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呼叫中心智慧运营的十大关键指标
来源:手机版万豪会 发布日期:2018-06-25

随着营销环境的变化以及营销观念的发展,客户服务内容和服务流程也在不断调整。在当前互联网高速发展的时代,呼叫中心已经成为以技术为核心,通过多种现代通信手段为客户提供互交式服务的业务方式,给服务模式带来新的挑战和机遇。服务是如何从人工服务过度至互助/自助服务?如何从依赖员工个人能力的指标监控转向借助智能工具标准化支撑的指标管理????

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一、呼叫中心服务技术的发展和服务手段的进步

在谈移动“互联网+”时代的在线客服运营关键指标前,大家一起回溯呼叫中心走过的路。640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=


二、呼叫中心指标发展与时俱进

呼叫中心是一个智力密集型和劳动密集型的组织,运营管理成功的关键是:用最少的人力成本提供客户最满意的服务。最少的成本意味着服务要高效,客户满意意味着客户在哪里,服务就要在哪里,想客户所想,做客户未想的事。

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1、传统24项关键运营指标

半个多世纪的成长,呼叫中心已渗透至各行各业,融入到人们生活的方方面面,国内呼叫中心规模达80万个、从业人员达150万人。

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电话、传真、邮件、短信是传统呼叫中心的主要服务渠道,在现场运营管理方面更多的是关注服务人员服务的提供效果。当然不同行业、不同用途的呼叫中心关注的服务指标不一。服务型呼叫中心的关键运营指标主要有以下24项:

640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=盈利型的呼叫中心,主要专注于营销任务指标,并且将以营销目标的达成作为关键指标,包括营销任务完成率、营销渠道的有效转化率等等。

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在传统呼叫中心,这24项关键指标更多的是侧重于如何评价员工的工作质量,这更多的靠现场管理、培训支撑和员工个人的综合素质。

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2、智能多媒体呼叫中心10大关键指标

如今,一个多媒体呼叫中心,除具有传统呼叫中心的服务渠道外,还有APP、微博、微信、视频、QQ、网页等至少十种服务渠道,不同的企业在不同服务渠道上的投入资源的比重不同。智能多媒体呼叫中心更专注于智能机器人技术手段对服务交互的有效支撑,借助大数据挖掘,专注于挖掘客户需要帮助的关键服务场景、客户需求画像、影响服务提供的关键点等服务流程的精准简约、智能开放。因此在评价指标上更聚焦于智能支撑的有效性,借助技术手段提高服务提供的标准化程度和客户感知。

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那么,可以用哪些指标进行运营能力评价呢?这里给大家先容智能化、服务质量、服务效率三类10个评价指标,而客户感知评价指标可参照传统呼叫中心的指标进行评价。?

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第一类?智能化指标

(1)智能预存应用率

指标定义:系统预存的相关服务用语、业务解答用语的在员工服务过程中采用的频率

统计口径:智能预存脚本使用次数÷服务总次数*100%

评估观察:智能预存脚本是否符合对话需要,是否接地气

判断特征:频率越高越好;单位时间内员工效能和服务提供准确率是否提升

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(2)机器人智能拦截率

指标定义:机器人智能主动服务客户的情况

统计口径:机器人会话数÷(机器人会话数+人工会话数)?*100%

评估观察:机器人预存对话判断有效性和准确性

判断特征:占比越高越好;同类问题机器人无法识别需进行常识修复校正

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(3)智能热点修复率

指标定义:指无法解决客户问题的热点预存修复的频率

统计口径:已修复的热点预存÷需修复的热点预存*100%

评估观察:修复后的智能预存应用效率是否更高

判断特征:低点击量的、常识已更新的、解决采纳率低的等均需列入修复预警库

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(4)智能热点预存客户采纳率

指标定义:指主动推荐给客户的热点预存对客户问题解决的帮助程度

统计口径:评价为采纳(或问题解决)的个数÷人工会话数*100%

评估观察:智能热点预存对客户问题的一次性解决帮助

判断特征:客户是否采纳答案,采纳答案后客户是否后续请求人工协助

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第二类?服务质量指标

(5)舆情监测及时率

指标定义:对符合舆情监测的案例监测预警的有效及时性

统计口径:符合舆情特征的事件在时限内预警量÷符合舆情特征的事件总量

评估观察:服务预警流程实行有效性

判断特征:舆情事件是否扩大化?

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(6)敏感词出现率

指标定义:客服代表在对话过程中应用敏感词的次数

统计口径:敏感词出现次数÷人工会话数*100%

评估观察:服务人员是否存在服务态度问题

判断特征:结合服务内容采集敏感词,形成敏感词库,如:TNND等

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(7)客服主动对话关闭率

指标定义:客服代表在通话中主动选择关闭对话量的个数占总对话量的比例

统计口径:“客服主动关闭对话”的会话量÷人工会话数*100%

评估观察:服务人员是否恶意结束通话的风险

判断特征:最后一个对话是客户发起,结束通话是客服代表?

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第三类?服务效率指标

(8)平均回复间隔时长

指标定义:客服代表响应用户问题的平均间隔时长

统计口径:人工服务时长÷人工会话数

评估观察:客户等待耐性

判断特征:客户发问(1次或多次)后,服务人员回复的效率??

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(9)人均同时对话数

指标定义:服务人员在统计周期内与用户同时对话的状态个数

统计口径:统计周期内服务人员同时接触的最大用户数

评估观察:服务效率、客户满意度,一般是通过系统设置实现

判断特征:适中为宜;新员工一般3个,老员要6-8个之间;关联平均间隔回复时长进行评估。

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(10)服务对话互动次数

指标定义:是指每通对话的平均互动次数

统计口径:对话互动个数÷人工会话数*100%

评估观察:服务回答的准确有效性

判断特征:同个问题是否需要多次回答,有助于校准回复话术

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运营管理在路上,且行且发展,呼叫中心的评价考核指标也在发展。对于一线客服人员,建议综合评价考虑智能预存应用率、敏感词出现率、平均回复间隔时长这类指标;人均同时对话数、服务对话互动次数,客服主动关闭对话率这几个虽然也与员工工作质量和效能息息相关,但是更建议用于服务的管理和分析应用,通过这些指标来衡量员工工作安排是否适合,服务质量风险预控;对于支撑人员按支撑的工作岗位内容进行评价。

——本文刊载于《客户世界》2016年8月刊文章;原文编辑刘素红,本文编辑广东联通客服中心

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