Metriche del servizio clienti: quali KPI contano di più e come migliorarli

La maggior parte dei brand tiene sotto stretta osservazione le performance di marketing, i numeri delle vendite e altre parti dell'azienda che generano ricavi. Ma non molti fanno un ottimo lavoro nel misurare l'assistenza clienti.

L'elenco di metriche che condividiamo di seguito offre un quadro più completo dell'impatto più ampio che l'assistenza clienti ha sulla crescita aziendale. Alcune misurano le performance del team, come la rapidità e la qualità con cui rispondi ai ticket.

Altre metriche approfondiscono l'impatto del tuo team sugli obiettivi aziendali più ampi, come la fidelizzazione dei clienti e la generazione di ricavi. Ti spiegheremo anche come calcolare ciascuna di queste metriche.

Detto questo, iniziamo!

Cosa sono le metriche del servizio clienti?

I KPI dei clienti sono metriche misurabili utilizzate per determinare le performance, in particolare per ottimizzare la customer experience.

Questi KPI mostrano quanto bene stai soddisfacendo le aspettative dei clienti. Poiché tali aspettative variano da cliente a cliente ed evolvono, è importante analizzare continuamente i dati dei clienti. Raccogli insight e feedback regolarmente per rimanere allineato con ciò che i tuoi clienti desiderano realmente.

In prevalenza, le aspettative dei clienti riguardo al servizio possono essere suddivise in tre categorie:

• Velocità e comodità, tra cui reattività, elaborazione efficiente e assistenza clienti su misura.

• Affidabilità e trasparenza, definite come disponibilità, contatto proattivo e comunicazione.

• Interazione e attenzione, che comprendono attenzione personale, empatia, chiarezza e cordialità. Aggiungere il tocco umano

Da queste tre categorie abbiamo ricavato dieci metriche misurabili che possono essere utilizzate per migliorare la customer experience: velocità, disponibilità, efficacia e cordialità. Ti mostreremo come calcolare e utilizzare questi KPI.

Perché misurare le metriche del servizio clienti è importante

Va da sé che i clienti sono preziosissimi per la tua azienda. Continuano ad acquistare il tuo prodotto o i tuoi servizi perché vengono trattati bene.

Inutile dirlo, sappiamo che il tuo team di assistenza clienti sta lavorando durissimo per mantenere i clienti soddisfatti.

Ma non puoi sapere quali clienti sono soddisfatti e quali hanno bisogno di un po' di assistenza in più, senza prima identificare le metriche di soddisfazione importanti per la tua azienda e avere un sistema per catturare - e analizzare - il feedback dei clienti.

Oltre a questo, ci sono diversi motivi per cui misurare le metriche del servizio clienti è importante per la tua assistenza clienti:- Migliorare la soddisfazione dei clienti

Il primo motivo per misurare il tuo team di assistenza clienti è identificare da vicino ciò che soddisfa il tuo pubblico. Le migliori aziende combinano i dati sulla soddisfazione con numeri concreti. Collegano i risultati direttamente al comportamento dei clienti.

Ad esempio:

• I clienti soddisfatti tendono a rimanere più a lungo?

• In che modo il loro comportamento differisce da quello dei clienti neutrali o insoddisfatti?

• Sono più propensi a segnalare nuovi clienti?

• Spendono di più nel tempo?

Misurare queste metriche aiuta i team di assistenza a comprendere le esigenze in evoluzione dei clienti, a ottimizzare i processi di servizio e a migliorare la soddisfazione complessiva.- Identificare le aree di miglioramento

Secondo il Customer Service Quality Benchmark 2023 di Klaus, il 30% dei professionisti del servizio clienti trova impegnativo misurare e migliorare la qualità dell'assistenza.

È qui che misurare le metriche del servizio clienti diventa fondamentale.

Analizzando le metriche del servizio clienti, le aziende possono identificare i punti dolenti dei clienti nei loro processi. Questo approccio basato sui dati consente miglioramenti mirati a sfide specifiche.- Ottimizzare l'allocazione delle risorse

Hai mai avuto la sensazione che il tuo tempo, il tuo budget o la tua forza lavoro avrebbero potuto essere allocati in modo più efficace se solo avessi avuto una comprensione più chiara di quali attività richiedessero quale livello di investimento?

Le metriche del servizio clienti possono fornire esattamente questa chiarezza. Mostrando dove vengono effettivamente spese le tue risorse, ti consentono di prendere decisioni ben informate, che si tratti di potenziare le iniziative di successo, di ridisegnare completamente il tuo approccio o di perfezionare la tua strategia per migliorare l'efficienza complessiva.

Errori comuni che i team commettono nel monitorare le metriche del servizio clienti

Ora che conosci le metriche del servizio clienti importanti da misurare, allo stesso tempo ci sono diverse insidie lungo il percorso in cui le cose possono andare storte.

