KONUŞMA ANALİZİ BAŞARI ÖYKÜSÜ

KONUŞMA ANALİZİ İLE MÜŞTERİ MEMNUNİYETİNDE ÇİFT BASAMAKLI ARTIŞ

MÜŞTERİ

Dünyanın en büyük finans kuruluşlarından ING Group’un bir yan kuruluşu olan ING Türkiye, 500’den fazla temsilci ile çağrı merkezi operasyonlarını etkin bir şekilde yönetmeyi hedefliyordu.

PROBLEM

Çağrı yoğunluğu, kaydedilen etkileşimlerin tamamını izlemeyi ve analiz etmeyi imkansız kılıyordu. ING, etkileşimlerin %100’ünü değerlendirmek ve müşteri temsilcisi performansını doğru ölçümlemek için etkili bir analiz çözümü arıyordu.

ÇÖZÜM

Sestek Konuşma Analizi ile çağrıların tamamı analiz edilmeye ve müşteri deneyimini ve müşteri temsilcisi performansını iyileştirmede kullanılabilecek bilgiler elde edilmeye başlandı.

yukarı ok

Net Tavsiye
Skorunda
%10 Artış

quote-leftÇağrı merkezi etkileşimleri müşteri memnuniyeti ve temsilci performansı hakkında kritik veriler içeriyor. Sestek Konuşma Analizi, temsilci performansı ve müşteri memnuniyeti hakkında çok önemli içgörüler sunuyor. Bu da müşteri deneyimini geliştirmemize çok yardımcı oluyor.

ÇAĞRI MERKEZİ ŞİKAYET YÖNETİMİ VE ŞUBE OPERASYON YÖNETİMİ MÜDÜRÜ
ING TÜRKİYE

İçgörü

  • Konuşma Analizi’ni kullanan ING, 36 aydan fazla kıdeme sahip temsilcilerin daha yüksek öfke oranları, daha uzun konuşma süreleri ve daha düşük bekleme sürelerine sahip olduğunu keşfetti.
  • Analiz sonuçları, müşteri deneyimini olumsuz etkileyen agresif ve baskın bir konuşma tonuna işaret etti.
  • ING, kıdemli temsilciler için bir eğitim programı uygulamaya koydu ve bu grubun genel performansının artmasına yardımcı oldu.

Sonuçlar

NET TAVSİYE SKORUNDA %10 ARTIŞ
SATIŞ KALİTE SKORUNDA %15 ARTIŞ
GENEL SESSİZLİK ORANINDA %3 DÜŞÜŞ
ing-logo-case-study

ING Group’un bir iştiraki olan ING Türkiye, Türkiye’nin önde gelen bankalarından biri olup, 4000’den fazla çalışanı ve 200’den fazla şubesi ile faaliyet göstermektedir.

KONUŞMA ANALİZİ HAKKINDA

Sestek Konuşma Analizi müşteri etkileşimlerini analiz eden bir veri madenciliği çözümüdür. Bu çözüm, kayıtlı tüm müşteri çağrılarını yazıya dönüştürür, ardından duygu belirleme ve trend analizi gibi çeşitli teknolojileri kullanarak analiz eder. Bu analizler sonucunda, müşteri deneyimini ve müşteri temsilcilerinin performansını iyileştirmede kullanılabilecek, eyleme geçirilebilir bilgiler sunar.

pdf-indir