?Yer?in durmaksızın siliniyor olabilir ancak bu yeterli değildir. Üst düzey geri dönüşler beklentilerin tam olarak karşılanamadığını gösterirken, maliyetler ve karmaşa durmadan artıyor. Ancak artık bu döngüyü değiştirebilecek başka yöntemler mevcut.

Bir Şirket?in Müşteri Hizmetleri Dönüşümü
Büyük çaplı yerel bir sağlık sigortası şirketi bir gün kendini kıran kırana bir rekabetin olduğu piyasanın tam orasında bulur. Pazarlama departmanının yaptığı bir araştırmanın sonucu, hizmet kalitesinin müşteri sadakatinde kilit bir rol üstlendiğini gösterir. Hizmet Seviyesi, Ortalama Çağrı Süresi, İlk Aramada Çözüm oranları gibi şirketin geleneksel çağrı merkezi metrikleri açısından ortalıkta ?sağlıksız? bir yapı görünmüyordu. Dolayısıyla şirketin çağrı merkezinin kusursuz bir biçimde ilerlediği düşünülüyordu.

Ancak COO tarafından daha derinlemesine bir yaklaşımla yürütülen program daha farklı bir duruma işaret ediyordu. Öncelikle çoklu sistemlerle izlenen her bireysel müşterinin şirketle olan diyalog motifini inceleyen analiz ekibi kısa bir süre içerisinde günlük ve haftalık raporlarda üzerinden atlanan birçok hayati işletimsel sorun teşhis ettiler:

• Yapay Yüksek İlk Arama Çözümleri Oranları. ?Sonuçlandırılmış? olarak bildirilen çoğu arama genellikle ilk aramadan sonraki yirmi dört saat içerisinde müteakip arama ve e-postayla sonuçlanıyordu.
• Sorun Önlemede Kaçırılan Fırsatlar. AHT?leri düşük tutma baskısı yaşayan aracılar müşterileri karşılaşma olasılıkları yüksek olan durumlar konusunda eğitme olanaklarının sürekli olarak üzerinden atlıyorlardı.
• Genel Temel Nedenler. Çağrıların düzensiz bir kısmı yarar statüsü, hasar tartışmaları, maksimum zararlarla ilgili belirli durumlar üzerine odaklanıyordu. Müşterilerinin deneyimlerini farklı bir açıdan değerlendirmeye başlayan şirket müşteri odaklı bir yanıt verdi
• Çağrı Akışında Değişiklikler: Çağrı geçmişinin ayrıntılı analizine dayanarak, çağrı akışı düzeni değiştirildi. Tüketici gereksinimleri ve aracı kapasitesi arasında sıklıkla karşılaşılan uyumsuzlukları azaltan yeni seçenekler yaratıldı.
• Aracı-Müşteri İlişkisinin Yeniden Şekillendirilmesi: Aracılar eğitimci ve sorun çözücü olarak hareket etmeye yönelik olarak eğitildi ve müşterilere şirketin ürünleriyle ilgili olarak çok daha fazla bilgi verebilecek duruma geldiler. Sonuç olarak AHT?lerde hafif bir artış gözlenirken, müşteri başına çağrılarda önemli ölçüde azalma olmuştur.
• Doğrudan Müşterilere Açık Spesifik Ayrıntılı Bilgi (Şirket Literatüründe ve Web sitesinde): Müşteri çağrılarının temel neden analizine dayalı tüm dış iletişim ve self servis kanalları, çağrıları elimine etme amaçlı olarak etkin bir biçimde sıkça sorulan soruları yanıtlama yoluna gittiler.

Çalışma sıra dışı sonuçlar verdi: bu şirket müşteri bazını çağrı hacmini arttırmaksızın %47 oranında genişletti. Bu sigortacı için artık müşteri hizmetleri gözle görülür bir rekabet avantajı olmuştur.

?...bu şirket müşteri bazını çağrı hacmini arttırmaksızın %47 oranında genişletti.?

Hizmet İşlemleri için Yeni Metrikler

Müşteri Odaklı
Geleneksel çağrı hizmeti metrikleri, birçok amaca hizmet etmesinin yanı sıra, işlemsel performansı toplu ve kanal merkezli bir bakış açısıyla tanımlar.   

