Che cos'è l'ottimizzazione dei call center?

Si concentra sul miglioramento del modo in cui vengono gestite le interazioni con i clienti, in modo che i team di assistenza possano lavorare con meno attriti. Di solito, le organizzazioni affrontano questo miglioramento valutando sia la tecnologia sia i processi umani per individuare gli schemi alla base di ritardi o incongruenze. Conoscere questi modelli rende più facile concentrarsi sulle aree che hanno il maggiore impatto.

Per ottimizzare le prestazioni di un call center, sono tre gli aspetti principali da considerare:

• Prestazioni degli agenti: offrire agli agenti umani del call center l'addestramento, la tecnologia e l'aiuto di cui hanno bisogno per gestire le richieste in modo sicuro e rapido. Spesso questo comporta un coaching migliore, workflow più semplice e un facile accesso a conoscenze affidabili.
  
  
• Qualità del servizio: sviluppare interazioni che soddisfino le aspettative dei clienti. Un instradamento più rapido, passaggi di consegne più fluidi e standard di comunicazione coerenti aiutano a risolvere i problemi più rapidamente e a ridurre la frustrazione.
  
  
• Gestione della forza lavoro: allineamento dei livelli del personale alla reale domanda dei clienti. L'ottimizzazione della forza lavoro nei contact center utilizza strumenti di previsioni e una programmazione più intelligente per ridurre le lunghe attese durante i periodi di maggiore affluenza e limitare così i tempi di inattività quando il volume delle chiamate diminuisce.

Questi pilastri supportano uno sforzo più ampio per perfezionare l'intero percorso del cliente. I team studiano in che modo le richieste fluiscono nel sistema e adattano i processi per ridurre i ritardi in ogni fase. Quando la domanda dei clienti aumenta o diminuisce, i responsabili dei call center adattano gli orari e assegnano le risorse di conseguenza. Quando i workflow diventano confusionari, semplificano le attività, per cui gli agenti passano più tempo a risolvere problemi e meno tempo a navigare nei sistemi.

La tecnologia è una parte importante di questo processo. I moderni sistemi di instradamento indirizzano i clienti all'agente giusto al primo tentativo. L'automazione dei call center gestisce attività semplici come la verifica o la risoluzione dei problemi di base. Il software integrato customer relationship management (CRM) fornisce un contesto completo in modo che gli agenti umani possano salutare i clienti essendo in possesso delle giuste informazioni invece che formulando ipotesi. Ogni sistema deve offrire le giuste funzioni per supportare workflow snelli ed evitare di aggiungere complessità inutili.

L'intelligenza artificiale (AI) supporta ed espande queste funzionalità dei call center in diversi modi. L'AI conversazionale gestisce le richieste self-service. L'AI generativa redige le risposte o riassume il contesto. L'AI predittiva prevede la domanda o segnala problemi che si presentano. L'agentic AI va oltre, adottando azioni autonome limitate, come aggiornare i record o attivare workflow di follow-up, senza sostituire gli agenti umani oppure operare come chatbot.

Questi strumenti collaborano per far emergere il contesto dai dati CRM, snellire il lavoro di routine e consentire agli agenti umani di concentrarsi su questioni complesse che richiedono empatia e capacità di giudizio

L'ottimizzazione rafforza il lato umano del servizio. I programmi di addestramento sviluppano le capacità di comunicazione e la conoscenza del prodotto. Gli strumenti di guida in tempo reale aiutano gli agenti umani a rispondere con sicurezza. Quando gli agenti dei contact center si sentono supportati e informati, interagiscono in modo più positivo con i clienti e offrono una migliore esperienza del cliente.

Man mano che le aspettative dei clienti evolvono ed emergono nuovi canali di comunicazione, l'ottimizzazione diventa un processo continuo piuttosto che un progetto una tantum. I moderni call center gestiscono le interazioni tramite voce, chat, e-mail e social in un unico sistema connesso, in modo che i clienti ricevano un servizio coerente senza dover ripetere le informazioni.

Il miglioramento costante collega tutto. I leader stabiliscono la direzione e i manager perfezionano i processi quotidiani. I team IT e i fornitori tecnici mantengono gli strumenti che supportano il workflow. Gli agenti umani mettono in pratica strategie di ottimizzazione in ogni interazione. Questo processo crea un ciclo di feedback che mantiene il call center efficiente, reattivo e strettamente allineato all'esperienza che i clienti si aspettano.

