Analyse av henvendelser til kundesenteret økt kunnskap og mer kostnadseffektiv drift Oslo, 11. juni 2015
Våre erfaringer Stort antall henvendelser til kundesenteret Stor andel av henvendelsene omfatter de samme problemstillingene Loggføring av henvendelser er ikke presise nok. Tildels mangelfulle og tidvis feil Viktig informasjon er i tekst som følge av kommunikasjon med kundene (logg/mail/chat). Informasjonen kan vanskelig nyttiggjøres og er reelt sett utilgjengelig Konsekvenser Vanskelig å finne de bakenforliggende årsakene til henvendelsene og dermed igangsette nødvendige tiltak Vanskelig å se henvendelsene i sammenheng og dermed trender. Oppdager «tsunamien» for sent. Bruker mye manuelle ressurser på å finne bakenforliggende årsaker Betydelige kostnader Lavere kundelojalitet
KUNDEHENVENDELSER 100 % 90 % Analyse 80 % 70 % 60 % 50 % 40 % 30 % 20 % Fokus 10 % 0 % <== Er identifisert Forblir uidentifisert ==>
HVORDAN JOBBER VI Innhenting av data Gjennomføre analysen Avklare presentasjonsformat Leveranse 4
HVORDAN JOBBER VI Innhenting av data Gjennomføre analysen Avklare presentasjonsformat Leveranse Oppstart beslutte input: chat, mail, operatørlogg, kundedata etc. Analysere data-kvaliteten og vurdere muligheter for å finne «rotårsaker» 5
HVORDAN JOBBER VI Innhenting av data Gjennomføre analysen Avklare presentasjonsformat Leveranse Oppstart beslutte input: chat, mail, operatørlogg, kundedata etc. Analysere data-kvaliteten og vurdere muligheter for å finne «rotårsaker» Maskinell lesing Strukturering av data Identifisere synonymer og sammenhenger Analyse ved bruk av avanserte algoritmer Vurdere de foreløpige resultatene avstemme terminologi og sammenhenger 6
HVORDAN JOBBER VI Innhenting av data Gjennomføre analysen Avklare presentasjonsformat Leveranse Oppstart beslutte input: chat, mail, operatørlogg, kundedata etc. Analysere data-kvaliteten og vurdere muligheter for å finne «rotårsaker» Maskinell lesing Strukturering av data Identifisere synonymer og sammenhenger Analyse ved bruk av avanserte algoritmer Vurdere de foreløpige resultatene avstemme terminologi og sammenhenger Justere analyserte data i henhold til tilbakemeldinger fra «kunden» Avklare presentasjonsformat 7
HVORDAN JOBBER VI Innhenting av data Gjennomføre analysen Avklare presentasjonsformat Leveranse Oppstart beslutte input: chat, mail, operatørlogg, kundedata etc. Analysere data-kvaliteten og vurdere muligheter for å finne «rotårsaker» Maskinell lesing Strukturering av data Identifisere synonymer og sammenhenger Analyse ved bruk av avanserte algoritmer Vurdere de foreløpige resultatene avstemme terminologi og sammenhenger Justere analyserte data i henhold til tilbakemeldinger fra «kunden» Avklare presentasjonsformat Database med strukturerte og analyserte data Rapporter med drillfunksjon webgrensesnitt Installasjon på server 8
EKSEMPEL PÅ INFORMASJON SOM ANALYSEN KAN GI Fakturafeil Tekst Liten skrift Kundedata 80% har bestilt : Familiepakken Teknisk problem TV boksen Sort strek over bildet Kundedata 90% av boksene har batch nummer : A1234567 9
SAMLOKASJONSMATRISE - sortert fra mest til minst omtalt Tv-boks Kort Kundesenter Filmtjenesten Fjernkontrollen Parabolen Dyrt 130 120 25 70 5 0 350 Dårlig 25 5 40 35 5 15 125 Ustabil 56 30 25 12 0 0 123 Bra 45 0 2 12 50 10 119 Upålitelig 32 0 60 20 0 0 112 Sen 0 10 0 0 1 2 13 288 165 152 149 61 27
NETTVERKSDIAGRAM -tre nivåer Filmtjeneste 40 bra 45 Film 22 Sport 108 Viser ord og begreper som hører sammen. Dyrt 130 TV-boks 288 ustabil 56 Strøm 40 Bilde 16 dårlig 25
BEGREPER - Antall ganger nevnt per måned 120 100 80 60 40 20 0 Jan Feb Mar Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Des Tv-boks Kort Kundesenter Filmtjenesten Filmkontrollen Parabolen
GEVINSTER BEDRE KUNDELOJALITET LAVERE KUNDESENTERKOSTNADER FÆRRE KREDITERINGER FÆRRE FRIMÅNEDER MINDRE RESSURSBRUK PÅ MANUELLE ANALYSER
IT INVOLVERING Arbeidet med å utvikle, igangsette og drifte systemet trenger meget begrenset involvering av egen IT avd. Systemet kan driftes av Chronos eller egen IT avd.
KONTAKTPERSON