Klantenservice-metrics: welke KPI's het belangrijkst zijn en hoe je ze verbetert

De meeste merken houden marketingprestaties, verkoopcijfers en andere onderdelen van het bedrijf die omzet genereren nauwlettend in de gaten. Maar niet veel doen het goed als het gaat om het meten van klantenservice.

De lijst met metrics die we hieronder delen, schetst een vollediger beeld van de grotere impact die klantenservice heeft op bedrijfsgroei. Sommige meten de teamprestaties — zoals hoe snel en goed je op tickets reageert.

Andere metrics kijken dieper naar de impact van je team op grotere bedrijfsdoelen, zoals klantbehoud en omzetgeneratie. We laten je ook zien hoe je elk van deze metrics berekent.

Dat gezegd hebbende, laten we beginnen!

Wat zijn klantenservice-metrics?

Klant-KPI's zijn meetbare metrics die worden gebruikt om prestaties te bepalen, specifiek om de klantervaring te optimaliseren.

Deze KPI's laten zien hoe goed je aan de verwachtingen van klanten voldoet. Omdat die verwachtingen per klant verschillen en zich ontwikkelen, is het belangrijk om klantgegevens voortdurend te analyseren. Verzamel regelmatig inzichten en feedback om aan te sluiten bij wat je klanten écht willen.

De verwachtingen van klanten over service kunnen grotendeels worden onderverdeeld in drie categorieën:

• Snelheid en gemak, waaronder responsiviteit, efficiënte verwerking en op maat gemaakte klantenservice.

• Betrouwbaarheid en transparantie worden gedefinieerd als beschikbaarheid, proactief contact en communicatie.

• Interactie en zorg, bestaande uit persoonlijke aandacht, empathie, duidelijkheid en vriendelijkheid. Het toevoegen van de menselijke touch

Uit deze drie categorieën hebben we tien meetbare metrics afgeleid die kunnen worden gebruikt om de klantervaring te verbeteren: snelheid, beschikbaarheid, effectiviteit en vriendelijkheid. We laten je zien hoe je deze KPI's berekent en gebruikt.

Waarom het meten van klantenservice-metrics belangrijk is

Het spreekt voor zich dat klanten van onschatbare waarde zijn voor je bedrijf. Ze blijven je product of diensten kopen omdat ze goed worden behandeld.

Zonder het te zeggen, weten we dat je klantenserviceteam extreem hard werkt om klanten tevreden te houden.

Maar je kunt niet weten welke klanten tevreden zijn en welke wat extra ondersteuning nodig hebben zonder eerst de tevredenheidsmetrics te identificeren die belangrijk zijn voor je bedrijf, en zonder een systeem te hebben om klantfeedback vast te leggen - en te analyseren.

Daarnaast zijn er een aantal redenen waarom het meten van klantenservice-metrics belangrijk is voor je klantenservice:- Verbeter de klanttevredenheid

De eerste reden om je klantenserviceteam te meten, is om nauwkeurig te bepalen wat je publiek tevredenstelt. De beste bedrijven combineren tevredenheidsgegevens met harde cijfers. Ze koppelen de resultaten rechtstreeks aan klantgedrag.

Bijvoorbeeld:

• Blijven tevreden klanten doorgaans langer hangen?

• Hoe verschilt hun gedrag van dat van neutrale of ontevreden klanten?

• Zijn ze eerder geneigd nieuwe klanten door te verwijzen?

• Geven ze na verloop van tijd meer uit?

Het meten van deze metrics helpt serviceteams om de veranderende behoeften van klanten te begrijpen, serviceprocessen te optimaliseren en de algehele tevredenheid te verhogen.- Verbeterpunten identificeren

Volgens Klaus's Customer Service Quality Benchmark van 2023 vindt 30% van de klantenserviceprofessionals het meten en verbeteren van de servicekwaliteit een uitdaging.

Dit is waar het meten van klantenservice-metrics cruciaal wordt.

Door klantenservice-metrics te analyseren, kunnen bedrijven pijnpunten van klanten in hun processen identificeren. Deze datagedreven aanpak maakt gerichte verbeteringen voor specifieke uitdagingen mogelijk.- Optimaliseer de toewijzing van middelen

Heb je ooit het gevoel gehad dat je tijd, budget of personeel effectiever had kunnen worden ingezet als je maar een duidelijker inzicht had gehad in welke activiteiten welk investeringsniveau vereisten?

Klantenservice-metrics kunnen precies die duidelijkheid bieden. Door te laten zien waar je middelen daadwerkelijk aan worden besteed, stellen ze je in staat om goed onderbouwde beslissingen te nemen, of dat nu betekent dat je succesvolle inspanningen opschaalt, je aanpak volledig herziet of je strategie verfijnt om de algehele efficiëntie te verbeteren.

