Verizon оптимізує роботу сервісної служби і колл-центру за допомогою Tableau

Компанія

Verizon Fios – постачальник послуг кабельного телебачення та Інтернету в США. Кількість телевізійних абонентів компанії в даний час складає 4,5 мільйонів осіб, кількість користувачів стаціонарних телефонів – 12,2 млн. людей, а чисельність користувачів широкосмугового Інтернету – 6,9 млн.

Щодня компанія генерує 4 терабайти даних (для порівняння: загальний обсяг даних Бібліотеки Конгресу США становить 10 терабайт). Вся інформація управляється аналітичним центром Verizon’s Analytics Center of Excellence (ACE), в команді якого працює 80 осіб.

Проблема

Для систематизації даних, що надходять, експерти компанії застосовували різні методи, в тому числі електронні таблиці Excel. Таблиці використовувалися для ручного аналізу цифрових показників центру обробки викликів. Результати розподілялися між кількома командами аналітиків, а потім використовувалися для складання статистичних звітів. Щоб звести дані перед аналізом, необхідно було обробити інформацію з кількох джерел: Oracle, Hadoop і Teradata. Цей процес був тривалим і неефективним, оскільки користувачам важко було знайти потрібну інформацію. Виникла потреба у новому простому способі представлення даних для масштабування і автоматизації процесів усередині компанії. Так виникла ідея використовувати Tableau.

Рішення

Перш ніж створювати набори інструментальних панелей у Tableau, співробітники ACE розробили інформаційні панелі, оптимізовані для максимально швидкого завантаження. Відразу ж після початку використання Tableau аналітики відзначили ефективність таких інструментів системи, як спливаючі підказки, візуалізація деталей, уточнення визначень виділених полів таблиці і т.д.

Tableau став тим інструментом, який зв’язав воєдино всі застосовувані програми. Аналіз текстової інформації також був перенесений на панель інструментів. У результаті застосування Tableau вдалося підвищити ефективність роботи колл-центру, мінімізувати час на відповідь користувача.

Результат використання Tableau

• Колл-центр збільшив пропускну здатність, оптимізував перенаправлення клієнта на потрібний відділ, скоротивши час аналізу ситуації на 50%.
• Обсяг дзвінків знизився на 43%.
• Технічні розсилки були скорочені на 62% (для певних груп клієнтів).
• Було створено в цілому 1500 інструментальних панелей, які об’єднують дані з Hadoop, Teradata і Oracle.
• Оптимізували сегментацію клієнтів, класифікували їх поведінку і стало зрозуміло, хто буде звертатися у колл-центр повторно, а хто зможе самостійно розібратися з проблемою, використовуючи інформацію з сайту компанії.
• Мінімізували повторні звернення у колл-центр, скоротили експлуатаційні витрати на його роботу.
• Відстежувався настрій клієнта при зверненні у колл-центр (можна було зробити висновок про задоволеність зверненням).
• За допомогою геопросторового картографування у Tableau маркетологи змогли почати відстежувати вплив сервісних розсилок (не тільки на рівні штату, а й адресно, на рівні поштового індексу).
• Функції картування у Tableau, наприклад, інтеграція з Mapbox, дозволили аналітикам скоротити тривалість технічного обслуговування, точно встановивши місце розташування пошкодження лінії за допомогою теплових карт.