Phintraco Technology is recognized as a certified partner of global IT and communication leaders. These partnerships give it access to best-in-class solutions, which it has combined with its own in-depth industry experience to offer its many clients a complete suite of IT solutions and services.
Phintraco Technology is recognized as the certified partner of global IT and communication leaders such as Avaya, Dell Technologies, Verint, Thales (formerly Gemalto), OneSpan (formerly Vasco), and many more. These partnerships give it access to best in class solutions which it has combined with its own in depth industry experience to offer a complete suite of IT solutions and services to its many clients.
20 Jul 2026
Muhammad Iqbal Iskandar Contact center modern menghasilkan data dari ribuan interaksi pelanggan setiap hari melalui berbagai channel komunikasi. Agar data tersebut dapat memberikan nilai bagi perusahaan, diperlukan digital analytics contact center yang mampu mengolah informasi menjadi insight untuk meningkatkan kualitas layanan, produktivitas agen, dan pengalaman pelanggan.
Perusahaan saat ini juga membutuhkan pemantauan performa secara cepat agar dapat merespons perubahan operasional dengan lebih efektif. Dengan memanfaatkan digital analytic contact center, perusahaan dapat memantau berbagai indikator layanan secara real-time, mengidentifikasi kendala lebih awal, serta mengambil keputusan berdasarkan data yang akurat. Artikel ini akan membahas digital analytics contact center dari berbagai aspek.
Digital analytics contact center adalah proses mengumpulkan, mengintegrasikan, dan menganalisis data operasional contact center untuk mengevaluasi performa layanan pelanggan serta efektivitas operasional. Analisis dilakukan menggunakan data historis maupun data real-time sehingga perusahaan dapat memahami kondisi operasional secara menyeluruh.
Data yang dianalisis berasal dari berbagai sumber, seperti panggilan telepon, email, live chat, media sosial, sistem Customer Relationship Management (CRM), aplikasi layanan pelanggan, hingga platform berbasis AI. Seluruh data tersebut dikombinasikan untuk memberikan gambaran yang lebih lengkap mengenai aktivitas contact center.
Penerapan digital analytics menjadi penting karena perusahaan dapat mengetahui berbagai indikator performa secara objektif. Hasil analisis membantu mengidentifikasi penyebab antrean panjang, tingginya waktu penanganan pelanggan, penurunan produktivitas agen, maupun perubahan pola kebutuhan pelanggan.
Selain itu, digital analytics mendukung proses pengambilan keputusan berbasis data. Manajemen dapat menentukan strategi peningkatan layanan berdasarkan kondisi operasional yang sebenarnya, bukan hanya berdasarkan asumsi atau laporan manual.
Digital analytics juga berperan penting dalam pengelolaan layanan omnichannel. Dengan menggabungkan data dari seluruh channel komunikasi, perusahaan memperoleh visibilitas yang lebih baik terhadap perjalanan pelanggan sekaligus kualitas layanan yang diberikan.
Platform digital analytics memantau berbagai indikator yang membantu perusahaan mengevaluasi performa operasional contact center secara menyeluruh. Berikut adalah beberapa metriks yang umum dipantau:
Customer Satisfaction Score (CSAT) mengukur tingkat kepuasan pelanggan terhadap layanan yang diterima. Nilai ini menjadi salah satu indikator utama keberhasilan layanan customer service.
FCR menunjukkan persentase masalah pelanggan yang berhasil diselesaikan pada interaksi pertama. Nilai yang tinggi menunjukkan proses pelayanan yang lebih efektif.
AHT mengukur rata-rata waktu yang dibutuhkan agen untuk menyelesaikan satu interaksi dengan pelanggan. Metrik ini membantu perusahaan mengevaluasi efisiensi proses pelayanan.
Service level menunjukkan kemampuan contact center dalam menjawab interaksi pelanggan sesuai dengan target waktu yang telah ditentukan. Metrik ini membantu memastikan kualitas layanan tetap konsisten.
Produktivitas agen diukur melalui berbagai indikator, seperti jumlah interaksi yang ditangani, tingkat penyelesaian kasus, maupun utilisasi waktu kerja. Informasi ini membantu perusahaan mengoptimalkan pengelolaan tenaga kerja.
Deflection rate contact center mengukur jumlah interaksi pelanggan yang berhasil dialihkan ke channel self-service, chatbot, atau otomatisasi tanpa memerlukan bantuan agen. Metrik ini membantu perusahaan mengevaluasi efektivitas layanan digital dalam mengurangi beban operasional di contact center.