I call center sono al centro di numerose pressioni crescenti. Volumi crescenti, aspettative più elevate dei clienti e complessità crescente mettono in luce i limiti del lavoro manuale e ripetitivo che rallenta i team. Quando gli operatori dei contact center dedicano tempo ad attività che possono essere automatizzate o assistite dall'AI, la produttività cala e i clienti ne risentono a causa delle attese più lunghe ed esperienze incoerenti.

Numerosi call center operano su sistemi disconnessi e dati sparsi. Gli agenti umani si dividono tra piattaforme di customer relationship management (CRM), strumenti di ticketing, knowledge base e applicazioni legacy solo per capire un singolo problema. Queste lacune creano del lavoro inutile, generano insight inaffidabili e inducono gli agenti a dare risposte non precise.

L'ottimizzazione, supportata dall'AI, dall'automazione e da una migliore prontezza dei dati, aiuta a garantire che il nuovo software si inserisca in un modello operativo coeso, in modo che sia gli umani sia gli agenti AI possano agire in modo chiaro e sicuro.

L'ottimizzazione aiuta inoltre i leader a gestire la crescente pressione per dimostrare il ritorno sull'investimento (ROI) per quanto riguarda gli investimenti in ambito tecnologico, in particolare sull'AI. Numerose organizzazioni si trovano in difficoltà quando i progetti pilota non riescono a scalare a causa della scarsa qualità dei dati o di workflow poco chiari. Uno sforzo strategico di ottimizzazione aiuta a garantire che l'AI venga implementata in modo intenzionale, supportata da dati puliti e connessi e misurata rispetto a risultati significativi.

L'ottimizzazione dei call center migliora l'esperienza del cliente eliminando i colli di bottiglia che rallentano il servizio e creano frustrazione. Con workflow più efficienti e strumenti più intelligenti, i clienti usufruiscono di attese più brevi, interazioni più fluide e risoluzioni più rapide. Offrendo agli operatori dei call center il supporto di cui hanno bisogno per lavorare in modo sicuro e coerente, tutte le interazioni risultano più efficaci e soddisfacenti.

Ecco i principali modi attraverso cui l'ottimizzazione rafforza l'esperienza del cliente:

• Semplifica l'esperienza dell'agente. Quando gli agenti umani possono gestire tutte le interazioni in un unico posto invece di passare da un sistema all'altro, rispondono più rapidamente e facendo meno errori. Questo riduce la confusione, diminuisce lo stress e aiuta a prevenire comportamenti di elusione del problema che creano ritardi per i clienti.
  
  
• Offre accesso immediato ai dati dei clienti. Gli agenti possono vedere chi ha contattato il centro per ultimo, quali reclami sono stati sollevati o se sono ancora presenti dei problemi. Questo contesto permette agli agenti di personalizzare il proprio servizio e di passare direttamente alla risoluzione significativa dei problemi.
  
  
• Aiuta a migliorare l'instradamento delle chiamate e i tassi di risoluzione. Con un'analytics più chiara e strumenti di automatico di risposta sistema automatico di risposta vocale (IVR) e di instradamento più intelligenti, i clienti raggiungono l'agente giusto al primo tentativo. Questo processo riduce i trasferimenti, accelera la risoluzione e aiuta a garantire che i clienti vengano abbinati a qualcuno che possiede le competenze giuste per il loro specifico problema.

Questi miglioramenti creano un'esperienza più fluida e coerente che aumenta la customer retention. I clienti aspettano meno, ripetono meno e ricevono supporto da agenti sicuri e preparati. Come parte di una strategia di customer retention più ampia, l'ottimizzazione aiuta a garantire che ogni interazione sviluppi una fedeltà a lungo termine.

Oltre a migliorare il servizio clienti, l'ottimizzazione dei call center offre vantaggi concreti in altri ambiti:

Utilizzo migliore della forza lavoro: l'analytics predittiva e la programmazione più intelligente assicurano che il numero di agenti giusto sia disponibile al momento giusto. Questo approccio riduce l'eccesso di personale nei periodi di scarso affollamento e protegge dal burnout durante quelli affollati.

Dati dei clienti centralizzati e accessibili: i sistemi ottimizzati consentono agli agenti umani di vedere facilmente chi ha contattato l'azienda per ultimo, quali sono i problemi sollevati e se la cronologia di un cliente al momento è ancora in corso. Questo contesto riduce le domande ripetitive, abbrevia le conversazioni e migliora la personalizzazione.

Maggiore efficienza operativa: processi semplificati, instradamento più intelligente e piattaforme integrate aiutano gli agenti a gestire un maggior numero di richieste dei clienti senza sacrificare la qualità. Metriche come il tempo medio di attesa e il tasso di abbandono migliorano perché gli agenti dedicano meno tempo alla navigazione nei sistemi e più tempo alla risoluzione dei problemi.

