Phương pháp thu thập dữ liệu và tài liệu
Định hướng phát triển của TTDVKH Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại thương Việt Nam
phần Ngoại thương Việt Nam
Mục tiêu của khối tác nghiệp đến năm 2020 là hoàn thiện mô hình hoạt động theo hướng tập trung hóa nhằm nâng cao hiệu quả công việc Tác nghiệp tại Contact Center sẽ tối đa hóa lợi ích cho khách hàng bằng cách tăng tốc độ xử lý giao dịch, cung cấp dịch vụ chính xác và an toàn, đồng thời giảm thiểu tác nghiệp tại quầy, góp phần giảm chi phí tài chính cho ngân hàng.
4.2 Các giải pháp nâng cao chất lƣợng dịch vụ tại Trung tâm dịch vụ khách hàng Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam
Dựa trên lý luận về chất lượng dịch vụ của Contact Center đã được trình bày trong Chương 1, cùng với phân tích thực trạng hoạt động trong Chương 2 và định hướng phát triển của Vietcombank giai đoạn 2020, luận văn đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ của Trung tâm Những giải pháp này nhằm phát huy ưu điểm, khắc phục tồn tại, vượt qua thách thức và nắm bắt cơ hội kinh doanh.
4.2.1 Nâng cao chất lượng công nghệ
4.2.1.1 Phần mềm phân bổ cuộc gọi theo nghiệp vụ chuyên môn Để phục vụ khách hàng chuyên sâu theo từng nghiệp vụ, đồng thời vẫn đảm bảo sử dụng nguồn lực hiệu quả tại từng thời điểm, hỗ trợ khách hàng theo nguyên tắc một cửa, cũng nhƣ giảm thiểu thời gian trả lời khách hàng, cần phản chỉnh sửa hệ thống phân bổ cuộc gọi, tổ chức lại hoạt động của Phòng dịch vụ khách hàng để tăng cường hiệu quả hoạt động như sau:
Mỗi Agent được cấp mã đăng nhập và mật khẩu để truy cập vào hệ thống Avaya, cho phép họ đăng nhập từ bất kỳ máy lẻ nào với định danh nhân viên duy nhất Hệ thống này hỗ trợ tạo nhóm nghiệp vụ (Skill), bao gồm các nhân viên có chuyên môn tương tự như Skill thẻ, Skill ngân hàng điện tử và Skill tín dụng Mỗi nhân viên có thể được gán từ một đến mười nhóm nghiệp vụ với thứ tự ưu tiên Bên cạnh đó, trong mỗi nhóm nghiệp vụ, hệ thống cho phép xác định kỹ năng làm việc của Agent theo cấp bậc từ 1 đến 10, trong đó 1 thể hiện khả năng xử lý cao nhất và 10 là khả năng xử lý thấp nhất.
Hệ thống Avaya thực hiện định tuyến cuộc gọi dựa trên nhóm nghiệp vụ và kỹ năng của Agent Khi khách hàng chọn dịch vụ thẻ, cuộc gọi sẽ được chuyển đến nhóm Agent có nghiệp vụ thẻ tốt nhất, ưu tiên Agent có kỹ năng cao nhất Nếu không có Agent nào có kỹ năng cao đăng nhập hoặc đang bận, cuộc gọi sẽ chuyển đến Agent có kỹ năng thấp hơn trong cùng nhóm Nếu toàn bộ Agent trong nhóm thẻ đều bận, hệ thống sẽ tự động chuyển cuộc gọi sang nhóm Agent có kỹ năng chính là Ngân hàng điện tử, nhưng cũng đã được cài đặt kỹ năng thứ hai là thẻ Để đảm bảo công bằng và hiệu quả công việc, hệ thống sẽ phân bổ cuộc gọi dựa trên thời gian trả lời của từng nhân viên, tránh tình trạng nhân viên có khả năng xử lý cao phải nghe điện thoại nhiều hơn.
4.2.1.2 Đầu tư hệ thống Quản trị quan hệ khách hàng (Customer Relationship Management – CRM) riêng cho VCC Đầu tƣ hệ thống CRM riêng cho VCC là một trong những điều kiện quan trọng để giúp công tác Inbound cũng nhƣ công tác bán hàng Outbound sau này đạt hiệu quả tốt Hệ thống CRM sẽ hỗ trợ trung tâm các công việc sau:
Hỗ trợ Agent với thông tin 360 độ về khách hàng thông qua việc tích hợp CRM với các chương trình Core Banking và ứng dụng của Vietcombank giúp quản lý toàn diện thông tin khách hàng Điều này cho phép nhận diện xu hướng và hành vi của khách hàng, từ đó đưa ra giải pháp tối ưu để tư vấn sản phẩm và xử lý thắc mắc, khiếu nại hiệu quả Thay vì phải sử dụng nhiều phần mềm khác nhau, Agent được cung cấp một nguồn lực tập trung để quản lý thông tin khách hàng, nâng cao chất lượng dịch vụ, giảm thiểu khó khăn và tăng năng suất làm việc Khách hàng được hưởng lợi từ dịch vụ gia tăng, giảm thời gian chờ đợi và nhận hỗ trợ chính xác hơn từ tổng đài viên, trong khi nhiều vấn đề có thể được giải quyết nhanh chóng mà không cần sự can thiệp của nhiều nhân viên.
