Tempi di analisi dell'assistenza clienti ridotti del 50% nei team di call center, digitale e intervento tecnico
Volume delle chiamate ridotto del 43% e interventi tecnici ridotti del 62% per determinate tipologie di clienti
Create +1500 dashboard con miliardi di righe di dati presi da Hadoop, Teradata e Oracle
Verizon Fios offre soluzioni di connettività per uso domestico, tra cui internet a banda larga, telefonia fissa e TV via cavo su fibra ottica a milioni di clienti. Questi servizi includono 6,9 milioni di connessioni a banda larga, 4,5 milioni di abbonamenti TV e 12,2 milioni di utenze di telefonia fissa, con tante origini dati e miliardi di righe di dati generati (fino a 4 terabyte al giorno), gestiti dal team Analytics Center of Excellence. Per fare un paragone, sono pari quasi alla metà della collezione della Library of Congress, nell'ordine di 10 terabyte.
Il team Analytics Center of Excellence (ACE) di Verizon, formato da oltre 80 membri, sfrutta la data science e l'analisi avanzata nelle funzioni aziendali per il digitale, i call center, gli interventi tecnici, il marketing e la finanza per ottimizzare le operazioni e migliorare l'esperienza dei clienti. Il team prende i dati online e offline da Hadoop, Teradata e Oracle, estraendoli e raggruppandoli in insiemi più piccoli per poi analizzarli in Tableau. Questa prassi vede coinvolti oltre 200 stakeholder nell'analisi delle dashboard. Questi vanno dai dirigenti al personale dei call center a stretto contatto con i clienti, che prendono decisioni migliori e offrono un'assistenza eccellente grazie alle informazioni scoperte ogni giorno con Tableau.
Utilizzando la piattaforma, il team ACE ha creato più di 1.500 dashboard self-service, consultate dai team per le operazioni, la trasformazione aziendale, lo sviluppo dei prodotti, il marketing e la programmazione software. Le dashboard interattive sono state visualizzate più di 125.000 volte e presentano un'infrastruttura controllata che garantisce la pulizia e la fruibilità dei dati. L'adozione di Tableau è in aumento tra i team di Fios che utilizzano le funzioni di mappatura geospaziale per capire l'impatto a livello geografico e analizzare i dati testuali presi dalle sessioni di chat con i clienti, sfruttando le integrazioni con R e Mapbox di Tableau. In questo modo sono stati risolti problemi legati all'assistenza e migliorata la soddisfazione dei clienti di Fios, con una riduzione dei costi operativi grazie al minor numero di chiamate e interventi tecnici.
Il team Analytics Center of Excellence adatta il processo di analisi alle operazioni per il digitale e i call center
Verizon Fios utilizzava tabelle Excel manuali per analizzare dati come le metriche del reparto digitale e dei call center. I risultati venivano distribuiti ai diversi team sotto forma di report statici. Unire i dati prima dell'analisi era difficoltoso per via della presenza di più origini: Oracle, Hadoop e Teradata. Poiché le risorse di analisi erano limitate ma la platea di stakeholder da informare era vasta, questo processo si rivelava inefficiente perché creava rallentamenti e ridondanze e impediva agli utenti di sfruttare facilmente i dati per rispondere alle loro domande. Gregory McConney, Associate Director of Contact Center Analytics, spiega come lo staff di analisi "voleva eseguire analisi avanzate, creare modelli predittivi e soluzioni di apprendimento automatico che aiutassero l'azienda a crescere... Non voleva estrapolare informazioni banali, perché gli stakeholder potevano farlo da soli."
Verizon ha dedicato la massima attenzione e le migliori risorse per creare il team Analytics Center for Excellence (ACE). In questo team, che conta più di 80 membri, circa 30 si occupano di eseguire le analisi in Tableau e fornire le informazioni agli stakeholder principali. Gli altri membri, invece, curano la governance, la preparazione e la modellazione dei dati prima di passarli agli amministratori dei server e agli sviluppatori di Tableau. "La prima cosa che facciamo è strutturare i dati correttamente affinché siano scalabili e automatizzati. Facciamo del nostro meglio per strutturare i dati correttamente e creare visualizzazioni che diano le informazioni nel modo più intuitivo", spiega Sid Dayama, Senior Manager of Data Analytics di Verizon.
