrowej i mają znaczenie już od pierwszych stu połączeń dziennie.

Oprogramowanie do pulpitów call center to prezentacja tych samych danych w czasie rzeczywistym, stworzona dla przełożonego obserwującego halę, a nie menedżera czytającego podsumowanie tygodnia.

Analityka głosowa to warstwa nad tym wszystkim: analiza tego, co zostało powiedziane, a nie tego, ile czasu to zajęło.

Dla zespołów, w których głos jest jednym z kilku kanałów, ta warstwa powinna znajdować się w ramach platformy wsparcia. Kupowanie specjalistycznej konsoli dzieli raport i tworzy dwie wersje prawdy.

Analiza mowy i interakcji

Oprogramowanie do analizy mowy w call center transkrybuje rozmowy, a następnie przeszukuje transkrypcje pod kątem wzorców: słów kluczowych, ciszy, mówienia jednocześnie, języka eskalacji i fraz zgodności.

Analityka interakcji poszerza tę samą ideę o wszystkie kanały, traktując czat i połączenie jako dwie formy jednej interakcji i oceniając obie.

Praktyczną wartością jest pokrycie. Ręczny przegląd obejmuje próbkę okresu; automatyczna ocena obejmuje całość, co zmienia coaching z wybiórczych dowodów w pełne dowody.

Praktycznym ryzykiem jest ocena bez przypisanego kodu powodu. Wiedza, że sentyment spadł we wtorek, jest bezużyteczna bez wiedzy, czego dotyczyły zgłoszenia klientów.

RolChat prowadzi transkrypcję i ocenę AI na każdym nagraniu jako część platformy, co pokrywa tę warstwę dla zespołów, które nie potrzebują dedykowanej konsoli do analizy mowy.

Narzędzia CSAT, NPS i ankiety

Narzędzie do ankiet CSAT to najtańsza dostępna inwestycja analityczna i najczęściej błędnie odczytywana.

Wskaźniki odpowiedzi w ankietach wsparcia skłaniają się ku skrajnościom, więc wynik jest raczej rozkładem niż pojedynczą liczbą. Stabilna średnia ukrywająca rosnący ogon jednogwiazdkowych odpowiedzi to pogarszająca się usługa, która w raportach wygląda na stabilną.

Moment wysłania ankiety ma większe znaczenie niż jej treść. Ankieta wysłana w momencie rozwiązania mierzy samo rozwiązanie; wysłana tydzień później mierzy wspomnienie o nim.

Podział według kanału jest niezbędny. Satysfakcja z czatu i z telefonu rzadko poruszają się razem, a wynik uśredniony ukrywa, który kanał wymaga poprawy.

Komentarze tekstowe niosą więcej informacji niż sam wynik. Przeczytanie pięćdziesięciu komentarzy uczy więcej niż kwartał średnich, a oprogramowanie do analityki opinii klientów istnieje głównie po to, by uczynić tę lekturę systematyczną.

Pulpity w czasie rzeczywistym kontra raporty okresowe

Te dwa narzędzia służą różnym odbiorcom, a ich łączenie tworzy ekran, którego nikt nie używa.

Pulpit w czasie rzeczywistym odpowiada na jedno pytanie: czy coś wymaga interwencji teraz. Głębokość kolejki, najdłuższe oczekiwanie, dostępni agenci. Cztery liczby, duże, widoczne z drugiego końca pomieszczenia.

Raport okresowy odpowiada na inne pytanie: co powinno się zmienić w przyszłym miesiącu. Wymaga porównania z poprzednimi okresami, podziału według powodów i wystarczającego kontekstu, by uzasadnić zatrudnienie.

Oprogramowanie do śledzenia metryk obsługi klienta, które próbuje robić jedno i drugie, zwykle słabo radzi sobie z tym drugim, ponieważ dane na żywo nie poddają się porównaniu historycznemu, które czyni raport przekonującym.

