Customer Effort Score (CES)
Vad Customer Effort Score (CES) mäter, enkätfrågan och skalorna, hur du beräknar det, vad som är ett bra värde och hur telefonsamtal ökar ansträngningen.
Customer Effort Score (CES) är ett mått på kundupplevelsen som mäter hur lätt eller svårt det var för en kund att få något gjort hos ett företag, till exempel att lösa ett supportärende. Det samlas oftast in med en enda enkätfråga direkt efter interaktionen, och resultatet redovisas som ett genomsnittligt värde eller som andelen kunder som tyckte att det var lätt.
CES kommer från forskning av CEB, ett företag som senare förvärvades av Gartner. Det introducerades i Harvard Business Review-artikeln Stop Trying to Delight Your Customers av Matthew Dixon, Karen Freeman och Nick Toman (juli 2010), som hävdade att minskad ansträngning gör mer för lojaliteten än försök att överträffa kundernas förväntningar. Qualtrics, som hänvisar till CEB-forskningen i boken The Effortless Experience, rapporterar att 96% av kunderna med en serviceinteraktion som krävde hög ansträngning blev mindre lojala, jämfört med 9% av dem vars interaktion krävde låg ansträngning.
Hur beräknar du Customer Effort Score?
Det finns två vanliga metoder, och båda utgår från samma enkätsvar.
- Genomsnittligt värde. Summera alla svar och dividera med antalet svar. På en skala från 1 till 7 blir resultatet ett tal mellan 1 och 7.
- Andel som tyckte att det var lätt. Räkna svaren på den ”lätta” sidan av skalan, dividera med antalet svar och multiplicera med 100. På en instämmandeskala från 1 till 7 räknar många team 5, 6 och 7. Vissa räknar bara 6 och 7.
De två metoderna kan ge olika bilder av samma data. I exemplet ovan är genomsnittet 5,4 och procentmetoden ger 80%. Jämfört med de mål som Salesforce publicerar (nedan) missar genomsnittet sitt mål på 5,5 medan procentandelen når sitt mål på 80%. Välj en metod, skriv ner gränsvärdet och håll båda fasta så att din trend betyder något.
Vilka frågor och skalor används i en CES-enkät?
De flesta CES-enkäter använder en variant av ett och samma påstående, ”Företaget gjorde det lätt för mig att hantera mitt ärende”, enligt Salesforce. Team ställer också frågan som en bedömning av hur lätt något var. Formatet du väljer avgör vilken ände av skalan som är bra.
| Format | Exempelformulering | Skala | Den lätta änden | Källa |
|---|---|---|---|---|
| Instämmandepåstående | ”Företaget gjorde det lätt för mig att hantera mitt ärende.” | 1 till 7, instämmer inte alls till instämmer helt | 7 | Salesforce |
| Lätthetsbedömning i ord | ”På en skala från 'mycket lätt' till 'mycket svårt', hur lätt var det att interagera med [företagsnamn]?” | Mycket svårt, svårt, neutralt, lätt, mycket lätt | Mycket lätt | Qualtrics, IBM |
| Lätthetsbedömning i siffror, lätt först | ”På en skala från 1 till 5, hur lätt var det att lösa ditt ärende?” | 1 (mycket lätt) till 5 (mycket svårt) | 1 | SurveyMonkey |
| Lätthetsbedömning i siffror, lätt sist | Bedöm ansträngningen i interaktionen | 1 (mycket svårt) till 9 (mycket lätt) | 9 | IBM |
| Två frågor | Någon av ovanstående, plus ”Varför gav du det betyget?” | Skala plus fritext | Beror på skalan | IBM, Salesforce |
Uppföljningsfrågan med fritext är värd att lägga till i alla format. Ett betyg berättar att ett steg var svårt. Anledningen berättar vilket steg.
Vad är ett bra Customer Effort Score?
Det finns inget enskilt riktmärke, eftersom ett bra CES beror på skalan och på vilken ände av den som betyder lätt. De gränsvärden som leverantörer publicerar är vägledning, inte uppmätta branschgenomsnitt, och ingen av de tre nedan hänvisar till något dataunderlag för dem.
| Källa | Skala | Bra värde | Värt att undersöka |
|---|---|---|---|
| Salesforce | Lätthetsskala 1 till 5 | 4,0 eller högre | Under 3,5 |
| Salesforce | Instämmandeskala 1 till 7 | 5,5 eller högre | Under 5,0 |
| Salesforce | Andel som instämmer | 80% eller högre | Under 70% |
| IBM | Valfri skala | De översta 20% av din skala, till exempel minst 4 på en skala från 1 till 5 | Anges inte |
| SurveyMonkey | 1 till 5 eller 1 till 7, där 1 är mycket lätt | Under 3 | 4 till 5 behöver förbättras; över 5 innebär hög ansträngning |
Observera att SurveyMonkey kallar ett värde under 3 bra medan Salesforce kallar 4,0 eller högre bra på en femgradig skala. Båda har rätt utifrån sin egen skalriktning. Innan du jämför ditt CES med någon annans bör du kontrollera frågan, skalans längd och vilken ände som betyder lätt. Jämför sedan i första hand med dina egna tidigare månader.
Hur skiljer sig CES från CSAT och NPS?
CES mäter hur lätt en enskild interaktion var. CSAT mäter hur nöjd kunden var med den. NPS mäter relationen som helhet.
| Mått | Fråga som besvaras | Typisk skala | När frågan ställs |
|---|---|---|---|
| CES | Hur lätt var det att få det här gjort? | 1 till 5 eller 1 till 7 | Direkt efter interaktionen |
| CSAT | Hur nöjd är du med den här interaktionen? | 1 till 3, 1 till 5 eller 1 till 10 | Direkt efter ett köp eller ett supportärende |
| NPS | Hur troligt är det att du skulle rekommendera oss? | 0 till 10 | Regelbundet, ofta kvartalsvis eller årligen |
Källa: Salesforce. För riktmärken på relationsnivå, se vad ett bra NPS-värde är och vår guide till Net Promoter Score.
