Operasional contact center dapat menangani ribuan interaksi setiap harinya dari berbagai channel komunikasi. Setiap interaksi pelanggan memberikan insight penting seputar kebutuhan, perilaku, hingga tingkat kepuasan mereka terhadap layanan yang diberikan. Contact center analytics berperan penting dalam mengolah data interaksi pelanggan dan performa agen menjadi informasi bermanfaat. Hasil analisis data tersebut digunakan untuk meningkatkan operasional contact center secara keseluruhan.

Artikel ini akan membahas lebih lanjut tentang contact center analytics serta rekomendasi software yang dapat digunakan bisnis Anda.

Apa Itu Contact Center Analytics?

Contact center analytics adalah software yang mengubah data mentah terkait performa agen contact center dan interaksi pelanggan di seluruh channel komunikasi (telepon, live chat, email, media sosial, dan lain-lain) menjadi insight bermanfaat. Insight tersebut digunakan untuk mengidentifikasi hambatan serta meningkatkan efisiensi operasional contact center.

Sistem contact center analytics menjadi alat penting dalam proses quality monitoring untuk memastikan layanan customer service yang konsisten dan optimal. Contact center analytics menarik data dari berbagai sumber untuk mendapatkan tampilan menyeluruh dari operasional contact center. Sumber data ini termasuk transkripsi panggilan suara, rekaman video dan layar, riwayat interaksi chat, riwayat CRM, workforce management, hingga customer feedback.

Apa Saja Jenis-Jenis Contact Center Analytics?

Jenis-jenis contact center analytics berikut ini memiliki fokus yang berbeda dan dapat dikombinasikan untuk pemantauan performa yang lebih optimal:

Real-Time Monitoring Analytics

Jenis real-time monitoring analytics berfokus untuk melacak aktivitas contact center secara instan melalui live dashboard. Jika terjadi masalah, sistem akan memberikan peringatan agar segera ditangani. Sebagai contoh, jika agen contact center tidak dapat menyelesaikan masalah pelanggan, supervisor dapat langsung mengidentifikasi masalah ini melalui real-time analytics dan melakukan eskalasi.

Predictive Analytics

Berbeda dari jenis analytics lain yang berfokus pada riwayat saat ini dan di masa lalu, predictive analytics berfokus pada prediksi performa contact center di masa depan. Jenis analytics ini menggunakan algoritma machine learning dan riwayat interaksi historis untuk memprediksi kebutuhan dan performa operasional contact center. Misalnya, predictive analytics dapat mengungkap kapan pelanggan akan pergi, kapan permintaan dapat dieskalasi, kapan volume interaksi melonjak, dan lain-lain. 

Speech Analytics

Jenis speech analytics menganalisis interaksi pelanggan yang terjadi melalui panggilan suara. Hal ini termasuk analisis topik interaksi, nada bicara, sentimen, maupun pola kalimat tertentu yang sering muncul dari banyaknya panggilan masuk. 

Misalnya, speech analytics menganalisis rasa frustasi pelanggan, penyebutan nama kompetitor, masalah yang muncul, maupun pola kalimat yang muncul pada interaksi pelanggan. Jika banyak pelanggan menyebutkan masalah yang sama, speech analytics segera mengidentifikasi pola masalah ini untuk penanganan lebih lanjut.

Text Analytics

Interaksi pelanggan yang terjadi melalui panggilan suara dapat berbeda dibandingkan interaksi melalui chat. Jenis text analytics menganalisis pola interaksi tertulis yang muncul melalui email, log chat, unggahan media sosial, dan respons survey. 

Misalnya, text analytics mengungkap topik populer di berbagai channel digital, pola sentimen yang berkaitan dengan bisnis, maupun pola kata kunci yang sering muncul (seperti masalah billing, batal berlangganan, melacak pesanan). Hasil text analytics digunakan untuk meningkatkan kualitas chatbot hingga mengidentifikasi kebutuhan atau masalah pelanggan.

