Телекоммуникации

Verizon оптимизирует работу сервисной службы и колл-центра с помощью Tableau

~ 2 мин

Применив комплексную аналитику данных, компании удалось наладить максимально быструю работу службы технической поддержки, минимизировать количество повторных обращений, а также сократить время на устранение неполадок в кабельных сетях

Tableau, Verizon

Компания

Verizon Fios – поставщик услуг кабельного телевидения и Интернета в США. Количество телевизионных абонентов компании в настоящее время составляет 4,5 миллионов человек, количество пользователей стационарных телефонов – 12,2 млн. человек, а численность пользователей широкополосного Интернета – 6,9 млн.

Ежедневно компания генерирует 4 терабайта данных (для сравнения: общий объем данных Библиотеки Конгресса США составляет 10 терабайт). Вся информация управляется аналитическим центром Verizon’s Analytics Center of Excellence (ACE), в команде которого работает 80 человек. 

Проблема

Для систематизации поступающих данных эксперты компании применяли различные методы, в том числе электронные таблицы Excel. Таблицы использовались для ручного анализа цифровых показателей центра обработки вызовов. Результаты распределялись между несколькими командами аналитиков, а затем использовались для составления статистических отчётов. Чтобы свести данные перед анализом, необходимо было обработать информацию из нескольких источников: Oracle, Hadoop и Teradata. Этот процесс был длительным и неэффективным, поскольку пользователям тяжело было найти нужную информацию. Необходим был новый простой способ представления данных для масштабирования и автоматизации процессов внутри компании. Так возникла идея использовать Tableau.

Решение

Прежде чем создавать наборы инструментальных панелей в Tableau, сотрудники ACE разработали информационные панели, оптимизированные для максимально быстрой загрузки. Сразу же после начала использования Tableau аналитики отметили эффективность таких инструментов системы, как всплывающие подсказки, визуализация деталей, уточнение определений выделенных полей таблицы и т.д. 

Tableau стал тем инструментом, который связал воедино все применяемые программы. Анализ текстовой информации также был перенесён на панель инструментов. В результате применения Tableau удалось повысить эффективность работы колл-центра, минимизировать время на ответ пользователя.

Результат использования Tableau

  • Колл-центр увеличил пропускную способность, оптимизировал перенаправление клиента на нужный отдел, сократив время анализа ситуации на 50%.
  • Объем звонков снизился на 43%.
  • Технические рассылки были сокращены на 62% (для определённых групп клиентов).
  • Было создано в общей сложности 1500 инструментальных панелей, объединяющих данные из Hadoop, Teradata и Oracle.
  • Оптимизировали сегментацию клиентов, классифицировали их поведение и стало понятно, кто будет обращаться в колл-центр повторно, а кто сможет самостоятельно разобраться с проблемой, используя информацию с сайта компании.
  • Минимизировали повторные обращения в колл-центр, сократили эксплуатационные расходы на его работу. 
  • Отслеживалось настроение клиента при обращении в колл-центр (можно было сделать вывод об удовлетворённости обращением).
  • С помощью геопространственного картографирования в Tableau маркетологи смогли начать отслеживать влияние сервисных рассылок (не только на уровне штата, но и адресно, на уровне почтового индекса).
  • Функции картирования в Tableau, например, интеграция с Mapbox, позволили аналитикам сократить продолжительность технического обслуживания, точно установив местоположение повреждения линии с помощью тепловых карт.
Обращайтесь к нам, чтобы внедрить такое решение в своей компании
Департамент корпоративных решений
;