Dlaczego jeden raport jest lepszy niż dwie konsole

Najczęstszą porażką analityki w obsłudze klienta nie jest brakująca metryka. To dwa systemy, z których każdy przechowuje połowę odpowiedzi.

Kiedy czat raportuje w jednym produkcie, a połączenia w innym, czas odpowiedzi jest mierzony dwukrotnie według różnych definicji i nikt nie potrafi powiedzieć, czego doświadczył klient od początku do końca.

Ten sam podział pojawia się między raportowaniem wsparcia a sprzedaży. Rozmowa o rezygnacji, która zaczęła się jako zgłoszenie rozliczeniowe, jest niewidoczna, jeśli system zgłoszeń i CRM prowadzą osobne rejestry.

Konsolidacja platformy sprawia, że raport staje się wiarygodny, i zwykle jest tańsza niż kupowanie warstwy analitycznej do godzenia obu systemów.

To argument za raportowaniem, które jest częścią platformy, a nie dodatkiem do niej: nie chodzi o to, że jest głębsze, lecz o to, że jest kompletne.

Eksporty, uprawnienia i dostęp do danych

Trzy pytania o dostęp decydują o tym, czy raportowanie da się wykorzystać poza zespołem wsparcia.

Czy eksporty uwzględniają role, tak by lider zespołu mógł pobrać dane wyłącznie własnej kolejki, nie widząc całej firmy. Czy surowe dane można wyeksportować w użytecznym formacie, a nie tylko jako wyrenderowany wykres. Oraz czy API pozwala, by liczby trafiły na pulpit obejmujący całą firmę.

Ustawienia przechowywania danych decydują, jak daleko wstecz może sięgać porównanie. Platforma przechowująca dane przez dziewięćdziesiąt dni nie odpowie na pytanie o zeszły rok, a ten limit zwykle odkrywa się dopiero w momencie zadania pytania.

Zaplanowane raporty wysyłane e-mailem pozostają najpewniejszym sposobem na to, by liczby były rzeczywiście czytane, ponieważ pulpit wymaga, by ktoś pamiętał, by go otworzyć.

Jeszcze jedno pytanie o dostęp warto zadać przed podpisaniem umowy: czy eksport obejmuje pola dodane przez platformę, a nie tylko te, z którymi zaczynała działać. Pola niestandardowe zawierające kody powodów są zwykle najcenniejszą kolumną w pliku i tą, która najczęściej zostaje pominięta.

Jak skonfigurować raportowanie, które ktoś czyta

Większość raportowania wsparcia jest konfigurowana raz i później ignorowana. Kilka nawyków temu zapobiega.

Zacznij od decyzji, a nie od metryki. Jeśli liczba nie zmieni grafiku, zasady ani decyzji o zatrudnieniu, nie potrzebuje wykresu.

Konsekwentnie stosuj kody powodów, zanim zbudujesz cokolwiek innego. Każda dalsza analiza od nich zależy, a odtworzenie ich wstecz dla całego roku historii jest niemożliwe.

Przeglądaj dane co tydzień na początku i co miesiąc, gdy wzorce się ustabilizują. To cotygodniowy przegląd wychwytuje regułę routingu, która po cichu się zepsuła.

Porównuj z poprzednim narzędziem przez pierwszy miesiąc po migracji. Definicje różnią się między platformami, a spadek czasu odpowiedzi bywa czasem jedynie zmianą momentu, w którym startuje zegar.

Prognozowanie i planowanie zasobów

Raportowanie wyjaśnia przeszłość; prognozowanie przekształca ją w grafik pracy.

Dane wejściowe to wolumen według godziny dnia z kilku tygodni, średni czas obsługi według kanału oraz liczba jednoczesnych rozmów, jaką agent jest w stanie utrzymać. Czat obsługuje jednocześnie od trzech do pięciu rozmów, głos jeden, a uśrednienie tych dwóch wartości tworzy grafik, który zawodzi w obu przypadkach.

Sezonowość wymaga roku historii, by ją dostrzec. Krótszy okres przechowywania danych ukrywa roczny szczyt aż do jego nadejścia, co jest najkosztowniejszym rodzajem zaskoczenia w obsłudze klienta.

