Voorbij oppervlakkige dashboards: de opkomst van intelligente analyses in contactcenters

1. Oppervlakkige grafieken brengen ingewikkelde modellogica en modelonzekerheid niet aan het licht.
   • Net als het probleem van de “zwarte doos” dat veel voorkomt bij moderne LLM- en AI-toepassingen, hebben veel dashboards te kampen met een gebrek aan transparantie. Zonder transparantie blijven callcentermanagers zich afvragen hoeveel vertrouwen ze werkelijk kunnen stellen in de inzichten van het dashboard.
2. Een overvloed aan ruwe statistieken vereist statistische nauwkeurigheid en algoritmen om inzichten te verkrijgen.
   • Te veel dashboards van de eerdere generatie presenteren simpelweg dezelfde gegevens en dezelfde statistieken op visueel aantrekkelijkere manieren. En te weinig managers hebben de tijd of statistische vaardigheden om de gegevens te interpreteren of betekenisvolle, bruikbare inzichten te verkrijgen.
3. Realtime gegevenslevering maakt realtime besluitvorming niet mogelijk zonder aanvullende engines.
   • Realtime gegevenslevering ziet er indrukwekkend uit, maar dat geldt ook voor de stroomsnelheid van een brandweerslang die volledig openstaat. Zonder aanvullende analytische engines boven op de gegevensstroom is het verkrijgen van inzichten uit realtime dashboards alsof je uit die brandweerslang probeert te drinken.
4. Een basale gegevensconsolidatie mist de harmonisatie die nodig is voor holistische analyse.
   • Hoewel het handig is om alle prestatiegegevens van het callcenter op één plek te hebben, worden de gegevenspunten nog steeds onsamenhangend gepresenteerd. We weten allemaal dat de gemiddelde wachttijd invloed heeft op tevredenheid en NPS-scores, maar dat geldt ook voor veel andere factoren. Gegevenspunten afzonderlijk bekijken is niet altijd nuttig en leidt zelden tot concrete acties.

Voor veel niet-analytische gebruikers zorgen dashboards eerder voor verwarring dan voor duidelijkheid. Onderling verbonden statistieken die in een visuele overvloed worden gepresenteerd, maken het moeilijk om kernproblemen en kansen te identificeren. Ze presenteren gebruikers een hele kermis vol kleurrijke, knipperende lichten, terwijl de meeste gebruikers eigenlijk iets nodig hebben dat meer lijkt op een eenvoudig rood, groen en geel verkeerslicht.

“Uit een onderzoek bleek dat 40 procent van de zakelijke beslissingen was gebaseerd op inschattingen in plaats van bedrijfsanalyses, vaak door een gebrek aan goede gegevens”. Bron: Accenture Analytics

De opkomst van intelligente analyses

Geavanceerde AI-optimalisatietools kunnen tegenwoordig helpen bij het oplossen van veel problemen die dashboards jarenlang hebben geteisterd. Intelligente AI-oplossingen vereisen de integratie van gegevens, grondige analyse en geautomatiseerde besluitvorming. Intelligente oplossingen omvatten:

• Geïndustrialiseerde gegevenskaders voor het verwerken van streaminggegevens en ongestructureerde gegevens op schaal, waarmee realtime analyses mogelijk worden gemaakt.
• Voorspellende modellen die gebruikmaken van deep-learningalgoritmen om toekomstige trends te voorspellen.
• Stem-van-de-klantanalyses om inzichten rechtstreeks uit feedback van klanten te destilleren.
• Aanbevelingen voor de op één na beste actie die geoptimaliseerde acties voorschrijven op basis van analytische inzichten, waardoor de complexiteit voor gebruikers sterk wordt vereenvoudigd.
• Voorverpakte analytische oplossingen voor veelvoorkomende, waardevolle toepassingen, zoals het terugdringen van klantverloop.
• Gerichte dashboards voor het monitoren van KPI's en het volgen van de analytische impact in de loop van de tijd.

Een nieuw tijdperk van AI-optimalisatie

“Organisaties die de problemen rond data, technologie en analytisch talent niet aanpakken, zullen het afleggen tegen de best presterende 10 procent die voorspellende analyses hebben ingezet om wendbaarder en adaptiever te worden en concurrentievoordeel te behalen.” Bron: Accenture Analytics 

Door verder te gaan dan dashboards en gebruik te maken van intelligente analyses, kunnen contactcentra complexiteit verminderen en het volledige potentieel van AI benutten.

De toekomst ligt in het combineren van menselijke creativiteit met AI om klantervaringen te verbeteren.

Een geïntegreerde analytische basis maakt deze transformatie mogelijk door middel van:

• Holistische analyse via genormaliseerde datameren die interacties, CRM-systemen, spraakanalyse en meer omvatten.
• Multidimensionale inzichten uit technieken zoals NLP, segmentatie, klantreisanalyses en modellen voor geneigdheid, toegepast op gestructureerde en ongestructureerde data.
• Direct toepasbare intelligentie via engines voor bedrijfsregels die realtime geoptimaliseerde acties activeren, afgestemd op de rollen van gebruikers.
• Continue optimalisatie door middel van diep leren en versterkend leren.
• Gericht inzicht via specifieke dashboards die KPI's bewaken en de analytische impact volgen.
• Begeleiding op het juiste moment voor elke gebruiker, afgestemd op diens rol, in de vorm van de best passende vervolgstappen. 

Kortom, contactcentra moeten evolueren van visueel aantrekkelijke maar oppervlakkige dashboards naar robuuste, geïntegreerde analytische oplossingen. Door geïndustrialiseerde mogelijkheden te implementeren en deze te richten op het versterken van menselijke expertise, zal de volgende generatie intelligente analyses enorme strategische waarde ontsluiten.

We horen graag uw gedachten over de ontwikkeling van contactcentra door middel van intelligente analyses. Heeft u vragen over het implementeren van intelligente oplossingen in uw contactcenteractiviteiten? Neem deel aan het gesprek door uw ervaringen, inzichten en vragen te delen in het commentaargedeelte hieronder. 

Laten we van elkaar leren en samen de toekomst van contactcentra vormgeven!