Maggiore risoluzione al primo contatto: offrendo agli agenti gli strumenti, l'addestramento e il contesto di cui hanno bisogno, l'ottimizzazione facilita la risoluzione dei problemi al primo contatto con il cliente. Un FCR più alto riduce i contatti ripetuti, i costi e crea un ambiente di servizio più prevedibile.

Maggiore risparmio sui costi: l'ottimizzazione riduce il costo del servizio per ciascun cliente migliorando l'instradamento, riducendo le chiamate ripetute e adattando il personale alla domanda reale. Le opzioni self-service automatizzate riducono ulteriormente il carico sugli agenti umani e supportano la scalabilità a lungo termine.

Analytics più accurata e significativa: un reporting più solido e insight basati su AI aiutano i leader a conoscere le tendenze, a prevedere la domanda e a perfezionare le strategie di instradamento o di ricerca del personale. Questi preziosi insight sono alla base di un miglioramento costante e impediscono che i problemi crescano passando inosservati.

Maggiore coinvolgimento e fidelizzazione dei dipendenti: gli agenti che ricevono supporto attraverso strumenti pratici, processi chiari e uno sviluppo costante tendono ad essere più sicuri e soddisfatti dell'esperienza dei propri dipendenti. Questo miglioramento porta a tassi di turnover più bassi, a un morale più alto e a operazioni più stabili.

Il monitoraggio delle metriche chiave delle prestazioni aiuta i team a capire dove le operazioni del contact center sono più efficaci e dove è invece necessario apportare dei miglioramenti. Le misure presentate più avanti vengono utilizzate ampiamente per valutare l'impatto delle attività di ottimizzazione dei call center:

Tasso di abbandono: tieni traccia di quanti clienti si disconnettono prima di raggiungere un agente. Tassi di abbandono più bassi indicano un miglior organico, attese più brevi e un flusso di chiamate in entrata più efficiente.

Tempo medio di gestione (AHT): tieni traccia del tempo totale speso per un'interazione, compreso il tempo di conversazione, il tempo di attesa e l'attività successiva alla chiamata. Un AHT inferiore spesso riflette workflow più fluidi, anche se deve essere bilanciato con un servizio di qualità.

Soddisfazione del cliente (CSAT): raccoglie il feedback dei clienti subito dopo un'interazione. Un punteggio elevato di soddisfazione del cliente riflette esperienze positive e un servizio efficace. Gli strumenti di adozione di AI avanzata (organizzazioni che operano o ottimizzano l'AI nelle proprie funzioni di servizio clienti) hanno segnalato una percentuale di soddisfazione dei clienti più alta del 17%.¹

Tasso di risoluzione al primo contatto (FCR): misura la frequenza con cui i problemi dei clienti vengono risolti al primo contatto. Un tasso di risoluzione più elevato alla prima chiamata è indice di una risoluzione efficiente dei problemi e riduce le chiamate ripetute.

Net promoter score (NPS):: misura la fedeltà dei clienti in base a quanto è probabile che raccomandino l'azienda. Un NPS più elevato indica una maggiore fiducia e relazioni migliori a lungo termine.

Conformità al contratto sul livello di servizio (SLA): mostra la percentuale di interazioni gestita entro una finestra di risposta o risoluzione definita. Un'elevata conformità indica un supporto tempestivo e affidabile.

Ottimizzare un call center è un'attività strutturata e in più fasi volta a creare un ambiente più efficiente e centrato sul cliente. Ogni fase supporta sia l'esperienza del cliente sia le prestazioni degli agenti. Insieme creano un ciclo di miglioramento costante.

Definisci cosa significa ottimizzazione per la tua organizzazione, indipendentemente se si tratta di ridurre i tempi di gestione, migliorare la risoluzione dei primi contatti, rafforzare la coerenza omnicanale o supportare gli agenti umani in modo più efficace. Ogni decisione successiva deve essere guidata da obiettivi chiari.

Esegui una valutazione accurata delle prestazioni, dei processi, dello stack di tecnologia, della logica di instradamento e della struttura della forza lavoro del tuo call center. Questo processo prevede l'analisi degli indicatori chiave di prestazione (KPI), la revisione dei feedback dei clienti, l'analisi dei workflow e l'individuazione di problemi ricorrenti. I risultati possono mettere in evidenza problemi quali elevati volumi di chiamate o l'aumento crescente del numero di chiamate che gli agenti hanno difficoltà a gestire.

