6 sposobów na pomiar i poprawę odchylania sprawy
Zespoły wsparcia klienta często napotykają na wspólne wyzwanie: powtarzające się zapytania, które pochłaniają cenny czas i zasoby. Gdy te same pytania zalewają kanały wsparcia, zarówno klienci, jak i agenci wsparcia odczuwają frustrację. Monotonia odpowiadania na identyczne prośby może prowadzić do spadku morale pracowników i wzrostu obciążenia operacyjnego.
Odchylanie sprawy wyłania się jako strategiczne rozwiązanie tego wszechobecnego problemu. Poprzez proaktywne rozwiązywanie powtarzających się problemów za pomocą inteligentnych narzędzia samoobsługowe, baz wiedzy i zautomatyzowanych zasobów, organizacje mogą znacznie zmniejszyć liczbę powtarzających się zgłoszeń pomocy technicznej. Takie podejście nie tylko zmniejsza obciążenie zespołów pomocy technicznej, ale także poprawia ogólne wrażenia klienta, zapewniając natychmiastowe, dostępne rozwiązania.
W tym wpisie na blogu przyjrzymy się, w jaki sposób funkcja przekazywania zgłoszeń może zrewolucjonizować strategię obsługi klienta, przekształcając rutynowe interakcje w okazje do zwiększenia efektywności i zadowolenia klienta.
Czym jest odchylenie przypadku
Odchylenie obudowy to strategia obsługi klienta zaprojektowane tak, aby zapobiegać tworzeniu zgłoszeń pomocy technicznej poprzez proaktywne udostępnianie klientom rozwiązań samoobsługowych, zautomatyzowanych zasobów i łatwo dostępnych informacji, które pomagają im samodzielnie rozwiązywać problemy, bez konieczności bezpośredniej interakcji z przedstawicielem pomocy technicznej.
Mówiąc prościej, odchylenie sprawy polega na:
- Zatrzymywanie pytań dotyczących pomocy technicznej zanim staną się one formalnymi zgłoszeniami pomocy technicznej
- Umożliwianie klientom szybkiego znajdowania własnych rozwiązań
- Zmniejszenie obciążenia pracą zespołów wsparcia
- Zapewnianie natychmiastowych i dostępnych zasobów pomocy
Kluczowe elementy odwrócenia sprawy obejmują:
- Kompleksowe bazy wiedzy
- Chatboty oparte na sztucznej inteligencji
- Inteligentne funkcje wyszukiwania
- Przewodniki rozwiązywania problemów krok po kroku
- Sugestie dotyczące wsparcia predykcyjnego
Podstawowym celem jest skuteczne rozwiązywanie problemów klientów poprzez zapewnienie im narzędzi i informacji, dzięki którym będą mogli samodzielnie sobie pomóc, co ostatecznie przełoży się na poprawę zadowolenia klientów i jednoczesne zmniejszenie obciążenia zespołów wsparcia.
Pomyśl o odrzucaniu spraw jak o samoobsługowym biurze pomocy, które przewiduje i rozwiązuje problemy klientów, zanim będą musieli się skontaktować z agent wsparcia ludzkiego.
Odrzucanie spraw kontra samoobsługa:
Samoobsługa jest szerszą strategią obsługi klienta, która umożliwia klientom samodzielne znajdowanie informacji i rozwiązywanie problemów. Obejmuje ona:
- Bazy wiedzy
- Sekcje FAQ
- Centra pomocy
- Samouczki online
- Instrukcje użytkownika
- Fora społecznościowe
Odchylanie sprawy: ukierunkowane podejście
Odchylenie obudowy jest bardziej strategicznym, proaktywnym podzbiorem samoobsługi, który koncentruje się konkretnie na zapobieganiu tworzeniu zgłoszeń pomocy technicznej. Wykracza poza proste dostarczanie informacji.
