Lees het hele artikel (pdf)

TEKST AART VERSCHUUR
N
A
V
N
E
G
N
I
TOEPASS LYSE
A
N
A
K
SPRAA
DE NATUURLIJKE
DIALOOG VAN AEGON
Verzekeringsmaatschappij Aegon wil zijn klanten een ‘natuurlijke dialoog’
aanbieden. De klant spreekt kort en bondig in waarvoor hij belt.
Nu plaatst het spraakherkenningsysteem de informatie in een
context: verzekeren, beleggen of bancair. Ook kent het systeem alle
Aegon-producten. De spraakherkenner geeft meteen antwoord, stelt een
wedervraag of verbindt door naar de juiste agent. En dat is nog niet alles.
De verzekeringsmaatschappij maakt ook
succesvol gebruik van spraakanalyse. Dit
gebruikt ze ter verbetering van de interne
bedrijfsprocessen. Het levert de organisatie
een beter beeld op van herhaalbellers. Zo
is een helderder inzicht ontstaan waarom
klanten vaker bellen, zowel op onderwerp, op soorten vragen als op de termijn
waarbinnen ze herhaalbellen. Na interne
procesverbetering blijkt het aantal klanten
die herhaaldelijk contact opnemen nu
aanzienlijk gedaald.
Ook onnodig doorzetten en interne ruggespraak zijn met behulp van spraakanalyse
door het bedrijf verder onderzocht. Doorverbinden kan duiden op een te laag kennisniveau van de agents, maar ook op een foute
routering vanuit het IVR-systeem. Daarnaast
is doorschakelen kostbaar voor het bedrijf
en vervelend voor de klant, die alles twee
keer moet uitleggen. Net als bij herhaalbellers deed de verzekeraar hier metingen naar
en achterhaalde waar de gesprekken over
gingen. En opnieuw zijn enkele interne
processen aangepast en toonde een tweede
meting een aanzienlijke daling van het
aantal doorschakelingen aan.
GESCHREEUWD
een negatieve connotatie? Het zijn allemaal
signalen dat een gesprek niet de goede kant
op gaat.
De verzekeraar neemt nu zaken onder de
loep: de juistheid van de scripts en alle
klantcorrespondentie, én of de agents
wellicht fouten maken. Hun kennisniveau
wordt beoordeeld en zo nodig bijgestuurd,
maar spraakanalyse gebruiken voor kwaliteitsmonitoring van individuele agents gaat
Aegon naar eigen zeggen te ver.
Bij moeilijk lopende gesprekken bewandelt Aegon diverse paden, want een stroef
gesprek kan zowel aan de betrokken agent,
de klant, als aan de interne aanpak liggen.
Wordt er tijdens het gesprek geschreeuwd,
blijft het juist lang stil of praten beiden
door elkaar? Gebruikt de klant woorden met
32 CCM - JAARGANG 20 - NR 1 2014
CCM01-2014.indd 32
13-02-14 14:00
DOSSIER VOICE OF THE CUSTOMER
3%
MINDER
CALLS
O2 is in Ierland een van de grootste
aanbieders van mobiele telefonie. De
organisatie is in de afgelopen jaren
overstelpt met prijzen, variërend
van het beste Ierse bedrijf om voor
te werken, beste werkgever in retail
tot beste contactcenter van het
jaar. Maar de dienstverlening aan de
klant kan wel naar een hoger niveau
worden getild, waardoor klanten
minder problemen ondervinden en
niet zo vaak zullen bellen. Dat wenst
O2 via spraakanalyse te bereiken.
Het telefoonbedrijf dat beschikt over ruim 1,7
miljoen klanten maakt al jaren gebruik van
Impact 360 Workforceoptimisation van Verint.
Ze gebruikt het voor opname van klantgesprekken, evaluatie van klantagentinteractie
en roostering en planning van medewerkers.
In 2012 ging de organisatie tevens aan de
slag met de module Speech Analytics. Men
wilde meer inzicht in de inhoud van klantgesprekken en wenste te weten waarom klanten
bellen. Spraakanalyse moest elk klantcontact
beter en systematisch in beeld brengen. De
spraakanalyse beperkt zich niet tot alleen
de taal, ook het gedrag van mensen aan de
telefoon wordt ‘gemeten’. Het bijhouden van
de beltrends gebeurt voor alle afdelingen van
de organisatie. Ook zij kunnen met de spraakgegevens van de klant hun dienstverlening op
een hoger plan brengen.
