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呼叫中心客服管理的指标分析管理

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随着客户体验的概念在国内越来越普及,更多的企业已经意识到了客户体验的重要性,无论是服务业、制造业,涉及互联网、酒店、航空等诸多领域都纷纷制定了客户体验管理战略。客服中心作为各个企业的一个服务单元与客户体验管理是密不可分的,客服中心是客户与企业接触的重要渠道,在很大程度上代表着企业的对外形象,所以客服中心是否能够扮演好客户与企业之间沟通的桥梁是至关重要的,但扮演好这个角色并不容易,需要客服中心给客户创造良好的服务体验。

一、客户体验的基本要求

客服中心在客户体验管理上应该在最基本的两个问题上做好:一是客户的需求能否有效地达成?二是客户在达成其需求的过程中是否感到舒适?第一个问题如同马斯洛需求理论中最低一层的需求,客户只要求他的需求、问题能够解决即可,至于企业是用什么方式解决、由谁来解决这些都不是最重要的。如果在第一个问题的基础上把第二个问题做好那就是锦上添花的事情,让客户在达成需求的过程中能够感到愉快、体会到尊贵感,要是能够让客户主动的参与到企业的整个服务过程当中,那将会大大提高企业在客户心中的良好印象和美誉度,企业也会因此获得一笔巨大的无形资产。

作为客服中心来说能做的有哪些呢?客服中心还应以不断提高服务质量与服务效率为重点,把最基本的服务体验做好是前提,从最基本的几个关键指标下手,在控制好这些关键指标之后再从服务手段、服务方式上找创新,从最基本的运营管理逐渐向客户体验管理迈进。

二、客服中心需关注的重点指标

就上面提到的客服中心需要在客户体验上做好的两个问题我们需要关注以下几个关键指标:

一次解决率(有的客服中心称作首次解决率),对于这个指标客服中心都是从企业内部来看这个指标的,一般认为客户在首次来电之后的两个小时(有的可能时间会长一些)内没有就同一问题再次来电,客服中心即认为客户问题已经得到解决,但是到底有没有解决只有客户自己清楚,因为客服中心无法在每次客户来电之后都要对其进行回访调查,并且这样做也不现实,所以在一般情况下客户只要不在2小时内再次来电即认为解决。

在保证一次解决率的前提下,我们对于客户来电等待时长的耐心程度也不能忽视,客户来电就是希望你能够马上出现并且解决问题,如果长时间让客户等待无疑会产生一个比较糟糕的客户体验,这样就得要求客服中心的接通率需要保持较高的水平。

与一次解决率和接通率相关的指标是人员尊时率、平均通话时长、员工流失率、工时利用率、排班拟合度等这样几个关键指标,用一句话来说就是在员工不断流失的情况之下能够保证核心员工的数量稳定,同时在稳定的话务基础上客服中心能够做到安排合理座席人数,并且座席保证能够按规定的班务进行高效率的工作。

另外座席人员在与客户交互过程中提供服务的好坏对客户体验也会造成比较大影响,一般我们会对座席人员的录音进行质检,区分出致命性差错与非致命性差错,对座席人员的致命性差错不断纠正。

三、客服中心的指标分析管理

有指标就应该有分析,客服中心关键指标应该由哪些部门来分析?哪些人员需要分析哪些指标?指标的分析角度应该是什么?指标的分析深度应该怎么样?这些问题都需要明确下来。这样做就是为了使客服中心能够更加全面地发现问题,尽量让指标分析不重复而又没有遗漏。

下面就用一次解决率来举例说明,与一次解决率最直接相关的部门就是热线部门,其次是所有的支撑部门如知识库管理部、培训部。首先,热线部门应该主要分析总体情况如何,是否在一段时期内出现异常;如果出现异常,那我们就需要从内部来挖掘原因了。在所有班组都出现的情况下相信一定不是由于座席人员自身的原因造成的,那么是不是我们把指标考核要求提高了?是不是我们集中推出了某项新业务?在某个班组出现异常的情况下要看具体是由哪些座席人员造成的?他的业务考试成绩怎么样?是不是员工近期家庭有什么问题?与班长的关系怎么样?再有我们还可以分析到底在哪些业务上出现了异常?人员的流失率怎么样?是不是老员工离职率太高了?其次,知识库管理部应该主要看座席最常点击(或者搜索)哪些知识?这些知识是否更新及时?更新的知识准确率怎么样?知识库系统是否好用?第三,培训部的培训是否及时?培训的内容是否适用?培训后的效果怎么样?还跟座席员自身所具备的基本素质有一定的原因,这个就得看人力资源部能否招聘到非常适合的人员了。

四、有关客户体验新指标的探索

在客服中心发展到成熟阶段后,多媒体智能客服中心一定是一个方向,目前已经有很多企业开始朝着多媒体智能客服中心发展了,传统的渠道与即时通信结合、与新兴社交媒体结合,届时各个渠道相互打通、相互协同,相信会创造出更加全新的客户体验,让客户通过自己喜欢的方式来与企业沟通,到时候我们关注的指标可能就集中在各个渠道之间的协同是否顺畅高效了。举个例子来说,客户在企业网站向在线客服投诉后希望能够让其通过邮件的形式(或者是电话形式)将问题的处理结果反馈给客户,那么在线客服能否满足客户的需求呢?多媒体智能客服中心指标还需要我们在不断的实践中探索。

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