Baca Juga: Predictive Analytics: Algoritma Canggih untuk Pahami PelangganDigital analytics bekerja dengan mengumpulkan data operasional dari berbagai sistem yang digunakan oleh contact center. Informasi tersebut kemudian diproses dan diintegrasikan ke dalam satu platform sehingga perusahaan memperoleh data yang konsisten dan mudah dianalisis. Setelah data terkumpul, sistem melakukan analisis terhadap berbagai pola interaksi pelanggan, termasuk volume percakapan, waktu layanan, topik yang paling sering muncul, hingga tren kebutuhan pelanggan. Analisis ini membantu perusahaan memahami kondisi operasional secara lebih menyeluruh.
Platform digital analytics juga menyediakan dashboard real-time yang memungkinkan supervisor memantau performa contact center secara langsung. Ketika terjadi lonjakan antrean atau penurunan kualitas layanan, sistem dapat memberikan notifikasi agar tindakan korektif dapat segera dilakukan. Melalui omnichannel dashboard analytics, perusahaan dapat memantau seluruh performa layanan dari berbagai saluran komunikasi dalam satu tampilan yang terintegrasi. Dashboard ini membantu manajemen memperoleh informasi lebih cepat dan mempermudah proses evaluasi.
Banyak platform modern kini memanfaatkan artificial intelligence (AI) untuk mendukung proses analitik. AI mampu mengidentifikasi pola yang sulit ditemukan melalui analisis manual, memprediksi tren operasional, serta memberikan rekomendasi untuk meningkatkan kualitas layanan. Selain pemantauan harian, platform juga menghasilkan laporan berkala mengenai KPI, produktivitas agen, efektivitas operasional, serta berbagai indikator lainnya. Laporan tersebut menjadi dasar bagi perusahaan dalam menyusun strategi peningkatan layanan secara berkelanjutan.
Baca Juga: Contact Center AI adalah Revolusi Pelayanan Pelanggan ModernPemanfaatan software digital analytics memberikan berbagai manfaat bagi operasional customer service maupun pengambilan keputusan di tingkat manajemen. Software membantu meningkatkan kualitas layanan melalui identifikasi masalah secara lebih cepat sehingga perusahaan dapat segera melakukan perbaikan sebelum berdampak pada kepuasan pelanggan.
Dashboard berbasis data juga mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat. Manajemen memperoleh informasi mengenai performa contact center secara real-time sehingga penyesuaian operasional dapat dilakukan dengan lebih cepat. Dari sisi sumber daya manusia, analitik membantu mengevaluasi produktivitas agen dan mengidentifikasi kebutuhan pelatihan berdasarkan data performa yang objektif. Pendekatan ini membantu meningkatkan kompetensi agen secara berkelanjutan.
Software digital analytics juga mendukung peningkatan pengalaman pelanggan melalui analisis perjalanan pelanggan di berbagai saluran komunikasi. Informasi tersebut membantu perusahaan menyederhanakan proses layanan dan mengurangi hambatan yang sering dihadapi pelanggan. Selain itu, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional dengan mengidentifikasi bottleneck, mengoptimalkan penggunaan sumber daya, serta melakukan perbaikan proses berdasarkan hasil analisis yang tersedia.
Meningkatkan performa contact center membutuhkan visibilitas yang menyeluruh terhadap operasional, kualitas layanan, serta perilaku pelanggan. Dengan dukungan analitik berbasis AI, perusahaan dapat memperoleh insight secara lebih cepat untuk meningkatkan produktivitas agen sekaligus menghadirkan pengalaman pelanggan yang lebih baik.
Phintraco Technology menghadirkan solusi AI Contact Center dengan analytics & insights yang membantu perusahaan Anda menganalisis performa contact center melalui speech analytics, interaction analytics, dashboard real-time, analisis omnichannel, serta berbagai fitur AI yang menghasilkan insight otomatis. Solusi ini membantu meningkatkan efisiensi operasional, kualitas layanan pelanggan, serta pengambilan keputusan berbasis data secara berkelanjutan.
Untuk informasi lebih lanjut, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!
Editor: Trie Ayu Feminin dan Irnadia Fardila
16 Jul 2026
Muhammad Iqbal Iskandar Setiap interaksi pelanggan dengan perusahaan menghasilkan data yang dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kualitas layanan. Mulai dari panggilan telepon, live chat, email, hingga media sosial, seluruh aktivitas tersebut memberikan informasi berharga mengenai kebutuhan dan perilaku pelanggan. Karena itu, customer experience analytics menjadi salah satu teknologi penting yang membantu perusahaan memahami pengalaman pelanggan secara lebih menyeluruh.