Veelgemaakte fouten bij het volgen van klantenservice-metrics

Nu je de belangrijke klantenservice-metrics kent die je moet meten, zijn er tegelijkertijd verschillende valkuilen onderweg waar dingen mis kunnen gaan.

Gelukkig kun je deze vermijden als je vooraf goed hebt nagedacht. Hier zijn enkele veelgemaakte fouten die je kunt vermijden bij het volgen van je klantenservice-metrics:- Individuele prestaties verwarren met teamprestaties

Bij het analyseren van de prestaties van een agent moet je kijken naar de daadwerkelijke, directe impact van de bijdrage van een agent. Het heeft weinig zin om te kijken naar metrics die deel uitmaken van een bredere teaminspanning, omdat dit verwarring kan veroorzaken over wie verantwoordelijk is voor een bevredigende oplossing of een mislukte oplossing bij het eerste contact.

De beste manier om de directe bijdrage van een agent te meten, is via gebeurtenismetrics (bijv. interne notities, antwoorden en succesvolle oplossingen). Dit helpt je precies te bepalen wie een positieve of negatieve impact heeft op de algehele prestaties van het team.- De context van belangrijke metrics niet begrijpen

Je belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI's) voor klantenservice zijn erg belangrijk, maar ze zijn alleen nuttig als ze goed worden begrepen en geïnterpreteerd.

Twee van dergelijke metrics die vaak worden gebruikt om de klantenserviceprestaties te evalueren, zijn bijvoorbeeld oplossing bij het eerste contact en heropeningspercentage:

• First Contact Resolution (FCR) meet hoeveel klantvragen succesvol worden opgelost tijdens de allereerste interactie met een agent.

• Heropeningspercentage volgt hoeveel eerder opgeloste vragen door klanten opnieuw worden geopend na de eerste oplossing.

Het probleem met metrics zoals het heropeningspercentage is dat een gesprek om verschillende redenen kan worden heropend, en dit betekent niet noodzakelijkerwijs dat het gegeven antwoord het probleem van de klant niet heeft opgelost.

Een gesprek kan bijvoorbeeld worden heropend wanneer een klant reageert met een eenvoudig bedankje, terugkeert naar dezelfde thread met een volledig nieuwe vraag, of als een agent het per ongeluk sluit voordat het probleem is opgelost.

Daarom moeten klantenserviceleiders metrics evalueren met de juiste context in plaats van ze voor waar aan te nemen. Hoewel een hoog heropeningspercentage zorgwekkend kan lijken, ligt het werkelijke percentage van betekenisvolle heropeningen, zoals gevallen waarin de oorspronkelijke oplossing onvoldoende was, vaak veel lager.- Te ambitieuze tijdlijnen en te veel KPI's hebben

Customer-success-medewerkers hebben veel te doen. Ze zijn verantwoordelijk voor zaken als het onboarden van nieuwe klanten, het verhogen van de klant-LTV, het identificeren en creëren van upsell-kansen, het faciliteren van verlengingen en het leveren van referenties. Je team vragen om dit allemaal ZSM te bereiken, is onpraktisch.

Je op al deze KPI's tegelijk richten, kan overweldigend zijn. Customer-success-leiders hebben tijd nodig om experimenten uit te voeren, de problemen te begrijpen en A/B-testen te doen voordat ze een consistente, schaalbare oplossing identificeren die kan worden verfijnd en geoptimaliseerd naarmate het customer-success-team groeit.

Je op te veel KPI's en doelen richten leidt alleen tot chaos en verwarring. Vermijd dit door minder doelen te stellen en je team genoeg tijd te geven om effectieve, efficiënte oplossingen te ontwikkelen. Focus op duidelijke prioriteiten, ondersteund door een gedetailleerd plan en een realistische tijdlijn voor uitvoering.

Bron- Klantenserviceteam-KPI's verwarren met customer success

Kan een Account Executive het werk van een Account Manager doen? In theorie bevinden beide rollen zich binnen het verkoopecosysteem, maar in de praktijk vereisen ze zeer verschillende mindsets, vaardigheden en succescriteria.

Beide teams hebben verschillende KPI's, technologie en doelen. In geen geval mag een customer-success-medewerker worden gemeten op dezelfde KPI als een servicemedewerker. Het zal je customer-success-afdeling doen falen vanwege niet-gerelateerde verantwoordelijkheden of het geweldige werk dat je klantenserviceteam al doet, ontsporen.

Bron

Hoe verbeter je je klantenservice-metrics?

Het verbeteren van je klanttevredenheid betekent niet alleen blijere klanten, maar draagt ook bij aan merkambassadeurschap en meer aankopen.

Laten we een paar strategieën bekijken om de klanttevredenheid te verbeteren:- Verzamel opmerkingen en feedback van klanten

Wanneer je een enquête na de interactie naar klanten stuurt, of je nu NPS-feedback verzamelt, CES meet of je FCR-percentage peilt, moet je je klanten een manier geven om echte, tastbare feedback te geven.

Op een numerieke knop klikken vertelt je in werkelijkheid niet veel.

Het is voor je team net zo waardevol om te begrijpen waarom iemand "8" kiest in een NPS-enquête over de vraag of ze je merk zouden aanbevelen, als om te begrijpen waarom iemand een "3" kiest.

Hetzelfde geldt voor CES en FCR. Waarom vond de klant dat hij veel moeite moest doen, zelfs na het spreken met je team? Wat is er gebeurd waardoor ze niet geloven dat je agent hun probleem kon oplossen?

Het verzamelen van feedback, zowel goed als slecht, is belangrijk. Het geeft je team tastbare manieren om hun processen te verbeteren, en geeft je klanten ook een manier om het gevoel te hebben dat hun stem wordt gehoord en dat het ertoe doet.- Voeg een vervolgvraag toe

Vervolgvragen zijn een geweldige manier om je feedbackinzichten te versterken en dieper op een bepaald onderwerp in te gaan.

Zodra een klant een enquête na de interactie voltooit en de agent beoordeelt waarmee hij interactie had, kun je bijvoorbeeld vervolgen door te vragen wat de agent goed deed als de beoordeling positief is, of wat verbeterd had kunnen worden als de beoordeling negatief is.

Dit gamificeert de feedback, geeft je specifieke inzichten in waar je klanten naar op zoek zijn, en kan helpen bepalen hoe je nieuwe agenten aanneemt, onboardt en traint.

Het stellen van een vervolgvraag geeft je klanten de kans om een stap terug te doen en echt na te denken over hun feedback, waarom ze de beoordeling kozen die ze deden, en geeft je team een genuanceerder begrip van waar ze uitblonken of waar ze de plank misgeslagen kunnen hebben.- Gebruik klantfeedback voor agentcoaching

Dat leidt naar onze volgende strategie, namelijk het gebruiken van de klantfeedback die je verzamelt om te sturen hoe je je frontline-agenten coacht.

Laten we eerlijk zijn: je klanttevredenheidsscores, hoe je ze ook meet, zijn rechtstreeks gekoppeld aan hoe empowered je servicemedewerkers zijn in het begrijpen van alle facetten van je bedrijf. Als ze niet de juiste tools of leermogelijkheden krijgen, hoe kunnen ze dan hun prestaties verbeteren en dus verbeteren hoe je klanten zich voelen na interactie met hen?

Teamleiders moeten waarschuwingen instellen om verbeterkansen te signaleren en onmiddellijk actie ondernemen om agenten te coachen over hoe ze problemen in de toekomst beter kunnen aanpakken.

Als een agent wordt gemarkeerd voor onduidelijke communicatie, kun je je coaching direct op die specifieke vaardigheid richten, waardoor ze van de situatie leren en verbeteren.

Met moderne klantfeedbacktools kun je ook waarschuwingen instellen voor negatieve feedback, opmerkingen of notities binnen tickets toevoegen en realtime coaching gedurende de dag bieden. Door CSAT-scores te gebruiken om je coachingstrategie te sturen, zorg je ervoor dat geen enkele verbeterkans over het hoofd wordt gezien.- Onderneem direct actie op lage beoordelingen of negatieve feedback

Negatieve feedback ontvangen is onvermijdelijk, maar die feedback serieus nemen en er een leerervaring van maken is essentieel om je CSAT-scores hoog te houden, je agenten betrokken te houden en je klanten tevreden te houden met de diensten die ze ontvangen.

Ten eerste kun je vervolgvragen stellen om beter te begrijpen wat er is gebeurd waardoor ze de interactie beëindigden zonder dat hun probleem was opgelost.

Moest de agent het probleem escaleren naar een manager of een ander team in plaats van het zelfstandig op te lossen? Of vond de klant dat de agent niet behulpzaam genoeg was en koos hij ervoor het probleem zelf op te lossen?

Deze aanvullende context is cruciaal om te begrijpen wat er misging en hoe dat zich zal weerspiegelen in je FCR-percentage. Zodra je aanvullende context over de situatie hebt, kun je tools zoals Retell AI gebruiken om deze klanten op te volgen en de negatieve interactie goed te maken.

Door op te volgen met nog een "Ja"- of "Nee"-vraag, kun je niet alleen de verandering in klantsentiment meten, maar ook de impact van je serviceherstelprogramma op je CSAT-scores helpen onthullen.

De 10 belangrijkste klantenservice-metrics om als eerste te volgen

Serviceteams kunnen niet op hun gevoel afgaan bij het inschatten van hoe tevreden klantenserviceteams zijn met hun aanbod. Het is belangrijk om klantenservice-metrics te volgen om te kwantificeren of de klantenservice-operaties functioneren zoals het hoort.