Fortunatamente, puoi evitarle se hai riflettuto sulle cose in anticipo. Ecco alcuni errori comuni che puoi evitare quando monitori le tue metriche del servizio clienti:- Confondere le performance individuali con quelle del team

Quando analizzi le performance di un agente, devi guardare all'impatto effettivo e diretto del contributo di un agente. Non ha molto senso guardare a metriche che fanno parte di uno sforzo di team più ampio, poiché questo può creare confusione su chi è responsabile di una risoluzione soddisfacente o di una mancata risoluzione al primo contatto.

Il modo migliore per misurare il contributo diretto di un agente è attraverso le metriche di evento (ad es. note interne, risposte e risoluzioni riuscite). Questo ti aiuta a determinare esattamente chi sta avendo un impatto positivo o negativo sulle performance complessive del team.- Non comprendere il contesto delle metriche chiave

I tuoi indicatori chiave di prestazione (KPI) del servizio clienti sono molto importanti, ma sono utili solo quando compresi e interpretati correttamente.

Ad esempio, due metriche di questo tipo spesso utilizzate per valutare le performance del servizio clienti sono la risoluzione al primo contatto e il tasso di riapertura:

• La risoluzione al primo contatto (FCR) misura quante richieste dei clienti vengono risolte con successo durante la primissima interazione con un agente.

• Il tasso di riapertura tiene traccia di quante richieste precedentemente risolte vengono riaperte dai clienti dopo la risoluzione iniziale.

Il problema con metriche come il tasso di riapertura è che una conversazione può essere riaperta per una varietà di motivi, e questo non significa necessariamente che la risposta fornita non abbia risolto il problema del cliente.

Ad esempio, una conversazione potrebbe essere riaperta quando un cliente risponde con un semplice ringraziamento, ritorna allo stesso thread con una domanda completamente nuova, o se un agente la chiude per errore prima di risolvere il problema.

Ecco perché i responsabili del servizio clienti devono valutare le metriche con il giusto contesto anziché prenderle per buone. Sebbene un alto tasso di riapertura possa sembrare preoccupante, il tasso effettivo di riaperture significative, come i casi in cui la soluzione originale era insufficiente, è spesso molto più basso.- Avere tempistiche troppo ambiziose e troppi KPI

I rappresentanti del customer success hanno molto da fare. Sono responsabili di cose come l'onboarding di nuovi clienti, l'aumento del LTV dei clienti, l'identificazione e la creazione di opportunità di upsell, la facilitazione dei rinnovi e la fornitura di referenze. Chiedere al tuo team di raggiungere tutto questo il prima possibile non è pratico.

Concentrarsi su tutti questi KPI contemporaneamente può essere travolgente. I responsabili del customer success hanno bisogno di tempo per condurre esperimenti, comprendere i problemi ed effettuare test A/B prima di identificare una soluzione coerente e scalabile che possa essere perfezionata e ottimizzata man mano che il team di customer success cresce.

Concentrarsi su troppi KPI e obiettivi porta solo a caos e confusione. Evitalo fissando meno obiettivi e dando al tuo team tempo sufficiente per sviluppare soluzioni efficaci ed efficienti. Concentrati su priorità chiare, supportate da un piano dettagliato e da una tempistica realistica per l'esecuzione.

Fonte- Confondere i KPI del team di assistenza clienti con il customer success

Un Account Executive può svolgere il lavoro di un Account Manager? In teoria, entrambi i ruoli si collocano all'interno dell'ecosistema delle vendite, ma in pratica richiedono mentalità, competenze e criteri di successo molto diversi.

Entrambi i team hanno KPI, tecnologie e obiettivi diversi. In nessun caso un rappresentante del customer success dovrebbe essere misurato con lo stesso KPI di un rappresentante dell'assistenza. Ciò comprometterà il tuo reparto di customer success a causa di responsabilità non correlate o farà deragliare l'ottimo lavoro che il tuo team di assistenza clienti sta già facendo.

Fonte

Come migliorare le tue metriche del servizio clienti?

Migliorare la soddisfazione dei tuoi clienti non significa solo clienti più soddisfatti, ma contribuisce anche alla promozione del brand e all'aumento degli acquisti.

Approfondiamo alcune strategie per migliorare la soddisfazione dei clienti:- Raccogliere commenti e feedback dai clienti

Quando invii un sondaggio post-interazione ai clienti, che tu stia raccogliendo feedback NPS, misurando il CES o valutando il tuo tasso di FCR, devi dare ai tuoi clienti un modo per fornire un feedback reale e concreto.

Cliccare un pulsante numerico, in verità, non ti dice molto.

