Apa itu optimasi pusat panggilan?

Ini berfokus pada peningkatan penanganan interaksi pelanggan sehingga tim layanan dapat bekerja dengan lebih lancar. Organisasi biasanya mendekati peningkatan ini dengan menilai proses teknologi dan manusia untuk mengidentifikasi pola yang menyebabkan penundaan atau inkonsistensi. Memahami pola-pola ini mempermudah untuk fokus pada area yang memiliki dampak terbesar.

Ada tiga aspek utama untuk mengoptimalkan kinerja pusat panggilan:

• Kinerja agen: Memberikan pelatihan, teknologi, dan panduan kepada agen pusat panggilan manusia yang mereka butuhkan untuk menangani pertanyaan dengan percaya diri secara cepat. Hal ini biasanya melibatkan pelatihan yang lebih baik, alur kerja yang lebih sederhana, dan akses mudah ke pengetahuan yang andal.
  
  
• Kualitas layanan: Menciptakan interaksi yang memenuhi harapan pelanggan. Perutean yang lebih cepat, serah tangan yang lebih lancar, dan standar komunikasi yang konsisten membantu menyelesaikan masalah dengan lebih cepat dan mengurangi frustrasi.
  
  
• Manajemen tenaga kerja: Menyelaraskan tingkat ketenagakerjaan dengan permintaan pelanggan yang sebenarnya. Optimasi tenaga kerja pusat panggilan menggunakan alat perkiraan dan penjadwalan yang lebih cerdas untuk mengurangi waktu tunggu yang lama selama periode sibuk dan membatasi waktu menganggur ketika volume panggilan menurun.

Pilar-pilar ini mendukung upaya yang lebih luas untuk menyempurnakan seluruh perjalanan pelanggan. Tim mempelajari bagaimana pertanyaan mengalir melalui sistem dan menyesuaikan proses untuk mengurangi penundaan di setiap langkah. Ketika permintaan pelanggan naik atau turun, manajer pusat panggilan menyesuaikan jadwal dan menetapkan sumber daya yang sesuai. Ketika alur kerja menjadi berantakan, mereka merampingkan tugas, sehingga agen menghabiskan lebih banyak waktu untuk memecahkan masalah dan lebih sedikit waktu untuk menavigasi sistem.

Teknologi adalah bagian penting dari proses ini. Sistem routing modern mengarahkan pelanggan ke agen yang tepat pada percobaan pertama. Otomatisasi pusat panggilan menangani tugas-tugas yang mudah seperti verifikasi atau pemecahan masalah dasar. Perangkat lunak manajemen hubungan pelanggan (CRM) yang terintegrasi memberikan konteks lengkap sehingga agen manusia dapat menyapa pelanggan dengan pengetahuan, bukan dengan tebakan. Setiap sistem harus menawarkan fungsi yang tepat untuk mendukung alur kerja yang efisien dan menghindari penambahan kompleksitas yang tidak perlu.

Kecerdasan buatan (AI) mendukung dan memperluas kemampuan pusat panggilan ini dalam beberapa cara. AI percakapan mengelola pertanyaan layanan mandiri. AI generatif menyusun tanggapan atau meringkas konteks. AI memperkirakan permintaan atau menandai masalah yang muncul. AI agen melangkah lebih jauh, dengan mengambil tindakan otonom terbatas, seperti memperbarui catatan atau memicu alur kerja tindak lanjut, tanpa menggantikan peran agen manusia atau beroperasi sebagai chatbot mandiri.

Alat-alat ini bekerja sama untuk mendapatkan konteks dari data CRM, menyederhanakan pekerjaan rutin dan membiarkan agen manusia fokus pada masalah kompleks yang membutuhkan empati dan penilaian

Optimasi memperkuat sisi layanan manusia. Program pelatihan membangun keterampilan komunikasi dan pengetahuan produk. Alat panduan real-time membantu agen manusia merespons dengan percaya diri. Ketika agen pusat panggilan merasa didukung dan terinformasi, mereka akan terlibat secara lebih positif dengan pelanggan dan memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

Seiring dengan berkembangnya ekspektasi pelanggan dan munculnya saluran komunikasi baru, optimasi menjadi proses yang berkelanjutan daripada proyek satu kali. Pusat panggilan modern mengelola suara, obrolan, email, dan interaksi sosial dalam satu sistem yang terhubung, sehingga pelanggan menerima layanan yang konsisten tanpa mengulangi informasi.