Saat ini, bisnis tidak lagi hanya mengandalkan survei kepuasan pelanggan untuk mengevaluasi layanan. Analisis terhadap seluruh perjalanan pelanggan melalui customer journey analytics memungkinkan perusahaan mengidentifikasi hambatan, memahami pola interaksi, serta menemukan peluang untuk meningkatkan layanan. Dengan pendekatan berbasis data, keputusan yang diambil menjadi lebih akurat dan relevan dengan kebutuhan pelanggan. Artikel ini akan membahas CX analytics dan customer experience analytics software serta berbagai aspek di dalamnya.
Customer Experience Analytics (CX Analytics) adalah proses mengumpulkan, mengintegrasikan, dan menganalisis data dari berbagai interaksi pelanggan untuk memahami kualitas pengalaman yang mereka rasakan selama berinteraksi dengan perusahaan. Tujuan utamanya adalah memperoleh insight yang dapat digunakan untuk meningkatkan layanan pelanggan, memperbaiki proses bisnis, serta mendukung pengambilan keputusan.
Data yang dianalisis berasal dari berbagai sumber, seperti panggilan telepon, email, live chat, media sosial, formulir survei, sistem Customer Relationship Management (CRM), aplikasi seluler, maupun situs web. Seluruh data tersebut dikombinasikan agar perusahaan memperoleh gambaran yang lebih lengkap tentang perilaku pelanggan.
Baca Juga: Customer Experience: Strategi Jitu Bangun Loyalitas KonsumenCX analytics membantu perusahaan memahami kebutuhan pelanggan secara lebih akurat sehingga layanan dapat terus disempurnakan berdasarkan data, bukan sekadar asumsi. Salah satu manfaat utamanya adalah meningkatkan kepuasan pelanggan. Analisis terhadap interaksi pelanggan membantu perusahaan mengetahui faktor yang paling sering menyebabkan keluhan maupun hambatan dalam proses pelayanan. Dengan memahami penyebabnya, perusahaan dapat melakukan perbaikan yang lebih tepat sasaran.
Selain itu, CX Analytics mendukung efisiensi operasional. Perusahaan dapat mengidentifikasi proses yang memperlambat penyelesaian layanan, menemukan pertanyaan yang paling sering diajukan pelanggan, serta mengevaluasi efektivitas prosedur yang telah diterapkan.
Berbagai manfaat customer experience analytics juga terlihat dalam proses pengambilan keputusan. Informasi mengenai perilaku pelanggan, tren layanan, dan performa contact center membantu manajemen menentukan prioritas pengembangan layanan berdasarkan kondisi aktual di lapangan.
Selain itu, beberapa contoh penerapan CX Analytics dalam operasional customer service antara lain sebagai berikut.
Perusahaan dapat mengetahui topik yang paling sering menjadi alasan pelanggan menghubungi customer service. Informasi ini membantu menyusun FAQ, memperbaiki proses bisnis, maupun meningkatkan kualitas informasi yang diberikan kepada pelanggan.
Analisis terhadap interaksi pelanggan membantu mengevaluasi kualitas komunikasi agen, tingkat penyelesaian masalah, serta peluang peningkatan kompetensi melalui program coaching.
Melalui analisis percakapan, perusahaan dapat mengetahui apakah pelanggan menunjukkan respons positif, netral, atau negatif terhadap layanan yang diberikan. Informasi ini membantu menentukan prioritas penanganan pelanggan.
Perusahaan dapat menemukan tahapan perjalanan pelanggan yang paling sering menyebabkan hambatan sehingga proses layanan dapat diperbaiki untuk menciptakan pengalaman yang lebih baik
Berbagai metrik digunakan untuk mengukur kualitas pengalaman pelanggan secara objektif dan menyeluruh. Berikut adalah beberapa contoh dan penjelasannya:
Customer Satisfaction Score (CSAT) mengukur tingkat kepuasan pelanggan setelah menerima layanan. Nilai ini biasanya diperoleh melalui survei singkat setelah interaksi selesai.
NPS menunjukkan tingkat loyalitas pelanggan berdasarkan kemungkinan mereka merekomendasikan perusahaan kepada orang lain.
Customer Effort Score (CES) mengukur seberapa mudah pelanggan memperoleh layanan atau memenuhi kebutuhannya. Nilai yang tinggi menunjukkan proses layanan yang lebih sederhana.
