"Леруа Мерлен" проконтролирует качество обслуживания в контактном центре

GMCS развернула BI-решение на базе Tableau для контроля качества клиентской поддержки в контактном центре "Леруа Мерлен", Россия, российском подразделении международного DIY ритейлера Leroy Merlin. Проект выполнен в рамках развития единого аналитического решения, которое ритейлер использует для контроля качества обслуживания клиентов в разных каналах. BI-решение позволяет "Леруа Мерлен" оценивать работу контактного центра по трём основным направлениям: звонки, опросы и результаты прослушивания аудиофайлов записанных разговоров операторов с клиентами. Создан отчёт, позволяющий отслеживать количество поступающих звонков в контактный центр, плановое и фактическое количество операторов, среднюю продолжительность разговоров (AHT, Average Handling Time), процент потерянных звонков и количество звонков с ожиданием более 30 секунд, а также выполнение основных показателей по эффективности клиентской поддержки контактным центром – SL (Service Level), FCR (First Call Resolution), CSI (Customer Satisfaction Index), NPS (Net Promoter Score). "Контактный центр остается ключевым элементом в цепочке взаимодействия с покупателями, на который ложится огромная нагрузка, особенно в пиковые периоды. BI-решение призвано не только обеспечить оценку операционной работы контактного центра, но и помочь найти точки роста и зоны, которые мы можем оптимизировать для ещё более удобного взаимодействия и повышения удовлетворённости клиентов качеством обслуживания", – прокомментировал Кирил Паничев, руководитель направления "клиентская поддержка и продажи по телефону" "Леруа Мерлен", Россия. Tableau обеспечивает сквозную оценку параметров, определяющих качество обслуживания. Раздел по статистике звонков позволяет отслеживать показатель FCR (решение вопроса клиента при первом обращении), с возможностью анализа тематик повторных обращений. Для второй линии поддержки представлено оперативное количество обращений в разных статусах с разделением по каналам (звонки, обращения с сайта и письменные обращения). Отслеживается плановое и фактическое количество операторов, среднее время обслуживания (AHT) и время реакции на обращение в очереди у операторов второй линии поддержки за текущий день. Раздел по статистике опросов показывает удовлетворённость клиентов качеством полученной консультации через ключевые индексы клиентской поддержки – NPS, уровень лояльности клиентов к бренду, индексы удовлетворенности клиентов CSI и CDSAT (Customer Dissatisfaction Index). Дашборд включает воронку опросов в динамике: количество распределенных на операторов звонков, предложенных опросников и полностью пройденных опросов. Раздел содержит среднюю оценку по результатам опросов, процент отрицательных оценок, процент негатива, рейтинг операторов по количеству отрицательных оценок, распределение звонков с отрицательными оценками на переведённые на магазин для получения консультации сотрудника магазина и решённые оператором самостоятельно, анализ зависимости оценок по CSI/ NPS-опросу от времени ожидания клиентов в очереди. Есть возможность посмотреть рейтинги операторов по средней оценке, выставленной супервайзерами и отделом качества, результатам прослушивания записанных разговоров операторов с клиентами, количеству прослушанных аудиофайлов, типам ошибок и количеству аудиозаписей, содержащих грубые ошибки, приводящие к выставлению нулевой итоговой оценки. Кроме того, BI-решение позволяет контролировать процент выполнения планов по прослушиванию и анализировать зависимости: оценок супервайзеров и отдела качества от оценок клиентов по результатам опросов, количества прослушанных аудиофайлов от оценок клиентов по результатам опросов, оценок супервайзеров и отдела качества от стажа операторов и т.д. "Развитие BI-решения выполнено в запланированные сроки. Следующим шагом станет создание дашборда для второй линии поддержки контактного центра с целью контроля выполнения FCR и SLA, отслеживания динамики количества поступивших и решённых обращений, среднего времени обслуживания и времени реакции на обращение в очереди", – добавила Людмила Гайдинова, куратор проекта, GMCS. Ссылка на источник