Hier zijn enkele essentiële klantenservice-metrics om te volgen:- Net Promoter Score (NPS)

Laten we beginnen met een van de meest voorkomende klantenservice-metrics voor klanttevredenheid: Net Promoter Score, of NPS.

Net Promoter Score (NPS) meet hoe waarschijnlijk het is dat je klanten je bedrijf (hier: klantenservice) aan anderen aanbevelen. In de meeste gevallen wordt een eenvoudige (vaak één-vraags-)enquête naar willekeurig geselecteerde klanten gestuurd, en wordt de Net Promoter Score berekend op basis van de resultaten.

Elke score tussen 0-6 wordt beschouwd als "criticasters" en betekent dat je in de problemen zit; 7-8 betekent dat je klanten tevreden zijn, maar niet op een manier die het verschil maakt, en worden beschouwd als "neutralen"; stemmen van 9-10 betekenen dat je merk het uitstekend doet, en deze klanten zijn "promotors" geworden.

Retell AI activeert bijvoorbeeld automatisch enquêtes na het gesprek en analyseert trends in klantsentiment om teams te helpen de NPS in de loop van de tijd te verbeteren. Op basis van hun resultaten kun je deze gegevens gebruiken om de effectiviteit van je agenten te verbeteren, specifieke coachinggebieden aan te scherpen en verbeteringen door te voeren in je frontline-team.- Klanttevredenheid (CSAT)

Deze meting is natuurlijk de meest voor de hand liggende klantenservice-metric - het staat immers gewoon in de naam!

CSAT is een maatstaf voor klantsentiment die organisaties helpt te begrijpen hoe klanten reageren op hun producten en diensten. CSAT-scores worden onmiddellijk na een klantenservice-interactie verzameld via korte enquêtes.

Meestal wordt gevraagd de interactie te beoordelen op een schaal van 1 (zeer ontevreden) tot 5 (zeer tevreden). Door deze numerieke schaal te nemen en de samengestelde antwoorden door 100% te delen, krijg je je CSAT-score; hoe hoger het percentage, hoe tevredener je klanten zijn.

Kleine bedrijven met toegewijde klanten hebben mogelijk een CSAT boven de 95%. Een groter bedrijf met een reeks klanten, elk met unieke behoeften, kan dichter bij 80% uitkomen.

Er zijn twee soorten CSAT die je in je organisatie kunt meten:

• CSAT op organisatieniveau, gericht op je bedrijf, merk en het algehele serviceniveau dat de klant ontving.

• CSAT op agentniveau, specifiek gericht op hoe tevreden een klant is met de specifieke agent die zijn probleem behandelde.

Veel klantenserviceteams gebruiken CSAT als hun meting om te begrijpen hoe hun klanten zich voelen over hun merk en de service die ze ontvingen. Maar met CSAT kunnen teams ook inzicht krijgen in de klanttevredenheid met de individuele agent die hun probleem hielp oplossen.- Customer Effort Score (CES)

Customer Effort Score meet hoeveel moeite de klant moest doen om een probleem op te lossen. Na een service-interactie wordt de klant gevraagd te beoordelen hoe gemakkelijk het was om zijn probleem op te lossen, meestal op een schaal van 1-7.

Om CES te berekenen, tel je het totale aantal respondenten dat het erover eens is dat de interactie gemakkelijk was (degenen die een 5 of hoger geven) en deel je dat door het totale aantal ondervraagde klanten.

Het serviceteam moet streven naar zoveel mogelijk enen en tweeën. Een hoge CES (gemiddeld boven de 3) betekent dat klanten veel moeite moesten doen om hun problemen op te lossen. Retell AI transformeert ruwe feedback in operationele intelligentie waarop in realtime kan worden gehandeld.

Het platform ondersteunt:

• Geautomatiseerde waarschuwingen voor lage CSAT- of NPS-reacties
• Directe escalatierouting naar live agenten of gespecialiseerde teams
• Coachingprompts voor supervisors wanneer signalen met hoog risico worden gedetecteerd
• Frustratieherstelprotocollen die worden geactiveerd door toon- of trefwoordsignalen

Door de vertraging tussen ervaring en interventie te elimineren, krijgen bedrijven de mogelijkheid om problemen proactief op te lossen en resultaten te verbeteren voordat de klant wegloopt.- First Contact Resolution (FCR)

Het First Contact Resolution (FCR)-percentage meet hoe vaak klantproblemen worden opgelost in één enkele interactie, zonder de noodzaak van follow-ups. Het wordt gecontroleerd aan de hand van klanttevredenheidsenquêtes met de vraag: "Kon de agent je probleem oplossen?"

Een goede FCR ligt tussen 70-80%. Als klantenserviceleider wil je dat agenten klantproblemen kunnen aanpakken zonder andere menselijke agenten erbij te betrekken.

Een laag FCR-percentage is om twee hoofdredenen nadelig.

