Как измерять и оптимизировать скорость ответа на запрос клиента

Исследования показывают, что при лучшем обслуживании и поддержке потребители готовы тратить в компаниях на 16 % больше. Но чем измерить это качество обслуживания и на каких цифрах будет основываться пользовательский опыт? В данной статье мы отразим мировой опыт измерения CX и приведем примеры оптимальных значений для разных каналов связи.

Как бизнес общается с клиентом

Клиентский опыт принято делить на три направления:

• Продажа новым клиентам. Они могут обратиться в компанию с целью приобрести продукт или узнать о нем больше для последующего решения, а также быть целью для продажи со стороны колл-центра.
• Обслуживание текущих потребителей. У пользователей продукта могут возникать проблемы или вопросы относительно процесса взаимодействия с продуктом.
• Постпродажа и продолжение работы с текущим клиентом. Важный сегодня аспект, позволяющий превратить одну продажу в постоянный источник прибыли.

Потеря клиента из-за медленной реакции на его запросы может лишить компанию до 50 % прибыли. Так, один из крупных вендоров коллтрекинговых систем России заявляет о 33 % потерь лидов из-за несвоевременного ответа оператора. А по статистике известного разработчика чатов для бизнеса, диалог с клиентом продолжится в 70 % случаев, если ответ поступит через 10 секунд. В течение минуты ответ будут ждать 62 % клиентов. Две минуты — 54 %, три — 48 %.

Сегодня бизнес активно прибегает к автоматизации, чтобы сократить время ожидания ответа, используя диалог или сообщения от бота, при этом сотрудник-человек имеет возможность подготовиться.

Время ожидания зависит от потребностей клиента. Чтобы устранить критическую проблему, человек будет «висеть на трубке» долго. Если же клиент сравнивает конкурентные предложения, то он может довольно быстро переключаться между ними.

Какие факторы влияют на скорость обработки клиентских запросов

Тип запроса

• Критическая проблема, влияющая на пользование продуктом. Маркер «критическая» подразумевает, что раздражение клиента растет с каждой секундой — его собственная прибыль, репутация или даже жизнь зависит от восстановления доступа к качественной работе.
• Некритичная проблема. Потребитель готов мириться с тем, что она наличествует в его жизни и не требует мгновенного решения. Тем не менее, накапливаемое раздражение от игнорирования запроса влечет за собой отказ от дальнейшего пользования продуктом.
• Желание купить продукт. Клиента заинтересовало предложение, и он хочет получить ответы на последние вопросы, чтобы сделать однозначный выбор в вашу пользу.
• Желание купить продукт сейчас. Пользователь уже определился с выбором и готов отдать свои деньги/ресурсы по итогу обращения. Почему мы выставляем здесь более низкий приоритет чем у предыдущего пункта? Если бизнес смог убедить клиента в покупке, есть шанс на последующее ожидание без отказа. В предыдущем случае выбор может быть сделан в пользу более оперативного конкурента.
• Интерес к продукту. Набор вопросов, которые должен закрыть клиент прежде чем примет решение о выборе.
• Интерес к компании (в т. ч. у текущего пользователя). Запросы, связанные с повышением уровня осведомленности клиента. Пренебрежение ими не сразу приведет к отказу, ведь получить нужную информацию можно другим способом.
• Косвенный, праздный интерес. Иногда абонент просто хочет внимания и обращается в компанию с отвлеченными запросами. Тем не менее, ответ на них создает лучшую лояльность.

Запросы также можно поделить по уровню критичности, в зависимости от базового типа: проблема, справка, потребность в покупке или базовый интерес. Определить запрос можно, например, с помощью IVR, когда клиент нажимает нужную клавишу.

Главное — не перегружать голосовое меню слишком сложным и непродуманным сценарием. Если в меню более трех уровней действий, клиент с высокой долей вероятности повесит трубку.