Ancak müşteri bakış açısını da kavramak için müşteri deneyimini birçok farklı hizmet kanalları çerçevesinde belirli zaman dilimlerinde dikkatli bir biçimde izlemeli ve analiz etmeliyiz. Buna ek olarak bu metriklerden her biri ürün türüne göre (ya da müşteri segmentine göre) en geniş ve/veya önemli gruplara kadar dikkat edilerek incelenmelidir.   

Bu bilgi yapısal ve yapısal olmayan alanlarda genellikle birçok geniş veri tabanında muhafaza edildiğinden, tarihsel olarak her bireysel tüketicinin hizmet deneyimini her bireysel sorun kapsamında anlamlı bir biçimde sınıflandırmak ve kavramak hemen hemen imkansızdır. Ancak günümüzde piyasada kilit önlemleri rakamlarla belirtebilmemizi ve akabinde her zamankinden çok daha sistematik bir biçimde ayrıntılı bilginin en uç noktasına kadar girmemizi sağlayan teknolojiler mevcuttur. Bu ileriye seviyedeki yeni teknolojilerle en doğru müşteri merkezli metrikler ölçümlendirilebilir ve yönetilebilir.

Müşteri Başına Sağlanan Temas
Müşterinin bakış açısından hizmet deneyimi, müşterinin bir yardımcıya ihtiyaç duyduğunu hissetmesiyle başlar. Bu bakımdan ilk müşteri merkezli metrikler sorun sıklığının kusursuz bir örneğini oluşturur:

• Müşteri Başına Sağlanan ?Benzersiz? Temaslar: Bu metrik müşterinin tüm hizmet kanallarında deneyimlediği benzersiz sorunlara bakılarak, bunun ilgili müşteri tabanının toplam hacmine bölünmesiyle hesaplanır. Bunun doğru bir biçimde hesaplanabilmesi için tarihsel verinin, yeni bir müşteri meselesiyle ilintili olabileceği şekilde tanımlanabilmesi gerekir (önceki bir sorunun devam etmesi durumuna karşılık).
• İnsan Yardımına Gereksinim Duyan Müşteri Başına Sağlanan ?Benzersiz? Temaslar: İşin kapsamına bağlı olarak, temas sayısı yalnızca öncelikli olarak müşteri hizmet kaynağıyla doğrudan ya da bire bir iletişimi gerektiren ilk temas sayısını içerecek biçimde segmente edilebilir.

Bu iki metriği birbirinden ayırmak için, self servis kanallarından yapılan müşteri sorgulamalarının ikini metrike  değil  biricisine dahil edilmesi gerekir. Benzer bir biçimde insan yardımı arayışı içinde olan ancak VRU iletiler ya da otomatik e-posta yanıtları gibi otomatik olan ve ?herkese aynı iletiyi? gönderen kaynaklarca ele alınan temaslar da birinciye dahil edilir.

Hem birinci hem de ikinci metrik için tüketici talebi yoğunluğuna yönelik önlemlerdir. İyi müşteri hizmetleri yönetimi yöneticilerin ve müdürlerin dikkatlerini ve kaynaklarını tutarlı bir biçimde bu metrikleri aşağıya çekmek üzerine yoğunlaştırmasını gerektirir. Yalnızca bu FCR metriklerinin bir grubunu ele alarak ortalamalarla yapılacak yönetimin gerçekleri göz önüne serdiğini göreceksiniz: Verimli olabilmek için by FCR metriklerini örneğin ürün, hizmet ekibi, müşteri değeri vb. gibi doğru segmentler çerçevesinde raporlamak ve yönetmek durumundasınız. Günümüzde bu çok önemli olan görevi yerine getirebilmenizi sağlayacak teknolojiler mevcuttur.

?Gerçek? İlk Temas Çözümü
Çoklu müşteri karşılama sistemlerinden gelecek farklı verileri ustaca bir araya getirmeye yönelik olarak günümüz teknolojisini kullanarak, ileri gelen birçok şirket artık üç kilit İlk Temas Çözüm oranlarına daha yakından bakabiliyor.

