Zet support data om in groeihendels
Elk support gesprek is een goudmijn om de volledige klantervaring te meten en verbeteren. Spot wat belangrijk is, handel sneller en zet support om in een echte groeimotor.



Tijd om klantinzichten te ontdekken

Verken onze klantenservice analytics en rapportage oplossing

Slimmer werken begint met helderder zien
Een omnichannel analytics om uit het giswerk te komen, ongeacht de herkomst
Zodra je berichten begint te ontvangen, wordt data verzameld en gerapporteerd per kanaal in je dashboards
Geef teams de rapportages die ze nodig hebben om hun impact te bezitten
Belangrijke dingen die je niet zou willen missen
Enterprise-niveau beveiliging
State-of-the-art cryptografie maatregelen om voor je data te zorgen.
Tot 30 dagen gratis proefperiode
Ontgrendel langere proefperiodes door geavanceerde functie configuratie.
Gebouwd voor mobiel en desktop
Welk apparaat je ook kiest, we hebben toegewijde apps beschikbaar.
Bekijk hun testimonials en reviews over Crisp klantenservice analytics software


Crisp is geweldig geweest en het eerste wat me echt aantrok, als techneut, was de grootte van de chat widget.

We hebben vanaf het begin voor Crisp gekozen vanwege de flexibiliteit en het niveau van automatisering dat het toestond.
We genieten er echt van om met de mogelijkheden van de API te kunnen spelen, zo zeer dat het voor ons een mini-backoffice is geworden.



Crisp is een centrale troef geworden voor Reedsy, waardoor het team in staat is om snelle, gepersonaliseerde antwoorden te geven en de klantenondersteuning effectiever te maken met behulp van AI-oplossingen.
Twijfel je nog?
Hier is waarom je dat niet zou moeten doen
Zie hoe toonaangevende support analytics tools vergelijken. We hebben het makkelijk gemaakt voor je bedrijf om verschillende leveranciers te vergelijken en helpen je de platform te kiezen die het best past bij je helpdesk analytics vereisten.

Front
Intercom
Freshdesk
Zendesk
Crisp
Front | Intercom | Freshdesk | Zendesk | Crisp | |
---|---|---|---|---|---|
Historische data | |||||
Omnichannel analytics | |||||
AI & Automatiseringen | |||||
Custom dashboards | |||||
Samenwerking & delen | |||||
Geavanceerde filter opties | |||||
Zie gedetailleerde vergelijking | Meer informatie | Meer informatie | Meer informatie | Meer informatie |

Wat zijn de 4 metrics van klantenservice?
De 4 metrics van klantenservice zijn degenen die het meest belangrijk zijn voor het meten van klantenservice prestaties evenals klanttevredenheid. Je kunt eerste reactietijd, oplossingstijd, klanttevredenheidscore (CSAT), en contactratio vinden.
Eerste reactietijd is de tijd tussen het eerste bericht verzonden door de klant en het eerste antwoord verzonden door de support agent. Het heeft geen betrekking op wanneer het probleem opgelost wordt. Het schetst het vermogen van een bedrijf om reactiviteit te tonen.
Oplossingstijd is de totale tijd die het duurt voor een gesprek om opgelost te worden, vanaf het moment dat ze het gesprek beginnen totdat het volledig opgelost is. Oplossingstijd kan getimed worden in minuten, uren, of dagen. Het schetst het vermogen van een bedrijf om efficiënte support te bieden, gericht op het verminderen van het gemiddelde aantal berichten verzonden voordat het gesprek gesloten wordt.
Klanttevredenheidscore is een enquête verzonden na elke interactie met de klantensupport om klanttevredenheid te meten. Beoordeeld uit 5 en gecombineerd met een opmerking, het is de perfecte tool om directe feedback van klanten te krijgen. Het schetst het vermogen van een bedrijf om te begrijpen hoe goed je team wordt waargenomen door klanten.
Contactratio meet hoe vaak je klanten contact opnemen met je support team. Gemeten in percentage, het is de perfecte metric om het vermogen van je producten te meten om een zelfbedienings-ervaring te bieden.

Wat is klantenservice analytics?
Klantenservice analytics verwijst naar het proces van meten, tracken en analyseren van data van support interacties, niet alleen om team prestaties en klanttevredenheid te verbeteren, maar ook om product en business beslissingen te informeren. Elk gesprek onthult inzichten: terugkerende bugs, functie hiaten, onboarding problemen, of churn signalen. Toch wordt deze data vaak onderbenut, geïsoleerd tussen afdelingen of inboxen, of verloren in taakbeheer projecten.
Goed gedaan, wordt klantenservice analytics een strategisch bezit. Het helpt support managers te identificeren wat teams vertraagt, waar kwaliteit daalt, en hoe support reps effectiever gecoacht kunnen worden. Het geeft C-levels een directe lijn naar de stem van de klant, die verder gaat dan enquêtes of dashboards.
Verre van alleen operationeel, voeden support data roadmap prioritering, wervingsbeslissingen, en lange-termijn klantervaring strategie. Daarom behandelen high-performing teams nu analytics niet als een rapport, maar als een hefboom voor groei.

Waarom zijn analytics belangrijk in klantensupport?
Analytics en rapportage zijn essentieel voor klantenservice prestaties omdat het duidelijkheid brengt over wat er gebeurt tijdens klanten' support ervaring. Het geeft een helder zicht op waar de ervaring faalt, welk onderwerp wrijving creëert, en hoe je team presteert over tijd. Met de juiste key performance indicators, kunnen support managers en bedrijfsleiders hun team prestaties beter benutten maar ook meer feedback delen naar andere bedrijfsafdelingen.
Door data te filteren, beweeg je weg van het giswerk en begin je in te boren op wat echt belangrijk is voor je klanten. Analytics is een kernonderdeel van een klantenservice manager's werk en zou niet verwaarloosd moeten worden als het gaat om laten zien waarom klantensupport niet alleen een kostenpost maar een groeihefboom is.
Hoe kies je je volgende klantenservice analytics oplossing?

Omnicanaliteit
Je support gebeurt niet op één plek, je analytics ook niet. Kies een oplossing die chat gesprekken, emails, socials, en meer samenbrengt, zodat je klantenservice end-to-end kunt tracken. Het juiste platform verbindt elk touchpoint, waardoor het makkelijker wordt om patronen te detecteren, consistentie te meten, en service over de hele linie te verbeteren.
Real-time
Collaboratief
Actioneerbaar
Geïntegreerd
Aanpasbaar
Hoe werkt het?

Data aggregatie

Aanpassen