Perbaikan berkelanjutan menyatukan semuanya. Pemimpin menetapkan arah dan manajer memperbaiki proses sehari-hari. Tim TI dan penyedia teknologi memelihara alat yang mendukung alur kerja. Agen manusia mewujudkan strategi optimasi dalam setiap interaksi. Proses ini menciptakan loop masukan yang membuat pusat panggilan efisien, responsif, dan selaras dengan pengalaman yang diharapkan pelanggan.

Pusat panggilan berada di tengah beberapa tekanan yang terus meningkat. Meningkatnya volume, ekspektasi pelanggan yang lebih tinggi, dan meningkatnya kompleksitas mengekspos batas-batas pekerjaan manual dan berulang yang memperlambat tim. Ketika agen pusat panggilan menghabiskan waktu untuk tugas yang dapat diotomatisasi atau didukung oleh AI, produktivitas menurun dan pelanggan merasakan dampaknya melalui penantian yang lebih lama dan pengalaman yang tidak konsisten.

Banyak pusat panggilan beroperasi pada sistem yang terputus dan data yang tersebar. Agen manusia berpindah-pindah antara platform manajemen hubungan pelanggan (CRM), alat pengelola tiket, berbagai sumber informasi, dan aplikasi lama hanya untuk memahami satu masalah. Kesenjangan ini menciptakan upaya yang tidak perlu, menghasilkan insight yang tidak dapat diandalkan, dan menyebabkan agen memberikan jawaban yang tidak akurat.

Optimasi, yang didukung oleh AI, otomatisasi, dan kesiapan data yang lebih baik, membantu memastikan perangkat lunak baru sesuai dengan model operasional yang kohesif sehingga manusia dan agen AI dapat bertindak dengan jelas dan percaya diri.

Optimasi juga membantu para pemimpin mengatasi tekanan yang meningkat untuk membuktikan pengembalian investasi (ROI) pada investasi teknologi, terutama AI. Banyak organisasi kesulitan ketika pilot gagal meningkatkan skala karena kualitas data yang buruk atau alur kerja yang tidak jelas. Upaya optimasi strategis membantu memastikan bahwa AI digunakan dengan sengaja, didukung oleh data yang bersih dan terhubung dan diukur terhadap hasil yang berarti.

Optimasi pusat panggilan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menghilangkan hambatan yang memperlambat layanan dan menciptakan frustrasi. Dengan alur kerja yang lebih efisien dan alat yang lebih cerdas, pelanggan mendapatkan waktu tunggu yang lebih singkat, interaksi yang lebih lancar, dan resolusi yang lebih cepat. Dengan memberi agen pusat panggilan dukungan yang mereka butuhkan untuk bekerja dengan percaya diri dan konsisten, setiap interaksi menjadi lebih efektif dan memuaskan.

Berikut adalah cara utama optimasi memperkuat pengalaman pelanggan:

• Ini menyederhanakan pengalaman agen. Ketika agen manusia dapat mengelola semua interaksi di satu tempat daripada beralih antar sistem, mereka merespons lebih cepat dan dengan lebih sedikit kesalahan. Hal ini mengurangi kebingungan, menurunkan stres, dan membantu mencegah perilaku penghindaran yang menyebabkan penundaan bagi pelanggan.
  
  
• Ini menyediakan akses instan ke data pelanggan. Agen dapat melihat siapa yang terakhir menghubungi pusat panggilan , masalah apa yang disampaikan, dan apakah ada riwayat keluhan atau masalah yang sedang berlangsung. Konteks ini memungkinkan agen untuk mempersonalisasi layanan mereka dan langsung beralih ke pemecahan masalah yang berarti.
  