• Toplam İlk Temas Çözüm (FCR) Oranı: Bu metrik ilk deneme sırasında çözülen müşteri sorunlarının yüzdesini ilk etkileşimin nerede gerçekleştiği kanal göz önünde bulundurulmaksızın ölçer. Bu tüm müşteri karşılama kanallarının toplam kalitesinin önemli bir ölçümüdür.
• Self-Servis/Otomatik İlk Temas Çözümü (FCR-SSA) Oranı: Bu metrik ne insan teması ne de müşteriden gelen müteakip arama sonucunda çözülen müşteri sorunlarının yüzdesini ölçer. FCR-SSA self servis ve otomatik kanalların sorunları çözmeden ne derece etkili olduklarının ölçümüdür.
• İnsan Yardımı Kullanımıyla İlk Temas Çözüm Oranı (FCR-HA): Bu metrik bir müşteri hizmeti kaynağı gerektiren ilk temas sırasında çözülen müşteri sorunlarını ölçer. FCR-HA müşteri hizmeti aracılarının müşteri sorunlarını ne derece verimlilikte çözebildiğinin ölçümüdür.

Çoklu müşteri karşılama sistemlerinden gelecek farklı verileri ustaca bir araya getirmeye yönelik olarak günümüz teknolojisini kullanarak, ileri gelen birçok şirket artık üç kilit İlk Temas Çözüm oranlarına daha yakından bakabiliyor.

Bu metriklerden her biri müşteri kalitesi açısından büyük önem taşımaktadır. Yöneticiler ve müdürler bu metrikleri yukarıya çıkarmak için dikkatlerini öncelikli kaynaklar üzerinde yoğunlaştırmalıdır. Ve yukarıda açıklanmış olduğu gibi, günümüz yazılım teknolojilerinin bu FCR Oranlarını segmentler bazında doğru biçimde ölçüp yönetmenize yardımcı olmasına izin verin.

Müşteri Kanal Tercihi
Müşteri hizmeti sağlayan her şirket günümüzde kendinden destekli ve otomatik yanıtlama sisteminin değerini keşfetmiştir. Çoğu durumda hem müşteri tatmini hem de işlemsel maliyetler açısından, web veritabanı sorgulamaları, VRU iletileri ya da otomatik e-posta yanıtları gibi insan kaynağı gerektirmeyen kanallar aracılığıyla ilk temaslarını deneyimleyecek olan daha fazla müşteriye sahip olmanın birçok yararı bulunmaktadır.

Self Servis Otomatik (CP-SSA) için  Müşteri Tercihi Oranı, self servis ve otomasyonun toplam benzersiz müşteri döngüsünün yüzdesi olarak kullanıldığı benzersiz müşteri sorunlarının yüzdesini ölçer.  

Bu insan kaynaklarına başvurmak yerine bir müşterinin farklı kaynaklarla (ya da en azından daha önce) bir sorunu çözmeye teşebbüs etmesi olasılığının ölçümüdür.  Birçok hizmet şirketinde bu metrik maliyet verimi, trafik yönetimi ve eninde sonunda da  müşteri memnuniyeti ve sadakati açısından büyük bir önem taşımaktadır.

CP-SSA metriği müşterinin self servis hizmetlerinin farkında olmasına ve müşterinin deneyimlediği sorunu bu şekilde çözebileceğini algılamış olmasına bağlıdır. Kaynaklar CP-SSA metriğini uygun müşteri segmentleri çerçevesinde sistematik bir biçimde harekete geçirecek şekilde yönlendirilmelidir. 

Müşteri-Güdümlü Verimliliklerin Elde Edilmesi

Kilit Kavramlar

Günümüzde bu yeni metriklerin hızla ve kolaylıkla ölçümlendirilmesini sağlayan yeni uzmanlaşmış teknolojiler mevcuttur.

