SAS, çağrı merkezine gelen aramayı makine öğrenimiyle anlamlandırıyor
Çağrı merkezleri veya müşteri iletişimindeki kanal sayısını yansıtmak için günümüzde daha çok kullanılan adıyla iletişim merkezleri, birçok şirketin müşteri deneyimi için hayati önem taşıyor. Yapılan araştırmalar bazı şirketlerin iletişim merkezlerini verimli ve etkin bir şekilde kullanamadığı için bu yapıların sunduğu avantajlardan faydalanamadığını ortaya koyuyor.
Çağrı ve iletişim merkezlerindeki verimsizliğin birçok kaynağı bulunuyor. Örneğin, çoğu merkezde yanlış sayıda çalışan bulunuyor. Yoğun zamanlarda çok az kişinin çalışması müşterilerin uzun süre beklemesine yol açarken, sakin zamanlarda çok fazla kişinin çalışması ise çalışanın boşa vakit harcamasına neden oluyor. Çok sayıda çalışana sahip olmak müşterilerin bekleme sürelerini azaltacağı için iyi bir şey gibi görünse de canı sıkılan çalışanların heyecan ve yardım etme isteği olmadan müşteri deneyimini geliştirmesi çok olası değil.
Bir diğer sorun ise müşterilerin arama sebepleriyle yönetime iletilen iletişim merkezi raporları arasında hala büyük farklar olması. SAS tarafından yakın zamanda yürütülen bir pilot projede elde edilen verilere göre gerçek arama sebepleriyle, raporlananlar arasında %20 oranında fark bulunuyor.
SAS Orta Doğu, Türkiye Doğu Avrupa İş Çözümleri Direktörü Yiğit Karabağ, gerçek arama sebepleriyle raporlananlar arasında doğan farkı makine öğrenimi ile anlamlandırdıklarını belirterek, “Bu analiz, arama sebeplerini, yapılandırılmış verilere ve iletişim merkezi uygulamasındaki açık metin günlüklerine göre otomatik olarak tahmin eden ve sınıflandıran doğal dil işleme teknikleri kullanılarak yapıldı. Bu günlükler, çalışanlar tarafından yazılan veya ses tanıma sistemiyle dönüştürülmüş metinlerden oluşuyor. Müşterinin gerçek arama sebeplerini anlayamamanın etkisi çok büyük. Aslında ortada olmayan sorunları çözmek için gereksiz harcamalar yaparak müşterilerin sinirini öncesinden de fazla bozmak mümkün. Bu sorun genellikle denklemdeki insan faktöründen kaynaklanıyor. Eğitim sorunları, iletişim merkezi uygulaması tasarımı, temel performans göstergesi (Key Performance Indicator – KPI) kaynaklı hatalı sınıflandırma sorunları gibi unsurlar buna yol açabiliyor” dedi.
Öte yandan, merkezlerde yanlış tür çalışanlar da olabildiğine de değinen ve iletişim merkezlerinin, satış öncesi ve satış süreçleriyle ilgili şikayetlerden satış sonrası desteğe kadar başa çıkması gereken birçok farklı sorun olduğuna da dikkat çeken Yiğit Karabağ şunları söyledi: “SAS'ın yaptığı araştırmada, şirketlerin kendilerine ne tür çağrı geleceğini tahmin etme konusunda hiç iyi olmadıkları ve bu nedenle de talep türü ve miktarına uygun çalışan seçemedikleri belirlendi. Doğrudan müşteri deneyimine etki eden bu sorunlar şirketler için hayati önem taşıyor. Ancak pek fark edilmeyen bir sorun daha var. Şirketler iletişim ve çağrı merkezlerinden elde ettikleri veriden faydalanamıyorlar. Bu çok büyük bir sorun değilmiş gibi görünebilir fakat özellikle müşterileri daha iyi anlama ve tanıma fırsatı gibi bazı imkanların kaçırılmasına neden olabiliyor.”