Kluczowe różnice
| Aspekt | Samoobsługa | Odchylenie obudowy |
| Główny cel | Dostarczanie informacji i zasobów | Zapobiegaj tworzeniu zgłoszeń pomocy technicznej |
| Zbliżać się | Pasywne dostarczanie informacji | Proaktywne zapobieganie problemom |
| Technologia | Zasoby statyczne | Inteligentne rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji |
| Interakcja z klientem | Klient inicjuje wyszukiwanie | Przewiduje i rozwiązuje potencjalne problemy |
| Złożoność | Generalnie statyczny | Dynamicznie dostosowuje się do potrzeb klienta |
Unikalne cechy
Cechy samoobsługi
- Zapewnia ogólne informacje
- Wymaga od klienta podjęcia inicjatywy
- Zwykle statyczna treść
- Szerokie repozytorium informacji
- Mniej spersonalizowane podejście
Charakterystyka ugięcia obudowy
- Przewiduje i zapobiega potencjalnym problemom
- Proaktywnie oferuje rozwiązania
- Wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe
- Wysoce spersonalizowany
- Koncentruje się na rozwiązywaniu problemów w czasie rzeczywistym
- Zmniejsza liczbę zgłoszeń pomocy technicznej
Rodzaje odchyleń obudowy
Jawne odchylenie przypadku
Wyraźne przekierowanie sprawy obejmuje bezpośrednie, celowe kierowanie klientów do samoobsługi lub alternatywnych kanałów rozwiązywania problemów:
Charakterystyka
- Bezpośrednio widoczne i przejrzyste dla klienta
- Aktywnie zachęca klienta do korzystania z określonych metod rozwiązywania problemów
- Stosuje jasną, bezpośrednią komunikację dotyczącą alternatywnych opcji wsparcia
Przykłady
- Okna pop-up sugerujące artykuły z bazy wiedzy
- Znaczący "Sprawdź FAQprzyciski „przed formularzami kontaktowymi”
- Ekrany początkowe chatbota, które wyraźnie oferują opcje samoobsługi
- Jasne komunikaty, takie jak „Najpierw spróbuj rozwiązać to” lub „Czy możesz znaleźć odpowiedź tutaj?”
Typowe kanały
- Linki do dedykowanych centrów pomocy
- Wyraźne instrukcje routingu
- Przewodniki rozwiązywania problemów z przejrzystą nawigacją
- Obowiązkowe kontrole bazy wiedzy przed wysłaniem zgłoszenia
Niejawne odchylenie przypadku
Ukryte odwracanie uwagi od problemu polega na stosowaniu subtelnych, zależnych od kontekstu metod nakierowywania klientów na rozwiązanie problemu bez bezpośredniej interwencji:
Charakterystyka
- Mniej bezpośrednie podejście
- Bezproblemowo zintegrowane z doświadczeniem klienta
- Wykorzystuje wskazówki kontekstowe i inteligentny projekt
- Wydaje się bardziej naturalne i mniej nachalne
Przykłady
- Kontekstowy widżety pomocy które pojawiają się na podstawie zachowania użytkownika
- Systemy rekomendacji sugerujące odpowiednie zasoby
- Inteligentny projekt interfejsu użytkownika, który sprawia, że samoobsługa jest intuicyjna
- Predykcyjne sugestie treści na podstawie interakcji użytkowników
Typowe kanały
- Kontekstowe wskazówki w aplikacji
- Zalecenia dotyczące treści wyprzedzających
- Bezproblemowa integracja zasobów pomocy
- Inteligentne mechanizmy wyszukiwania i sugestii
Analiza porównawcza
| Aspekt | Wyraźne odchylenie | Ukryte odchylenie |
| Świadomość użytkownika | Wysoki | Niski do umiarkowanego |
| Natarczywość | Więcej bezpośrednio | Mniej nachalny |
| Personalizacja | Standaryzowany | Wysoce spersonalizowany |
| Złożoność implementacji | Umiarkowany | Wysoki |
| Wpływ na doświadczenie użytkownika | Można czuć się zmuszonym | Bardziej naturalne |
Pomiar ugięcia obudowy
Próba odchylenia
Próba zmiany kierunku to sytuacja, w której klient zostaje początkowo skierowany do samoobsługi lub alternatywnej usługi. kanał rozdzielczości przed utworzeniem zgłoszenia pomocy technicznej.
