Convierte Insights en Acción

Un espacio de trabajoClosed Vista guardada de uno o más widgets. es más valioso cuando las perspectivas que obtiene de él generan cambios. Tenga en cuenta estas consideraciones al usar Interaction Analytics (CXone):

Medir y seguir En curso

  • Ejecute el informe de Estadísticas de métricas de Analytics con frecuencia para ver su progreso. Quizás desee hacer esto al principio de cada mes. Para hacer un seguimiento de las mejoras, puede usar una tabla o gráfico con los cambios específicos en las métricas o tendencias.

  • Concéntrese en sus agentes con mejor desempeño. Identifique las palabras, los procedimientos y las técnicas que los llevan al éxito. Utilice esas perspectivas para orientar la manera en que capacita a los demás agentes.
  • Considere los efectos del tiempo. Busque patrones que ocurran en el mismo día de la semana o en el mismo momento del año. Por ejemplo, el sentimiento negativo puede ser mayor los fines de semana si los tiempos de espera son más largos. Entonces, podría abordar esa incidencia teniendo más agentes disponibles los fines de semana. O bien, el sentimiento positivo puede ser mayor después de que los agentes pasen por revisiones de desempeño trimestrales. Por lo tanto, es posible que desee comenzar a tener evaluaciones o capacitaciones con más frecuencia para mantener a los agentes motivados e informados.

Vincular Insights con las Metas y Estrategias de Negocios

Su equipo de análisis debería alinearse en torno a metas y objetivos claros para obtener perspectivas de los datos y elaborar cambios recomendados para mejorar. Documente la discusión de su equipo y finalice un Plan para promover la responsabilidad por los cambios necesarios. Comience discutiendo las siguientes preguntas:

  • ¿Por qué usar esta guía para espacios de trabajo ahora?

  • ¿Qué espera lograr con el uso de esta guía?

  • ¿Cuál es el valor empresarial de usar estas herramientas en IA?

Es probable que los roles y responsabilidades de sus equipos de análisis abarquen lo siguiente:

Rol Responsabilidades
Catalizador Establece metas de mejora. Responsable de los resultados. Conecta las perspectivas con los generadores de cambio.
Analista de Datos Los usuarios cotidianos que más usan Interaction Analytics (CXone) para generar perspectivas a partir de los datos.
Generadores de cambio Líderes empresariales y operativos que consumen perspectivas, implementan cambios y son responsables por los resultados. Por lo general, están al nivel de director o más en áreas funcionales como Operaciones, Experiencia del cliente, IT y Producto.
IT Colabora con analíticas para asegurar que las herramientas y los procesos funcionen. Pueden ser "generadores de cambio", responsables por los resultados.

Compartir Insights

Lo más importante es entregar informes a quienes tienen la capacidad de producir cambios. Hable con los responsables del comportamiento o proceso que debe mejorar y trabaje con ellos para desarrollar un plan para la acción. Debería comunicarse con dos grupos de personas:

  • Las personas que usted desea que implementen los cambios. Esto puede requerir que se salga del equipo de análisis. Por ejemplo, si un equipo específico de agentes exhibe un sentimiento bajo, podría reunirse con el supervisor del equipo.

  • Las personas en puestos de liderazgo que aprueban las metas y la estrategia de la organización. Pueden ayudar a eliminar obstáculos y asegurarse de que todos se unan en pos de los objetivos.

Para comunicarse de manera eficaz, desarrolle una agenda de reuniones repetible y una plantilla de correo electrónico adecuada para cada audiencia. Puede usar este patrón para compartir información clave: Compartir observación > Sacar una conclusión > Recomendar Cambio. Comparta las perspectivas y las capturas de pantalla de IA para respaldar sus conclusiones y sugerencias.

Recomendamos ejecutar los reportes un día después del último día del periodo que desea analizar. Por ejemplo, podría ejecutar un reporte el primer día de Junio para capturar todas las interacciones del mes de mayo.

Exportar los datos periódicamente es útil porque IA los almacena en la herramienta durante 90 días.

Las perspectivas de cada periodo nuevo de informe se deberían generar a partir del periodo anterior.