Omnichannel Contact Center Analytics

Pelanggan dapat menghubungi perusahaan melalui berbagai channel komunikasi. Guna memastikan pelayanan yang konsisten, omnichannel analytics memberikan tampilan menyeluruh pada interaksi pelanggan dan performa agen melalui dashboard. Dengan demikian, pelanggan bisa mendapatkan pengalaman berkualitas yang sama di channel komunikasi mana pun yang mereka gunakan.

Baca Juga: Pengertian Omnichannel Contact Center dan Cara Menerapkannya

Metrik atau KPI Penting Apa yang Harus Dilacak Contact Center Analytics?

Berikut adalah beberapa contoh KPI customer service yang dilacak contact center analytics:

• First Call Resolution: Metrik First Call Resolution mengukur persentase permasalahan pelanggan yang berhasil diselesaikan dalam interaksi pertama tanpa eskalasi.
• Average Handling Time: Metrik Average Handling Time melacak total waktu interaksi agen contact center. Hal ini termasuk waktu bicara, waktu tunggu, dan after-call work.
• Volume dan Distribusi Interaksi: Pemantauan volume dan distribusi interaksi berfokus untuk melacak jumlah interaksi di berbagai channel komunikasi serta distribusi merata ke tiap agen.
• Customer Satisfaction Score: Metrik Customer Satisfaction Score mengukur seberapa puas pelanggan terhadap pelayanan yang sudah diberikan. Metrik ini biasanya diukur dalam bentuk survey dengan penilaian rentang angka, seperti 1-5 atau 1-10.
• Net Promoter Score: Metrik Net Promoter Score mengevaluasi loyalitas pelanggan dengan melihat persentase kemungkinan pelanggan merekomendasikan brand, produk, atau layanan bisnis kepada orang lain.
• Abandonment Rate: Metrik Abandonment Rate melihat persentase kontak yang ditinggalkan pelanggan sebelum berhasil mencapai agen. Hal ini dapat terjadi akibat waktu tunggu yang terlalu lama, sistem Interactive Voice Response yang kurang bagus, atau distribusi kontak yang kurang optimal.

Baca Juga: Cloud Contact Center: Pengertian, Manfaat dan Fitur

Apa Manfaat Menerapkan Contact Center Analytics untuk Bisnis?

Keuntungan yang bisa dirasakan dari implementasi contact center analytics adalah:

Meningkatkan Efisiensi Operasional

Analitik contact center memberikan tampilan lengkap terhadap kebutuhan dan performa contact center. Insight dari analitik mendukung workforce management contact center yang lebih efisien. Anda dapat memprediksi alokasi jumlah agen yang dibutuhkan, khususnya di periode yang beragam (periode normal, puncak, atau sepi). Penjadwalan agen dan distribusi beban kerja dapat dibuat lebih efisien. Hasilnya, agen menjadi lebih produktif dan dapat lebih cepat dalam menyelesaikan masalah.

Peluang Coaching Agen Lebih Tepat Sasaran

Supervisor dapat melacak performa agen contact center melalui live dashboard. Data mentah terkait performa agen kemudian diolah menjadi peluang coaching yang dibutuhkan agen. Misal, analitik contact center mengidentifikasi kelemahan seorang agen pada skill tertentu, seperti kurangnya empati, penyelesaian masalah yang kurang tepat, atau kurangnya kepatuhan terhadap script. 

Pengambilan Keputusan Berbasis Data

Operasional contact center perlu berkembang untuk mengikuti kebutuhan bisnis maupun pelanggan yang terus berubah-ubah. Perkembangan ini tentunya perlu didukung dengan data dari analitik contact center agar lebih akurat. Anda dapat menganalisis data historis, mengidentifikasi pola volume interaksi yang masuk, jenis pertanyaan yang sering diterima, dan sebagainya. Data dari analitik contact center dapat mendukung efisiensi operasional yang lebih akurat.