Prima di creare le serie di dashboard, il team ACE tiene delle sessioni di pianificazione con gli stakeholder per determinare le diverse esigenze. Quindi sviluppa delle dashboard con tempi di caricamento brevi, favorendo una discussione più efficace e rivoluzionando il modo di prendere le decisioni dall'alto in basso.
Nel momento in cui tutti hanno iniziato a lavorare con le dashboard, il team è diventato più efficiente nella ricerca di spunti utili grazie a funzionalità come le informazioni, che contengono i dettagli delle visualizzazioni e descrivono le definizioni dei campi. Il team vuole provare anche le altre funzionalità della piattaforma e utilizzare i diversi tipi di grafici per fidelizzare ulteriormente i clienti.
Il bello di Tableau è che si connette a tanti software diversi. E per noi, riuscire a collegarli e mettere i contenuti estrapolati in una dashboard è stato un grande traguardo.
I call center aumentano la produttività, migliorano l'indirizzamento e il sentiment dei clienti dimezzando i tempi di analisi
Per contattare il team di assistenza di Verizon, i clienti si servono della chat online, dei call center o di entrambe le modalità, quando inviano una richiesta dai canali digitali che viene risolta dal call center. Tuttavia, Verizon voleva che i clienti risolvessero i problemi in modo autonomo con le risorse digitali ed evitassero di chiamare i call center, così da non dover aspettare per ricevere una risposta o la visita di un tecnico, mantenendo alto il livello di soddisfazione. Cosa più importante, voleva evitare che chiamassero più volte al call center per lo stesso motivo, perché altrimenti significava che il problema non era stato risolto, causando scarsa efficienza e costi operativi più alti nei team di call center e intervento tecnico.
Consapevole che l'uso dei canali di assistenza varia a seconda dei diversi segmenti di clienti, il team ACE ha creato una soluzione ottimizzata per indirizzare determinati gruppi di clienti basandosi sulle dashboard di Tableau che i team dei vari reparti (trasformazione aziendale, analisi, IT e operazioni dei call center) usavano per analizzare l'interazione dei clienti con il call center e monitorare il sentiment delle chiamate.
Il team di analisi esamina 17 attributi diversi per ciascun cliente, come quanto tempo è trascorso dall'attivazione del contratto, quali prodotti usa il cliente, i motivi che lo hanno spinto a chiamare, con quale frequenza chiama, il tempo di gestione medio, il sentiment della chiamata durante il contatto, l'età e molti altri. I clienti vengono quindi classificati e inseriti in diversi gruppi per la risoluzione dei problemi.
Questi singoli gruppi vengono poi indirizzati verso una coda di assistenza specifica, in cui operatori esperti dei call center gestiscono le richieste per evitare il ripetersi dei problemi. Le dashboard Tableau sono uno strumento potente nelle mani di questi operatori grazie alle informazioni contestuali, come i modelli storici di chiamata dei clienti di cui si stanno occupando, e consentono di risolvere i problemi in modo efficace e ridurre la necessità per i clienti di chiamare più volte.
Il team si è servito della funzionalità degli avvisi in Tableau per sapere quando il volume delle chiamate scende sotto la soglia visiva condizionale. In tal caso, si attiva un algoritmo che trova nuovi insiemi di clienti con un elevato numero di richieste, creando una nuova lista di clienti da seguire.
"In sostanza, non fa che tirare fuori l'aspetto umano, il che è sorprendente", spiega Greg.
Conoscendo caso per caso il comportamento di chiamata dei clienti e la capacità operativa del personale del call center, Verizon è riuscita a gestire le chiamate in maniera più efficiente, ridurre il numero di chiamate ripetute e ottenuto un calo dei volumi di chiamata del 43%. Inoltre, con le dashboard di Tableau è stato possibile dimezzare i tempi di analisi dell'assistenza clienti, con una risoluzione più rapida dei problemi. Le dashboard vengono usate tanto dai top manager per sviluppare la strategia aziendale quanto dagli stakeholder in prima linea che rispondono alle chiamate ogni giorno e hanno bisogno di identificare i comportamenti, gli schemi e i trend storici di chiamata.
Grazie alle informazioni emerse dalle nostre dashboard, abbiamo ottimizzato le operazioni dei call center e ridotto la necessità per i clienti di chiamare più volte. Monitorando puntualmente le dashboard abbiamo notato che il tasso di risoluzione e l'indice di soddisfazione dei clienti salgono, mentre i volumi delle chiamate e degli interventi, fattori principali che influiscono sui costi, diminuiscono.
