Login

Mengurangi Churn Agen Call Center Dengan Predictive Analytics

Organisasi yang memiliki banyak karyawan yang berada dalam posisi turnover tinggi seperti pusat panggilan, tim penjualan, atau agen sementara. Semua peran ini dapat mengambil manfaat dari membangun model untuk menentukan mengapa karyawan pergi.

Memprediksi churn karyawan menggunakan data mining dan analytics dapat membantu mengurangi dan mempertahankan talenta terbaik. Dampak churn bisa dalam waktu dan uang. Saatnya melatih karyawan baru dan mempercepatnya pada sistem dan proses Anda. Biaya moneter terkait dengan penempatan peran baru, membayar agen pihak ke-3, membayar lembur ke staf yang tersisa dan berinvestasi pada karyawan hanya agar mereka pergi dalam waktu enam bulan hingga satu tahun.

Menurut Jaminan Kualitas & Koneksi Pelatihan, tingkat turnover standar untuk industri call center adalah antara 30 hingga 45%. Dalam artikel tersebut, Menjelajahi Nomor Pergantian Pusat Panggilan mereka menunjukkan bahwa biaya rata-rata untuk mengganti karyawan garis depan adalah antara $ 10- $ 15k per karyawan. Untuk menghitung dampak menggunakan angka-angka ini. Sebuah pusat panggilan yang memiliki 100 pekerja penuh waktu dengan tingkat pengurangan 30% akan menelan biaya sekitar $ 300 ribu per tahun hanya dalam biaya penggantian. Menggunakan ujung atas contoh, pengurangan 45% pada $ 15K per karyawan akan biaya $ 675K.

Dengan mengumpulkan data tentang karyawan dan kemudian membangun model prediksi menggunakan karyawan yang telah meninggalkan organisasi. Model analitik prediktif dapat dibuat yang akan memberi Anda wawasan baru tentang karakteristik karyawan yang berisiko tinggi untuk pergi. Selain itu, karyawan yang berisiko rendah churn akan memiliki karakteristik yang berbeda. Output dari model menciptakan skor untuk setiap karyawan yang menunjukkan kemungkinan mereka pergi atau tinggal. Dengan memiliki skor ini, Anda kemudian dapat mencocokkan kinerja karyawan untuk menentukan opsi untuk mempertahankan talenta terbaik Anda dan mencegah mereka pergi.

Beberapa faktor yang dapat digunakan dalam model termasuk:

  1. Kepuasan Lingkungan

  2. Pengalaman Sebelumnya

  3. Lamanya waktu bekerja di bawah manajer yang sama

  4. Jam Kerja Normal

  5. Kepuasan kerja

  6. Upah lembur

  7. Kepuasan Hubungan

  8. Pilihan Persediaan

Memahami mengapa beberapa karyawan sukses dan yang lain gagal dapat memberi Anda keunggulan kompetitif yang dibutuhkan untuk meningkatkan pendapatan dan pangsa pasar. Program dapat dibuat untuk membantu menyaring kandidat yang cenderung mengaduk dan mengurangi biaya yang terkait dengan mempekerjakan karyawan baru. Selain itu, perubahan operasional dapat dilakukan untuk menghargai talenta terbaik. Karyawan lain yang ingin Anda tumbuhkan menjadi karyawan berprestasi dapat ditargetkan berdasarkan informasi ini. Tindakan spesifik dapat diambil untuk membuat karyawan ini lebih produktif.

Memanfaatkan analitik prediktif akan mengurangi biaya keseluruhan untuk menjaga agar posisi berisiko tinggi secara tradisional tetap terisi. Karena biaya churn karyawan bisa sangat tinggi. Bisnis harus memulai proyek percontohan untuk memahami dengan tepat bagaimana data mining dapat memengaruhi pengalaman bisnis dan pelanggan mereka.

October 25, 2019

0 responses on "Mengurangi Churn Agen Call Center Dengan Predictive Analytics"

Leave a Message

Your email address will not be published.

top
Template Design © VibeThemes. All rights reserved.
X
Skip to toolbar