È altrettanto prezioso per il tuo team capire perché qualcuno sceglie "8" in un sondaggio NPS su quanto sarebbe propenso a raccomandare il tuo brand, quanto capire perché qualcuno sceglie "3".

Lo stesso si può dire per CES e FCR. Perché il cliente ha sentito di dover fare molto sforzo anche dopo aver parlato con il tuo team? Cosa è successo perché non crede che il tuo agente sia stato in grado di risolvere il suo problema?

Raccogliere feedback, sia positivi che negativi, è importante. Dà al tuo team modi concreti per migliorare i propri processi e dà anche ai tuoi clienti un modo per sentirsi ascoltati e per sentire che la loro voce conta.- Includere una domanda di follow-up

Le domande di follow-up sono un ottimo modo per rafforzare i tuoi insight sui feedback e approfondire un argomento particolare.

Ad esempio, una volta che un cliente completa un sondaggio post-interazione e valuta l'agente con cui ha interagito, puoi fare un follow-up chiedendo cosa ha fatto bene l'agente se la valutazione è positiva, o cosa avrebbe potuto essere migliorato se la valutazione è negativa.

Farlo rende il feedback più coinvolgente, dandoti insight specifici su ciò che i tuoi clienti cercano, e può aiutare a orientare il modo in cui assumi, fai l'onboarding e formi i nuovi agenti.

Porre una domanda di follow-up dà ai tuoi clienti l'opportunità di fare un passo indietro e riflettere davvero sul loro feedback, sul perché hanno scelto la valutazione che hanno dato, e dà al tuo team una comprensione più sfumata di dove hanno eccelso o dove potrebbero aver mancato l'obiettivo.- Usare il feedback dei clienti per il coaching degli agenti

Questo ci porta alla nostra prossima strategia, che consiste nell'utilizzare il feedback dei clienti che raccogli per guidare il modo in cui fai il coaching dei tuoi agenti in prima linea.

Ammettiamolo: i tuoi punteggi di soddisfazione dei clienti, indipendentemente da come li misuri, sono direttamente legati a quanto i tuoi agenti di assistenza sono in grado di comprendere tutte le sfaccettature della tua attività. Se non vengono forniti loro gli strumenti giusti o opportunità di apprendimento, come possono migliorare le proprie performance e quindi migliorare come si sentono i tuoi clienti dopo aver interagito con loro?

I team leader dovrebbero impostare avvisi per segnalare le opportunità di miglioramento e agire immediatamente per fare il coaching degli agenti su come affrontare meglio i problemi in futuro.

Se un agente viene segnalato per una comunicazione poco chiara, puoi concentrare direttamente il tuo coaching su quella competenza specifica, aiutandolo a imparare e migliorare dalla situazione.

Con i moderni strumenti di feedback dei clienti, puoi anche impostare avvisi per feedback negativi, aggiungere commenti o note all'interno dei ticket e fornire coaching in tempo reale durante la giornata. Utilizzando i punteggi CSAT per guidare la tua strategia di coaching, ti assicuri che nessuna opportunità di miglioramento venga trascurata.- Agire subito su valutazioni basse o feedback negativi

Ricevere feedback negativi è inevitabile, ma prendere sul serio quel feedback e trasformarlo in un'esperienza di apprendimento è imperativo per mantenere alti i tuoi punteggi CSAT, i tuoi agenti coinvolti e i tuoi clienti soddisfatti dei servizi che ricevono.

Innanzitutto, puoi porre domande di follow-up per comprendere meglio cosa è successo che li ha portati a terminare l'interazione senza aver risolto il loro problema.

L'agente ha avuto bisogno di inoltrare il problema a un manager o a un altro team invece di risolverlo in autonomia? Oppure il cliente ha ritenuto che l'agente non fosse abbastanza utile e ha scelto di risolvere il problema da solo?

Questo contesto aggiuntivo è cruciale per comprendere cosa è andato storto e come ciò si rifletterà sul tuo tasso di FCR. Una volta che hai un contesto aggiuntivo sulla situazione, puoi utilizzare strumenti come Retell AI per fare un follow-up con questi clienti e rimediare all'interazione negativa.

Facendo un follow-up con un'altra domanda "Sì" o "No", non solo sarai in grado di misurare il cambiamento nel sentiment del cliente, ma aiuterai anche a rivelare l'impatto del tuo programma di recupero del servizio sui tuoi punteggi CSAT.

Le 10 metriche del servizio clienti più importanti da monitorare per prime

I team di assistenza non possono affidarsi all'istinto quando valutano quanto i team di assistenza clienti sono soddisfatti delle loro offerte. È importante monitorare le metriche del servizio clienti per quantificare se le operazioni del servizio clienti funzionano come dovrebbero.

Ecco alcune metriche essenziali del servizio clienti da monitorare:- Net Promoter Score (NPS)

Iniziamo con una delle metriche del servizio clienti più comuni per la soddisfazione dei clienti: il Net Promoter Score, o NPS.

