Che cos'è l'ottimizzazione della forza lavoro nei contact center?

A differenza degli approcci tradizionali di gestione della forza lavoro, che si concentrano limitatamente a programmazione e realizzazione dello staff, il moderno WFO dei contact center offre una visione olistica delle prestazioni degli agenti. Sempre più spesso, integra strumenti basati su AI che aumentano gli agenti umani in tempo reale. Idealmente, lo studio combina previsioni, programmazione, monitoraggio della qualità, gestione delle prestazioni e analytics dei workflow in un framework unificato che favorisce il miglioramento costante in ogni aspetto dell'interazione con il cliente.

I contact center si affidano a vari strumenti basati su AI per ottimizzare i propri processi. Ma il valore di queste implementazioni dipende molto dal modo in cui queste vengono progettate. Ad esempio, Gartner prevede che l'orchestrazione delle vendite basata su AI diventerà standard entro il 2027. Tuttavia, l'azienda riferisce anche che il 49% dei venditori si sente talmente sopraffatto dal numero di strumenti tecnologici a sua disposizione da affermare che questo influisce sul raggiungimento della quota.

Un WFO efficiente semplifica i processi con interventi specifici in base a come lavorano i responsabili dei contact center. Questo processo fornisce semplici strumenti contestuali per i lavoratori lungo tutto il percorso del cliente, migliorando l'esperienza dei dipendenti riducendo al contempo i costi. Per la maggior parte dei call center, un approccio equilibrato è fondamentale. Garantire che l'automazione gestisca le attività ordinarie in modo efficiente, consentendo al contempo agli agenti di offrire un servizio empatico e personalizzato che fidelizzi i clienti a lungo termine e promuova la crescita dell'azienda.

La gestione della forza lavoro (WFM) costituisce il fondamento operativo della WFO, garantendo che i livelli ottimali di personale siano in linea con i pattern di domanda dei clienti. Ad esempio, un'organizzazione potrebbe utilizzare i dati della cronologia e l'analytics predittiva per prevedere il volume di chiamate o le sessioni di chat. I sistemi di gestione della forza lavoro spesso convertono queste previsioni in requisiti di programmazione precisi, tenendo conto di variabili come la formazione o le competenze degli agenti.

Una WFM efficace bilancia le priorità concorrenti: soddisfare gli obiettivi del servizio clienti, controllare i costi della manodopera e rispettare le preferenze dei dipendenti. I moderni sistemi WFM incorporano funzionalità di gestione che consentono ai supervisori di rispondere in modo dinamico a picchi di volume imprevisti. Questo approccio li aiuta a effettuare aggiustamenti in tempo reale, mantenendo i livelli di servizio sotto controllo senza richiedere un intervento manuale costante.

La gestione della qualità aiuta a garantire che le interazioni con i clienti soddisfino gli standard di qualità dell'organizzazione e i requisiti normativi. In genere, questo processo prevede un monitoraggio e una valutazione sistematici delle interazioni agente-cliente tramite voce, e-mail, chat e social media.

Oltre al monitoraggio di base, la gestione della qualità comprende attività di coaching. Utilizzando campioni rappresentativi o strumenti come l'analisi automatizzata del sentiment, i team che si occupano di garantire la qualità valutano fattori come il rispetto della conformità, l'efficacia nella risoluzione dei problemi e le capacità comunicative. Questi risultati di valutazione consentono ai supervisori di fornire feedback mirati e opportunità di sviluppo per i singoli agenti.

La gestione della qualità si estende anche agli strumenti utilizzati dalle organizzazioni per verificare tecnologie chiave come l'intelligenza artificiale. In quest'area, la gestione della qualità potrebbe significare la valutazione regolare dei punti di contatto dei contact center basati su AI per contribuire a garantire la conformità e l'efficacia. Potrebbe applicarsi anche a un'ampia gamma di pratiche di gestione della qualità dei dati come la pulizia e la convalida dei dati.