  
• Ini mendukung perutean panggilan dan tingkat resolusi yang lebih baik. Dengan analisis yang lebih jelas dan respons suara interaktif (IVR) dan alat perutean yang lebih cerdas, pelanggan akan tersambung ke agen yang tepat pada panggilan pertama. Proses ini mengurangi transfer, mempercepat resolusi, dan membantu memastikan bahwa pelanggan tersambung ke agen yang memiliki keterampilan yang tepat untuk masalah spesifik mereka.

Peningkatan ini menciptakan pengalaman yang lebih lancar dan konsisten yang meningkatkan retensi pelanggan. Pelanggan tidak menunggu lama, tidak perlu terus mengulang pertanyaan, dan mendapatkan dukungan dari agen yang percaya diri dan berpengetahuan. Sebagai bagian dari strategi retensi pelanggan yang lebih luas, optimasi membantu memastikan bahwa setiap interaksi membangun loyalitas jangka panjang.

Selain meningkatkan layanan pelanggan, optimasi pusat panggilan memberikan manfaat terukur di bidang lain:

Penggunaan tenaga kerja yang lebih baik: Analisis prediktif dan penjadwalan yang lebih cerdas memastikan bahwa jumlah agen yang tepat tersedia pada waktu yang tepat. Pendekatan ini mengurangi kelebihan staf selama periode lambat dan melindungi dari kelelahan selama periode sibuk.

Data pelanggan yang terpusat dan dapat diakses: Sistem yang dioptimalkan memudahkan agen manusia untuk melihat siapa yang terakhir menghubungi bisnis, masalah apa yang disampaikan, dan apakah ada riwayat keluhan yang sedang berlangsung. Konteks ini mengurangi pertanyaan berulang, mempersingkat percakapan, dan meningkatkan personalisasi.

Efisiensi operasional yang lebih tinggi: Proses yang optimal, perutean yang lebih cerdas, dan platform terintegrasi membantu agen menangani lebih banyak pertanyaan pelanggan tanpa mengorbankan kualitas. Metrik seperti waktu tunggu rata-rata dan tingkat pengabaian menjadi lebih baik saat agen menghabiskan lebih sedikit waktu menavigasi sistem dan lebih banyak waktu untuk menyelesaikan masalah.

Resolusi panggilan pertama (FCR) yang lebih tinggi: Dengan memberi agen alat, pelatihan, dan konteks yang mereka butuhkan, optimasi memudahkan penyelesaian masalah dalam panggilan pertama pelanggan. FCR yang lebih tinggi mengurangi panggilan berulang, memotong biaya, dan menciptakan lingkungan layanan yang lebih dapat diprediksi.

Peningkatan penghematan biaya: Optimasi menurunkan biaya untuk melayani setiap pelanggan dengan meningkatkan perutean, mengurangi panggilan berulang, dan mencocokkan staf dengan permintaan nyata. Opsi layanan mandiri otomatis semakin mengurangi beban pada agen manusia dan mendukung skalabilitas jangka panjang.

Analisis yang lebih akurat dan bermakna: Pelaporan yang lebih kuat dan insight berbasis AI membantu para pemimpin memahami tren, memperkirakan permintaan, dan menyempurnakan strategi perutean atau ketersediaan tenaga kerja. Insight berharga ini mendukung peningkatan berkelanjutan dan mencegah masalah berkembang tanpa disadari.

Keterlibatan dan retensi karyawan yang lebih kuat: Agen yang didukung dengan alat praktis, proses yang jelas, dan pengembangan berkelanjutan cenderung lebih percaya diri dan lebih puas dengan pengalaman kepegawaian mereka. Peningkatan ini mengarah pada tingkat keluar-masuk karyawan yang lebih rendah, moral yang lebih baik, dan operasi layanan yang lebih stabil.

Memantau metrik kinerja utama membantu tim memahami kekuatan operasi pusat panggilan dan juga peningkatan yang diperlukan. Metrik berikut secara luas digunakan untuk mengevaluasi hasil dari upaya optimasi pusat panggilan:

Tingkat pengabaian: Melacak berapa banyak pelanggan yang terputus sebelum menghubungi agen. Tingkat pengabaian yang lebih rendah menunjukkan penyediaan tenaga kerja yang lebih baik, penantian yang lebih pendek, dan aliran panggilan masuk yang lebih efisien.

