Budowa systemu analityki w czasie rzeczywistym do monitorowania szybkości przetwarzania przychodzących zapytań w czatach. Rozwiązanie pozwoliło zespołowi wsparcia znacznie poprawić wskaźniki obsługi klienta (SLA).
Wyzwanie:
Zamawiający nie miał obiektywnego narzędzia do śledzenia czasu oczekiwania klientów na odpowiedź menedżera. Prowadziło to do „spadku” szybkości komunikacji, klienci opuszczali czaty, a kierownictwo otrzymywało spóźnione raporty, które nie odzwierciedlały rzeczywistego obrazu wydajności działu.
Moje rozwiązanie:
Opracowałem architekturę zautomatyzowanego zbierania i przetwarzania danych za pośrednictwem platformy Make (Integromat):
Integracja przez API: Ustawiłem ciągły kanał przesyłania danych z platformy czatowej zamawiającego. Każda nowa aktywność w czacie staje się punktem do analizy w czasie rzeczywistym.
Logika matematyczna: Wdrożyłem skrypty do automatycznego obliczania czasu od momentu zgłoszenia klienta do pierwszej odpowiedzi menedżera.
Wielopoziomowy system powiadomień (Alert/Ostrzeżenie): Ustawiłem logikę progów. Jeśli czas oczekiwania zbliża się do krytycznego, system automatycznie wysyła ostrzeżenie (Warning), co pozwala kierownikowi interweniować zanim klient straci cierpliwość.
Dashboard wydajności: Wszystkie dane są agregowane w raportach, które pozwalają oceniać efektywność każdego menedżera osobno oraz działu jako całości.
Stos technologiczny:
Make (Integromat)
Webhooks & Integracja API
Google Sheets (Przetwarzanie danych i przechowywanie)
System powiadomień Telegram/Email
Wynik:
Mierzalność usługi: Kierownictwo otrzymało przejrzyste metryki szybkości odpowiedzi (SLA) w trybie online.
Zwiększenie szybkości reakcji: Dzięki systemowi alertów zespół zaczął szybciej reagować na zapytania, minimalizując odpływ klientów.
Obiektywna ocena: System dał podstawę do właściwej motywacji pracowników na podstawie ich rzeczywistej wydajności.
Wyzwanie:
Zamawiający nie miał obiektywnego narzędzia do śledzenia czasu oczekiwania klientów na odpowiedź menedżera. Prowadziło to do „spadku” szybkości komunikacji, klienci opuszczali czaty, a kierownictwo otrzymywało spóźnione raporty, które nie odzwierciedlały rzeczywistego obrazu wydajności działu.
Moje rozwiązanie:
Opracowałem architekturę zautomatyzowanego zbierania i przetwarzania danych za pośrednictwem platformy Make (Integromat):
Integracja przez API: Ustawiłem ciągły kanał przesyłania danych z platformy czatowej zamawiającego. Każda nowa aktywność w czacie staje się punktem do analizy w czasie rzeczywistym.
Logika matematyczna: Wdrożyłem skrypty do automatycznego obliczania czasu od momentu zgłoszenia klienta do pierwszej odpowiedzi menedżera.
Wielopoziomowy system powiadomień (Alert/Ostrzeżenie): Ustawiłem logikę progów. Jeśli czas oczekiwania zbliża się do krytycznego, system automatycznie wysyła ostrzeżenie (Warning), co pozwala kierownikowi interweniować zanim klient straci cierpliwość.
Dashboard wydajności: Wszystkie dane są agregowane w raportach, które pozwalają oceniać efektywność każdego menedżera osobno oraz działu jako całości.
Stos technologiczny:
Make (Integromat)
Webhooks & Integracja API
Google Sheets (Przetwarzanie danych i przechowywanie)
System powiadomień Telegram/Email
Wynik:
Mierzalność usługi: Kierownictwo otrzymało przejrzyste metryki szybkości odpowiedzi (SLA) w trybie online.
Zwiększenie szybkości reakcji: Dzięki systemowi alertów zespół zaczął szybciej reagować na zapytania, minimalizując odpływ klientów.
Obiektywna ocena: System dał podstawę do właściwej motywacji pracowników na podstawie ich rzeczywistej wydajności.