Время суток

В менее ходовое время снижение скорости ответа может быть связано с меньшим количеством операторов на линии. В час пик — с большим количеством входящих запросов. Так, аналитики одной из обучающих сетей на основе показателей работы колл-центров выявили оптимальное время для обращения к клиенту:

• понедельник: с 13 до 17;
• вторник: с 12 до 18;
• среда: с 11 до 12 и с 15 до 17;
• четверг: с 10 до 17;
• пятница: с 10 до 12;
• суббота: с 16 до 18;
• воскресенье: с 13 до 14 и с 18 до 19.

Нагрузка на систему

Слабые пропускные способности канала и оборудования, занятость линий и номеров — все это может увеличить время ответа. Поэтому бизнесу важно подготовиться к моментам пиковых нагрузок. Для этого следует спланировать дополнительные ресурсы в зависимости от времени суток, даты или сезона обращения.

Квалификация персонала

Сотрудник, решающий проблемы дольше других, будет принимать меньше обращений. С другой стороны, оператор, который хорошо справляется с одними типами запросов, может медлить с другими. Поэтому к каждому отдельному сотруднику и его контакту стоит подходить рационально, в комплексе оценивая как процесс обработки запроса, так и его результат.

Методы измерения скорости ответа и анализа полученных результатов

Рассмотрим основные из показателей, с помощью которых бизнес может оценить взаимодействие с клиентом.

Average First Response Time (AFRT) – среднее время первого ответа

Показывает, сколько в среднем клиенту приходится ждать до первого ответа на запрос.
Для расчета метрики используют формулу:

AFRT = Сумма времени первого ответа / количество заявок

Для точности измерений из расчетов исключают автоматические ответы (например, от чат-ботов или виртуальных помощников) и заявки, поступающие в нерабочие часы. Итоговое значение зависит от канала поддержки.Так, для ответов по телефону AFRT в не должен превышать одной минуты. «Золотым» же стандартом метрики называют 28 секунд.

Чтобы улучшить показатель AFRT можно распределить нагрузку между операторами в зависимости от типа обращения. Например, вопросы о покупке продукта маршрутизировать на отдел продаж, а по обращениям о постпродажном обслуживании — на операторов техподдержки.

Average Speed of Answer (ASA) – скорость ответа на запросы

Этот показатель определяет время для ответа на типичный вызов после того, как оператор поднял трубку. Нередко ASA используют в связке с AFRT. Это позволяет определить, сколько в общем времени уходит у оператора, чтобы принять звонок и решить проблему клиента.

Для расчета этого параметра общее время ожидания всех принятых вызовов в течении дня (сек.) делят на количество принятых абонентов в течении дня (чел.). Время навигации клиента по пути доступа в контакт-центр в расчете не учитывается, только время ожидания при дозвоне/обращении.

Многие контакт-центры для соблюдения ASA по SLA используют правило 80/20 — обработка 80 % вызовов в течение 20 секунд.

Average Handle Time (AHT) – среднее время обработки запроса

Позволяет количественно оценить эффективность работы контакт-центра в плане удовлетворения потребностей клиента. Чем показатель меньше, тем лучше, однако итоговое качество обработки также имеет активное влияние в этом случае.

Этот показатель рассчитывают по формуле:

AHT = (TT+HT+ACWT)/C

• TT — общего времени разговора;
• HT — общего времени ожидания;
• ACWT — общего времени пост-обработки вызова;
• C — общего количества принятых вызовов.

Единого стандарта для AHT не существует. Каждое предприятие основывается на показателе, зависящем от времени, сути запроса, отдела, темы, квалификации сотрудников и состояния их оборудования.

Аналитики MetricNet подсчитали, что для операций по смене пароля AHT составляет 1-3 минуты. Запросы клиентов о работе в сложных автоматизированных системах могут занимать от 15 минут до получаса.
Average Time to Abandon (ATA) или Abandoned Rate (AR) — среднее время отказа от вызова
Время, которое клиент тратит в ожидании ответа оператора до ухода в отказ (повесил трубку, вышел из чата). ATA считают по формуле:

(общее количество звонков — количество успешно обработанных вызовов)/(общее количество звонков) x 100 %

Стандартный показатель АТА — 5-8 %. Чем выше значение, тем больше клиентов повесили трубку, не дождавшись ответа оператора.