Waktu penanganan rata-rata (AHT): Melacak total waktu yang dihabiskan untuk suatu interaksi, termasuk waktu bicara, waktu tunggu, dan tugas pasca-panggilan. AHT yang lebih rendah sering kali mencerminkan alur kerja yang lebih lancar, tetapi hal itu harus diimbangi dengan kualitas layanan.

Kepuasan pelanggan (CSAT): Menangkap masukan pelanggan segera setelah interaksi. Skor kepuasan pelanggan yang tinggi mencerminkan pengalaman positif dan layanan yang efektif. Pengadopsi AI yang sudah matang (organisasi yang mengoperasikan atau mengoptimalkan AI ke dalam fungsi layanan pelanggan mereka) melaporkan tingkat kepuasan pelanggan 17% lebih tinggi.¹

Resolusi panggilan pertama (FCR): Mengukur seberapa sering masalah pelanggan diselesaikan pada panggilan pertama. Tingkat resolusi panggilan pertama yang lebih tinggi menandakan pemecahan masalah yang efisien dan mengurangi panggilan berulang.

Skor promotor bersih (NPS): Mengukur loyalitas pelanggan berdasarkan seberapa besar kemungkinan mereka merekomendasikan perusahaan. NPS yang lebih tinggi menunjukkan kepercayaan yang lebih kuat dan hubungan jangka panjang yang lebih baik.

Kepatuhan perjanjian tingkat layanan (SLA): Menunjukkan persentase interaksi yang ditangani dalam jendela respons atau resolusi yang ditentukan. Kepatuhan tinggi menunjukkan dukungan tepat waktu dan dapat diandalkan.

Mengoptimalkan pusat panggilan adalah upaya multi-tahap terstruktur untuk menciptakan lingkungan yang lebih efisien dan berpusat pada pelanggan. Setiap langkah mendukung pengalaman pelanggan dan kinerja agen. Bersama-sama mereka menciptakan siklus peningkatan berkelanjutan.

Tentukan apa arti optimasi bagi organisasi Anda, apakah itu mengurangi waktu penanganan, meningkatkan resolusi kontak pertama, memperkuat konsistensi omnichannel, atau mendukung agen manusia secara lebih efektif. Tujuan yang jelas memandu setiap keputusan yang mengikuti.

Lakukan evaluasi menyeluruh terhadap kinerja call center Anda, proses, tumpukan teknologi, logika perutean, dan struktur tenaga kerja. Proses ini melibatkan analisis indikator kinerja utama (KPI), meninjau masukan pelanggan, memeriksa alur kerja dan mengidentifikasi masalah berulang. Hasil dapat mengungkapkan tantangan seperti volume panggilan tinggi atau jumlah panggilan yang meningkat yang sulit dikelola oleh agen.

Dokumentasikan bagaimana pelanggan bergerak melalui setiap saluran dan bagaimana agen manusia menavigasi sistem untuk menyelesaikan masalah. Peta perjalanan pelanggan ini membantu mengungkap titik gesekan, duplikasi upaya, kesenjangan antar saluran, dan area tempat alat atau proses mengganggu pengalaman.

Berdasarkan penilaian dan pemetaan perjalanan, tentukan perbaikan spesifik yang diperlukan. Perubahan ini dapat mencakup restrukturisasi alur kerja, mendesain ulang logika perutean, mengonsolidasikan teknologi, memperkenalkan otomatisasi, atau memodifikasi proses manajemen tenaga kerja. Prioritaskan perubahan berdasarkan dampak dan kelayakan.

Perkenalkan atau tingkatkan platform yang secara langsung mendukung rencana optimasi. Pusat panggilan modern sangat bergantung pada AI, otomatisasi, dan sistem terpadu untuk menyederhanakan pekerjaan dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih lancar.