PIJNPUNTEN
Na de invoering van spraakanalyse werd het
O2 al snel duidelijk dat klanten een aantal
pijnpunten in de dienstverlening ervoeren.
Het merendeel van de klanten belde met
SPRAAKMAKEND
In de VS is vorige maand onder consumenten ophef
ontstaan over een spraakrobot, die ongevraagd
mensen belt om hen een ziektekostenverzekering
aan te smeren. Op internet regent het klachten
van mensen die ongevraagd benaderd zijn
door Samantha West. Met een heldere, fijne
vrouwenstem bleef deze stemcomputer hen bellen,
ook als mensen aangaven geen belangstelling te hebben voor een Obamacareverzekering. Maar Samantha was goed getraind en bleef aandringen.
Ondertussen moesten veel Amerikanen hun
mobiele telefoon helemaal uitzetten omdat
de spraakcomputer continu contact bleef
zoeken. “All day and every day. It will not
stop”, schrijft iemand op een klachtenforum.
Ook had het geen effect om het nummer te
laten blokkeren via het Amerikaanse Bel-MeNiet-register. Wat wel hielp, was berichtgeving in Time Magazine.
Al een dag na publicatie in december was
Samantha haar baan als agent kwijt. Iedereen
die haar belde, kreeg een ingesprektoon.
Bliepbliepbliep in plaats van bliep dus. Ook
vragen over rekeningen (69 procent); goede
tweede en derde waren een gebrekkige
webselfservice en onbegrip over tariefwijzigingen. O2 paste verschillende processen
aan, waarop direct een daling van 2 procent
volgde van het aantal bellende klanten:
6.000 gesprekken per maand minder.
Aanpassingen aan de website leverden nog
eens een afname van één procent klantgesprekken op.
Op alle vlakken is de organisatie juichend
over het gebruik van spraakanalyse. Het
heeft een positief effect gehad op àlle afdelingen binnen het bedrijf en is een ‘powerful
engine’ voor continue verbetering van de
kwaliteit van dienstverlening. O2 denkt wel
dat de snelle resultaten uit spraakanalyse
slechts het topje van de ijsberg zijn; meer
verbeteringen van de dienstverlening komen
eraan. ‘For many years to come’, meldt het
telefoonbedrijf.
de website van haar opdrachtgever/eigenaar, een ziektekostenverzekeraar in Fort
Lauerdale, was opeens uit de lucht gehaald.
Kwade telefoongebruikers die bij de ziektekostenverzekeraar verhaal wilden halen over
het ongewenste belgedrag van Samantha
kregen nul op het rekest. “Wij gebruiken geen
telefoonrobot, sir”, antwoordden agents van
vlees en bloed van de ziektekostenverzekeraar. Daarna hingen zij steeds snel op.
Uit het oogpunt van klantcontact was
Samantha dus een grote mislukking. Maar
Samantha was wel cool. Veel mensen hadden
niet door dat zij een stemcomputer aan de
lijn hadden, omdat die zelfs in staat was een
eenvoudig intermenselijk gesprek te voeren.
Totdat Samantha Michael Scherer aan de lijn
kreeg. Scherer is Time Washington Bureau
Chief en werd gebeld op zijn nulzesje. De
bureauchef vertrouwde het niet, omdat
Samantha te veel aan het vissen was naar
informatie. “Bent u een echt persoon of een
computergestuurde stemrobot?” vroeg hij
daarom op de vrouw af. Waarop Samantha
enthousiast antwoordde dat ze een echt
persoon was, met een bijbehorende bevallige
lach erbij.
Maar helaas, Samantha slaagde niet voor
andere testen. De vraag welke groente in
tomatensoep zit, kon ze bijvoorbeeld niet
beantwoorden. Michael Scherer vroeg haar
ook meerdere keren welke dag het gisteren
was en ook hier bleef ze het antwoord
schuldig. Ze klaagde dan opeens over een
‘slechte telefoonlijn’. Wel bleek Samantha
perfect een serie vragen te kunnen stellen
en beantwoorden over ziektekostendekkingen. Daarna verbond ze door naar een
echte agent, die de zakelijke overeenkomst
nog wel even zou aftikken.
CCM - JAARGANG 20 - NR 1 2014 33
CCM01-2014.indd 33
13-02-14 14:00

Download Report