Il Net Promoter Score (NPS) misura quanto è probabile che i tuoi clienti raccomandino la tua attività (qui, l'assistenza clienti) ad altri. Nella maggior parte dei casi, un semplice sondaggio (spesso a domanda singola) viene inviato a clienti selezionati casualmente, e il Net Promoter Score viene calcolato in base ai risultati.

Qualsiasi punteggio tra 0 e 6 è considerato "detrattori" e significa che sei in difficoltà; 7-8 significa che i tuoi clienti sono soddisfatti, ma non in un modo che fa la differenza, e sono considerati "neutrali"; voti da 9 a 10 significano che il tuo brand sta spaccando, e questi clienti sono diventati "promotori".

Ad esempio, Retell AI attiva automaticamente sondaggi post-chiamata e analizza le tendenze del sentiment dei clienti per aiutare i team a migliorare l'NPS nel tempo. In base ai loro risultati, puoi utilizzare questi dati per migliorare l'efficacia dei tuoi agenti, concentrarti su aree specifiche di coaching e promuovere miglioramenti in tutto il tuo team in prima linea.- Customer Satisfaction (CSAT)

Questa misurazione è, ovviamente, la metrica del servizio clienti più ovvia - dopotutto, è proprio lì nel nome!

Il CSAT è una misura del sentiment dei clienti utilizzata per aiutare le organizzazioni a comprendere come i clienti rispondono ai loro prodotti e servizi. I punteggi CSAT vengono raccolti immediatamente dopo un'interazione con il servizio clienti tramite brevi sondaggi.

Tipicamente, chiedendo di valutare l'interazione da 1 (molto insoddisfatto) a 5 (molto soddisfatto). Prendendo questa scala numerica e dividendo le risposte composite per il 100%, puoi ottenere il tuo punteggio CSAT; più alta è la percentuale, più i tuoi clienti sono soddisfatti.

Le piccole imprese con clienti fedeli potrebbero avere un CSAT superiore al 95%. Un'azienda più grande con una varietà di clienti, ognuno con esigenze uniche, potrebbe arrivare a un massimo più vicino all'80%.

Ci sono due tipi di CSAT che puoi misurare nella tua organizzazione:

• Il CSAT a livello di organizzazione si concentra sulla tua azienda, sul tuo brand e sul livello complessivo di servizio ricevuto dal cliente.

• Il CSAT a livello di agente si concentra specificamente su quanto un cliente è soddisfatto del particolare agente che ha gestito il suo problema.

Molti team di assistenza clienti utilizzano il CSAT come misura per capire come i loro clienti si sentono riguardo al loro brand e al servizio ricevuto. Ma, con il CSAT, i team possono anche ottenere insight sulla soddisfazione dei clienti nei confronti del singolo agente che ha aiutato a risolvere il loro problema.- Customer Effort Score (CES)

Il Customer Effort Score misura quanto sforzo il cliente ha dovuto compiere per risolvere un problema. Dopo un'interazione di assistenza, al cliente viene chiesto di valutare quanto è stato facile risolvere il suo problema, tipicamente su una scala da 1 a 7.

Per calcolare il CES, somma il numero totale di intervistati che concordano sul fatto che l'interazione sia stata facile (coloro che danno un 5 o superiore) e dividilo per il numero totale di clienti intervistati.

Il team di assistenza dovrebbe puntare al maggior numero possibile di uno e due. Un CES alto (superiore a 3, in media) significa che i clienti hanno dovuto compiere molto sforzo per risolvere i loro problemi. Retell AI trasforma il feedback grezzo in intelligence operativa su cui si può agire in tempo reale.

La piattaforma supporta:

• Avvisi automatici per risposte CSAT o NPS basse
• Instradamento istantaneo dell'escalation ad agenti in carne e ossa o team specializzati
• Suggerimenti di coaching per i supervisori quando vengono rilevati segnali ad alto rischio
• Protocolli di recupero dalla frustrazione attivati da indizi di tono o parole chiave

Eliminando il ritardo tra esperienza e intervento, le aziende acquisiscono la capacità di risolvere in modo proattivo i problemi e migliorare i risultati prima che il cliente se ne vada.- Risoluzione al primo contatto (FCR)

Il tasso di risoluzione al primo contatto (FCR) misura quanto spesso i problemi dei clienti vengono risolti in una singola interazione, senza la necessità di follow-up. Viene verificato con i sondaggi di soddisfazione dei clienti che chiedono: "L'agente è stato in grado di risolvere il tuo problema?"

Un buon FCR si colloca tra il 70 e l'80%. Come responsabile dell'assistenza clienti, vuoi che gli agenti siano in grado di affrontare i problemi dei clienti senza coinvolgere altri agenti umani.

