ÇAĞRI MERKEZİ

ÇAĞRI MERKEZLERİNDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ

Tüketici beklentileri her geçen gün artış gösterirken, çağrı merkezlerinin operasyonel kusursuzluğu yakalaması ve müşteri memnuniyetini artırması için bilimsel yöntemlere sıkı sıkıya bağlı kalması gerekiyor. Eşsiz bir müşteri deneyimi yaratmanın yolu operasyonel mükemmeliyetten geçiyor. Elde edilen veriyi doğru analiz etmek, çağrı merkezinin hizmet kalitesinde kilit rol oynuyor.

Günümüzde müşteri iletişim merkezleri olarak tanımlanan çağrı merkezlerinde her gün milyonlarca satır veri işleniyor. Yapılan işlemlerin adedi, servis seviyesi, müşteri memnuniyet anketi, kalite değerlendirme skoru, devamsızlık, verimlilik, FCR, ortalama konuşma süresi gibi onlarca metrik hayatımızda ve bu metriklerin (KPI) birbiri arasında doğrudan veya dolaylı ilişkileri bulunuyor.

Peki biz verileri doğru okuyup, analiz ederek anlamlı bir hikaye üretebiliyor muyuz? Daha net soracak olurasak; verilerimiz bize bir şey anlatıyor mu? Birbirinden bağımsız, yan yana sıralanmış rakamlar analizden öte sadece “rapor” niteliği taşır, ancak birbirleri arasındaki ilişkiyi tanımlayıp neden-sonuç ilişkisini içine katarak anlamlandırdığımızda buna “istatiksel analiz” veya “analiz” deriz.

1. KORELASYON (İLİŞKİ) ve REGRESYON ANALİZİ

Girişte de bahsettiğim gibi; her metrik doğrudan veya dolaylı olarak birbiriyle bağıntılıdır. Gelen çağrı adedi aniden arttığında -diğer tüm şartlar eşitse / iktisattaki ismi ile ceteris paribus ise- Servis Seviyesi’nin düşeceği ve ikisi arasında negatif ilişki (korelasyon) olacağını söyleyebiliriz. Aynı negatif ilişki SL ile AHT (Ortalama İşlem Süresi / Average Handling Time) da varken SL ile AR (Karşılama Oranı) arasında bir pozitif korelasyon bulunmaktadır. Çünkü, biri arttığında diğerinin de artmasını veya biri düştüğünde diğerinin de düşmesini bekleriz.

Çağrı merkezimizde müşterilere verdiğimiz hizmet kalitesi ölçümünü doğru, yapılandırılmış ve kriterlere uygun bir şekilde yaptığımızı varsayalım. Müşteri temsilcilerinin kıdemi arttıkça, yani deneyim kazandıkça müşteri memnuniyeti (CSAT), kalite skoru ve AHT (Ort. İşlem Ele Alma süresinin) iyileştiği bir senaryo üzerinden verileri analiz edelim.

Regresyon-Tablo.png

Tabloya göre kıdem arttıkça AHT düşüyor, kalite skoru ve müşteri memnuniyeti artıyor. Peki bu metriklerin kendileri arasında kuvvetli bir korelasyon var mı? Excel burada yardımımıza koşuyor.

Üç metrik arasında Scatter grafiği oluşturulduğunda karşımıza çıkan tabloda “Linear Trendline – Basit Doğrusal Trend Çizgisi” oluşturduğumuzda R² (regresyon katsayısı) değeri aradaki ilişkinin kuvvetini verecektir. 1 değeri tam ilişkiyi, 0 değeri de tam ilişkisizliği ifade etmektedir. Noktaların bir çizgi doğrultusunda hizalandığı koşul R² değerinin 1’e yaklaştığını gösterdiği için iki metrik arasında güçlü bir ilişki olduğunu söyleyebiliyoruz. Yani; Kalite yükseldikçe müşteri memnuniyetinin yükseldiğini bilimsel olarak ispatlamış olabiliyoruz. (Bu durumun her zaman böyle olacağını bilemeyiz, her operasyonun farklı dinamikleri ve şartları bulunur.)

Regresyon.png

2. VARYASYON

Operasyonlarımızda yaşanan problemleri çözmek için çeşitli alternatifler kullanırız. Neden-sonuç ilişkisine bakarak kök nedeni tespit ettikten sonra problemin çözümü için gerekli aksiyonları alırız. Peki her şey yolunda ilerlerken gelebilecek olası bir tehlikeyi fark edebiliyor muyuz? Çalışanlarımız birbirine yakın performansta mı yoksa çok iyiler ve çok kötüler var mı? Bunu bilebilmek için varyasyona (farklılığa) bakmak gerekir.

Aşağıdaki 2 tablo AHT (Ortalama İşlem Süresi)’nin 300 saniye olduğu ve hedefler doğrultusunda kontrolde olduğu varsayılan bir operasyonu resmetmektedir. İlkinde 30 müşteri temsilcisinin AHT süreleri dağınık bir şekilde gösterilmiştir.

Yöntem 1: İkinci tabloda olduğu gibi en küçükten en büyüğe doğru değerleri sıralayıp performansta varyasyonu (farklılığı) grafiğe eklenecek bir trend çizgisi aracılığıyla görmektir. Doğrunun eğimi ne kadar dik ise varyasyon o kadar fazladır ve operasyonun yönetimi zorlaşacaktır. Outlier (Uç noktalar) için özel önlem almak şarttır ve bu müşteri temsilcilerine odaklanmak gerekir.

Yöntem 2: 6Sigma uygulamalarını benimsemiş kurumlarda bilinen ve müşteri memnuniyetini artırmak adına tedarikçi yönetimi konusunda dünyaca kabul gören COPC süreçlerinde yer alan Varyans Faktörü hesaplaması varyasyonu ölçmek için basit ama etkili bir çözüm sunmaktadır. Varyans faktörü (VF) bir grup içerisindeki farklı KPI değerlerinin standart sapmasının 6 ile çarpılarak geometrik ortalamasına bölünmesi ile bulunur. Resimde verilen örnekte VF = 1,19 olarak hesaplanmıştır. Peki bunun anlamı nedir?

VF > 1 ise; Varyasyon çok yüksektir ve performansta uç noktalarda (hem yüksek hem de düşük) performans gösteren çalışanlara odaklanarak ideal değere yakınlaşması için çaba gösterilmelidir.

0,7 > VF > 1 ise; Varyasyon sınır değerlere yakındır, hala birkaç aksiyon ile kontrol edilebilir haldedir. Yakın takip edilmeye devam edilmelidir.

VF < 0,7 ise; Varyasyon düşüktür. Kontrol altında olan bir operasyon yönetiyoruz demektir.

Varyasyon.png

Bir Cevap Yazın

Aşağıya bilgilerinizi girin veya oturum açmak için bir simgeye tıklayın:

WordPress.com Logosu

WordPress.com hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Google+ fotoğrafı

Google+ hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Twitter resmi

Twitter hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Facebook fotoğrafı

Facebook hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Connecting to %s