FCR menunjukkan persentase masalah pelanggan yang berhasil diselesaikan pada interaksi pertama. Metrik ini menjadi salah satu indikator efektivitas customer service.
Sentiment analysis customer service membantu menganalisis emosi pelanggan berdasarkan percakapan suara maupun teks. Analisis ini memberikan gambaran mengenai persepsi pelanggan terhadap kualitas layanan.
Metrik ini digunakan untuk menganalisis pola percakapan pelanggan, volume interaksi, topik yang sering muncul, serta berbagai tren yang dapat digunakan sebagai dasar peningkatan layanan.
Baca Juga: Digital Analytics Contact Center: Solusi Tingkatkan Performa Contact CenterPemilihan platform CX Analytics perlu disesuaikan dengan kebutuhan operasional perusahaan. Salah satu aspek utama yang perlu diperhatikan adalah kemampuan mengintegrasikan berbagai kanal komunikasi dalam satu platform agar seluruh data pelanggan dapat dianalisis secara terpadu. Platform juga sebaiknya memiliki dashboard analitik yang mudah dipahami dan mampu menampilkan KPI penting secara real-time. Dengan demikian, manajemen dapat memantau performa layanan dan mengambil keputusan secara lebih cepat.
Kemampuan AI menjadi faktor penting lainnya. Platform modern umumnya menyediakan fitur analitik otomatis, prediksi tren, serta rekomendasi berbasis data yang membantu perusahaan menemukan peluang untuk meningkatkan layanan tanpa harus melakukan analisis manual yang memakan waktu. Selain itu, pastikan platform mendukung integrasi dengan CRM, aplikasi contact center, maupun sistem bisnis lainnya agar seluruh data pelanggan dapat dikelola lebih efisien. Perusahaan juga perlu mempertimbangkan skalabilitas sistem agar platform tetap mampu mendukung pertumbuhan bisnis di masa mendatang.
AI membantu perusahaan menganalisis jutaan interaksi pelanggan secara otomatis sehingga proses evaluasi menjadi lebih cepat dan akurat. Berikut adalah beberapa peran AI dalam CX analytics:
Speech analytics menganalisis percakapan telepon untuk mengidentifikasi kata kunci, pola komunikasi, sentimen pelanggan, maupun potensi masalah yang sering muncul.
AI juga mampu menganalisis pesan teks seperti email, live chat, media sosial, maupun pesan digital lainnya untuk memahami kebutuhan pelanggan secara lebih mendalam.
Teknologi AI melakukan analisis sentimen secara otomatis sehingga perusahaan dapat mengetahui tingkat kepuasan pelanggan dan memprioritaskan penanganan terhadap interaksi yang memerlukan perhatian khusus.
AI mengidentifikasi pola percakapan, tren pertanyaan pelanggan, serta faktor yang memengaruhi kualitas layanan, sehingga perusahaan dapat melakukan perbaikan secara lebih terarah.
Sistem AI mampu mendeteksi perubahan tren secara otomatis, termasuk peningkatan jumlah keluhan pada produk atau layanan tertentu, sehingga perusahaan dapat mengambil tindakan lebih cepat.
Berdasarkan hasil analisis, AI memberikan rekomendasi untuk meningkatkan kualitas layanan, menyusun program coaching, maupun menyempurnakan proses operasional contact center.
Dashboard berbasis AI menyajikan berbagai insight secara real-time sehingga manajemen dapat memantau performa layanan, memahami kebutuhan pelanggan, dan mengambil keputusan berbasis data dengan lebih efektif.
Meningkatkan pengalaman pelanggan memerlukan pemahaman yang menyeluruh terhadap setiap interaksi yang terjadi di seluruh channel komunikasi. Dengan dukungan analitik berbasis AI, perusahaan dapat mengidentifikasi kebutuhan pelanggan lebih cepat, menemukan peluang perbaikan layanan, serta mengambil keputusan berdasarkan data yang akurat.
Phintraco Technology menghadirkan solusi AI contact center dengan fitur Analytics & Insights yang membantu perusahaan menganalisis pengalaman pelanggan melalui fitur speech analytics, interaction analytics, sentiment analysis, dashboard berbasis AI, dan berbagai insight otomatis. Solusi ini membantu meningkatkan kualitas layanan pelanggan, mendukung produktivitas agen, serta memperkuat strategi customer experience secara berkelanjutan.
Untuk informasi lebih lanjut, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!