Metryki pomiarowe dla prób ugięcia
- Współczynnik prób odchylenia
- Obliczenia: (Liczba prób odchylenia / Łączna liczba interakcji z obsługą klienta) × 100
- Wskazuje, jak często prezentowane są alternatywne kanały rozdzielczości
- Punkty styku interakcji
- Punkty śledzenia, w których podejmowana jest próba odchylenia:
- Sugestie dotyczące bazy wiedzy
- Interakcje z chatbotami
- Wskazówki dotyczące przesyłania zgłoszeń przed ich złożeniem
- Zautomatyzowane odpowiedzi e-mailowe
- Punkty śledzenia, w których podejmowana jest próba odchylenia:
Udane odchylenie
Skuteczne odwrócenie problemu następuje, gdy klient rozwiązuje swój problem bez konieczności bezpośredniej interwencji agenta po otrzymaniu wskazówek dotyczących zmiany zasobów natywnych.
Metryki pomiarowe dla skutecznego odchylania
- Współczynnik powodzenia odchyleń
- Obliczenia: (Liczba pomyślnie rozwiązanych problemów za pośrednictwem samodzielnej obsługi / Łączna liczba prób odwrócenia uwagi) × 100
- Wskazuje na skuteczność zasobów samoobsługowych
- Kluczowe wskaźniki efektywności (KPI)
- Rozwiązanie bez tworzenia zgłoszenia
- Czas poświęcony na zasoby samoobsługowe
- Wyniki satysfakcji klienta w przypadku interakcji samoobsługowych
Kompleksowe ramy pomiarowe
Metryki ilościowe
- Metryki prób odchylenia
- Całkowita liczba prób odchylenia
- Współczynnik prób odchylenia według kanału
- Czas poświęcony na zasoby odchylające
- Skuteczne wskaźniki odchyleń
- Współczynnik pomyślnego rozwiązania
- Zmniejszenie liczby zgłoszeń pomocy technicznej
- Oszczędności kosztów wynikające z przekierowanych interakcji
Metryki jakościowe
- Satysfakcja Klienta
- Ankiety satysfakcji po odchyleniu
- Wskaźnik Net Promoter Score (NPS) dla samoobsługi
- Wynik wysiłku użytkownika
- Efektywność zasobów
- Oceny trafności treści
- Wskaźniki powodzenia wyszukiwania
- Metryki zaangażowania zasobów
Metodologia pomiaru
Metody zbierania danych
- Analityka internetowa
- Śledzenie interakcji z klientem
- Analityka platformy samoobsługowej
- Ankiety po interakcji
- Analiza interakcji oparta na uczeniu maszynowym
Narzędzia śledzące
- Systemy zarządzania relacjami z klientami (CRM)
- Platformy obsługi zgłoszeń
- Narzędzia do analizy sieci Web
- Niestandardowe panele analityczne
Przykład obliczenia
Współczynnik prób odchyleń = (Łączna liczba prób odchyleń / Łączna liczba interakcji z klientami) × 100
Wskaźnik udanych odchyleń = (Pomyślnie rozwiązane problemy / Łączna liczba prób odchyleń) × 100
Przykład:
– Łączna liczba interakcji z klientami: 10 000
– Próby odchylenia: 7000
– Pomyślnie rozwiązane problemy: 5250
Współczynnik prób odchylenia = (7000 / 10000) × 100 = 70%
Skuteczny współczynnik odchyleń = (5250 / 7000) × 100 = 75%
Najlepsze praktyki
- Ciągła aktualizacja i udoskonalanie zasobów samoobsługowych
- Regularnie analizuj dane dotyczące odchyleń
- Personalizuj strategie odchylania
- Zapewnij łatwą eskalację do pomocy technicznej
- Utrzymuj wysokiej jakości, istotne treści
Wyzwania w pomiarach
- Dokładne śledzenie ścieżki użytkownika
- Rozróżnianie ugięcia częściowego i całkowitego
- Rejestrowanie niuansów interakcji użytkowników
- Utrzymywanie spójnej metodologii pomiaru
6 kompleksowych strategii zwiększających odrzucanie spraw
1. Optymalizacja zawartości bazy wiedzy
Opracowanie wyjątkowej bazy wiedzy to coś więcej niż tylko kompilacja informacji — chodzi o stworzenie strategicznego, zorientowanego na użytkownika zasobu. Organizacje powinny podchodzić do swojej bazy wiedzy jako do dynamicznego, żywego systemu, który nieustannie ewoluuje w oparciu o interakcje z klientami i dane pomocnicze.
