Müşteri temsilcisinin duygu durumunu ölçen yazılım ödül getirdi!

Share

Müşteri temsilcisine “adil” yaklaşan proje

Gün içinde yüzlerce müşteriye cevap veren iletişim (çağrı) merkezi çalışanlarının performansları, markalar açısından oldukça önemli. Çalışanların duygu durumu bu performansı etkileyen unsurlar arasında. Bu unsurun farkında olan ve konu hakkında bildiri yayınlayan Procat’in geliştirdiği  duygu faktörlerinin tespit ve analizini yapabilen yazılım, “Uluslararası Tasarım, Araştırma ve Geliştirme Konferansı”nda ödüle layık görüldü.

 

 

2004 yılından bu yana  alanında lider teknolojiler kullanarak hizmet verdiği markaların iletişim süreçlerini dünya standartlarına ulaştıran Procat, Ar-Ge merkezinde halen çalışmaları devam eden, çalışanın duygu durum analizini yapabilen yazılımıyla uluslararası arenada büyük ses getirdi. Orclever Science & Research Group tarafından düzenlenen “International Conference on Design, Research and Development 2022” konferansına “Konuşma Verileri Üzerinde Duygu Analizi Gerçekleştirilmesi Amaçlı İş Süreci Mimarisi” isimli bildirisiyle katılan Procat, En İyi Yazılım Ar-Ge Projesi kategorisinde ikincilik ödülüne layık görüldü.

Duygu durumuna göre çalışan performansı yönlendiriliyor.

Procat tarafından hayata geçirilecek olan ve sektörde ilk olacak yazılım, müşteri temsilcisinin müşteriyle gerçekleştirdiği konuşma esnasındaki duygu durumunu tahmin ederek, müşteri temsilcisini doğru yönlendirmeyi amaçlıyor. İş süreci mimarisine dayalı olarak geliştirilen prototip yazılımla, müşteri temsilcilerinin konuşmalarındaki duygu durumu bilgileri, performans değerlendirme sistemlerine girdi olarak aktarılabiliyor. Geliştirilecek bu sistemle, müşteri temsilcilerinin kalite değerlendirme ve performans ölçümleri çağrılardaki duygu durumlarına göre puanlanabilirken, çalışanlara kişisel destek konusunda geri bildirimler verilebilecek.

“Sektördeki eğitimli ve tecrübeli çalışan kayıpları en aza indirilecek.”

Yazılımın, sektöre kazandıracağı fayda hakkında konuşan Procat Ar-Ge ve Profesyonel Servisler Kıdemli Direktörü Engin Bıçakçı, “İşletmeler için daha fazla gelir sağlamanın en açık yöntemlerinden biri firmalar ve müşterileri arasında iletişim merkezi desteğiyle güçlenen ilişkilerdir. Bu açıdan bakıldığında iletişim merkezlerinin başarısının olabildiğince yüksek ve belirli bir seviyede tutulması gerekiyor. Günümüzde, çağrı merkezlerinde kalite değerlendirme ve performans ölçmek, müşteri memnuniyetini yüksek seviyede tutmak ve müşteri temsilcilerinin hizmet kalitesini artırmak için performansa dayalı prim sistemi uygulaması kullanılmakta. Müşteri temsilcilerinin belli sayıda çağrısı dinlenerek önceden belirlenen parametrelere göre bir değerlendirme yapılıyor. Ancak bu yaklaşımda, müşteri temsilcilerinin konuşma esnasındaki duygu durumuna bakılmaksızın bir puanlama gerçekleştiriliyor ve bu şekilde yapılan analizler yanlış veya adil olmayan sonuçlar doğurabiliyor. Yapılan yanlış değerlendirmeler müşteri temsilcisinin çalışma isteğini ve özverisini de düşürüyor. Bu tip sorunları çözmek için başladığımız araştırma kapsamında, çağrı merkezlerindeki müşteri temsilcilerinin, çalışma performansını etkileyen duygu faktörünü tespit edebilen, bu yolla duygu faktörünün çalışanın performansındaki etkisini ortaya koyabilen ve analiz edilebilmesine olanak sağlayan bir karar destek yazılım geliştiriyoruz. Bu araştırmanın çıktısı olacak prototip yazılımın, müşteri temsilcisinin müşteriyle yaptığı konuşma sırasında duygu durumunu tahmin edeceğini planlanlıyoruz. Geliştirilecek yazılım, müşteri temsilcilerinin görüşme esnasındaki duygu durumuyla ilgili bilgilerini, performans değerlendirme sistemlerine girdi olarak aktarabilecek. Bu şekilde temsilcileri değerlendirirken onların duygu durumunu da göze alıp daha adil değerlendirmeler yapılabilecek. Bu yazılım sayesinde müşteri temsilcilerin performanslarında artış olacağını öngörüyoruz. Bu sayede de eğitimli ve tecrübeli çalışan kayıplarını da en aza indireceğiz.”  dedi.

Türkiye Ajans

[email protected]

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir