KPI и метрики для контакт-центра
KPI и метрики работы сотрудников контакт центров делятся на 2 группы: количественные и качественные показатели.
К количественным KPI работы контакт центра относятся:
- Количество звонков и среднее количество звонков.
- Количество пропущенных звонков (LCR – Lost Call Rate).
- Среднее время разговора оператора с клиентом (ATT. Average Talk Time).
- % решение проблем с первого раза (FCR – First Call Resolution).
- Результативность (CR — Contact rate) – соотношение решений проблем клиентов к общему количеству звонков.
- Конверсия – отношение продаж к общему количеству звонков (выходов на ЛПР, отправки коммерческих предложений, продажи встреч, при работе на исходящих звонках).
- По аналогии с результативность или конверсией в работе контакт центра или отдела продаж важна конверсия в целевое действие (TAC Target Action Conversion). Это может быть продажа, подтверждение покупки, нахождение решения ситуации, достижение удовлетворенности клиентом решения проблемы.
- Длительность ожидания клиента на линии (ASA – Average Speed of Answer).
- Какое среднее время ожидали клиенты, так и не дождавшиеся ответа (ATA Average Time to Abandon).
- Среднее время обработки одного клиента, с момента включения автоответчика, до окончательного решения его проблемы (AHT Average Handling Time).
- Среднее время решения проблемы клиента, после окончания разговора (ACW After Call Work Time).
- Среднее время удержания на линии, пока оператор или менеджер уточняет информацию (HT Hold Time)
Количественные параметры можно измерить CRM системой и облачными сервисами по IP-телефонии.
Следующая категория – качество коммуникации. Качественные параметры напрямую влияют на конверсию, минимизацию потери клиента и общее управление клиентским сервисом (CSAT)
Внутри коммуникации есть категории относящиеся к:
- % выполнения скрипта.
- Доброжелательности.
- Желанием и готовностью решать проблему клиента.
Качество
До недавнего времени оценить качество можно было только выборочной прослушкой. Делалось это службой контроля качества. Теперь представьте себе ситуацию: есть 100 сотрудников колл-центра и 2 сотрудника службы контроля качества. Очевидно, что проверка являлась выборочной. И прослушать можно было в лучшем случае только 2%. Этого недостаточно, чтобы сделать выводы о качестве коммуникации в целом. Кроме того, гигантский массив ценных данных о проблемах и лучших переговорных техниках оставался вне поля зрения.
Сейчас активно развивается сервис Речевая аналитика, который преобразует речь в текст, а потом работает с этим текстом как с массивом данных. Т.е. если очень четко понимать, что хочется измерить, систему можно на это настроить. Т.е. Речевая аналитика начинает понимать смысловые куски текста и может их оцифровывать. Это является «прорывом» в улучшении качества коммуникации и внедрении лучших практик общения.
Какие качественные показатели можно измерять с помощью современных сервисов Речевой аналитики:
- % выполнения скрипта (структуры, этапов, клише).
- Поиск лучших практик в продажах.
- Готовность решать проблему клиента оператором.
- Количество конфликтных ситуаций в общении.
- % эффективного разрешения конфликтных ситуаций.
- Наличие стоп-слов в речи операторов.
- Наличие слов-паразитов у операторов.
- % перебивания оператором клиента.
- % речи оператора в диалоге.
- Разница в скорости речи оператора и клиента.
Для компаний с количеством продавцов или сотрудников колл-центра более 15-20 человек, Речевая аналитика является просто находкой для увеличения конверсии и будет окупаться.
Но здесь есть особенность: Речевая аналитика работает только в том случае, если есть правильный стандарт (скрипт), он качественно переложен в сервис, а компания понимает, что хочет измерять. Иначе, измерение хаоса дает мало информации.
Внедрить один из лучших сервисов по Речевой аналитике и грамотно его законфигурировать, чтобы повышать конверсию в продажах можно здесь: https://re-teh.ru/rech_analytics/