Shrinkage to liczba pomijana w większości planów: szkolenia, przerwy, spotkania i nieobecności regularnie pochłaniają ćwierć płatnych godzin, a grafik oparty na surowej liczbie etatów jest niewystarczający, zanim jeszcze zacznie obowiązywać.

Godziny pracy i przestrzeganie grafiku powinny znajdować się w tym samym systemie co kolejka, inaczej plan i rzeczywistość rozejdą się w ciągu miesiąca.

Atrybucja: ile warta jest obsługa klienta

Raportowanie wsparcia zwykle kończy się na efektywności, przez co dział wygląda na centrum kosztów, ponieważ to jedyna rzecz, jaka jest liczona.

Trzy powiązania zmieniają ten argument. Rozmowy powiązane z transakcjami pokazują, co wsparcie odzyskało lub odblokowało. Rozmowy powiązane z rezygnacjami pokazują, czego nie udało się uratować. A rozmowy powiązane z kodami powodów pokazują, który problem produktowy generuje wolumen.

Żadne z tych trzech nie jest możliwe, gdy rekord klienta znajduje się w innym systemie niż rozmowa, ponieważ połączenie danych odbywa się ręcznie albo wcale.

To najsilniejszy praktyczny argument za platformą, w której CRM i wsparcie dzielą wspólny rekord: nie chodzi o wygodę, lecz o możliwość odpowiedzi na pytanie, ile warta jest ta praca.

AI w analityce

Platformy analityki konwersacji oparte na AI obiecują odczytać każdą interakcję i w dużej mierze są w stanie to zrobić. Pytanie brzmi, po co je odczytują.

Klasyfikacja to zastosowanie godne zaufania: grupowanie rozmów według powodu bez konieczności ręcznego oznaczania przez agenta. Eliminuje najsłabsze ogniwo każdego łańcucha raportowania, czyli ręczne tagowanie pod presją czasu.

Podsumowywanie jest drugim zastosowaniem: długi wątek sprowadzony do tego, co się wydarzyło, co umożliwia przegląd na dużą skalę.

Sentyment jest najbardziej reklamowany, a najmniej użyteczny sam w sobie, ponieważ nastrój bez przyczyny nie wspiera żadnej decyzji. W parze z kodem powodu staje się przydatny.

Ocena według rubryki jest czwartym zastosowaniem i to ona zmienia kontrolę jakości z próbki w pełny przegląd. RolChat stosuje ją do każdego nagrania rozmowy jako element platformy.

Benchmarki i ich wartość

Publikowane benchmarki dotyczące obsługi klienta to najczęściej cytowane i najmniej użyteczne liczby w tej dziedzinie.

Uśredniają dane z branż o różnych oczekiwaniach, kanałów z różnymi zegarami i firm o różnych definicjach rozwiązania. Wskaźnik zestawiony w ten sposób nie opisuje nikogo.

Jedynym benchmarkiem, który się utrzymuje, jest własna historia firmy. Poprzedni kwartał, ten sam okres w zeszłym roku i tydzień przed zmianą to trzy porównania, które coś znaczą.

Tam, gdzie zewnętrzna liczba jest naprawdę potrzebna, potraktuj ją jako kierunek, a nie jako cel: warto wiedzieć, że czas odpowiedzi na czacie jest na rynku mierzony w sekundach, ale nie warto przyjmować konkretnej liczby jako celu do osiągnięcia.

Wyjątkiem są zobowiązania umowne. SLA zapisane w umowie z klientem jest celem niezależnie od tego, co mówi jakikolwiek benchmark, a raportowanie musi mierzyć je według definicji z umowy, a nie domyślnej definicji platformy.

Najczęściej zadawane pytania

Ruslan Nazarov

Szef SEO w RolChat

Pisze o obsłudze klienta, czacie na żywo, wsparciu z pomocą AI i narzędziach stojących za dobrym doświadczeniem klienta.

LinkedIn