Oznacza to przeprowadzenie dogłębnej analizy zgłoszeń pomocy technicznej w celu zidentyfikowania powtarzających się problemów, a następnie opracowanie szczegółowych, przystępnych treści rozwiązujących te problemy.
Kluczem jest przekształcenie złożonych informacji technicznych w jasne, przyswajalne wskazówki. Wiąże się to z użyciem prostego języka, rozbiciem skomplikowanych procesów na instrukcje krok po kroku i włączeniem różnych formatów treści, takich jak zrzuty ekranu, filmy instruktażowe i interaktywne przewodniki.
Zaawansowana funkcjonalność wyszukiwania z wykorzystaniem przetwarzania języka naturalnego pozwala użytkownikom szybko znaleźć istotne informacje, zmniejszając frustrację i zwiększając prawdopodobieństwo skutecznej samodzielnej obsługi.
2. Rozwijaj inteligentne możliwości chatbotów
Nowoczesne chatboty są o wiele bardziej wyrafinowane niż proste systemy odpowiedzi skryptowych. Stanowią one krytyczne skrzyżowanie sztucznej inteligencji, przetwarzania języka naturalnego i projektowania doświadczeń klienta. Skuteczny chatbot wykracza poza udzielanie wstępnie zdefiniowanych odpowiedzi, rozumie kontekst, uczy się z interakcji i dostosowuje swoje odpowiedzi na podstawie zachowania użytkownika.
Poprzez szkolenie chatbotów przy użyciu historycznych danych interakcji wsparcia organizacje mogą tworzyć bardziej zniuansowane, inteligentne interfejsy konwersacyjne. Algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają tym systemom rozpoznawanie złożonych intencji użytkowników, dostarczanie dokładniejszych początkowych odpowiedzi i ciągłą poprawę jakości interakcji.
Co najważniejsze, chatboty powinny być zaprojektowane z elastycznymi ścieżkami eskalacji, aby zapewnić, że w przypadku niemożności rozwiązania problemu, klienci będą mogli płynnie przejść do pomocy ludzkiej, bez tarcia czy powtarzalności.
3. Personalizuj doświadczenia samoobsługowe
Personalizacja przekształciła się z funkcji, którą miło mieć, w podstawowe oczekiwanie w obsłudze klienta. Wykorzystując dane klientów, organizacje mogą tworzyć wysoce dostosowane doświadczenia samoobsługowe, które wydają się intuicyjne i reagują na indywidualne potrzeby użytkowników.
Ta strategia polega na tworzeniu adaptacyjnych interfejsów, które zmieniają się na podstawie profili użytkowników, historycznych interakcji i zachowań w czasie rzeczywistym. Na przykład powracający klient może zobaczyć inne zasoby pomocy technicznej niż użytkownik korzystający z usługi po raz pierwszy.