La gestione delle prestazioni trasforma gli obiettivi dell'organizzazione in singoli obiettivi degli agenti, creando così meccanismi di responsabilità per promuovere i comportamenti desiderati. Questo componente stabilisce indicatori chiave di prestazione (KPI) quali il tempo medio di gestione, il tempo di risposta, la risoluzione alla prima chiamata e i punteggi di soddisfazione del cliente (CSAT). I sistemi di gestione delle prestazioni monitorano costantemente queste metriche, offrendo a supervisori e agenti delle dashboard per la visualizzazione dei progressi.

Ma gli approcci nella gestione delle prestazioni più efficaci vanno oltre il semplice tracciamento metrico, creando percorsi di sviluppo per gli agenti. Incorporano framework di progressione di carriera che aiutano gli agenti a capire come il loro lavoro quotidiano contribuisce a risultati aziendali più ampi. E aiutano i dipendenti dei call center a lavorare in modo efficiente con tecnologie avanzate, consentendo loro di acquisire nuove competenze e di orientare nuovamente il proprio lavoro verso un lavoro più creativo e basato sui valori.

L'analytics dell'interazione utilizza delle tecnologie avanzate per estrarre insight dalle conversazioni con i clienti su larga scala. Le piattaforme di analytics vocale trascrivono e analizzano le chiamate registrate, individuano tendenze nei modelli del sentiment dei clienti che sarebbero impossibili da rilevare attraverso il solo monitoraggio manuale della qualità. L'analytics del testo svolge funzioni simili per i canali digitali, analizzando le trascrizioni di e-mail e chat per scoprire problemi emergenti e sfide dei clienti.

Queste funzionalità di analytics trasformano i dati non elaborati di interazione in intelligence azionabile. Possono contrassegnare automaticamente le interazioni che contengono parole chiave o frasi specifiche relative alla conformità normativa o alle escalation dei clienti. Gli algoritmi di riconoscimento dei modelli individuano le cause più comuni di contatto, consentendo ai leader delle operazioni di affrontare le cause principali anziché limitarsi a gestire i sintomi. Contemporaneamente, l'analisi del sentiment misura le emozioni dei clienti attraverso le interazioni, aiutando le organizzazioni a capire non solo quello che i clienti dicono, ma anche come si sentono.

Le moderne piattaforme WFO dei contact center riconoscono che i dipendenti coinvolti offrono esperienze del cliente superiori. Le metriche di prestazioni osservabili aiutano gli agenti a capire esattamente cosa ci si aspetta e come stanno progredendo, riducendo l'ansia e aumentando la motivazione. I programmi di gestione della qualità che mettono in risalto il coaching e sviluppo creano culture orientate alla crescita in cui gli agenti si sentono supportati, aumentando la produttività e la fidelizzazione degli agenti.

La WFO consente di ottenere notevoli risparmi sui costi, ottimizzando le risorse di un contact center. Previsioni e pianificazioni accurate riducono al minimo sia gli scenari di carenza sia di eccesso di personale, mentre una migliore risoluzione delle chiamate al primo contatto riduce i contatti ripetuti, che comportano costi di gestione.

Quando gli agenti sono adeguatamente programmati, ben addestrati e supportati da tecnologie chiave, l'esperienza dei clienti può migliorare notevolmente. Tempi di attesa più brevi eliminano una delle principali fonti di frustrazione dei clienti. E agenti meglio preparati, dotati di insight derivanti dall'analytics dell'interazione, risolvono rapidamente i problemi.

La WFO consente di offrire un servizio personalizzato, assicurando così che i clienti raggiungano agenti con abilità e competenze adeguate alle loro esigenze specifiche. I sistemi di gestione della forza lavoro che tengono conto delle funzionalità degli agenti consentono che semplici query possano essere risolte immediatamente da un sistema basato su AI, mentre gli agenti umani gestiscono situazioni emotivamente cariche. Questo abbinamento tra le esigenze dei clienti e i punti di forza specifici degli agenti crea risultati di interazione più positivi e fidelizza i clienti.