Registra come i clienti si muovono in ogni canale e come gli agenti umani si muovono nei sistemi per risolvere i problemi. Queste mappe del percorso del cliente aiutano a rivelare punti di attrito, attività duplicate, lacune tra canali e aree in cui strumenti o processi interrompono l'esperienza.

In base alla valutazione e alla mappatura del percorso, definisci i miglioramenti specifici necessari. Questi cambiamenti possono includere la ristrutturazione dei workflow, la riprogettazione della logica di instradamento, la consolidazione della tecnologia, l'introduzione dell'automazione o la modifica dei processi di gestione della forza lavoro. Assegna priorità alle modifiche in base all'impatto e alla fattibilità.

Introduci o aggiorna le piattaforme che supportano direttamente il piano di ottimizzazione. I call center moderni si affidano fortemente all'AI, all'automazione e a sistemi unificati per semplificare il lavoro e creare un'esperienza del cliente più fluida.

Ad esempio, quando un'azienda globale di campeggio ha implementato uno strumento cognitivo IBM per modernizzare il proprio contact center, ha ottenuto un aumento del 33% dell'efficienza degli agenti e un tempo di attesa medio di appena 33 secondi.²

Automazione
Automatizza i passaggi ripetitivi o basati su regole, in modo che gli agenti umani possano dedicare più tempo alle esigenze complesse dei clienti. L'automazione può:

• Gestire la verifica dell'identità, l'autenticazione e l'inserimento di dati
• Eseguire aggiornamenti successivi alla chiamata e attivare workflow di follow-up
• Indirizzare le interazioni in base alle intenzioni, alle competenze o alla cronologia dei clienti

Agenti e assistenti di AI
L'AI svolge un ruolo centrale nel supportare sia i clienti sia gli agenti umani. Diversi tipi di strumenti di AI possono migliorare efficienza e precisione:

• L'AI conversazionale gestisce le domande self-service di routine tramite voce o chat. Ad esempio, un'importante banca retail e commerciale del Regno Unito ha adottato un sistema AI in grado di esaminare le domande formulate in linguaggio naturale poste dagli utenti e di rispondere in modo proattivo all'interno della chat. Questa implementazione ha portato a un aumento del 150% della soddisfazione per alcune risposte.³
• L'AI generativa elabora risposte, riassume il contesto o fornisce risposte suggerite
• L'AI predittiva prevede la domanda, individua le problematiche emergenti e guida le decisioni relative al personale
• L'agentic AI può intraprendere azioni autonome come aggiornare i record, inviare follow-up o recuperare dati. Una ricerca condotta National Bureau of Economic Research (NBER) mostra che quando i professionisti del supporto clienti hanno avuto accesso ad agenti AI, la loro produttività è aumentata in media del 14%.⁴

Piattaforme di tecnologia unificate
Le moderne operazioni del servizio clienti vengono eseguite su sistemi connessi che eliminano i silos e semplificano ogni interazione. Uno stack tecnologico unificato può:

• Collega i canali attraverso un sistema omnicanale in modo che le interazioni tramite telefono, chat, e-mail e social media siano fluide e i clienti non debbano ripetere le informazioni.
• Dota gli operatori umani di un CRM integrato che offra accesso in tempo reale alla cronologia, alle preferenze e alle interazioni passate dei clienti per offrire così un supporto più rapido e personalizzato.

Dati e analytics
Gli insight aiutano i team a capire cosa funziona e dove sono necessari miglioramenti. Gli strumenti di analytics basati su AI possono:

• Fornire dashboard in tempo reale per le prestazioni e le tendenze dei workload
• Usa test e analytics vocali per mettere in luce le sfide comuni e il sentimento dei clienti
• Individuare i colli di bottiglia e suggerire miglioramenti dei processi
• Supportare l'ottimizzazione costante anziché correzioni una tantum

Assicurati che ogni strumento sia configurato per supportare i workflow previsti, non semplicemente aggiunto a problemi esistenti, in modo che tecnologia diventi uno strumento in grado di facilitare anziché rappresentare un ulteriore livello di complessità.

Aggiorna le fasi di verifica, i flussi di instradamento, i protocolli di comunicazione e le procedure degli agenti per adattarli al nuovo design del sistema. Assicurati che i team, i supervisori e gli agenti delle operazioni comprendano come i processi rivisti supportano gli obiettivi di ottimizzazione più ampi.

Addestra agenti, supervisori e team IT in merito a nuovi workflow, strumenti e aspettative. L'allineamento della forza lavoro è fondamentale affinché qualsiasi miglioramento operativo si consolidi e rimanga coerente.