Dzięki wdrożeniu mechanizmów wsparcia predykcyjnego firmy mogą przewidywać potencjalne problemy, zanim staną się one problemami, proaktywnie oferując odpowiednie wskazówki. Celem jest sprawienie, aby samoobsługa wydawała się tak naturalna i bezwysiłkowa, że klienci będą ją preferować od tradycyjnych kanałów wsparcia.
4. Wdrażaj proaktywne rekomendacje treści
Proaktywne rekomendacje treści stanowią wyrafinowane podejście do odrzucania spraw. Zamiast czekać, aż klienci zaczną szukać pomocy, ta strategia polega na przewidywaniu i przedstawianiu odpowiednich zasobów na podstawie kontekstu i zachowania użytkownika.
Analizując interakcje użytkowników w czasie rzeczywistym, organizacje mogą rozwijać inteligentne systemy, które sugerują pomocne treści dokładnie wtedy, gdy są najbardziej potrzebne. Może to obejmować wyskakujące widżety pomocy, które pojawiają się, gdy użytkownik wydaje się mieć trudności, podpowiedzi kontekstowe które zapewniają natychmiastowe wyjaśnienia lub dynamicznie generowane listy zasobów, dostosowane do bieżących działań użytkownika.
Kluczem jest, aby te zalecenia były pomocne, a nie nachalne, tworząc poczucie, że system wsparcia naprawdę rozumie użytkownika i chce mu pomóc.
5. Wykorzystaj zaawansowaną analitykę i ciągłe doskonalenie
Odchylanie sprawy nie jest procesem statycznym, ale dynamiczną, opartą na danych strategią. Zaawansowana analityka odgrywa kluczową rolę w zrozumieniu, udoskonaleniu i optymalizacji wysiłków odchylania. Obejmuje to zbieranie i analizowanie kompleksowych danych o interakcjach użytkowników, próbach odchylania i wynikach rozwiązania.
Organizacje powinny opracować zaawansowane pulpity nawigacyjne, które będą monitorować wskaźniki takie jak wskaźniki odrzuceń, skuteczność treści, wskaźniki satysfakcji użytkowników i czas rozwiązywania problemów. Algorytmy uczenia maszynowego mogą pomóc w identyfikacji wzorców i możliwości usprawnień, które mogą nie być na pierwszy rzut oka widoczne.
Regularne audyty treści, testy A/B zasobów pomocy technicznej i stałe pętle informacji zwrotnej gwarantują, że strategie samoobsługi nadal reagują na zmieniające się potrzeby użytkowników i możliwości technologiczne.
6. Twórz strategie odchylania wielokanałowego
Współcześni klienci wchodzą w interakcje z organizacjami przez wiele kanałów, a strategie odchylania przypadków muszą być równie wszechstronne. Oznacza to opracowywanie spójnych, powiązanych ze sobą doświadczeń wsparcia, które działają bezproblemowo w sieci, na urządzeniach mobilnych, w poczcie e-mail, w aplikacji i innych punktach styku.
Kompleksowe podejście wielokanałowe gwarantuje, że użytkownicy będą mieli dostęp do przydatnych zasobów niezależnie od preferowanej przez nich metody interakcji.
Może to obejmować synchronizację treści bazy wiedzy na różnych platformach, zapewnienie spójności możliwości chatbota i tworzenie ujednoliconych doświadczeń użytkownika. Celem jest usunięcie tarcia z podróży wsparcia, ułatwiając klientom znalezienie rozwiązań, gdziekolwiek i jakkolwiek zdecydują się szukać pomocy.
Wniosek
Skuteczne odrzucanie przypadków to złożona, wieloaspektowa strategia, która wymaga ciągłej innowacji, głębokiego zrozumienia zachowań użytkowników i zaangażowania w tworzenie naprawdę pomocnych doświadczeń wsparcia. Wdrażając te kompleksowe podejścia, organizacje mogą radykalnie obniżyć koszty wsparcia, poprawić zadowolenie klientów i stworzyć bardziej wydajne ekosystemy wsparcia