La WFO promuove il miglioramento dell'efficienza attraverso le operazioni dei contact center. Le previsioni e la pianificazione automatizzate eliminano ore di lavoro manuale sui fogli di calcolo, consentendo ai pianificatori della forza lavoro di concentrarsi su iniziative strategiche anziché su attività amministrative. L'analytics dell'interazione accelera i processi di monitoraggio della qualità, consentendo alle organizzazioni di controllare molte più interazioni di quanto lo consentissero i metodi manuali tradizionali. E le dashboard di gestione delle prestazioni offrono agli agenti una visibilità immediata delle loro metriche, creando maggiori opportunità di correzione.

Inoltre, quando a richieste semplici o di routine vengono assegnate priorità attraverso sistemi basati su AI, spesso vengono gestite rapidamente senza un intervento umano, consentendo ai lavoratori di concentrarsi su lavori più orientati al valore. Ad esempio, quando la società di utenze Towngas ha automatizzato i suoi teleservizi a seguito di un aumento del volume delle chiamate, ha registrato una riduzione del 100% dei tempi di attesa dei clienti. Anche il self-service clienti ha registrato un aumento del 50%.

La WFO crea cicli di feedback che favoriscono il miglioramento e l'innovazione costanti. L'analytics dell'interazione rivela le sfide dei clienti che potrebbero indicare opportunità di miglioramento nei processi o soluzioni self-service. Inoltre, i dati sulle prestazioni aiutano le organizzazioni a sperimentare nuovi approcci, misurandone rigorosamente l'impatto. Questo approccio all'innovazione basato sui dati riduce i rischi e aiuta a garantire che i cambiamenti apportino benefici misurabili prima di un'implementazione più ampia.

Implementando un sistema WFO olistico, un'organizzazione può abbattere i silos di dati e creare una singola fonte affidabile per le operazioni dei contact center.

Le piattaforme WFO integrano flussi di dati provenienti da fonti eterogenee in dashboard unificate e framework di reporting. Questo consolidamento elimina il lungo lavoro manuale di estrazione dei dati da varie fonti. Semplifica inoltre il processo di fornire esperienze coese e omnicanale ai clienti, mantenendo gli stessi dati e la stessa qualità del servizio tramite SMS, chat o telefono.

Gli agenti AI rappresentano uno sviluppo trasformativo nelle operazioni dei contact center, in quanto gestiscono le interazioni di routine con i clienti in modo autonomo, senza l'intervento umano. Agenti IA avanzati, combinati con l'AI generativa, possono completare transazioni e risolvere problemi. Quando necessario, inoltrano anche problemi complessi ad agenti umani, operando tramite canali vocali, chat e messaggistica.

Gli assistenti AI, sebbene non possano agire in modo proattivo, si sono rivelati utili per potenziare le capacità degli agenti umani. I sistemi di agent assist in tempo reale fanno emergere articoli informativi pertinenti e offrono indicazioni agli agenti umani. L'automazione successiva alla chiamata gestisce il lavoro ripetitivo successivo alla chiamata come l'inserimento dati, consentendo agli agenti umani di gestire più rapidamente la prossima interazione.

Queste implementazioni possono fornire strumenti potenti agli agenti, come quando la Mizuho Bank ha implementato un programma che raccomandava "prossime domande migliori" basate su dati dei clienti e analisi conversazionali. Questa implementazione ha aumentato la customer retention e ridotto del 6% la durata media delle interazioni con i clienti.

La combinazione di agenti AI che gestiscono le richieste di routine e gli assistenti AI che supportano gli agenti umani rimodella radicalmente le esigenze della forza lavoro. Le organizzazioni gestiscono volumi di interazione maggiori senza aumentare proporzionalmente il numero di dipendenti e gli agenti umani si concentrano su attività di maggior valore che richiedono empatia e risoluzione di problemi complessi.

Le moderne soluzioni WFO funzionano raramente in condizioni di insolazione. Piattaforme di Integrazione e application programming interface (API) collegano i componenti WFO all'infrastruttura dei contact center, ai sistemi di customer relationship management (CRM), alle piattaforme di risorse umane e ad altri strumenti di business intelligence. Queste integrazioni consentono la condivisione dei dati che migliora l'accuratezza delle previsioni, offrendo una visione olistica delle operazioni.