Implementa i cambiamenti a fasi, valuta il relativo impatto sui KPI e raccogli feedback da agenti e clienti. Utilizza questi dati per perfezionare i processi, regolare le configurazioni di tecnologia o rielaborare i piani relativi al personale.

Stabilisci delle pratiche per il monitoraggio costante, le revisioni periodiche delle prestazioni e i miglioramenti iterativi. L'ottimizzazione sostenuta richiede una valutazione di routine di metriche chiave, processi e aspettative dei clienti.

L'ottimizzazione efficace dei contact center richiede un approccio strutturato che combina miglioramenti dei processi, aggiornamenti della tecnologia e un deciso supporto agli agenti. Le best practice presentate più avanti spiegano come i team riescono a mantenere alte le prestazioni e ad adattarsi alle aspettative in evoluzione dei clienti.

Stabilire obiettivi chiari e aspettative di prestazioni misurabili: l'ottimizzazione risulta più efficace quando tutti capiscono a cosa stanno lavorando. Definisci metriche specifiche come la risoluzione al primo contatto, il tempo medio di gestione o la soddisfazione del cliente, in modo che gli agenti e i supervisori possano osservare i progressi e modificare il loro approccio in tempo reale.

Adottare un approccio omnicanale: i clienti spesso si spostano tra i vari canali, quindi l'esperienza deve essere unificata e coerente. Un modello omnicanale consente di iniziare tramite chat, passare poi a una telefonata o a una e-mail senza dover spiegare nuovamente il problema.

Utilizzare dati e analytics per guidare i miglioramenti: un reporting efficace ti aiuta a conoscere i modelli di chiamata, le prestazioni degli agenti, il comportamento dei clienti e i colli di bottiglia operativi. Con dati accurati, puoi prevedere la domanda, migliorare la logica di instradamento, individuare le esigenze di formazione e prendere decisioni basate su evidenze piuttosto che su ipotesi.

Rafforzare la gestione delle conoscenze: una base di conoscenze centralizzata aiuta gli agenti a dare risposte precise e coerenti. Quando le informazioni sono facili da reperire, gli agenti dedicano meno tempo alla ricerca e più tempo alla risoluzione dei problemi. I moderni strumenti di AI possono far emergere articoli pertinenti durante le chiamate, rendendo più facile per gli agenti rimanere aggiornati con l'evoluzione dei prodotti e delle policy.

Investire nell'addestramento e nello sviluppo costante: un processo di onboarding efficace getta le basi, ma un addestramento costante degli agenti li mantiene sicuri e capaci. Sessioni regolari di coaching, aggiornamenti delle competenze e pratiche basate su scenari aiutano gli agenti a migliorare la comunicazione e a rimanere allineati alle aspettative in continua evoluzione dei clienti.

Utilizzare la tecnologia per i moderni call center: utilizza strumenti basati su AI come workflow automatizzati, assistenti e agenti AI, sistemi CRM integrati, piattaforme omnicanale e analytics. Questi strumenti riducono l'attività manuale, semplificano le interazioni e forniscono agli agenti umani il contesto di cui hanno bisogno per lavorare in modo efficiente.

Monitorare le prestazioni in tempo reale: le dashboard in tempo reale consentono ai supervisori di individuare tempi di gestione crescenti, accumuli di code o problemi di qualità prima che questi influiscano sulla qualità del servizio. La visibilità in tempo reale consente anche un coaching immediato, aggiustamenti rapidi del workflow e correzioni rapide quando accade qualcosa di imprevisto.

Incoraggiare il feedback e la partecipazione degli agenti: gli agenti umani spesso notano problemi e inefficienze prima di chiunque altro. Creare canali in cui condividere i propri insight aiuta a individuare tempestivamente i problemi e a creare un ambiente in cui le persone si sentono apprezzate.

Supportare l'intelligenza emotiva e l'empatia: la precisione tecnica è importante, ma il modo in cui gli agenti fanno sentire i clienti è altrettanto importante. Sviluppare l'empatia aiuta gli agenti a mantenere la calma nelle conversazioni stressanti, a riconoscere il senso di frustrazione e a sviluppare un senso di fiducia.

Creare un ambiente di lavoro positivo e sostenibile: la fidelizzazione migliora quando gli agenti si sentono sostenuti e apprezzati. Una programmazione equa, un feedback costruttivo, obiettivi raggiungibili e risorse accessibili sono tutti fattori che contribuiscono a un posto di lavoro più sano.