Hỗ trợ quá trình bán hàng bao gồm việc điều phối công việc giữa các bộ phận và kênh phân phối liên quan đến các chiến dịch quảng bá Chẳng hạn, trong các chiến dịch quảng bá qua điện thoại, người phụ trách sẽ chuyển danh sách khách hàng mục tiêu cùng thông tin liên quan cho hệ thống Contact Center Hệ thống này sẽ tự động thực hiện cuộc gọi và nhân viên tư vấn sẽ trực tiếp tiếp thị cho khách hàng CRM giúp quản lý cơ hội và khách hàng tiềm năng, trong đó các khách hàng mục tiêu sau khi được đánh giá sẽ trở thành khách hàng tiềm năng cho Ngân hàng Đây là nguồn dữ liệu quan trọng cho quy trình kinh doanh, với những cơ hội có khả năng thành công cao được chuyển cho nhân viên bán hàng để tiếp tục chăm sóc và bán hàng Đồng thời, các đánh giá này cũng giúp người quản lý chiến dịch theo dõi và thống kê kết quả chiến dịch.
Hệ thống CRM giúp lưu trữ phản hồi của khách hàng, hỗ trợ quản lý và theo dõi thông tin hiệu quả Khi các nhân viên tư vấn tiếp thị tương tác với khách hàng, họ có thể nhận phản hồi ngay lập tức qua cuộc gọi hoặc qua SMS, email sau đó Từ những phản hồi này, CRM cho phép người phụ trách chiến dịch tạo ra các biểu đồ đánh giá và báo cáo phân tích, từ đó phân loại mức độ thành công của chiến dịch tiếp thị với khách hàng thành các nhóm như thành công, bình thường hoặc không thành công.
4.2.1.3 Xây dựng mô hình dự báo số lượng cuộc gọi
Dự báo cuộc gọi nhằm giảm thiểu tối đa số cuộc gọi nhỡ và nâng cao chất lượng dịch vụ của trung tâm Trung tâm nghiên cứu phát triển mô hình dự báo số lượng cuộc gọi để xác định số lượng nhân viên cần thiết, từ đó tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của hệ thống.
Có hai phương pháp chính để dự báo cuộc gọi: phương pháp giải thích và phương pháp thăm dò Phương pháp giải thích dựa vào phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khối lượng cuộc gọi, trong khi phương pháp thăm dò dự đoán dựa trên nghiên cứu tổng cuộc gọi theo thời gian Do phương pháp giải thích khó thực hiện và ít chính xác hơn, luận văn sẽ tập trung vào phương pháp thăm dò để tiến hành dự báo Các bước xây dựng mô hình dự báo cuộc gọi sẽ được trình bày cụ thể.
Tập hợp dữ liệu là quá trình thu thập số lượng cuộc gọi phát sinh theo ngày trong tháng, ngày trong tuần và thời gian trong ngày, nhằm phân tích nhu cầu cuộc gọi trong khoảng thời gian một giờ hoặc nửa giờ Việc này rất quan trọng để dự báo số lượng cuộc gọi cũng như thời gian trung bình để các cuộc gọi được trả lời Số lượng cuộc gọi và thời gian xử lý trung bình giúp tính toán khối lượng công việc một cách hiệu quả.
Y là lƣợng cuộc gọi dự đoán xảy ra (chỉ tiêu cần dự báo)
Xi: là các nhân tố ảnh hưởng đến Y gồm 3 nhân tố:
X 1 : Số lƣợng khách hàng của Vietcombank
X 2 : Số lƣợng dịch vụ VCC triển khai
X 3 : Khoảng thời gian nghiên cứu
Để thực hiện dự báo khối lượng cuộc gọi, bạn có thể sử dụng hàm hồi quy tương quan trong Excel hoặc các phần mềm hỗ trợ như Eview, SPSS Quá trình này bao gồm việc tính toán các giá trị a i và X i, từ đó giúp xác định được khối lượng cuộc gọi một cách chính xác.
* Sử dụng mô hình Erlang C: để tính toán số lượng nhân viên cần thiết
Khoảng một thế kỷ trước, nhà toán học Đan Mạch Agner Erlang đã phát triển bảng thống kê Erlang C để phân tích mối quan hệ giữa khối lượng công việc, mức độ dịch vụ và số lượng tổng đài viên cần thiết Bảng này xem xét khối lượng giao dịch, thời gian xử lý trung bình và cấp độ dịch vụ mong muốn nhằm xác định số tổng đài viên yêu cầu Sử dụng máy tính Erlang, với giả định 80% cuộc gọi được xử lý trong 20 giây, 100 cuộc gọi trong 30 phút và thời gian xử lý mỗi cuộc gọi là 3 phút, ta có thể xây dựng bảng tính cụ thể cho nhu cầu dịch vụ.
Thời gian trung bình trả lời cuộc gọi (giây)
Mức độ đáp ứng dịch vụ
Để duy trì mức dịch vụ 80% cuộc gọi được trả lời trong 20 giây hoặc ít hơn, cần có 13 tổng đài viên Nếu một trong số họ rời khỏi vị trí, mức độ dịch vụ sẽ giảm từ 79,6% xuống 64%, và thời gian trung bình trả lời cuộc gọi sẽ tăng từ 17,1 giây lên 40,5 giây Ngược lại, nếu tăng thêm 1 tổng đài viên, mức độ dịch vụ sẽ cải thiện từ 79,65% lên 88%, và thời gian trung bình trả lời cuộc gọi sẽ giảm từ 17,1 giây xuống còn 7,8 giây.
4.2.1.4 Đánh giá chất lượng cuộc gọi của khách hàng sau khi kết thúc cuộc gọi
