Prognosen zur Zukunft der Analytik
In unserem neuesten Beitrag erklärt Jonathan Wax, VP EMEA bei NICE Nexidia gibt seine Sicht auf die Zukunft der Analytik und betrachtet ihre ständig wachsende Rolle im Geschäftsbetrieb
Es ist leicht, Analytik mit Analyse zu verwechseln. Tatsächlich gehen viele Menschen davon aus, dass sie dasselbe sind, aber die Wahrheit ist, dass sie unterschiedlich sind. Analyse bezieht sich auf eine detaillierte Untersuchung der Elemente oder der Struktur von etwas. Analytik hingegen ist das Entdecken, Interpretieren und Kommunizieren sinnvoller Muster in Daten.
Es ist diese Einsicht, die Unternehmen hilft zu verstehen, warum Probleme auftreten und wie sie behoben werden können und wie sie sie antizipieren können, bevor sie auftreten, um sie zu vermeiden. Beide stützen sich auf strukturierte und unstrukturierte Daten und können (bisher) entweder prädiktiv oder beschreibend sein.
Analytik ist kein Selbstzweck. In der heutigen erlebnisorientierten Wirtschaft nutzen Unternehmen sie, um das bestmögliche Kundenerlebnis zu bieten und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. In den letzten zehn Jahren war das Hauptunterscheidungsmerkmal bei Kundenerlebnislösungen für Unternehmen und ihre Contact Center nicht nur die Technologie, sondern auch die Analytik und wie sie es Unternehmen ermöglicht, das Beste aus ihren Kundendaten zu machen und sich zu bewerben, um Ergebnisse zu erzielen, von denen ihre Kunden profitieren.
Was macht Analytik?
Die Datenanalyse revolutioniert jeden Geschäftsbereich, und sowohl große als auch kleine Unternehmen finden Wege, die Vorteile zu nutzen. Untersuchungen zeigen, dass jeden Tag etwa 2.5 Quintillionen Bytes an Daten erstellt werden. Wenn ein Unternehmen Daten effektiv in vollem Umfang nutzen kann, kann es nicht nur den Betrieb transformieren, sondern auch die Möglichkeit bieten, die Effektivität zu maximieren und greifbare Geschäftsergebnisse zu liefern.
Beispielsweise können Analysen Contact Centern dabei helfen, alle ihre Kundeninteraktionen unabhängig vom Kanal automatisch zu analysieren. Auf diese Weise können sie die durchschnittlichen Bearbeitungszeiten optimieren, das Anrufvolumen reduzieren, Wartezeiten verkürzen, die Lösungsraten beim ersten Anruf erhöhen, das Kundenerlebnis verbessern und sogar Probleme vorhersagen, bevor sie auftreten. Diese erkenntnisgesteuerten Verbesserungen können sich auf die Agenten erstrecken, die in Echtzeit Empfehlungen für die nächstbeste Aktion erhalten und automatische Warnungen erhalten, wenn problematische Interaktionen bearbeitet werden. All diese Vorteile gewährleisten ein hohes Maß an Compliance, reduzieren Risiken und bieten Unternehmen eine kontinuierliche Qualitätskontrolle.
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Darüber hinaus kann es Managern einen vollständigen Einblick in Trends, Leistungsindikatoren und den Personalplan geben, um Probleme und Qualifikationslücken zu identifizieren. Dies kann dann in Bewertungen und Schulungen einfließen, Leistungsstärken oder -schwächen aufzeigen und Manager dabei unterstützen, ihren Mitarbeitern einen Fahrplan zu geben, der ein sinnvolles Wachstum und damit ein besseres Mitarbeiterengagement gewährleistet.
Analytics kann auch die Produktivität unterstützen. Typische Backoffice-Operationen maximieren die Produktivität auf etwa 50–60 %, aber Analysesoftware kann die Produktivität um 10–25 % steigern, indem sie einen Überblick über die Vorgänge bietet, Prozessineffizienzen hervorhebt und zeitsparende Alternativen bietet.
Die Zukunft
Dank deskriptiver und prädiktiver Analytik können Kundeninteraktionen und -fragen jetzt vorhergesagt werden. Aber während sich der Markt entwickelt, werden wir den Aufstieg von präskriptiven Analysen sehen, die noch weiter gehen und Mitarbeitern Informationen darüber geben, was sie als Nächstes tun sollten, oder Tipps für die Interaktion mit Kunden geben.
Prescriptive Analytics untersucht, wie sich verschiedene Ansätze auf ein Ergebnis auswirken, und gibt Unternehmen die Möglichkeit, die Entscheidungsfindung zu automatisieren. Es baut auf deskriptiven und prädiktiven Analysen auf und untersucht, wie sich verschiedene Aktionen auf ein Ergebnis auswirken und was die Best Practices in bestimmten Situationen sind. Als Ergebnis bietet dies Richtlinienempfehlungen und eine automatisierte Entscheidungsfindung. Generell ist Prescriptive Analytics immer dann eine hervorragende Lösung, wenn begrenzte Ressourcen optimal genutzt werden müssen – mit zusätzlichem Geschäftsnutzen.
Angesichts eines verärgerten Kunden wird den Agenten der beste nächste Schritt angezeigt, basierend auf den bisherigen Interaktionen des Kunden und ihren Chancen, Sie für die Konkurrenz zu verlassen. Wenn die Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass ein Kunde zu Ihrer Konkurrenz wechselt, werden die Analysen Ihren Agenten wahrscheinlich dazu bringen, ihm einen Rabatt oder vielleicht eine Rückerstattung anzubieten. Wenn nicht, werden sie eine kostengünstigere Lösung für die Marke vorschlagen.
Analysen werden auch eine gute Möglichkeit für Manager sein, ihre Belegschaft besser zu verwalten und einzubinden, da KI-gesteuerte Erkenntnisse Vorgesetzten auf Bereiche hinweisen, in denen die Leistung verbessert werden kann, und personalisierte, messbare und ansprechende Programme ermöglichen, die die Mitarbeiter in die Lage versetzen, ihre Ziele zu erreichen.
Beim Erlebnisrennen einen Schritt voraus
Letztendlich bietet Analytics die Möglichkeit, die Herausforderungen oder Chancen der Vergangenheit zu verstehen. Es beinhaltet die Untersuchung von Daten, um potenzielle Trends aufzudecken, die Auswirkungen von Entscheidungen oder Ereignissen zu untersuchen oder die Leistung eines bestimmten Tools oder Szenarios zu bewerten.
Da der Wettbewerb um die Aufmerksamkeit der Kunden weiter zunimmt, müssen Unternehmen immer mehr in die Bereitstellung eines hervorragenden Kundenerlebnisses investieren. Daher können Unternehmen durch die Ausstattung ihrer Kontaktpersonen mit den richtigen Lösungen wie Datenanalyse das Beste aus ihren Daten herausholen, um eine noch größere Kundenzufriedenheit und -loyalität zu erzielen und letztendlich das Endergebnis zu steigern.
