十大客户服务指标:分析视角[信息图表]

客户服务指标指的是衡量你为客户提供的服务质量。这些指标揭示了您的客户服务团队的表现如何,客户如何看待您,他们对您的业务有多满意,等等。客户服务通常被视为一个无形的业务方面,它更有资格而不是量化。

虽然从客户体验的角度来看,这可能是正确的,但在现实中,设定有形的客户服务目标并用客户服务指标衡量实现程度将确保长期业务成功。让我们深入了解为什么需要测量服务指标,以及从分析角度应该测量的前十个指标。

为什么要衡量客户服务指标?

每个支持团队都在努力提高服务绩效。有必要使用定量方法来获取度量标准并做出数据驱动的决策。因为任何商业战略的成功都取决于测量、分析和改进这三个步骤。

  1. 被测量的东西被管理. 组织可持续发展的第一步是衡量关键绩效指标(KPI)。这可以让您了解当前的运营状态。
  2. 分析–每个数据集都有一个故事要讲.一旦围绕每个KPI收集了所需的数据,如何分析KPI将变得至关重要。
  3. 改善更好的决定会带来更好的结果. 根据您从分析中获得的视角,您可以做出数据驱动的决策。

看看10个最重要的客户支持指标,以及如何衡量、分析和逐步改进它们。

1.首次响应时间

衡量你的反应速度:创建票据之后,度量代理向票据添加第一个响应所花费的时间。第一个回复时间需要在票据级别捕获。要合计所有票据的第一次响应时间,请计算每个票据的所有第一次响应时间的平均值。

平均首次响应时间=所有票证的首次响应时间之和/票证总数。

分析离群票当你通过考虑所有的支持请求来计算平均响应时间时,知道第一次响应时间的分布是至关重要的,即,在不同的时间间隔中有多少张票有第一次响应时间。在这里,您可以使用有效的商业智能工具,将广泛的多维数据转化为可操作的见解。HappyFox商业智能该工具是一个随时可用的分析工具,可根据您的业务需要精心编制。这里有一个例子。

第一次响应时间的直方图视图

响应时间通常以小时为单位。如果您想知道第一次响应时间的每4小时间隔的票数,上面的柱状图可以帮助您。它显示的是主要在4到8小时或8到12小时内得到回复的票。然而,你还会发现超过16小时限制的票数。这可以让你洞察到任何存在的异常值。

提高SLA性能:发现异常值可以帮助您理解特殊情况并改进流程。您可以根据发现调整并通知您未来的SLA目标。类似地,通过业务特有的属性和维度来查看第一次响应时间将提供额外的见解。

2.票量

测量流入:通过在特定时间内到达的客户请求的数量来度量票务数量。如果你在每天、每周、每月和每年的每个时刻都测量票量,这将对你有帮助。

票证数量=定义时间段内的票证总数

此外,对于每一个票证,您都可以捕获为其提高票证的产品、服务或部门。

按不同属性分析体积:虽然了解总客流量很重要,但也必须了解你为客户提供的各种产品、服务或产品的客流量。这是分析支持票的基本步骤。

正如“节省一美元就是赚一美元”这句话所说的那样,您可以帮助您的支持团队发现票源流入最多的票源类型。然后,对于给定的票据类型,您需要根据子类型了解票据的分布情况。一个有深度的油炸圈饼图会很适合你。

提高偏转率:一旦你发现了你的业务的高密度票务区域,你就可以决定解决它的每个方面。以下是一些常见的高票价情况下你可以做的改变。

  1. “如何”门票:包括更多自助文章和常见问题页面
  2. 服务请求:在您的客户中推动自助服务的采用
  3. 客户问题或事件:通过持续的反馈,重点加强您的产品或服务

3.代理回复

测量你的机票更新:您可以从捕获代理在票据上添加更新的次数开始。然后,您可以对其进行聚合,以找到代理应答的平均数量。由于此指标是特定于代理的,因此它有助于计算每个代理的平均回复数量。

每个座席每张票的平均回复数=该座席所有票的回复数之和/该座席处理的票总数

对基准分析:当您评估各个代理的回复数量时,它可以帮助您将代理的性能与标准行业基准进行比较。这个基准可以是考虑到您的支持团队的代理回复的平均数量。添加基准的柱状图会给你提供这样的视角。

可配置基准帮助您分割数据

提高你的代理技能:一旦你确定了哪些代理人在基准之上,哪些代理人在基准之下,你就知道了每个代理人的能力和能力。然后,您可以与他们合作,了解他们为什么以这种方式执行任务的根本原因,并帮助他们达到最佳性能。这将从根本上帮助您消除操作漏洞和积压。

4.顾客满意度

测量客户满意度:您可以通过多种方式衡量客户满意度得分。通常,这是通过在票证解决流程的各个级别进行客户满意度调查来完成的。您可以在票证解析结束时或每次更新票证时触发调查。

平均CSAT分数=收到的满意评分总数/提供的评分总数

分析客户群体收集所有客户的反馈可以让你更好地了解他们对你的看法。当你要迎合不同部门、地区和类型的客户时,根据不同的细分分析CSAT分数是很重要的。下面展示了一个这样的例子。

地图图表帮助您发现不同地区的差异

提高与客户的思想共享:通过对CSAT分数的清晰了解,您现在可以制定策略,以独特地满足每个客户群体的业务需求。定期反馈和跟进可帮助您丰富服务体验,提高客户忠诚度,并减少客户流失。您还可以通过不同类型的调查(如净促销员分数(NPS)、客户努力程度分数(CES)和社交媒体调查)使结果多样化。