Editor: Trie Ayu Feminin dan Irnadia Fardila
13 Jul 2026
Muhammad Iqbal Iskandar Kualitas layanan pelanggan menjadi salah satu faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan sekaligus citra perusahaan. Oleh karena itu, quality assurance contact center memiliki peran penting dalam memastikan setiap interaksi antara agen dan pelanggan berjalan sesuai standar layanan yang telah ditetapkan. Melalui proses evaluasi yang terstruktur, perusahaan dapat menjaga konsistensi layanan sekaligus meningkatkan performa customer service.
Keberhasilan contact center tidak hanya diukur dari kecepatan menjawab pertanyaan pelanggan, tetapi juga dari kemampuan agen memberikan solusi yang tepat, komunikasi yang profesional, dan kepatuhan terhadap prosedur perusahaan. Untuk mencapai tujuan tersebut, proses Quality Assurance (QA) dilakukan secara berkelanjutan agar perusahaan dapat mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan sekaligus mempertahankan kualitas layanan yang sudah baik. Artikel ini akan membahas QA contact center dan berbagai aspek di dalamnya.
Quality assurance contact center adalah proses pemantauan dan evaluasi kualitas interaksi antara agen dan pelanggan berdasarkan standar layanan yang telah ditetapkan perusahaan. Evaluasi dilakukan terhadap berbagai channel komunikasi, seperti panggilan telepon, email, live chat, maupun aplikasi pesan instan, untuk memastikan layanan diberikan secara konsisten.
Tujuan utama dari QA adalah menjaga kualitas layanan pelanggan sekaligus membantu perusahaan meningkatkan performa operasional contact center. Melalui evaluasi yang rutin, perusahaan dapat mengetahui apakah agen telah mengikuti Standard Operating Procedure (SOP), memberikan informasi yang akurat, menggunakan komunikasi yang sesuai, serta mampu menyelesaikan kebutuhan pelanggan dengan baik.
Penerapan QA juga membantu mengidentifikasi peluang perbaikan. Hasil evaluasi dapat digunakan sebagai dasar untuk menyusun program pelatihan, coaching, maupun penyempurnaan proses operasional sehingga kualitas layanan terus meningkat dari waktu ke waktu.
Selain itu, QA berperan dalam memastikan kepatuhan terhadap kebijakan internal maupun regulasi yang berlaku. Hal ini menjadi semakin penting, terutama pada industri yang memiliki persyaratan kepatuhan tinggi, seperti layanan keuangan, kesehatan, maupun telekomunikasi.
Baca Juga: Quality Management: Cara Pastikan Kualitas Layanan PelangganTim QA memiliki tanggung jawab untuk memastikan seluruh proses pelayanan pelanggan berjalan sesuai standar perusahaan. Berikut beberapa tugas utama yang dilakukan. Berikut adalah beberapa tugas utama lainnya:
QA melakukan pemantauan terhadap berbagai interaksi pelanggan melalui panggilan telepon, email, live chat, maupun kanal digital lainnya. Proses ini bertujuan memperoleh gambaran mengenai kualitas layanan yang diberikan oleh agen.
Setiap interaksi dievaluasi menggunakan formulir penilaian yang telah ditetapkan. Aspek yang dinilai biasanya meliputi kemampuan komunikasi, pemahaman terhadap kebutuhan pelanggan, ketepatan informasi, empati, hingga kemampuan menyelesaikan masalah.
Selain kualitas komunikasi, QA juga memeriksa apakah agen telah mengikuti prosedur operasional yang berlaku. Kepatuhan terhadap SOP membantu menjaga konsistensi layanan sekaligus mengurangi risiko kesalahan dalam proses pelayanan.
Hasil evaluasi digunakan sebagai dasar untuk memberikan umpan balik kepada agen. Feedback yang konstruktif membantu agen memahami kelebihan maupun area yang masih perlu ditingkatkan sehingga kompetensinya berkembang secara berkelanjutan.
Tim QA menyusun laporan mengenai hasil evaluasi, tren kualitas layanan, serta temuan yang memerlukan perhatian. Informasi tersebut menjadi dasar bagi manajemen dalam menentukan strategi peningkatan layanan.
QA juga bekerja sama dengan supervisor contact center untuk menyusun program coaching, pelatihan, maupun perbaikan proses operasional berdasarkan hasil evaluasi yang telah dilakukan.
