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big data pour les centres de contact

L'industrie du service client a changé pour placer le client au premier plan. Dans cette évolution, le Big Data pour les centres de contact joue un rôle majeur - et les entreprises prospères en tirent le meilleur parti.

Chaque équipe du centre de contact, chaque agent du centre d'appels et même chaque interaction fait partie des données vérifiables et contrôlables. S'il est correctement géré, ce volume d'informations vaste et complexe que nous appelons Big Data pour les centres de contact fournit des informations et des opportunités commerciales pour tirer parti des opérations à tous les niveaux. 

Big Data pour les centres de contact 3

Pour gérer et comprendre le Big Data, il existe un cadre commun avec trois points forts. Ce sont les 3 Les V du Big Data : Volume, vélocité et variété.

L'attention portée à la gestion des données, en particulier dans un climat de commerce électronique et un besoin accru de collaboration, peut permettre aux entreprises de rentabiliser davantage leurs actifs informationnels », expliqué Doug Laney de Gartner*, qui a inventé les termes. 

Les trois V peuvent être la clé pour tirer parti du Big Data dans n'importe quel centre de contact et d'appel. Apprendre. 

1. Volume

La quantité d'informations récupérées et stockées dans un centre de contact comprend les journaux, les enregistrements d'écran, les enregistrements vocaux, les entrées CRM, les KPI, les médias sociaux et bien plus encore. C'est une énorme quantité d'informations et des processus informatiques sont nécessaires pour donner un sens à tout cela et distiller ce qui est important. De grandes quantités de données dans les centres de contact sont un élément essentiel pour garantir que l'ensemble de données est complet et a la pertinence de fournir une image complète de ses activités.

2. Variété

Naturellement, de grandes quantités de données récupérées à partir de diverses sources se traduisent par une grande variété avec plusieurs formats différents. Cet aspect diversifié des mégadonnées rend le traitement des données difficile d'un point de vue technique. C'est très différent d'une application à l'autre, une grande partie n'est pas structurée, peut provenir de sources générées par l'homme ou générées par une machine, en ligne ou hors ligne. Pour les centres d'appels et de contacts, chaque interaction doit être un point de données, quel que soit le canal utilisé. La variété est un élément de Big Data, mais c'est aussi une caractéristique de l'expérience client d'aujourd'hui, qui se produit dans divers canaux. 

3. Vitesse  

En ce qui concerne la vitesse dans le Big Data, nous devons tenir compte de la vitesse et de la fréquence élevée de génération de données et de la manière dont les données sont traitées en temps voulu pour maintenir leur pertinence. Les données peuvent provenir de lots, de bits ou de flux. Une grande tranche de données est générée en temps réel. Les données sont reçues à un rythme rapide et traitées très rapidement.  Les plateformes de centre de contact, comme OneContact, fournissent des informations en temps réel sur l'activité du centre de contact, donnant aux équipes la vitesse et l'agilité requises de nos jours.

 

Big data pour les centres de contact

Il est possible d'amplifier le succès des centres de contacts en abordant un point de vue analytique qui exploite le big data. La gestion des centres d'appels doit créer un espace pour comprendre les résultats du Big Data et profiter des avantages d'une approche axée sur les données. En vous offrant une visibilité complète sur le comportement des utilisateurs, le Big Data peut changer la donne.

Intelligence artificielle joue un rôle important dans le traitement et la valorisation des données des centres de contacts. L'automatisation permet d'analyser de grandes quantités de données et d'automatiser les rapports pour répondre aux besoins des superviseurs et des gestionnaires. Par exemple, le analyse des sentiments La fonction détecte, dans tout appel, les intentions et le sentiment d'une conversation donnée entre l'agent et le client, signalant les situations anormales. Grâce aux modèles d'apprentissage automatique, le processus d'analyse de la parole peut extraire automatiquement les caractéristiques pertinentes d'une interaction en temps réel, telles que les émotions ou les niveaux de variation de l'humeur, le silence anormal (hésitation) et les périodes de conversation. Les résultats sont indexés, consultables et peuvent être utilisés pour améliorer l'expérience client, automatiser les rapports et l'assurance qualité et identifier vendre des opportunités. Les sociétés de service client exploitent ces informations pour personnaliser les messages et repérer les tendances. Bots sont une partie essentielle du processus car ils peuvent transmettre des messages contextuels en temps opportun. Cela stimule la satisfaction du client. Grâce à des outils comme OneContact Flows, ils sont faciles à créer et à déployer.

 

Une autre fonctionnalité clé du logiciel à mettre en évidence est le puissant système de reporting qui peut digérer et distiller les mégadonnées pour fournir plus facilement des informations sur les rapports commerciaux. OneContact Data Studio, la plate-forme de reporting flexible de Collab, fusionne les données de différentes sources et tire le meilleur parti du Big Data dans des tableaux de bord flexibles et entièrement personnalisables. L'utilisateur peut entièrement personnaliser les visualisations graphiques, les couleurs, les textes d'étiquettes et obtenir des informations commerciales qui se traduisent par des gains opérationnels, plus d'efficacité, moins de temps d'appel moyen et une amélioration générale des KPI.

Studio de données Big Data

Vue générale de OneContact Data Studio

* Source : https://community.aiim.org/blogs/doug-laney/2012/08/25/deja-vvvu-gartners-original-volume-velocity-variety-definition-of-big-data

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