Sebagai contoh, ketika sebuah perusahaan perkemahan global menerapkan alat bantu kognitif IBM untuk memodernisasi pusat panggilannya, hasilnya adalah peningkatan efisiensi agen sebesar 33% dan waktu tunggu rata-rata hanya 33 detik.²

Otomatisasi
Otomatiskan langkah-langkah yang berulang atau berbasis aturan sehingga agen manusia dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk memenuhi kebutuhan pelanggan yang kompleks. Otomatisasi dapat:

• Menangani verifikasi identitas, autentikasi, dan entri data
• Menjalankan pembaruan pasca-panggilan dan memicu alur kerja tindak lanjut
• Mengarahkan interaksi berdasarkan niat, keterampilan, atau riwayat pelanggan

Agen AI dan asisten AI
AI memainkan peran sentral dalam mendukung pelanggan dan agen manusia. Berbagai jenis alat AI dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi:

• AI percakapan mengelola pertanyaan layanan mandiri rutin melalui suara atau obrolan. Contohnya, bank retail dan komersial besar Inggris telah mengadopsi sistem AI yang dapat mengambil pertanyaan bahasa alami yang diajukan oleh pengguna dan secara proaktif menjawabnya dalam obrolan. Implementasi ini menghasilkan peningkatan kepuasan sebesar 150% untuk beberapa jawaban.³
• AI generatif menyusun tanggapan, merangkum konteks, atau memberikan balasan yang disarankan
• AI prediktif memperkirakan permintaan, mengidentifikasi masalah yang muncul, dan memandu keputusan ketenagakerjaan
• AI agen dapat mengambil tindakan otonom seperti memperbarui catatan, mengirim tindak lanjut, atau menarik data. Riset oleh National Bureau of Economic Research (NBER) menunjukkan bahwa ketika tenaga profesional dukungan pelanggan diberikan akses ke agen AI, produktivitas mereka rata-rata meningkat 14%.⁴

Platform teknologi terpadu
Operasi layanan pelanggan modern berjalan pada sistem yang terhubung yang menghilangkan silo dan menyederhanakan setiap interaksi. Tumpukan teknologi terpadu dapat:

• Menghubungkan berbagai saluran melalui sistem omnichannel sehingga interaksi telepon, obrolan, email, dan media sosial terasa mulus dan pelanggan tidak perlu mengulang informasi.
• Melengkapi agen manusia dengan CRM terintegrasi yang menyediakan akses real-time ke riwayat pelanggan, preferensi, dan interaksi masa lalu untuk dukungan yang lebih cepat dan lebih personal.

Data dan analitik
Insight membantu tim memahami apa yang berhasil dan di mana perbaikan diperlukan. Alat analisis yang didukung AI dapat:

• Menyediakan dasbor real-time untuk tren kinerja dan beban kerja
• Menggunakan analisis tes dan ucapan untuk mendapatkan informasi terkait sentimen pelanggan dan tantangan umum
• Mengidentifikasi hambatan dan menyarankan perbaikan proses
• Mendukung pengoptimalan berkelanjutan daripada perbaikan satu kali

Pastikan setiap alat dikonfigurasi untuk mendukung alur kerja yang dimaksudkan, tidak hanya ditambahkan di atas masalah yang ada, sehingga teknologi menjadi alat pendukung dan bukan lapisan kompleksitas lainnya.

Perbarui langkah-langkah verifikasi, alur perutean, protokol komunikasi, dan prosedur agen agar sesuai dengan desain sistem yang baru. Pastikan bahwa tim operasi, supervisor, dan agen memahami bagaimana proses yang direvisi mendukung tujuan optimasi yang lebih luas.

Latih agen, supervisor, dan tim TI tentang alur kerja, alat, dan ekspektasi baru. Penyelarasan tenaga kerja sangat penting agar setiap peningkatan operasional dapat bertahan dan tetap konsisten.

Luncurkan perubahan secara bertahap, evaluasi dampaknya terhadap KPI, dan kumpulkan masukan dari agen dan pelanggan. Gunakan data ini untuk menyempurnakan proses, menyesuaikan konfigurasi teknologi, atau menyusun ulang rencana penyediaan tenaga kerja.

Tetapkan praktik-praktik untuk pemantauan berkelanjutan, ulasan kinerja secara berkala, dan perbaikan berulang. Optimasi yang berkelanjutan membutuhkan evaluasi rutin terhadap metrik utama, proses, dan ekspektasi pelanggan.