Baca Juga: Contact Center AI adalah Revolusi Pelayanan Pelanggan ModernProses QA menggunakan berbagai metrik untuk mengukur kualitas layanan secara objektif dan konsisten. Berikut adalah beberapa metrik yang umum digunakan:
Customer Satisfaction Score mengukur tingkat kepuasan pelanggan terhadap layanan yang diterima. Nilai CSAT biasanya diperoleh melalui survei setelah interaksi selesai.
FCR menunjukkan persentase masalah pelanggan yang berhasil diselesaikan pada kontak pertama. Nilai FCR yang tinggi menunjukkan efektivitas layanan customer service.
AHT mengukur rata-rata waktu yang dibutuhkan agen untuk menangani satu interaksi pelanggan. Metrik ini membantu perusahaan mengevaluasi efisiensi proses pelayanan.
Quality Score merupakan nilai yang diperoleh dari hasil evaluasi QA berdasarkan berbagai kriteria, seperti komunikasi, kepatuhan terhadap SOP, ketepatan informasi, dan kemampuan menyelesaikan masalah.
Compliance Rate menunjukkan tingkat kepatuhan agen terhadap prosedur layanan, kebijakan perusahaan, maupun regulasi yang berlaku. Metrik ini menjadi indikator penting untuk memastikan kualitas layanan tetap konsisten.
Masukan langsung dari pelanggan memberikan informasi mengenai pengalaman layanan yang dirasakan. Feedback tersebut melengkapi hasil evaluasi internal yang dilakukan oleh tim QA.
Metrik ini mengukur seberapa sering pelanggan harus menghubungi perusahaan kembali untuk permasalahan yang sama. Nilai yang rendah menunjukkan bahwa kebutuhan pelanggan berhasil diselesaikan secara efektif pada interaksi sebelumnya.
Baca Juga: Automated Quality Management: Akselerasi Kinerja Contact CenterPerkembangan artificial intelligence (AI) membantu perusahaan meningkatkan efektivitas proses QA melalui otomatisasi dan analisis data dalam skala yang lebih besar. Berikut adalah beberapa cara AI membantu meningkatkan QA contact center:
AI mampu mengevaluasi ribuan interaksi pelanggan secara otomatis dalam waktu yang jauh lebih singkat dibandingkan proses manual. Ini dapat membantu perusahaan memperoleh gambaran kualitas layanan secara lebih menyeluruh.
Speech analytics menganalisis percakapan telepon untuk mengidentifikasi kata kunci, pola komunikasi, sentimen pelanggan, maupun potensi pelanggaran prosedur. Informasi tersebut membantu QA melakukan evaluasi secara lebih objektif.
Selain percakapan suara, AI juga dapat menganalisis pesan teks seperti dari email, live chat, dan pesan digital lainnya. Analisis ini membantu perusahaan memahami tren kebutuhan pelanggan sekaligus mengevaluasi kualitas komunikasi agen.
AI mampu memantau kepatuhan agen terhadap SOP secara otomatis, termasuk mendeteksi apabila terdapat prosedur yang terlewat atau komunikasi yang tidak sesuai dengan standar perusahaan.
Berdasarkan hasil analisis, AI dapat memberikan rekomendasi area yang perlu ditingkatkan oleh masing-masing agen. Pendekatan ini membantu proses agent coaching menjadi lebih terarah dan berbasis data.
Platform berbasis AI menyediakan dashboard yang menampilkan kualitas layanan, Compliance Rate, performa agen, serta tren operasional secara real-time. Informasi tersebut membantu manajemen mengambil keputusan lebih cepat untuk meningkatkan kualitas layanan pelanggan.
Menjaga kualitas layanan pelanggan memerlukan proses evaluasi yang konsisten, akurat, dan mampu mengikuti tingginya volume interaksi di contact center. Dengan dukungan AI, perusahaan dapat memantau kualitas layanan secara lebih menyeluruh, meningkatkan kepatuhan terhadap SOP, serta memperoleh insight yang membantu proses perbaikan secara berkelanjutan.
Phintraco Technology menghadirkan solusi contact center berbasis AI yang dapat membantu perusahaan Anda mengotomatisasi evaluasi interaksi pelanggan melalui speech analytics, text analytics, compliance monitoring, dan dashboard analitik yang komprehensif. Solusi ini membantu meningkatkan Compliance Rate, mempercepat proses evaluasi, mendukung pengembangan kompetensi agen, serta menghadirkan pengalaman pelanggan yang lebih konsisten dan berkualitas.
Untuk informasi selengkapnya, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!
Editor: Irnadia Fardila
