Voorbij oppervlakkige dashboards: de opkomst van intelligente analyses in contactcenters

1. Oppervlakkige grafieken maken ingewikkelde modellogica en modelonzekerheid niet zichtbaar.
   • Net als het probleem van de “zwarte doos”, dat veel moderne LLM- en AI-toepassingen kenmerkt, kampen veel dashboards met een gebrek aan transparantie. Zonder transparantie blijven callcentermanagers zich afvragen hoeveel vertrouwen ze werkelijk in de inzichten van het dashboard kunnen stellen.
2. Een overvloed aan ruwe statistieken vereist statistische nauwkeurigheid en algoritmen om inzichten te verkrijgen.
   • Te veel dashboards van eerdere generaties 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 zinvolle, uitvoerbare inzichten te verkrijgen.
3. Realtime gegevenslevering maakt realtime besluitvorming niet mogelijk zonder aanvullende analysemotoren.
   • Realtime gegevenslevering ziet er indrukwekkend uit, maar dat geldt ook voor de stroomsnelheid van een brandslang die voluit openstaat. Zonder aanvullende analytische systemen boven op de gegevensstroom is het verkrijgen van inzicht uit realtime dashboards net als drinken uit die brandslang.
4. Basisconsolidatie van gegevens biedt niet 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 van invloed is op de 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 overbelasting worden gepresenteerd, bemoeilijken het identificeren van kernproblemen en kansen. 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 op 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 gegevensraamwerken voor het verwerken van streaminggegevens en ongestructureerde gegevens op schaal, waarmee realtime analyses worden aangedreven.
• Voorspellende modellen die gebruikmaken van algoritmen voor diep leren om toekomstige trends te voorspellen.
• Analyse van de stem van de klant 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 en de complexiteit voor gebruikers sterk vereenvoudigen.
• Voorverpakte analyseoplossingen voor veelvoorkomende toepassingen met hoge waarde, zoals het terugdringen van klantverloop.
• Gerichte dashboards voor het monitoren van KPI's en het volgen van de analytische impact in de loop der tijd.

Een nieuw tijdperk van AI-optimalisatie

“Organisaties die de problemen rond data, technologie en analytisch talent niet aanpakken, zullen terrein verliezen aan de 10 procent beter presterende organisaties 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 intelligente analyses toe te passen, kunnen contactcenters 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 via:

• Holistische analyse via genormaliseerde datameren die interacties, CRM-systemen, spraakanalyse en meer omvatten.
• Multidimensionale inzichten uit technieken zoals NLP, segmentatie, analyse van klantreizen en modellen voor geneigdheid, toegepast op gestructureerde en ongestructureerde data.
• Actiegerichte intelligentie via motoren voor bedrijfsregels die realtime geoptimaliseerde acties activeren, afgestemd op de rollen van gebruikers.
• Continue optimalisatie via diep leren en leren door bekrachtiging.
• Gericht overzicht via doelgerichte 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 volgende beste acties. 

Kortom, contactcenters 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 immense strategische waarde ontsluiten.

We horen graag uw gedachten over de ontwikkeling van contactcenters 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 de reacties hieronder. 

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