Время – деньги. Как среднее время обработки звонка влияет на клиентский опыт и что с этим делать

Клиентский опыт, как пазл, складывается из многих составляющих. Для компаний, где есть сервис-центры, значимой деталью пазла будет метрика AHT – среднее время обработки звонка. Она применяется в основном при анализе эффективности работы колл-центра, но по ней можно оценивать и другие каналы – чаты, тикеты и т. д.

Как правильно понимать и считать AHT

С этим показателем не так все просто, как кажется. Есть два подхода к расчету среднего времени обработки. Первый учитывает только взаимодействие клиента с оператором: разговор, удержание, переключение на нужного специалиста. При втором подходе в расчет берутся и другие факторы, которые относятся к проблеме клиента. Здесь AHT считают по формуле:

(ВО + ВР + ВУ + ВП) / ОЗ

ВО – время ожидания соединения с оператором; 

ВР – время разговора;

ВУ – удержание звонка для переадресации;

ВП – постобработка, занесение информации о звонке в CRM-систему;

ОЗ – общее количество звонков за расчетный период.

В случае с чат-ботами и тикетами суммируются ожидание, переписка до полного решения проблемы и время, затраченное на оформление тикета в CRM.

Перечисленные выше показатели фиксируют с точностью до долей секунд. В ином случае AHT превращается в очередную цифру статистики, которая никак не поможет скорректировать и улучшить клиентский сервис. Исследование HubSpot показывает, что в работе колл-центра как никогда важна скорость. 90 % респондентов ожидают немедленного или очень быстрого ответа от специалистов поддержки. Цифра в 20 секунд, которая когда-то считалась допустимой, давно неактуальна.

Регистрировать ВО, ВР и другие показатели вручную – сложное и бесполезное дело в условиях высоких нагрузок. Без автоматизации здесь не обойтись. Большинство CRM для колл-центров предлагают автоматический расчет AHT. Например, во Freshdesk все формулы и трекеры уже вшиты в систему. В пару кликов она предоставляет AHT по конкретному оператору или отделу или развернутый сценарий по каждому тикету. 

Действия операторов	Затраченное время
Тикет просмотрен менеджером Юлией в 11:00 (MSK)	00:00:00
Менеджер Юлия ушла со страницы тикета в 11:30	00:30:00
Менеджер Юлия вернулась к тикету в 11:36	00:36:00
Менеджер Юлия переадресовала тикет менеджеру по работе с корпоративными клиентами Валерии в 11:43	Подсчет остановлен для Юлии: 00:43:00 Подсчет начат для Валерии: 00:00:01 Общее время работы над тикетом: 00:43:01

Это удобно, если проблема клиента требует привлечения нескольких специалистов. Развернутый сценарий дает тимлиду информацию для размышлений, какие этапы работы над тикетом можно ускорить или убрать. 

Чем меньше, тем лучше

Экономия времени клиентов всегда идет на пользу бизнесу. Снизив показатель AHT, можно:

• Улучшить клиентский опыт

Об этом мы говорили в начале статьи, а также много писали о важности метрики CSAT и способах на нее повлиять. Если смотреть глазами клиента, то быстрый и исчерпывающий ответ службы поддержки говорит о высокой компетенции и уверенности в своем продукте. Это плюс к репутации бренда.

• Повысить эффективность командной работы

Точный и четкий контроль показателя AHT с целью его уменьшения требует оптимизации процессов на разных уровнях: от внедрения новых инструментов для повышения производительности операторов до тимбилдинговых мероприятий, призванных улучшить коммуникации между сотрудниками. Сильная мотивированная команда – важный ресурс компании.

• Сократить расходы на персонал

Оптимизация работы кол-центра зачастую является более выгодной альтернативой расширению штата. Стоит ли нанимать еще операторов или текущие могут работать эффективнее? Ответить на этот вопрос тимлиду как раз помогут развернутые сценарии.

Как улучшить показатель АНТ?

Улучшать AHT можно только за счет оптимизации обслуживания. Перечисленные принципы и приемы безотказно работают в колл-центрах любых масштабов:

Учиться на фиктивных звонках и тикетах

Инсценируйте проблемные ситуации для практической отработки коммуникативных навыков операторов. Это простой и рабочий способ повышения хард- и софт-скиллов сотрудников поддержки. Фиктивные звонки позволяют отработать скрипты, прокачать стрессоустойчивость, дать конструктивную обратную связь и т. д. Хороший эффект дает внедрение таких звонков в рабочий процесс. Ведь одно дело, когда сотрудник сталкивается с проблемным клиентом на обучении, с пониманием, что он фиктивный, а совсем другое – когда он этого не знает. 

Организовывать совместные прослушивания звонков (или просмотры диалогов в чатах)

Требовательные клиенты – лучшие учителя. Тимлид делает подробный разбор звонка или тикета, акцентируя внимание на моментах, которые требуют доработки. В ходе разбора он задействует инструменты коллективной работы (тот же мозговой штурм) с целью поиска инсайтов.

Избавиться от однотипных вопросов клиентов

Разумеется, отклонять их нельзя, но вполне реально перенаправить их автоматическим инструментам клиентского сервиса. Вместо того чтобы в десятый (двадцатый, сотый) раз за день набирать один и тот же ответ, оператор может:

• Скопировать готовый текст. Для этого нужно заранее подготовить список развернутых ответов на частые вопросы клиентов.
• Отправить ссылку на FAQ или статью в блоге, которая касается проблемы клиента. Этот способ хорошо сочетается с предыдущим.

Обеспечить мгновенную и бесперебойную связь колл-центра с другими отделами

Это легко, когда все работают в едином пространстве с четкой сегментацией по задачам и уровням доступа. Яркий пример такого пространства – helpdesk-система от Freshdesk. Здесь есть все условия для мгновенного погружения в контекст проблемы. Собранная с разных каналов информация о клиенте преобразуется в логичные и последовательные цепочки, позволяющие сразу вникнуть в суть. 

Иерархия тикетов – еще одна полезная сторона Freshdesk для улучшения времени обработки звонка. Клиентский запрос разбивается принимающим оператором на несколько тикетов, обращенных к разным специалистам. В результате одна большая проблема дробится на маленькие, которые решаются параллельно и потому гораздо быстрее.

Доверьте роботам часть работы. Интеллектуальный чат-бот – находка для клиентского сервиса с большим потоком обращений. Крупные компании, включая Сбербанк и «ВкусВилл», вовсю используют возможности ИИ для автоматизации поддержки пользователей.

В списке программных решений Freshdesk есть интеллектуальный бот-помощник Freddy-AI. Он подтягивает информацию из внутренней базы знаний и сторонних источников (поисковых систем, приложений), анализирует, отсекает лишнее и выделяет главное. По итогу Freddy-AI предлагает готовые ответы и рекомендации, на подготовку которых у оператора ушло бы гораздо больше времени. 

Подводим итоги

Внедрение любых мер не должно проходить с целью только лишь нагнать скорость. Советы экспертов Freshdesk для тимлидов помогут избежать обратного эффекта, когда операторы отвечают на запросы клиентов быстро и поверхностно. Конечно, это не идет на пользу клиентскому опыту. Оптимизировать командные процессы следует через обучение и автоматизацию. Собственно, об этом весь наш блог – как строить работу для максимальных результатов.