Ten eerste, hoe vaker een klant contact moet opnemen met je team, hoe meer geld je keer op keer aan datzelfde klantprobleem moet uitgeven. Wanneer agenten zijn uitgerust om problemen in slechts één gesprek, e-mail of chatinteractie af te ronden, komt hun tijd vrij om meer klanten te helpen.

Ten tweede, elke keer dat je klanten een follow-up initiëren of aanvullende interactie willen, neemt de kans af dat ze je merk aan anderen aanbevelen (wat je NPS-score beïnvloedt), neemt de hoeveelheid moeite toe die ze aan het probleem moeten besteden (wat je CES-benchmarks schaadt), en beïnvloedt dit al met al hun tevredenheid over je merk (wat je CSAT verlaagt).

Hoe meer interactiemomenten, hoe kleiner de kans dat ze klant blijven.- Average Handle Time (AHT)

Average Handle Time of AHT is hoe lang de agent aan een incident werkte. Het wordt meestal gemeten vanaf het moment dat iemand een incident krijgt toegewezen tot het moment dat het incident wordt gesloten. Het omvat niet de tijd dat het incident in de wachtrij stond. Het omvat echter wel de wachttijd en de afrondtijd, de tijd besteed aan het voltooien van het ticket.

AHT wordt meestal uitgedrukt in seconden: (klantinteractietijd + wachttijd + afrondtijd)/ aantal interacties

AHT wordt gebruikt voor het plannen en meten van efficiëntie. Het is een goede maatstaf voor analyse, maar simpelweg een lagere AHT nastreven om kosten te verlagen kan leiden tot een lagere oplossing bij het eerste gesprek en lagere klanttevredenheid. Als een klantenservice-interactie te veel tijd kost, trekt het een agent weg van andere taken.- Totale output

Laten we alles samenbrengen. Met een goed gevoel voor de AHT-, beschikbaarheids-, concurrency- en bezettingscijfers die je wilt bereiken, kun je beginnen met het modelleren van je ideale output:

# tickets dat het team moet beantwoorden= Aantal servicemedewerkers & concurrency x beschikbaarheid x bezetting

Bijvoorbeeld:

• Stel dat je een team van 10 servicemedewerkers hebt

• Stel dat je teamleden 4 chats tegelijk kunnen afhandelen

• Stel een AHT van 15 minuten

Als het robots waren die 100 procent van de tijd werkten en volledige bezetting hadden, zou elke persoon in totaal het volgende afhandelen:

4 chats per 15 minuten = 16 chats per 60 minuten (1 uur)

Vermenigvuldig dat met 10 personen, en dat is in totaal 160 chats per uur voor een team van 10 personen. Maar zodra je beschikbaarheid en bezetting meerekent, daalt het percentage.

• Laten we uitgaan van een zeer efficiënte beschikbaarheid van 90 procent

• Ga ook uit van een zeer efficiënte bezetting van 90 procent (je wachttijd is in dit geval misschien een paar minuten)

Dat zou je (16) x (0,90) x (0,90) = 12,96 chats per uur per persoon geven. Met een team van 10 is dat ongeveer *129-130 chats per uur.

Is je team zo efficiënt? Zo niet, komt dat omdat je niet op volle efficiëntie werkt of omdat je een bewuste keuze hebt gemaakt om te investeren in meer persoonlijke service en minder te focussen op efficiëntie?

Dit model is nog steeds zeer nuttig om te bepalen wat de output voor individuele teamleden zou moeten zijn in een efficiënte operatie. Het is ook een handige manier om een bestaande operatie duidelijk te vergelijken met wat mogelijk is.- Kosten per contact

Naast het volgen van de output, is het ook belangrijk om een stap terug te doen en de kostenkant te bekijken met Kosten Per Contact.

Kosten Per Contact = Totale kosten voor service/Aantal verwerkte tickets

Goede, lage Kosten Per Contact betekenen dat je team over het algemeen, zij het met enige variabiliteit, het volgende heeft:

• Hoge beschikbaarheid — ze zijn een hoog percentage van de tijd direct beschikbaar om klanten te helpen, en besteden niet te veel tijd aan andere taken

• Hoge bezetting — ze besteden een groot percentage van de werktijd aan het bedienen van klanten, in plaats van te wachten op tickets (lage inactieve tijd)

• Redelijke concurrency — teamleden handelen het juiste aantal tickets tegelijk af, en handelen waarschijnlijk niet slechts één tegelijk af

• Redelijke AHT en TTR — je team kan tickets in een redelijk snelle tijd afhandelen

• Redelijk hoge FCR — de meeste tickets worden doorgaans opgelost bij het eerste contact en hoeven niet te worden geëscaleerd

Bij het berekenen van kosten is het belangrijk om niet-salaris- of looncosten mee te nemen. Voorbeelden zijn:

• Zorgverzekering

• Gebouwkosten

• Personeelskosten

• Wervings- en trainingskosten

• Belastingen

Menselijke agenten kosten bijvoorbeeld $6-12 per gesprek, terwijl Retell AI ongeveer $0,086–$0,15+ per minuut kost. Zie hoe Swtch 50% van de kosten van het serviceteam verlaagde en meer dan 8000+ gesprekken per maand afhandelde via Retell AI-agenten met behoud van een opneemtijd van 5 sec.- Serviceniveau

Het serviceniveau meet hoe lang het duurt om op klanten te reageren zodra ze in de wachtrij staan, of dat nu via telefoon, chat of e-mail is. Bij het vaststellen van deze metric moet je precies specificeren wanneer die klant de wachtrij binnenkomt en de klok begint te tikken.

Meestal wordt Serviceniveau uitgedrukt als een fractie van het percentiel interacties waarop binnen een bepaalde tijd wordt gereageerd. Een serviceniveau van 80/20 betekent bijvoorbeeld dat 80 procent van de tickets binnen 20 seconden een reactie krijgt.

Hogere serviceniveaus vereisen dat meer agenten beschikbaar zijn, wat de operationele kosten verhoogt. Het bereiken van een serviceniveau van 90/10 is bijvoorbeeld duurder dan een doel van 80/20, omdat je voldoende personeel nodig hebt om piekvolumes van gesprekken af te handelen zonder lange wachttijden. Als gevolg daarvan kunnen sommige agenten inactief blijven tijdens perioden met minder vraag.

Reactietijd-SLA's voor interactieve engagementen, zoals telefoon en chat, moeten in seconden worden gemeten. E-mail of andere asynchrone interacties moeten in minuten of uren worden gemeten.

De meeste bedrijven bepalen eerst hoe lang een wachttijd hun klanten kunnen tolereren. Vervolgens sluiten ze een compromis over het percentiel interacties dat binnen die tijd moet vallen om de kosten te beheersen.- Bezettingsgraad van agenten

De bezettingsgraad van agenten, of AUR, volgt hoe effectief je organisatie haar klantenservice-agenten inzet. Om te berekenen, deel je simpelweg de totale tijd die agenten besteden aan het afhandelen van tickets door hun totale beschikbare werkuren. De indicator kwantificeert zowel de productieve als de niet-productieve tijd van agenten:

• Productieve tijd verwijst naar de tijd die agenten besteden aan het direct helpen van klanten, zoals het afhandelen van interacties, het werken aan tickets en het oplossen van problemen

• Niet-productieve tijd omvat activiteiten zoals pauzes, trainingssessies, vergaderingen en administratief werk die niet direct bijdragen aan het behandelen van klantvragen

Het serviceteam moet streven naar een bezettingsgraad van agenten van 70% tot 80%. Deze range stelt agenten in staat productief te zijn, terwijl er tijd overblijft voor training, pauzes, teamvergaderingen en onverwachte pieken in het ticketvolume.

Een lage bezettingsgraad van agenten kan wijzen op overbezetting of procesinefficiënties, terwijl een consistent hoog percentage kan leiden tot burn-out bij agenten en een daling van de servicekwaliteit. Het handhaven van de juiste balans helpt ervoor te zorgen dat agenten betrokken blijven bij klanten en tegelijkertijd efficiënt gebruikmaken van middelen.- Verlatingspercentage

Verlatingspercentage in klantenservice verwijst naar het percentage klanten dat een service-interactie begint, zoals bellen, chatten of het aanmaken van een ticket, maar vertrekt voordat ze met een agent worden verbonden of voordat ze hulp ontvangen.

Verlatingspercentage =1- (aantal voltooide interacties/ aantal gestarte interacties) x100%

Hoge verlating kan betekenen dat je serviceniveau te laag is en klanten het opgeven om in de rij te wachten. Het kan ook betekenen dat je workflow frustrerend is voor je klanten en ze het opgeven, of het kan betekenen dat er een technisch probleem is met je verwerkingssysteem. Neem de tijd om de grondoorzaak van hoge verlatingspercentages te vinden.

Anker verving bijvoorbeeld zijn basale chatbot en IVR-menu's door de AI-IVR-routing van Retell, waardoor spraakgesprekken van menselijke kwaliteit werden geleverd. Het resultaat? 95% routingnauwkeurigheid, 80% snellere oplossing en een serviceteam dat gespreksstromen bijwerkt zonder IT.

Een belangrijke overweging is dat als je bewust met een lean serviceteam werkt en je klanten doorgaans geduldiger zijn, het zinvoller kan zijn om het verlatingspercentage prioriteit te geven boven ASA. In dergelijke gevallen zou het belangrijkste doel zijn om verlatingspercentages laag te houden in plaats van je voornamelijk te richten op het bereiken van een snelle gemiddelde antwoordsnelheid.