5.在状态

测量每个票务状态的平均时间:每张票都有一个不同阶段的生命周期。在票据生命周期中,票据将遍历一个或多个状态。您需要捕获彩票在每个状态中花费的时间。

状态X中的平均时间=状态X中的票证花费的时间之和/票证总数

分析平均值和百分比:查看每个票证状态的累计时间值,可以极大地深入了解您的服务流程。然而,重要的是要超越平均值。随着门票数量的增加,总有一组离群值会扭曲平均值。虽然离群值需要单独处理,但从百分比的角度理解这个KPI也是一个很好的实践。

数据块给你正确的数字

改善你的循环时间:当您开始发现需要超过理想时间的票证状态时,您可以采取纠正措施以减少所花费的时间。您还将有机会深入了解根本原因,查看示例,并提高效率。在上述示例中,我们可以解决以下问题:

  1. 看看为什么顾客平均要等待25.31分钟
  2. 实施更好的分配,以快速将票据从“新”状态移动到“在制品”状态
  3. 执行根本原因分析,说明为什么在“在制品”状态下大约需要2小时
  4. 探索“自动关闭”已解决票据的自动化机会

6.代理解析时间

测量每个代理的解决时间:您需要测量每个代理解析车票所花费的时间。这是指将状态标记为“已解决”或您定义的所需状态所花费的时间。

Agent平均解析时间= Agent解析车票总时间/车票总数量

通常会有一小部分异常值罚单由于独特的原因而需要花费过多的时间来解决。为了更深入地理解,您可能还需要考虑每个代理的90%的解析时间。

分析额外维度的分辨率时间:由于每个代理处理的票证数量存在差异,因此查看与票证数量相比的解决时间非常重要。决策矩阵将使您能够实现这一目标。HappyFox商业智能为您提供动态决策矩阵报告,帮助您根据多个属性、变量和实例深入查看数据。

通过分割图实现决策矩阵

提高你的代理技能:使用决策矩阵,您可以将支持代理划分为高绩效人员,识别瓶颈资源、具有可用能力的资源和需要培训的代理。基于此,您可以采取正确的决策,通过集中的培训课程和容量优化来提高代理性能。

7.解析时间

度量业务流程中的时间:每个支持团队都参与到帮助许多客户跨越一系列产品、流程和服务的过程中。这要求他们与多个内部和外部利益相关者互动。识别跨各个操作流程的瓶颈的能力对于减少整个周期时间至关重要。

平均解析时间=解析车票总时间/车票总数量

分析业务流程中的瓶颈:通过分析您在整个服务过程中为不同部门或类别的机票花费的时间,您将能够确定花费过多时间的热点。这些是运营中需要立即关注的瓶颈。

通过热图找出瓶颈

通过消除瓶颈来改进一旦你发现了瓶颈,你就可以决定去解决它们。例如,您可以与在解决过程中速度较慢的个人或团队合作,在特定状态下,当ticket花费太长时间时重新检查操作,并将容量重新分配到瓶颈区域。

8.电话时间

衡量你的谈话时间和等待时间:当你的代理花时间打电话时,重要的是要捕捉客户在等待交谈或实际与代理交谈时所花的每一分钟。这通常被称为平均处理时间。

平均等待时间=所有客户等待与座席通话的时间/总呼叫数

平均通话时间=与客户通话的时间/总通话数

分析随时间变化的趋势随着时间的推移,你需要对kpi进行评估。查看调用时间的趋势将使您能够检测模式和行为。

时间趋势分析,显示随时间变化的模式

提高你的效率:借助趋势,您可以更好地了解通话时间在数周或数月内的变化。然后,通过有效的根本原因分析和回顾性团队会议,您可以在流程和代理培训中采取措施,以优化通话时间并改善客户关系。

9.过程自动化的数量

测量当前自动化程度:无论您是自动化新手还是熟悉复杂的自动化流程,衡量客户支持流程的自动化程度对您的成功至关重要。

自动化程度=自动化进程的数量/支持的进程总数

分析代理执行的频繁操作:为了最大化客户支持流程的自动化程度,可以查看每个代理执行的最频繁和重复的操作。它可以是数据输入、向客户添加标准回复或触发审批流程。分析这一点将为您的业务流程自动化开辟一个全新的机会途径。

检测代理执行的操作

改进您的操作:当您确定您的代理执行的最频繁的操作时,您可以实现工作流自动化,以减少手工工作并使业务流程标准化。它能让你的支持团队专注于关键的目标,而不是平凡的任务。其结果是提高了生产率和操作效率。您还可以考虑提供一个健壮的知识库和聊天机器人为您的客户增加自助服务。

10.第一次接触的决议

测量第一次接触分辨率(FCR):无论您使用的是电话系统还是票务系统,您都需要知道在第一次接触时提供的分辨率的范围。这就揭示了你的支持团队的效率和产品或服务的质量。

第一次接触分辨率=每张票在第一次交互中解决的呼叫数/每张票的总呼叫数

分析您的代理性能:高效的客户服务代理具有较高的首次联系解决率。因此,它有助于分析团队成员之间的这一重要指标。

Word Cloud为您提供数据透视图

改进客户处理流程:能够在第一次尝试中有效解决呼叫/票的顶级座席所遵循的最佳实践需要由整个客户支持团队来模拟。您可以进一步深入客户数据,并了解导致第一个联系人解析出现变化的原因。这将使你能够战略性地接近每一种客户类型或细分市场,从而提高客户留存率,降低流失率,并让客户满意。

客户服务是一座金矿

HappyFox BI使您能够轻松地分析上述所有客户服务kpi。通过为客户支持体验而构建的真正集成分析平台,您可以使用决策工具,并使用全面的数据集创建强大的可视化,从而实现更多目标。

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