1. СКРЫТЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ПОВЫШЕНИЯ
ЭФФЕКТИВНОСТИ КОНТАКТ-ЦЕНТРА
Александр Ефимов
Руководитель практики data mining, КРОК
Москва, 21.03.2012

2. КОНТАКТ-ЦЕНТР СЕГОДНЯ
 Показатели работы контакт-центра
 Количество обработанных вызовов
 Средняя длительность вызовов
 День оператора контакт-центра
 70% рабочего времени сотрудник должен
проводить за рабочим местом
 40% рабочего времени сотрудник должен
обрабатывать звонки
 Острая проблема контакт-центра – это
высокая текучка кадров, которая может
достигать 50% в год
2

3. ПРИЧИНЫ И СЛЕДСТВИЯ
ВЫСОКОЙ ТЕКУЧЕСТИ КАДРОВ
 Четкие и конкретные обязанности  Однообразный и монотонный
 Строжайшая дисциплина характер работы
 Отсутствие инициативы  Отсутствие творческой
составляющей в работе
 Работа под постоянным
контролем  Аритмичные нагрузки
 Наличие нестандартных ситуаций
Эмоциональное
выгорание операторов
контакт-центров
3

4. НЕЗАВИСИМЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
 75% клиентов предпочитают высокий уровень обслуживания
клиентов, при этом 15% из них готовы платить больше1
 50% клиентов переходят к конкурентам из-за низкого
качества обслуживания1
 20% клиентов склонны перейти к конкуренту из-за
неудовлетворенного от последнего общения2
 86% клиентов приветствуют наличие персонифицированных
предложений во время операций самообслуживания3
 84% клиентов готовы платить больше за лучшее качество
обслуживания4, из них
 56% клиентов готовы платить на 10% больше
 24% клиентов готовы платить на 15% больше
 20% клиентов готовы платить на 20% больше
1 – Genesys Global Survey, 2007 3 – Genesys Global Survey, 2009 4
2 – Aspect Contact Center Satisfaction Index, 2007 4 – RightNow Customer Experience Impact Report, 2011

5. НЕ ВСЕ КЛИЕНТЫ
ОДИНАКОВО ЦЕННЫ ДЛЯ КОМПАНИИ
 Лояльные
 Недоверчивые
клиенты с
клиенты с
высокими
невысокой
темпами роста и
доходностью ДИКИЕ КОШКИ ЗВЕЗДЫ доходностью
 Их надо развивать
 Их необходимо
 Им следует Уровень потребности / темп роста
сохранять и
уделять много
развивать
времени и их
 Им нужно уделять
довольно много
много времени
 Недоверчивые
 Они приносят
клиенты с низкой
основной доход
доходностью
 Их необходимо
 Они компании,
оберегать
как правило, не
 Им нужно уделять
интересны Уровень доверия / доходность
много времени,
 Им следует
СОБАКИ ДОЙНЫЕ КОРОВЫ но как правило их
уделять минимум
не много
времени
5

6. РАЗНЫЕ ГРУППЫ КЛИЕНТОВ ТРЕБУЮТ
РАЗНОЙ КВАЛИФИКАЦИИ СОТРУДНИКОВ
Этих клиентов Этих клиентов
нужно передать нужно передать
в группу по в группу по
привлечению ДИКИЕ КОШКИ ЗВЕЗДЫ развитию
клиентов клиентов
Уровень потребности / темп роста
Этих клиентов
Этих клиентов нужно передать
можно передать Уровень доверия / доходность в группу по
в группу работе с
СОБАКИ ДОЙНЫЕ КОРОВЫ ключевыми
стажеров
клиентами
Сотрудник контакт-центра – это продавец! 6

7. ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ МОТИВАЦИЯ
СОТРУДНИКОВ КОНТАКТ-ЦЕНТРА
Руководитель
контакт-центра
Руководитель группы
Руководитель группы Руководитель группы
Руководитель группы по работе с
по привлечению по развитию
стажеров ключевыми
клиентов клиентов
клиентами
Дополнительные KPI: Дополнительные KPI: Дополнительные KPI: Дополнительные KPI:
 Количество клиентов,  Количество клиентов,  Количество клиентов,  Количество
которые стали которые стали которые стали дополнительных
кошками звездами коровами продаж
 Количество продаж  Количество продаж  Количество продаж  Отток в группу кошек
 Отток в группу собак  Отток в группу кошек
Сотрудники могут профессионально расти!
СОБАКИ КОШКИ ЗВЕЗДЫ КОРОВЫ
Стажер Специалист по Специалист по развитию Специалист по работе с
привлечению клиентов клиентов ключевыми клиентами
7

8. АНАЛИТИКА ПРЕОБРАЗУЕТ ДАННЫЕ В
ИНСТРУМЕНТ ПОМОЩИ ОПЕРАТОРАМ
Данные о взаимодействии
 Call-центр
Прогнозная аналитика позволяет преобразо-
 Посещение сайта вывать данные в эффективные действия
 Заявки на обслуживание Гарет Хершель, руководитель исследований Gartner Group
 Данные опросов
Данные об отношении
 Удовлетворенность ДАННЫЕ АНАЛИЗ СКОРИНГ ИСПОЛНЕНИЕ
услугами и продуктами
 Эмоциональная оценка
 Показатели NPS
Данные о клиентах
 Демографические
характеристики
 Динамика
использования
продуктов и услуг
 Динамика счета  Прогноз вероятности  Применение
 Данные по оплате откликов на полученной модели к
(банковская карта, маркетинговое новым клиентам
наличные, интернет и предложение
т.д.)  Прогноз вероятности
оттока клиентов
История кампаний  Выявление кластеров,
 Контактные данные сегментов, профилей
 Отклик да/нет клиентов
 Контрольная группа  Выбор канала 8
взаимодействия

9. ОТ НАУКИ К БИЗНЕСУ
ТЕОРИЯ ПРАКТИКА
 Кластерный анализ  Выявление схожих по поведению клиентов
 Ассоциативные правила  Поиск взаимодополняющих услуг и продуктов
 Выявление аномалий  Поиск аномального поведения клиентов
 Классификация  Прогнозирование отклика клиентов на
 Регрессионный анализ предложение
 Нейронные сети  Прогнозирование оттока клиентов
 Деревья решений  Прогнозирование времени разговора с
клиентом
9

10. ИНСТРУМЕНТЫ ОПЕРАТОРА ДЛЯ
ЭФФЕКТИВНОЙ РАБОТЫ С КЛИЕНТОМ
 Понимание клиентов
 Поведенческий сегмент клиента
 Индивидуальный прогноз времени разговора с
клиентом
 Эмоциональная характеристика клиента
 Отклонение поведения клиента от его
обычного поведения
 Профиль каждого клиента
 Удержание клиентов
 Стимулирование и развитие клиентов
 Индикатор оттока
 Следующее наилучшее предложение клиенту клиента
 Прогноз наилучшего времени следующего  Наилучшее предложение
звонка по удержанию клиента
 Склонность клиента к отклику на предложение  Наиболее подходящий
 Наиболее подходящий канал для донесения канал для активности по
предложения клиенту удержанию клиента
10

11. В РЕЗУЛЬТАТЕ
И ВОЛКИ СЫТЫ И ОВЦЫ ЦЕЛЫ
 Сотрудники получают  Компания повышает эффективность
дополнительную работы с клиентами
мотивацию  Снижение оттока прибыльных клиентов
 Уменьшается  Повышение продаж существующим
эмоциональное выгорание клиентам
сотрудников
 Эффективное привлечение новых клиентов
 Снижается текучесть
 Повышение лояльности клиентов
сотрудников
 Клиенты получают
высокое качество
обслуживания
 Индивидуальная работа с
каждым клиентом
 Инициативное
обслуживание клиентов
11

12. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!
Александр Ефимов
Руководитель практики data mining, КРОК
111033, Москва, ул. Волочаевская, д.5, корп.1
+7 495 974 2274, +7 495 974 2277 (факс)
Alexander.Efimov@CROC.ru
www.croc.ru
12