Hoe Retell AI je kan helpen je klantenservice-metrics te verbeteren

Klantenserviceteams gebruiken de AI-agenten van Retell om grote hoeveelheden tickets en gesprekken te beheren zonder in te boeten op de responskwaliteit. Dit helpt menselijke agenten sneller te werken, consistent te blijven en zich te richten op complexe problemen die menselijke aandacht nodig hebben.

Van alle zakelijke use cases levert klantenservice de hoogste ROI, omdat elke bespaarde minuut de klantervaring en de productiviteit van agenten direct verbetert.

En zo werkt het:- Intentiedetectie en gespreksrouting

Retell AI tilt AI-gespreksrouting naar een hoger niveau met warme doorverbindingen, waardoor AI-telefoonagenten de behoeften van bellers kunnen begrijpen en hen warm kunnen doorverbinden naar live agenten wanneer de situatie dat vereist.

Dit verbetert je First Contact Resolution (FCR) en Average Handle Time (AHT). Door de intentie vanaf het begin correct te identificeren, worden gesprekken naar de juiste agent geleid zonder onnodige doorverbindingen, wat de kans vergroot om problemen bij de eerste interactie op te lossen.

Tegelijkertijd elimineren warme doorverbindingen de noodzaak voor klanten om informatie te herhalen, wat de afhandeltijd vermindert en frustratie minimaliseert.- Automatiseer vragen met lage complexiteit

AI-gestuurde klantenservice belooft een meer conversationele en efficiënte manier om ondersteuning te krijgen. Het kan eenvoudige vragen afhandelen en de complexere aan mensen overlaten.

Dit is wat een AI-agent van Retell kan doen:

• Automatisch reageren op inkomende gesprekken

• Afspraken rechtstreeks inplannen in Calendly, enz.

• FAQ's beantwoorden en leads kwalificeren op basis van

• Duizenden gelijktijdige verzoeken afhandelen zonder wachttijd

• Consistente responskwaliteit behouden onder belasting

• Direct 50+ talen ondersteunen

• 24/7 beschikbaarheid over tijdzones heen

Deze mogelijkheden verlagen het Verlatingspercentage van klanten aanzienlijk door wachttijden te minimaliseren en directe reacties te garanderen. Tegelijkertijd verlaagt automatisering de Kosten Per Contact, omdat repetitieve serviceverzoeken niet langer de betrokkenheid van een live agent vereisen.

Consistente, 24-uursservice verbetert ook de algehele klanttevredenheid en stelt serviceteams in staat efficiënt op te schalen zonder het personeelsbestand proportioneel te vergroten.- Authenticatie vóór het gesprek

In traditionele contactcenters kan authenticatie vóór het gesprek 45 seconden tot 2 minuten per interactie duren, afhankelijk van de beveiligingseisen. Retell AI verkort de Average Handle Time (AHT) door bellers te authenticeren voordat een menselijke agent aan het gesprek deelneemt. De AI-agent verifieert de identiteit op natuurlijke wijze tijdens de interactie met behulp van:- Caller ID en device-fingerprinting- OTP of beveiligde links die tijdens het gesprek worden verzonden- Stembiometrie (waar ingeschakeld)- CRM- en bestelgeschiedenis-controles. Authenticatie gebeurt naadloos op de achtergrond terwijl de klant spreekt, waardoor menselijke agenten het gesprek kunnen beginnen met geverifieerde klantinformatie die al beschikbaar is. Dit verkort niet alleen de gespreksduur, maar verbetert ook de productiviteit van agenten door repetitieve verificatie-workflows te elimineren.- Ondersteuning na het gesprek

Zodra een gesprek eindigt, verwerkt conversationele AI automatisch alles wat er tijdens de interactie gebeurde, zonder extra werk voor menselijke agenten toe te voegen.

De Retell AI-agent biedt de volgende ondersteuning na het gesprek nadat de klant heeft opgehangen:

• Geautomatiseerde gesprekssamenvatting: Retell AI genereert beknopte, gestructureerde samenvattingen die de intentie en het probleem van de klant, de tijdens het gesprek ondernomen acties en de oplossingsstatus en volgende stappen beslaan.

Deze samenvattingen worden direct gelogd in het CRM- of ticketsysteem, waardoor handmatige afrondtijd wordt geëlimineerd.

• Automatische tagging en dispositie: De agent classificeert gesprekken verder op basis van het type gesprek, de oplossing en de klantfeedback.

• Follow-up-automatisering: Op basis van de gespreksuitkomst kan je AI-agent bevestigingsmails of WhatsApp-berichten sturen, enquêtes activeren (CSAT, NPS) of terugbelverzoeken of monteurbezoeken inplannen zonder enige tussenkomst van een agent.