Bu bilginin işletim maliyetlerini düşürürken bir yandan da müşteri hizmetini iyileştirmesine yönelik olarak kullanımı üç kilit noktanın kavranmasını gerektirir:
1. Şatafatlı Anektodlara Dayanarak Yönetimden Kaçının: Kalite yönündeki belli başlı gelişimleri ve maliyet tasarrufunu tetiklemek için kaynak aktarma kararları analiz sonuçlarına ve aşağıda belirtilen genel temel nedenlere bağlı olarak verilmelidir. Böylelikle sınırlı kaynaklar en fazla gereksinimin ve doğrudan etkinin olduğu alanlara kaydırılacaktır. Genellikle müdürler ?gerçekten neler olup bittiği? konusunda bir aracıyla ya da bir amirle yapılan konuşma, birkaç yüz durum kayıdına çabucak atılan bir göz ya da bir yöneticinin öznel yorumlarına bağlı olarak bire bir doğruyu yansıtmayan bir takım fikirler edinirler. Bunların sonucunda ise işletimsel değişimlerin yönü şaşacak ve/veya ortaya çok fazla çaba harcanan ancak düşük etkili projeler çıkacaktır. 

Örnek Çalışma 1: Müşteri Şikayetlerinin En Aza İndirgenmesi
SORUN: Telsiz telekomünikasyon hizmet sağlayıcısı bir firma endüstri ortalamalarının üzerinde seyreden müşteri hizmet maliyetleri ve yüksek seviyedeki müşteri şikayetlerinden oldukça rahatsız oluyordu.
ÇÖZÜM METODOLOJİSİ: Şirket aranabilir bilgi tabanı, özel bir VRU sistemi ve otomatik e-posta yanıtlama teknolojisi içeren bir web sitesi kurulumuna yatırım yapmıştı. Kullanım istatistikleri bu sistemlerin oldukça yoğun bir biçimde kullanıldığını gösteriyordu.

FCR-SSA metriğini rakamlarla ölçümlendirebilen bir teknolojinin geliştirilmesi üzerine, müşteri hizmeti liderleri bu ileri seviyedeki sistemlerin müşteri sorunlarını çözmede başarısız olduğunu bulguladılar. Bu sistemler hem doğrudan yüksek çağrı hacimlerine hem de önemli derecede müşteri memnuniyetsizliğe yol açıyordu.

Müşteri meselelerini ayrıntılı bir seviyede sınıflandırmak için metin analizi teknolojisini kullanarak, şirket web sitesinin ve otomatik sistemlerin hangi noktada müşteri gereksinimlerini karşılamakta yetersiz kaldığını bulgulamıştı. Bu sonuçlar içeriğin geliştirilmesi, müşteriler ve aracılarla birçok konuyla ilintili olarak daha etkin bir iletişimin oluşturulması adına bir temel teşkil etti.

SONUÇLAR: Yeni metrikler ve süreçlerle eşleştirilen yeni teknolojilerin kullanılmasıyla şirket altı aydan bile az bir süre içerisinde %26 oranında çağrı hacmini azalttı. Buna ek olarak müşteri şikayet oranında %28?lik bir düşüş olmuştu!

2. Müşteri Davranışını Zaman, Kanal ve Segmentler Üzerinden İzleyin: Müşterilerin gerçekten neyi deneyimlediğini bulgulamak için (farklı kanallara yapılacak ziyaretler, yardım için çoklu tekrar talebi vb.) farklı veri tabanlarından elde edilen verileri biriktirerek ve sıralayacak yeni teknolojileri kullanın.

3. Önemli Segmentleri Yönetin: İşlemin sağlığını ölçmek için her metrik için tek bir toplam ortalamaya bakmamaya özen gösterin. Gelişim her zaman ortalamaların karanlık köşelerinde gizlidir. Bu bakımdan müşterinizin bakış açısından yaklaşarak yönetebilmek için bir müşteri segmentasyon şeması benimseyin ve kaynaklarınızı önceliklendirin (bir başka deyişle, büyük bir segmentteki yüzde birlik bir gelişme küçük bir segmentteki %10?luk bir gelişmeden çok daha iyi iş sonuçları verebilir).

4. Temel Nedenleri Tanımlayın ve Ortadan Kaldırın: Sorunları ayrıntı bazında tanımlayabilmek için ayrıntılı verileri analiz etme aşamasında akıllı analiz yöntemlerini kullanın. Analizinizde yardımcı olması için mevcut yeni yazılım uygulamalarından faydalanın. Bunu elinizle yapabilmeniz için çok fazla değişken ve karşılaştırma söz konusudur, dolayısıyla hata yapma şansı bu durumda çok daha yüksek olacaktır. Tanımlamadan sonra, bu aynı teknoloji birincil faktörlerin ortadan kaldırılması için örgütsel bir odaklanma oluşturulmasına yardımcı olur.