Optimasi pusat panggilan yang efektif membutuhkan pendekatan terstruktur yang menggabungkan perbaikan proses, peningkatan teknologi, dan dukungan agen yang kuat. Praktik-praktik terbaik berikut menguraikan bagaimana tim dapat mempertahankan kinerja tinggi dan beradaptasi dengan ekspektasi pelanggan yang berkembang.

Tetapkan tujuan yang jelas dan ekspektasi kinerja yang terukur: Optimasi bekerja paling baik jika semua pihak memahami tujuan mereka. Tentukan metrik spesifik seperti resolusi panggilan pertama, waktu penanganan rata-rata, atau kepuasan pelanggan sehingga agen dan supervisor dapat melihat kemajuan dan menyesuaikan pendekatan mereka secara real time.

Terapkan pendekatan omnichannel: Pelanggan sering berpindah antar saluran, jadi pengalaman yang diberikan harus terasa terpadu dan konsisten. Model omnichannel memungkinkan seseorang untuk memulai percakapan melalui obrolan, beralih ke panggilan telepon, atau beralih ke email tanpa perlu menjelaskan kembali masalah mereka.

Gunakan data dan analitik untuk memandu peningkatan: Pelaporan yang kuat membantu Anda memahami pola panggilan, kinerja agen, perilaku pelanggan, dan kemacetan operasional. Dengan data yang akurat, Anda dapat memperkirakan permintaan, meningkatkan logika perutean, mengidentifikasi kebutuhan pelatihan, dan membuat keputusan berdasarkan bukti, bukan tebakan.

Perkuat pengelolaan pengetahuan: Basis pengetahuan terpusat membantu agen memberikan jawaban yang akurat dan konsisten. Ketika informasi mudah ditemukan, agen menghabiskan lebih sedikit waktu untuk mencari dan lebih banyak waktu untuk memecahkan masalah. Alat AI modern dapat menampilkan artikel yang relevan selama panggilan, sehingga memudahkan agen untuk mengikuti perubahan produk dan kebijakan.

Berinvestasi dalam pelatihan dan pengembangan berkelanjutan: Orientasi yang efektif menetapkan dasar, tetapi pelatihan agen yang berkelanjutan membuat mereka tetap percaya diri dan selalu siap. Sesi pelatihan reguler, penyegaran keterampilan, dan praktik berbasis skenario membantu agen meningkatkan komunikasi dan tetap selaras dengan ekspektasi pelanggan yang terus berkembang.

Manfaatkan teknologi pusat panggilan modern: Gunakan alat berbasis AI seperti alur kerja otomatis, agen dan asisten AI, sistem CRM terintegrasi, platform omnichannel, dan analisis. Alat-alat ini mengurangi upaya manual, menyederhanakan interaksi, dan memberi agen manusia konteks yang mereka butuhkan untuk bekerja secara efisien.

Pantau kinerja secara real time: Dasbor live memungkinkan supervisor melihat peningkatan waktu penanganan, penumpukan antrean, atau masalah kualitas sebelum hal tersebut memengaruhi kualitas layanan. Visibilitas real-time juga memungkinkan pembinaan langsung, penyesuaian alur kerja cepat, dan koreksi cepat ketika sesuatu yang tidak terduga terjadi.

Dorong masukan dan partisipasi agen: Agen manusia sering melihat masalah dan inefisiensi sebelum orang lain. Membuat saluran bagi mereka untuk berbagi insight membantu Anda mengungkap masalah lebih awal dan membangun lingkungan di mana karyawan merasa dihargai.

Mendukung kecerdasan emosional dan empati: Akurasi teknis penting, tetapi bagaimana agen membuat pelanggan merasa sama pentingnya. Pelatihan empati membantu agen tetap tenang dalam percakapan yang penuh tekanan, menanggapi frustrasi pelanggan, dan membangun kepercayaan.

Ciptakan lingkungan kerja yang positif dan berkelanjutan: Retensi meningkat ketika agen merasa didukung dan diakui. Penjadwalan yang adil, masukan yang konstruktif, tujuan yang dapat dicapai, dan sumber daya yang dapat diakses semuanya berkontribusi pada tempat kerja yang lebih sehat.