Avere un basso tasso di FCR è dannoso per due motivi principali.

Primo, più un cliente deve mettersi in contatto con il tuo team, più denaro dovrai spendere per quello stesso problema del cliente ancora e ancora. Quando gli agenti sono attrezzati per chiudere i problemi con una sola chiamata, email o interazione via chat, il loro tempo si libera per aiutare più clienti.

Secondo, ogni volta che i tuoi clienti avviano un follow-up o desiderano un'interazione aggiuntiva, diminuisce la probabilità che raccomandino il tuo brand ad altri (influenzando il tuo punteggio NPS), aumenta la quantità di sforzo che devono compiere sul problema (danneggiando i tuoi benchmark CES) e nel complesso influenza la loro soddisfazione nei confronti del tuo brand (abbassando il tuo CSAT).

Più punti di contatto di interazione, meno è probabile che rimangano clienti.- Tempo medio di gestione (AHT)

Il tempo medio di gestione, o AHT, è quanto a lungo l'agente ha lavorato su un incidente. Viene tipicamente misurato dal momento in cui a qualcuno viene assegnato un incidente al momento in cui l'incidente viene chiuso. Non include il tempo in cui l'incidente era in coda. Include, tuttavia, il tempo di attesa e il tempo di completamento, il tempo dedicato a completare il ticket.

L'AHT è solitamente espresso in secondi: (tempo di interazione con il cliente + tempo di attesa + tempo di completamento)/ numero di interazioni

L'AHT viene utilizzato per la pianificazione e la misurazione dell'efficienza. È una buona misura per l'analisi, ma semplicemente spingere l'AHT verso il basso per ridurre i costi può causare una minore risoluzione alla prima chiamata e una minore soddisfazione dei clienti. Se un'interazione di assistenza clienti richiede troppo tempo, allontana un agente da altri compiti.- Output totale

Mettiamo tutto insieme. Con una buona conoscenza dei numeri di AHT, disponibilità, concorrenza e occupazione che vuoi raggiungere, puoi iniziare a modellare il tuo output ideale:

N. di ticket che il team dovrebbe rispondere= Numero di rappresentanti dell'assistenza & concorrenza x disponibilità x occupazione

Ad esempio:

• Supponi di avere un team di 10 rappresentanti dell'assistenza

• Supponi che i membri del tuo team possano gestire 4 chat contemporaneamente

• Supponi un AHT di 15 minuti

Se fossero robot, che lavorano il 100 percento del tempo e con piena occupazione, ogni persona gestirebbe un totale di:

4 chat ogni 15 minuti = 16 chat ogni 60 minuti (1 ora)

Moltiplicalo per 10 persone, e sono 160 chat totali all'ora per un team di 10 persone. Ma una volta che consideri la disponibilità e l'occupazione, il tasso diminuisce.

• Supponiamo una disponibilità altamente efficiente del 90 percento

• Supponiamo anche un'occupazione altamente efficiente del 90 percento (il tuo tempo di attesa potrebbe essere di qualche minuto in questo caso)

Questo ti darebbe (16) x (,90) x (,90) = 12,96 chat all'ora per persona. Con un team di 10, sono circa *129-130 chat all'ora.

Il tuo team è così efficiente? In caso contrario, è perché non stai operando a piena efficienza o perché hai fatto una scelta intenzionale di investire in un servizio più personale e concentrarti meno sull'efficienza?

Questo modello è ancora molto utile per determinare quale dovrebbe essere l'output per i singoli membri del team in un'operazione efficiente. È anche un modo utile per confrontare chiaramente un'operazione esistente con ciò che è possibile.- Costo per contatto

Oltre a monitorare l'output, è anche importante fare un passo indietro e rivedere il lato dei costi utilizzando il costo per contatto.

Costo per contatto = Costi totali per l'assistenza/Numero di ticket elaborati

Un buon, basso costo per contatto significa che il tuo team in genere, anche se con una certa variabilità, ha:

• Alta disponibilità — sono disponibili ad assistere direttamente i clienti per un'alta percentuale del tempo, e non dedicano troppo tempo ad altri compiti

• Alta occupazione — dedicano una grande percentuale del tempo di lavoro a servire i clienti, invece di aspettare i ticket (basso tempo di inattività)

• Concorrenza ragionevole — i membri del team gestiscono il giusto numero di ticket concomitanti contemporaneamente, e probabilmente non ne gestiscono solo uno alla volta

• AHT e TTR ragionevoli — il tuo team può gestire i ticket in un periodo di tempo ragionevolmente rapido

• FCR ragionevolmente alto — la maggior parte dei ticket viene tipicamente risolta al primo contatto e non deve essere sottoposta a escalation

Quando calcoli i costi, è importante includere i costi non salariali o retributivi. Gli esempi includono:

• Assicurazione sanitaria

• Costi degli edifici

• Costi delle risorse umane

• Costi di assunzione e formazione

• Tasse

Ad esempio, gli agenti umani costano $6-12 per ogni chiamata, tuttavia Retell AI costa ~$0,086–$0,15+ al minuto. Scopri come Swtch ha ridotto del 50% i costi del team di assistenza e ha gestito oltre 8000+ chiamate al mese grazie agli agenti di Retell AI mantenendo un tempo di risposta di 5s.- Livello di servizio

Il livello di servizio misura quanto tempo occorre per rispondere ai clienti una volta che sono in coda, che sia via telefono, chat o email. Quando stabilisci questa metrica, assicurati di specificare esattamente quando quel cliente entra in coda e il cronometro inizia a scorrere.

Tipicamente, il livello di servizio è espresso come una frazione del percentile di interazioni a cui si risponde in un dato tempo. Ad esempio, un livello di servizio 80/20 significa che l'80 percento dei ticket riceve una risposta entro 20 secondi.

Livelli di servizio più alti richiedono la disponibilità di più agenti, il che aumenta i costi operativi. Ad esempio, raggiungere un livello di servizio 90/10 è più costoso di un obiettivo 80/20 perché hai bisogno di personale sufficiente per gestire i volumi di chiamate di picco senza lunghi tempi di attesa. Di conseguenza, alcuni agenti potrebbero rimanere inattivi durante i periodi di minore domanda.

Gli SLA sui tempi di risposta per gli impegni interattivi, come telefono e chat, dovrebbero essere misurati in secondi. Le email o altre interazioni asincrone dovrebbero essere misurate in minuti o ore.

La maggior parte delle aziende decide innanzitutto quanto tempo di attesa i loro clienti possono tollerare. Poi, scendono a compromessi sul percentile di interazioni che devono rientrare in quel tempo per controllare i costi.- Tasso di utilizzo degli agenti

Il tasso di utilizzo degli agenti, o AUR, tiene traccia di quanto efficacemente la tua organizzazione utilizza i suoi agenti del servizio clienti. Per calcolarlo, dividi semplicemente il tempo totale che gli agenti dedicano alla gestione dei ticket per le loro ore di lavoro totali disponibili. L'indicatore quantifica sia il tempo produttivo che quello non produttivo degli agenti:

• Il tempo produttivo si riferisce al tempo che gli agenti dedicano ad assistere direttamente i clienti, come gestire le interazioni, lavorare sui ticket e risolvere i problemi

• Il tempo non produttivo include attività come pause, sessioni di formazione, riunioni e lavoro amministrativo che non contribuiscono direttamente a rispondere alle richieste dei clienti

Il team di assistenza dovrebbe puntare a un tasso di utilizzo degli agenti dal 70% all'80%. Questo intervallo consente agli agenti di essere produttivi lasciando tempo per formazione, pause, riunioni di team e picchi imprevisti nel volume dei ticket.

Un basso tasso di utilizzo degli agenti può segnalare un eccesso di personale o inefficienze di processo, mentre un tasso costantemente alto può portare al burnout degli agenti e a un calo della qualità del servizio. Mantenere il giusto equilibrio aiuta a garantire che gli agenti rimangano coinvolti con i clienti utilizzando al contempo le risorse in modo efficiente.- Tasso di abbandono

Il tasso di abbandono nel servizio clienti si riferisce alla percentuale di clienti che iniziano un'interazione di assistenza, come chiamare, chattare o creare un ticket, ma se ne vanno prima di essere collegati a un agente o prima di ricevere aiuto.

Tasso di abbandono =1- (numero di interazioni completate/ numero di interazioni iniziate) x100%

Un alto abbandono potrebbe significare che il tuo livello di servizio è troppo basso, e i clienti rinunciano ad aspettare in fila. Potrebbe anche significare che il tuo flusso di lavoro è frustrante per i tuoi clienti e rinunciano, oppure potrebbe significare che c'è un problema tecnico con il tuo sistema di elaborazione. Prenditi il tempo per trovare la causa principale degli alti tassi di abbandono.

Ad esempio, Anker ha sostituito i suoi chatbot di base e i menu IVR con l'instradamento IVR con IA di Retell, offrendo conversazioni vocali di standard umano. Il risultato? 95% di accuratezza dell'instradamento, 80% di risoluzione più rapida e un team di assistenza che aggiorna i flussi di chiamata senza IT.

Una considerazione importante è che, se operi intenzionalmente con un team di assistenza snello e i tuoi clienti tendono a essere più pazienti, potrebbe avere più senso dare priorità al tasso di abbandono rispetto all'ASA. In questi casi, l'obiettivo chiave sarebbe mantenere bassi i tassi di abbandono anziché concentrarsi principalmente sul raggiungimento di una rapida velocità media di risposta.