La mappatura geospaziale in Tableau aiuta il team a monitorare l'impatto degli interventi di assistenza
In Verizon Fios, per alcune utenze sono stati necessari più interventi in loco per risolvere i problemi. Per ridurre la necessità di eseguire più interventi e migliorare la soddisfazione dei clienti, il team ACE ha creato una serie di dashboard Tableau affinché i team tecnici possano monitorare l'impatto geografico delle attività di intervento sul posto non solo a livello di Stato e codice postale, ma anche a livello di singola abitazione.
Le dashboard analizzavano l'attività di intervento per 6,9 milioni di clienti Fios e includevano KPI come il numero di ticket generati, la percentuale di ticket, gli interventi avviati, la percentuale complessiva di interventi, oltre a valutare qual era l'impatto sui costi. Gli utenti potevano filtrare ulteriormente questi KPI per dimensioni come il tipo di cliente, i diversi tipi di problemi che richiedevano l'intervento e molti altri attributi relativi all'infrastruttura della linea fissa.
Le funzionalità di mappatura di Tableau, come l'integrazione con Mapbox, hanno consentito al team di valutare l'impatto geografico tramite le mappe termiche e mostrato dove le percentuali di ticket e interventi avevano avuto esito positivo o negativo e quali variabili portavano a interventi frequenti.
Di conseguenza, Verizon ha più che dimezzato il tempo di analisi degli interventi tecnici e scoperto come la mappatura geospaziale potesse essere utile anche per le altre esigenze aziendali.
Le integrazioni di Tableau con R e Python offrono un'analisi più approfondita dei prodotti digitali
Verizon Fios ha lanciato dei prodotti digitali nell'ottica di una maggiore interazione con i clienti. Uno di questi è il chatbot Fios su Facebook Messenger, rilasciato nel 2017. L'obiettivo di questo e altri prodotti è aiutare i clienti a dialogare con il marchio e porre domande. L'uso di analisi e report è essenziale per monitorare gli indicatori chiave delle prestazioni (KPI) legati all'acquisizione, all'engagement, alla ricettività dei clienti e all'efficacia dei prodotti.
Il team ACE ha sviluppato KPI specifici per il chatbot Fios e monitorato l'adozione e l'uso da parte dei clienti. Applicando parametri con date personalizzate in Tableau, ha misurato le prestazioni dei prodotti nel tempo, valutando i cambiamenti su base giornaliera, settimanale e mensile. Per estrapolare degli spunti dalle sessioni di chat, il team ha inoltre eseguito analisi testuali utilizzando l'integrazione con R di Tableau. Il testo trascritto delle chat con i clienti, archiviato sotto forma di campi di stringa non elaborata in tabella, è stato pre-elaborato per estrarre delle parole chiave categoriche. "Tutto questo lavoro è stato fatto in R, dove i dati vengono aggregati in base alla frequenza di occorrenza delle parole. Poi li abbiamo portati in Tableau per visualizzare le nuvole di parole, con colori e dimensioni che cambiano a seconda della frequenza con cui ricorrono. Questo è stato molto utile per capire l'intenzione dei clienti mentre chattano con il bot", aggiunge Sid.
La flessibilità di Tableau ha permesso ai team ACE, digitale e all'assistenza clienti di registrare le risposte per ciascuna categoria di domande fatte al bot. Le informazioni estratte sono state usate per addestrare l'algoritmo in modo che il bot sappia riconoscere più domande e rispondere correttamente per risolvere i problemi. Grazie a queste informazioni, questi team hanno scoperto quali fossero gli orari di maggiore interazione dei clienti e aumentato il personale per gestire gli eventi con volumi elevati di chiamate all'assistenza, come in caso di interruzioni di corrente o eventi sportivi a pagamento su Fios TV.
Era la prima volta che Verizon integrava R con Tableau. Ma vedendo i risultati positivi, con i dirigenti aziendali che hanno il quadro complessivo della risposta dei clienti al lancio di un prodotto o utilizzano le informazioni ottenute per definire la strategia di pianificazione e marketing, Verizon ha deciso di integrare altre origini con Tableau. Per ampliare ulteriormente l'adozione dell'analisi, il team ACE ha sfruttato anche i modelli Python in Tableau con TabPy.
Altre risorse