Pengalaman Pelanggan yang Lebih Baik

Perencanaan operasional contact center yang optimal akan berdampak pada pengalaman pelanggan yang lebih baik. Misal, Anda mengidentifikasi adanya lonjakan permintaan masuk setelah kampanye promosi melalui media sosial. Anda dapat menyesuaikan ketersediaan agen agar tidak ada permintaan yang terlewat. Setiap interaksi diolah menjadi data yang dapat ditindaklanjuti, sehingga resolusi masalah menjadi lebih cepat dengan pelayanan yang lebih ramah dan personal.

Rekomendasi Software Contact Center Analytics Terbaik untuk Bisnis Anda

Guna mendapatkan insight lengkap terkait performa contact center, Anda akan memerlukan teknologi yang tepat untuk pemantauan dan analisis data menyeluruh terhadap operasional contact center. Salah satu rekomendasi software yang dapat Anda gunakan adalah Contact Center Reporting and Analytics dari Genesys. Software analitik ini menawarkan visibilitas penuh terhadap performa contact center melalui real-time dashboard, laporan historis, serta pemantauan metrik penting seperti volume interaksi, produktivitas agen, hingga kualitas layanan. Anda bahkan dapat membuat penyesuaian langsung di UI analytics. 

Genesys juga dilengkapi dengan kemampuan analitik yang lebih mendalam, termasuk dashboard yang dapat dikustomisasi, notifikasi real-time, serta AI-driven insights untuk mengidentifikasi tren, pola perilaku pelanggan, dan potensi masalah sebelum berdampak pada pengalaman pelanggan. Anda dapat melakukan root cause analysis terhadap penurunan performa, memantau aktivitas agen secara langsung, hingga melakukan penyesuaian operasional seperti redistribusi antrean atau coaching berdasarkan hasil analisis. Fitur-fitur tersebut dapat membantu Anda meningkatkan efisiensi operasional dan menjaga kualitas layanan.

Selain menyediakan insight operasional contact center, Genesys mendukung integrasi data melalui API, EventBridge, dan berbagai aplikasi pihak ketiga sehingga Anda dapat menggabungkan data contact center dengan sistem CRM maupun business intelligence yang sudah digunakan. Dukungan ekspor data, pelaporan otomatis, serta akses terhadap data historis dan real-time memudahkan bisnis Anda membangun strategi pengalaman pelanggan yang lebih efektif.

Maksimalkan Performa Agen Customer Service Anda dengan Platform Contact Center dari PhinCon

Contact center analytics merupakan teknologi penting untuk meningkatkan produktivitas agen sekaligus menghadirkan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Analitik yang akurat memudahkan pemantauan performa agen contact center, mengidentifikasi tren interaksi pelanggan, hingga mendapatkan insight untuk pengambilan keputusan yang lebih akurat.

Sebagai salah satu perusahaan konsultan IT terkemuka di Indonesia, PhinCon menghadirkan platform contact center yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan bisnis dari berbagai industri. Solusi kami dilengkapi fitur lengkap, mulai dari Omnichannel Contact Center, Voice & IVR, VOIP Call, Web Chat & Mobile Chat, Messaging, Video eKYC, Chatbots & Voicebots berbasis AI, Integration & Apps, hingga Workforce Engagement Management.

PhinCon juga menghadirkan layanan end-to-end untuk implementasi yang lebih optimal, mulai dari konsultasi, implementasi, konfigurasi, kustomisasi, integrasi, pengujian, hingga after-sales support. Kami siap membantu bisnis Anda membangun contact center yang lebih efisien dan berorientasi pada peningkatan kepuasan pelanggan.

Hubungi kami melalui email marketing@phintraco.com untuk informasi lebih lanjut seputar contact center platform atau konsultasi seputar kebutuhan contact center Anda.

Editor: Irnadia Fardila