Come Retell AI può aiutarti a migliorare le metriche del servizio clienti?

I team di assistenza clienti utilizzano gli agenti con IA di Retell per gestire grandi volumi di ticket e chiamate senza perdere la qualità della risposta. Questo aiuta gli agenti umani a lavorare più velocemente, a rimanere coerenti e a concentrarsi su problemi complessi che richiedono attenzione umana.

Tra tutti i casi d'uso aziendali, l'assistenza clienti offre il ROI più alto perché ogni minuto risparmiato migliora direttamente la customer experience e la produttività degli agenti.

Ed ecco come:- Rilevamento dell'intento e instradamento delle chiamate

Retell AI porta l'instradamento delle chiamate con IA a un livello superiore con i trasferimenti assistiti, consentendo agli agenti telefonici con IA di comprendere le esigenze del chiamante e di effettuare un trasferimento assistito verso agenti in carne e ossa quando la situazione lo richiede.

Questo migliora la tua risoluzione al primo contatto (FCR) e il tempo medio di gestione (AHT). Identificando correttamente l'intento fin dall'inizio, le chiamate vengono instradate all'agente giusto senza trasferimenti inutili, aumentando le possibilità di risolvere i problemi nella prima interazione.

Allo stesso tempo, i trasferimenti assistiti eliminano la necessità per i clienti di ripetere le informazioni, riducendo il tempo di gestione e minimizzando la frustrazione.- Automatizzare le richieste a bassa complessità

Il servizio clienti basato sull'IA promette un modo più conversazionale ed efficiente per ottenere assistenza. Può gestire le richieste semplici e lasciare quelle più complesse agli esseri umani.

Ecco cosa può fare un agente con IA di Retell:

• Rispondere automaticamente alle chiamate in arrivo

• Fissare appuntamenti direttamente su Calendly, ecc.

• Rispondere alle FAQ e qualificare i lead in base a

• Gestire migliaia di richieste concomitanti con zero tempi di attesa

• Mantenere una qualità di risposta costante sotto carico

• Supportare oltre 50 lingue istantaneamente

• Disponibilità 24/7 in tutti i fusi orari

Queste capacità riducono significativamente il tasso di abbandono dei clienti minimizzando i tempi di attesa e garantendo risposte istantanee. Allo stesso tempo, l'automazione abbassa il costo per contatto perché le richieste di assistenza ripetitive non richiedono più il coinvolgimento di un agente in carne e ossa.

Un servizio coerente e disponibile 24 ore su 24 migliora anche la soddisfazione complessiva dei clienti, consentendo al contempo ai team di assistenza di scalare in modo efficiente senza aumentare il personale in modo proporzionale.- Autenticazione pre-chiamata

Nei contact center tradizionali, l'autenticazione pre-chiamata può richiedere da 45 secondi a 2 minuti per interazione, a seconda dei requisiti di sicurezza. Retell AI riduce il tempo medio di gestione (AHT) autenticando i chiamanti prima che un agente umano si unisca alla conversazione. L'agente con IA verifica l'identità in modo naturale durante l'interazione utilizzando:- Caller ID e device fingerprinting- OTP o link sicuri inviati durante la chiamata- Biometria vocale (dove abilitata)- Controlli incrociati su CRM e cronologia degli ordini. L'autenticazione avviene senza interruzioni in background mentre il cliente parla, consentendo agli agenti umani di iniziare la conversazione con le informazioni del cliente già verificate e disponibili. Questo non solo accorcia la durata della chiamata, ma migliora anche la produttività degli agenti eliminando i flussi di lavoro di verifica ripetitivi.- Assistenza post-chiamata

Una volta che una chiamata termina, l'IA conversazionale elabora automaticamente tutto ciò che è accaduto durante l'interazione, senza aggiungere lavoro per gli agenti umani.

L'agente Retell AI offre la seguente assistenza post-chiamata dopo che il cliente riaggancia:

• Riassunto automatico delle chiamate: Retell AI genera riassunti concisi e strutturati che coprono l'intento e il problema del cliente, le azioni intraprese durante la chiamata e lo stato di risoluzione e i passaggi successivi.

Questi riassunti vengono registrati istantaneamente nel CRM o nel sistema di ticketing, eliminando il tempo di completamento manuale.

• Auto-tagging e classificazione: l'agente classifica ulteriormente le chiamate in base al tipo di chiamata, alla risoluzione e al feedback del cliente.

• Automazione dei follow-up: in base all'esito della chiamata, il tuo agente con IA può inviare email di conferma o messaggi WhatsApp, attivare sondaggi (CSAT, NPS) o programmare richiamate o visite di tecnici senza alcun intervento dell'agente.