Le piattaforme di analytics vocale utilizzano il riconoscimento vocale automatico per trascrivere le registrazioni delle chiamate, poi applicano l'elaborazione del linguaggio naturale per estrarre il significato dalle conversazioni. Questi sistemi rilevano parole o frasi specifiche, classificano le chiamate per argomento o risultato e valutano il tono emotivo. L'analytics del testo svolge funzioni simili per la comunicazione scritta, generando insight dalla comunicazione scritta attraverso chat o e-mail.

L'intelligenza generata dalle piattaforme di analytics informa il processo decisionale tra i componenti WFO. Le tendenze emergenti individuate attraverso analytics possono innescare aggiornamenti o rivelare esigenze di formazione. L'integrazione tra analytics e altre tecnologie WFO crea sistemi a loop chiuso in cui gli insight guidano automaticamente l'azione.

Le moderne soluzioni per i contact center WFM utilizzano algoritmi sofisticati per prevedere i volumi di contatto su più canali e intervalli di tempo. I modelli di apprendimento automatico individuano schemi nei dati della cronologia tenendo conto di fattori come la stagionalità o eventi esterni. Queste previsioni sono alla base della generazione automatizzata di orari che considera le competenze degli agenti, i workload e l'efficienza generale dei costi.

I sistemi WFM basati su cloud offrono flessibilità e scalabilità, consentendo la gestione da remoto della forza lavoro per supportare le popolazioni di agenti distribuiti. L'integrazione con altre tecnologie cloud per i contact center, inclusi i distributori automatici di chiamate e i sistemi di customer relationship management, può garantire che le decisioni WFM si basino su dati operativi in tempo reale anziché su informazioni obsolete.

L'ottimizzazione della forza lavoro dei contact center rappresenta un imperativo strategico per le organizzazioni che cercano di migliorare contemporaneamente sia le prestazioni operative sia l'esperienza del cliente. Numerose organizzazioni considerano i grandi guadagni in termini di efficienza e le solide relazioni con i clienti come forze opposte. Ma questa mentalità a somma zero perde l'insight centrale che definisce una WFO efficace: se gestiti correttamente, i miglioramenti della produttività e l'esperienza del cliente si rafforzano a vicenda anziché indebolirsi.

Secondo l'IBM Institute for Business Value, il 71% dei dirigenti punta a richieste di supporto clienti senza contatto entro il 2027. Questa profonda integrazione delle tecnologie di AI nei contact center esemplifica questo potenziale duplice vantaggio. Ad esempio, gli agenti AI gestiscono richieste di routine come reimpostazione delle password, controlli sullo stato degli ordini e domande frequenti, fornendo risposte immediate ai clienti in qualsiasi momento della giornata senza tempi di attesa.

Questo approccio migliora considerevolmente l'accessibilità e la comodità in un landscape in cui i clienti si aspettano un supporto immediato. Contemporaneamente, questi strumenti di AI riducono il volume di interazioni dirette che gli agenti umani devono gestire. In cambio, questo approccio consente alle organizzazioni di servire più clienti e agli operatori dei contact center di dedicare più tempo a favorire relazioni autentiche con quei clienti che hanno bisogno di un supporto più profondo.

Le organizzazioni che implementano la WFO si attengono con maggior successo a diverse pratiche chiave. Eccone alcune:

• Stabilire schede di valutazione bilanciate che misurano sia le metriche di produttività sia gli indicatori di esperienza come il coinvolgimento dei clienti anziché l'ottimizzazione in una direzione isolata.

• Coinvolgere agenti umani e supervisori in prima linea nella progettazione dei processi e nella selezione delle tecnologie, assicurandosi che le iniziative di efficienza tengano conto delle realtà delle interazioni tra agenti.

• Investire in tecnologie come gli assistenti AI che aumentano le funzionalità umane invece di limitarsi a sostituire i lavoratori, riconoscendo che alcune esigenze dei clienti richiedono empatia, creatività e giudizio che solo gli esseri umani possono offrire.

• Utilizzare l'analytics dell'interazione per individuare passaggi inutili nei processi o domande ripetitive di cui potrebbe occuparsi il self-service.