Analyse der NFON-Telefonprotokolle & Visualisierung in Klipfolio

Wir bei IT-WINGS bieten im Bereich Digital Analytics verschiedene Dienstleistungen an. Ein aktuelles, interessantes Beispiel hierfür war das Projekt für eine Personalvermittlungsagentur aus Österreich. Ziel war es durch das Analysieren der Telefonprotokolle der/die Mitarbeiter:innen die Prozesse zu optimieren, um somit das Kosten-Nutzen-Verhalten ihrer Vermittlungsanrufe besser verstehen zu können.

Was ist NFON?

NFON ist ein gehostetes/cloudbasiertes Telefonsystem, welches unser Kunde zum Aufbau des Telefonnetzes nutzt. Dieser Service bietet viele Funktionen für die Akquise von Unternehmen an, wie Telefon- und Videoanrufe, Screen-Sharing, Konferenzen und vieles mehr. Eine wichtige Funktion für unseren Kunden war die Protokollierung von Telefonaten.

Der/Die Nutzer:in kann sich in den NFON-Account einloggen und einen monatlichen Report der Telefonanrufe downloaden, in denen Daten über den/die Recruiter:in, die Kunden/Kundinnen, die Zeit und der Kosten pro Minute vorhanden sind.

NFON verfügte zum Zeitpunkt des Projekts noch nicht über eine API, um die Daten automatisiert herunterzuladen. Die einzige Möglichkeit diese Daten zu erhalten, war über einen manuellen Download über das Serviceportal.

Was ist ein Cronjob?

Cron ist eine Befehlszeilenfunktion, die auf UNIX-ähnlichen Systemen (einige Linux-Distributionen) und Systemen mit UNIX-Funktionalität (Windows) vorhanden ist. Mit Cron können geplante Aufträge (sogenannte Cron-Jobs) festgelegt werden, welche von einer Skriptdatei zu einer bestimmten Zeit ausgeführt werden.

Es gibt viele Möglichkeiten, wie man einen Cron Job einrichten kann. Wir haben uns für eine Windows-Implementierung mit der Eingabeaufforderungsschnittstelle entschieden. Wir haben sie nach dem folgenden Beispiel erstellt, um unser Skript einmal pro Tag auszuführen.

Das Skript, das wir ausgeführt haben, öffnet jeden Tag die NFON-Website und meldet sich mit den Zugangsdaten unseres Kunden an. Dann lädt das Skript den Bericht des aktuellen Monats im CSV-Format herunter.

Das Skript lädt die Daten der .csv Datei in ein Google Sheet hoch, wobei es wichtig ist, dass nur die neuesten Daten hochgeladen werden, die noch nicht im Google Sheet vorhanden sind. Das Format der Daten ist das folgende:

Nachdem wir die Daten der Website entnommen und im Google Sheet gespeichert haben, können wir sie mit einer bereits vorhandenen Konnektor-Funktion mit dem Datenvisualisierungstool Klipfolio verbinden.

Was ist Klipfolio?

Klipfolio ist ein webbasierter Service zur Visualisierung von Daten. Der Hauptvorteil von Klipfolio ist die große Auswahl an Visualisierungen, das nutzerfreundliche und einfach zu benutzende Interface und die schon vorhandenen Konnektoren zu vielen Datenquellen (zum Beispiel Google Drive, wo wir unsere Daten abgelegt haben).

Wir haben unser Google Sheet mit den Daten der Telefon-Protokolle von NFON mit Klipfolio verbunden.

Dann haben wir ein Dashboard mit unseren Daten der Telefon-Protokolle erstellt. Das hauptsächliche Interesse unseres Kunden war es, zu sehen wie lange die Telefonanrufe waren, überwiegend ob die Telefonate länger oder kürzer als 90 Sekunden waren. Außerdem wollten Sie die Telefonate aufgegliedert nach Wochen, Monaten und Jahren sehen, sowie gegliedert nach den Recruiter:innen.

Unser Kunde wollte ein Balkendiagramm, welches nur den aktuellen Monat zeigt und eine Tabelle, die alle Monate zeigt mit den Daten, die schon vorhanden waren. Der Prozess, um diese spezielle Visualisierung zu erstellen, war folgendermaßen:

  1. Erstellung einer ausgeblendeten Tabelle, in welche das Datum, die Recruiter:in ID und die Anrufzeit unter 90 Sekunden geordnet werden.

Wir haben die Spalten für Datum (B:B) und Anrufzeit (K:K) ausgewählt. Die Slice-Funktion entfernt lediglich die erste Zeile, welche nur eine Überschrift ist.

Das gleiche haben wir für die Spalten der Recruiter:in ID und der Anrufzeit gemacht.

 

  1. Erstellung einer eigenen Serie für jede:n Recruiter:in auf der Grundlage der ID:

In Klipfolio besteht eine Visualisierung aus Serien, wobei eine Serie ein Element einer Visualisierung darstellt (z. B. einen Balken in einem Balkendiagramm). Es ist erforderlich, einen Code für jede Serie zu schreiben, damit die Visualisierung richtig aufgebaut wird.

Wir haben sowohl für das Balkendiagramm als auch für die Tabelle eine Datenreihe für jeden Recruiter erstellt. Wir haben die sogenannte „wichtigste Funktion“ in Klipfolio genutzt, um die Datenreihen zu erstellen.

Diese Suchfunktion besteht aus 3 Teilen:

  1. In der ersten Zeile, in der wir die X-Achsenreihe hinzufügen, haben wir den Monat des heutigen Datums ausgewählt. (In der Visualisierung haben wir die X- und Y-Achse zur besseren Lesbarkeit vertauscht)
  1. In der zweiten Zeile werden die Daten so gruppiert, dass sie mit dem in der X-Achse angegebenen Format übereinstimmen, nur gefiltert nach den IDs der Personalverantwortlichen.
  2. In der dritten Zeile wird die gleiche Gruppierung und Filterung vorgenommen, mit dem Zusatz, dass die Anzahl der Anrufe innerhalb dieser Gruppierungen gezählt werden. Zum Beispiel würde diese Funktion die Anzahl der Anrufe in einem Monat für diese spezifische ID zählen.

Der gleiche Prozess wurde auch für die Tabelle durchgeführt, mit dem Unterschied, dass wir in der ersten Zeile alle Monate auswählen, anstatt nur nach dem aktuellen Monat zu filtern. Wir wiederholten diesen Vorgang auch für das Jahr, den Monat und die Woche für Anrufe unter und über 90 Sekunden.

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