Lost Call Rate (LCR) — доля потерянных вызовов

Доля клиентов, которые не дождались ответа оператора (%), исключением могут быть очень короткие звонки. Стандартное значение LCR для контакт-центров — не более 10 %.

First Call Resolution (FCR) — доля запросов, решенных при первом контакте

Важный показатель для отслеживания итоговой удовлетворенности клиентов. Однако сбор данных для его определения не так прост: нужно точно понимать, что вопрос был решен и не было (не будет) повторных обращений по нему.

Уровень FCR измеряют в процентах. 70-75 % — отличный показатель. Более 80 % — исключительный. Чтобы усилить точность понимания, используют оценку работы оператора после контакта, а также последующие интервью с клиентами от «отдела качества» или других подобных структур.

Как оптимизировать скорость ответа

Ответ контакт-центра на запрос клиента должен быть быстрым, коротким, при этом полностью удовлетворять обращение, исключать повторные возвраты с той же проблемой и вызывать положительную реакцию.

Систематизация данных, их аналитика позволяют контролировать показатели и дают возможность оптимизировать их. Рассмотрим несколько рабочих способов это сделать.

Перераспределить ресурсы

Многие компании сталкиваются с проблемой нехватки персонала контакт-центров на рынке труда. Сотрудников сложно нанимать, поскольку не всегда во время собеседования получается выявить навыки работы с клиентами. Далее сотрудника нужно адаптировать и обучить. В первые три месяца работы отсеивается до 80% нанятых операторов. При этом во многих службах поддержки клиентов существует сильная текучка кадров. В итоге бизнесу сложно поддерживать стандарты по качеству обслуживания.

Для решения этой проблемы можно использовать специальную систему для распределения персонала. Она позволит обрабатывать большее количество входящих обращений за счет меньшего количества сотрудников.

Использовать автоматизированные системы

Быстрая реакция на запрос клиента важна настолько, что инициатор этой реакции может быть и роботом – абонент все равно чувствует отклик на свой запрос. Поэтому большинство компаний уже перешло на работу с автоматическими системами ответа.

• Голосовые помощники — позволяют как вывести клиента в нужное русло и перевести разговор на сотрудника-человека, так и сразу решить его проблему, выдав нужный результат.
• Умные системы распределения запросов — контролируют работу всех сотрудников контакт-центра и отправляют запросы на свободных или более квалифицированных специалистов.
• Анализ с помощью автоматизированных систем — можно подключить их ко всем критическим точкам процесса, чтобы в реальном времени собирать данные о работе с клиентами: от работы каналов, узлов связи и оборудования, до состава фраз, сказанных каким-то из сотрудников в отношении клиента.

Повышать квалификацию сотрудников

• Ознакомить сотрудников с планом по показателям эффективности.
• Периодическое обучать и дообучать персонал.
• Использовать планы адаптации и наставничества.
• Внедрять обучающие материалы в автоматизированные системы работы с клиентом, использовать базы знаний.

Нормы скорости ответа для улучшения клиентского опыта

Подытожим, какие показатели можно назвать усредненно оптимальными для разных каналов связи с клиентом:

• Телефонный разговор: ответить на 80 % звонков в течение 20 секунд.
• Электронная почта: ответить на 100 % электронных писем в течение 24 часов.
• Чаты: уровень обслуживания = 80/20.
• Социальные сети: здесь стандарты еще не определены полностью из-за молодости канала, однако большинство опытных компаний с высоким уровнем обслуживания стараются соблюдать соотношение 100 % ответов за 60 минут.

Эти значения можно использовать в качестве базовых, отталкиваясь от них для построения картины эффективной работы контакт-центра. Но в конечном итоге каждый бизнес должен прийти к пониманию своего собственного идеального результата, в этом и помогает систематизация данных.