• Aggiornamento delle informazioni in tempo reale: Retell AI si integra senza sforzo con i principali CRM, strumenti di collaborazione e piattaforme di contact center per sincronizzare i dati dei clienti, i riassunti delle chiamate, le classificazioni e le azioni successive in tempo reale.

Invece di affidarti a strumenti di terze parti per valutare le metriche del servizio clienti, Retell AI ti fornisce tutti i dati affinché il tuo team di assistenza clienti possa valutare rapidamente il proprio andamento. Puoi anche creare una dashboard per visualizzare, filtrare e analizzare le conversazioni in un unico posto.

In conclusione

Spingere gli agenti a muoversi più velocemente per raggiungere metriche di servizio ideali non aumenta la produttività. Al contrario, crea pressione—e la pressione crea scorciatoie, errori e disimpegno dal lavoro. Nell'assistenza clienti, dove anche un singolo ticket gestito male può influenzare rinnovi ed espansioni, la velocità senza struttura diventa un rischio.

Gli agenti umani rendono al meglio quando hanno il contesto completo e visibilità in tempo reale sulle conversazioni precedenti attraverso i canali. Hanno bisogno di un instradamento intelligente che indirizzi i problemi agli esperti giusti, insieme all'accesso a una knowledge base affidabile o a risorse self-service per risolvere le richieste in modo efficiente.

È qui che Retell AI aiuta, mantenendo conversazioni, contesto e interazione con il cliente in un unico posto e riducendo il carico cognitivo degli agenti rispondendo alle richieste ripetitive.

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FAQ

• Cosa sono le metriche del servizio clienti?

Le metriche del servizio clienti sono KPI misurabili utilizzati per valutare quanto efficacemente un team di assistenza soddisfa le aspettative dei clienti e offre un servizio di qualità. Tengono traccia di aspetti come velocità, efficienza e soddisfazione dei clienti, aiutando le aziende a comprendere le performance e a identificare le lacune. Analizzando continuamente queste metriche e il feedback dei clienti, i team possono adattarsi alle aspettative in evoluzione e migliorare la customer experience complessiva.- Quali sono le metriche del servizio clienti più importanti da monitorare?

Le metriche del servizio clienti più importanti includono tipicamente CSAT, NPS, Customer Effort Score (CES), risoluzione al primo contatto (FCR) e tempo medio di gestione (AHT). Insieme, forniscono una visione equilibrata di soddisfazione, fedeltà, efficienza e qualità del servizio. Monitorare la giusta combinazione aiuta i team a comprendere sia il sentiment dei clienti che le performance operative, garantendo che si concentrino su ciò che influisce davvero sull'esperienza e sui risultati.- Qual è la differenza tra CSAT e NPS?

Il CSAT misura quanto i clienti sono soddisfatti di un'interazione specifica, solitamente attraverso un breve sondaggio subito dopo l'assistenza. L'NPS, d'altra parte, misura la fedeltà a lungo termine chiedendo quanto è probabile che i clienti raccomandino il tuo brand. Mentre il CSAT cattura il sentiment immediato, l'NPS riflette la percezione complessiva e la promozione, rendendoli indicatori complementari ma distinti della customer experience.- Come si misurano le performance del servizio clienti?

Le performance del servizio clienti si misurano analizzando una combinazione di metriche quantitative e feedback qualitativi. I team monitorano KPI come il tempo di risposta, i tassi di risoluzione e i punteggi di soddisfazione, esaminando al contempo i commenti e il comportamento dei clienti. Questo approccio aiuta a identificare le tendenze, misurare l'efficienza e comprendere le esigenze dei clienti, consentendo un miglioramento continuo sia nei processi che nelle performance degli agenti.- Quali metriche del servizio clienti migliorano di più la soddisfazione dei clienti?

Le metriche che migliorano di più la soddisfazione dei clienti sono quelle che riducono lo sforzo e risolvono i problemi rapidamente, come la risoluzione al primo contatto (FCR) e il Customer Effort Score (CES). Quando i clienti ottengono soluzioni rapide e accurate senza interazioni ripetute, la soddisfazione aumenta naturalmente. Combinare queste con miglioramenti guidati dal feedback garantisce che il servizio si allinei alle aspettative dei clienti e offra un'esperienza più fluida.- Come può l'IA migliorare le metriche del servizio clienti?

L'IA migliora le metriche del servizio clienti automatizzando i compiti ripetitivi, consentendo risposte più rapide e garantendo una qualità del servizio costante. Può gestire grandi volumi di richieste semplici, instradare i clienti agli agenti giusti e generare insight dalle interazioni. Questo riduce i tempi di attesa, migliora i tassi di risoluzione e consente agli agenti umani di concentrarsi sui problemi complessi, migliorando in ultima analisi la soddisfazione complessiva dei clienti.