Sonuç
Müşterilere belli hizmetleri sağlamak her zaman olduğundan çok daha karmaşık bir hal almıştır ve müşteri beklentileri her zamankinden çok daha fazladır. Bu zorluklar karşısında, müşteri hizmetleri yönetimi, yönetim biçimlerinde bir takım dönüşümler gerçekleştirilmesini ya da bazı yöntemlerin geride bırakılmasını gerektirmektedir.

Günümüz müşteri hizmetleri ortamında bulunan çoğu sistem çok fazla miktarlarda genellikle çoğu işe yarar bilgiyi bir araya getirip oluşturmaktadır. Ancak müşteri hizmetleri yöneticilerinin bu sistemlerin ve veritabanlarının (a) birbirinden soyutlanmış olduğunu ve (b) müşteri merkezli analizden ziyade sistem merkezli raporlamayı desteklemeye yönelik olarak tasarlandığını kavramaları gerekir.

Günümüzde piyasada her müşterinin şirketin müşteri hizmet sistemiyle gerçekleşen etkileşimlerinin sırasının incelenmesini  ve bu deneyimlerin incelenerek ?fiili? bir düzeyde kategorize edimesini sağlayan teknolojiler mevcuttur. 

?Geniş? bir düzlemde veritabaları arasında belirli analizler yapmak ve ayrıntılı metin alanlarında ?derinlemesine? çalışmalar yürütmek için bu teknolojileri kullanarak, artık yeni müşteri merkezli metrikleri izlemek ve yönetmek ve bu bilgiyi maliyetleri azaltıcı ve müşteri memnuniyetini ve sadakatini arttırıcı işletimsel gelişmeleri yönlendirmek açısından kullanmak mümkün ve gittikçe de gerekli görülmektedir.

Artık kaybedilecek zaman yok. Artan rekabet koşulları, büyüyen müşteri hareketliliği ve artan müşteri memnuniyetsizliği (bazen gözle görülen, kimi zaman görülemeyen) ortamında, müşterilerinin deneyimlerini kavramada ve iyileştirmede başarısız olan şirketleri büyük tehlikeler bekleyecektir.  

Örnek Çalışma 2: Teknik Destek Maliyetlerinin Düşürülmesi
SORUN: Bir yazılım sirketi bir dizi ciddi sorunla karşı karşıya kalmıştı: bu şirketin teknik destek giderleri rakiplerinin müşteri başına harcadıkları miktarın neredeyse üç katını buluyordu. Bu yüksek maliyetler şirketin rekabet etmesini daha da güçleştiriyordu.

ÇÖZÜM METODOLOJİSİ: E-posta desteğine çok fazla aşina olmayan bu şirket, müşterilerin e-posta isteklerini anlamada ve yanıtlamada güçlük çekiyordu. Bunun sonucunda bu müşterilerin bir çoğu daha sonra teknik desteğe baş vuruyorlar ve çoğu durumda da telefon aracıları ve e-posta aracıları aynı sorunları aynı müşteriler için çözmek durumunda kalıyorlardı.

Çağrı akışının bir parçası olarak, aracılar her çağrıyı 10 kategori altında sınıflandırmak durumundaydı. En popüler kategori ?Başka??ydı; dolayısıyla bu da kategorizasyonun yarar sağlamadığını gösteriyordu.

CRM sistemlerine aracılar tarafından girilen ayrıntılı sorun tanımlarını analiz ederek, şirket gelen çağrıların %35?inin yalnızca 50 belirli meseleyle ilintili olduğunu bulguladı. Bu ayrıntılı bilgiyle teknik destek grubu daha sonra pazarlama, mühendislik, belgelendirme ve web ekipleriyle bir araya gelerek ilerideki ürün versiyonlarından kaynaklanacak sorunları ortadan kaldırmak ve müşterilere doğrudan sağlanan bilgilerin kalitesini arttırmak için işbirliği içine girdiler. SONUÇLAR: Bu iki alan üzerinde odaklanarak, şirket CPH-HA metriklerini %10 oranında azaltabilmişti. Bu azalma 10,000,000 Doların üzerinde bir tasarruf anlamına geliyordu.