• Realtime bijwerken van informatie: Retell AI integreert moeiteloos met toonaangevende CRM's, samenwerkingstools en contactcenter-platformen om klantgegevens, gesprekssamenvattingen, disposities en volgende acties in realtime te synchroniseren.

In plaats van te vertrouwen op tools van derden om klantenservice-metrics te evalueren, geeft Retell AI je alle gegevens voor je klantenserviceteam om snel te beoordelen hoe ze het doen. Je kunt ook een dashboard maken om gesprekken op één plek te bekijken, te filteren en te analyseren.

Afronding

Agenten pushen om sneller te werken om ideale servicemetrics te bereiken, verhoogt de productiviteit niet. Integendeel, het creëert druk — en druk creëert kortere routes, fouten en gebrek aan betrokkenheid bij het werk. In klantenservice, waar zelfs één verkeerd afgehandeld ticket verlengingen en uitbreidingen kan beïnvloeden, wordt snelheid zonder structuur een risico.

Menselijke agenten presteren het best wanneer ze volledige context en realtime inzicht hebben in eerdere gesprekken over kanalen heen. Ze hebben slimme routing nodig die problemen naar de juiste experts leidt, samen met toegang tot een betrouwbare kennisbank of selfservice-bronnen om vragen efficiënt op te lossen.

Daar helpt Retell AI door gesprekken, context en klantinteractie op één plek te houden en de cognitieve belasting van agenten te verminderen door repetitieve vragen te beantwoorden.

Klaar om te zien hoe realtime stemagenten je klantinteracties kunnen transformeren? Probeer Retell AI gratis.

Veelgestelde vragen

• Wat zijn klantenservice-metrics?

Klantenservice-metrics zijn meetbare KPI's die worden gebruikt om te evalueren hoe effectief een serviceteam voldoet aan de verwachtingen van klanten en kwaliteitsservice levert. Ze volgen aspecten zoals snelheid, efficiëntie en klanttevredenheid, en helpen bedrijven de prestaties te begrijpen en hiaten te identificeren. Door deze metrics en klantfeedback voortdurend te analyseren, kunnen teams zich aanpassen aan veranderende verwachtingen en de algehele klantervaring verbeteren.- Wat zijn de belangrijkste klantenservice-metrics om te volgen?

De belangrijkste klantenservice-metrics omvatten doorgaans CSAT, NPS, Customer Effort Score (CES), First Contact Resolution (FCR) en Average Handle Time (AHT). Samen bieden ze een evenwichtig beeld van tevredenheid, loyaliteit, efficiëntie en servicekwaliteit. Het volgen van de juiste combinatie helpt teams zowel het klantsentiment als de operationele prestaties te begrijpen, waardoor ze zich richten op wat de ervaring en resultaten echt beïnvloedt.- Wat is het verschil tussen CSAT en NPS?

CSAT meet hoe tevreden klanten zijn met een specifieke interactie, meestal via een korte enquête direct na de service. NPS daarentegen meet langetermijnloyaliteit door te vragen hoe waarschijnlijk het is dat klanten je merk aanbevelen. Terwijl CSAT het directe sentiment vastlegt, weerspiegelt NPS de algehele perceptie en het ambassadeurschap, waardoor het complementaire maar onderscheidende indicatoren van de klantervaring zijn.- Hoe meet je klantenserviceprestaties?

Klantenserviceprestaties worden gemeten door een combinatie van kwantitatieve metrics en kwalitatieve feedback te analyseren. Teams volgen KPI's zoals reactietijd, oplossingspercentages en tevredenheidsscores, terwijl ze ook klantopmerkingen en -gedrag beoordelen. Deze aanpak helpt trends te identificeren, efficiëntie te meten en klantbehoeften te begrijpen, wat continue verbetering in zowel processen als agentprestaties mogelijk maakt.- Welke klantenservice-metrics verbeteren de klanttevredenheid het meest?

Metrics die de klanttevredenheid het meest verbeteren, zijn die welke moeite verminderen en problemen snel oplossen, zoals First Contact Resolution (FCR) en Customer Effort Score (CES). Wanneer klanten snelle, accurate oplossingen krijgen zonder herhaalde interacties, neemt de tevredenheid vanzelf toe. Deze combineren met feedbackgedreven verbeteringen zorgt ervoor dat de service aansluit bij de verwachtingen van klanten en een soepelere ervaring levert.- Hoe kan AI klantenservice-metrics verbeteren?

AI verbetert klantenservice-metrics door repetitieve taken te automatiseren, snellere reacties mogelijk te maken en een consistente servicekwaliteit te garanderen. Het kan grote hoeveelheden eenvoudige vragen afhandelen, klanten naar de juiste agenten routeren en inzichten uit interacties genereren. Dit vermindert wachttijden, verbetert oplossingspercentages en stelt menselijke agenten in staat zich te richten op complexe problemen, wat uiteindelijk de algehele klanttevredenheid verhoogt.