Vad gör att ett telefonsamtal kräver hög ansträngning?
CEB-forskningen bakom CES visade att upplevelser med hög ansträngning bland annat innebär att byta kanal för att få ett problem löst, att upprepa information, generisk service och att bli överförd till en annan agent, enligt Qualtrics. Salesforce beskriver samma mönster som för många steg, för många överföringar och för många upprepade förklaringar.
På en supportlinje visar sig detta som menyträd innan den som ringer når hjälp, en överföring som tvingar den som ringer att förklara ärendet igen, kontouppgifter som efterfrågas två gånger och ett löfte om att ringa tillbaka som blir ett andra samtal. Lösning vid första kontakten är det kompletterande måttet: ett samtal som avslutas olöst innebär oftast ytterligare en kontakt, och ytterligare en kontakt innebär mer ansträngning.
Hur påverkar AI-röstagenter kundens ansträngning?
En AI-röstagent kan ta bort en del av de steg som skapar ansträngning, eller lägga till nya om den är dåligt konfigurerad. Med Retell AI är det följande dokumenterade funktioner som påverkar ansträngningen:
- Kontext innan agenten pratar. För inkommande samtal låter webhooken för inkommande samtal ditt system ange dynamiska variabler och annan samtalsspecifik kontext, till exempel uppgifter som slagits upp utifrån uppringarens nummer, innan samtalet hanteras.
- Minne mellan samtal. Med kontaktminne kan en agent komma ihåg sparad kontext från tidigare telefonsamtal och SMS-chattar med samma nummer och bara fråga efter information som saknas.
- Överföringar som informerar den som svarar. Vid en förberedd överföring stannar agenten kvar i samtalet, kan vänta tills en riktig person svarar och kan spela upp ett viskmeddelande som bara mottagaren hör, eller presentera den som ringer i ett trepartssamtal.
Risken gäller även åt andra hållet. Om en agent inte kan lösa ärendet och lämnar över utan kontext måste den som ringer förklara allt två gånger, vilket är just den drivkraft som CEB-forskningen pekar ut: upprepad information. Följ upp CES separat för samtal som agenten löste och samtal som den överförde.
Hur mäter du CES i telefonsamtal?
Du kan ställa CES-frågan i slutet av samtalet och spara svaret som data:
- Fråga innan samtalet avslutas. Lägg till instämmandepåståendet och dess skala från 1 till 7 i agentens avslutning, plus en öppen fråga om varför.
- Spara betyget som ett fält. I Retell läser Post Call Extraction transkriptionen efter samtalet och skriver resultaten till samtalets
call_analysis-objekt. Lägg till ett sifferfält för betyget och ett textfält för anledningen. - Skicka det till dina system.
call_analyzed-webhooken levererar all samtalsdata, inklusivecall_analysis, till din endpoint. - Visa trenden i diagram. Analyspanelen kan visa valfritt anpassat Post Call Extraction-fält över tid i diagram.
Planera för två begränsningar. Retell fyller inte i anpassade extraktionsfält för samtal som inte kopplades fram eller saknade konversation, så de samtalen faller bort ur ditt CES-urval. Dessutom härleds det inbyggda fältet för användarens sentiment från transkriptionen, inte från tonläget i rösten, så det ersätter inte att ställa frågan. För en fullständig uppbyggnad, se vår guide till att mäta NPS och CSAT utifrån samtal; samma steg fungerar för CES.
Vanliga frågor om Customer Effort Score
Vad betyder CES?
CES står för Customer Effort Score. Det mäter hur lätt det var för en kund att slutföra en uppgift hos ett företag, till exempel att få ett supportärende löst, oftast genom en enda enkätfråga direkt efter interaktionen.
Är ett högre Customer Effort Score bättre?
Det beror på skalan. På instämmandeskalan, där 7 betyder att kunden instämmer helt i att företaget gjorde det lätt, är högre bättre. På lätthetsskalor där ”mycket lätt” är 1 är lägre bättre. Kontrollera vilken ände som betyder lätt innan du jämför värden.
Vad är ett bra Customer Effort Score?
Det finns inget universellt riktmärke. Salesforce föreslår att sikta på 5,5 eller högre på en instämmandeskala från 1 till 7, 4,0 eller högre på en lätthetsskala från 1 till 5, eller 80% eller högre som andel som instämmer. IBM föreslår att hamna bland de översta 20% av den skala du använder.
Hur skiljer sig CES från CSAT?
CES frågar hur lätt en interaktion var, medan CSAT frågar hur nöjd kunden var med den. Båda ställs direkt efter en interaktion. CES pekar ut det steg som gjorde något svårt, vilket gör det lättare att agera på.
När ska du skicka en CES-enkät?
Skicka den direkt efter den interaktion du vill mäta, till exempel ett supportsamtal, ett stängt ärende eller ett genomfört köp, medan upplevelsen fortfarande är färsk. I ett telefonsamtal kan agenten ställa frågan innan samtalet avslutas.
Mät och minska ansträngningen i dina samtal med Retell AI
Retell AI är en plattform för AI-röstagenter som tar emot och ringer samtal, för in kontext om den som ringer i konversationen, informerar en person före en förberedd överföring och omvandlar varje samtal till strukturerad data som du kan visa i diagram. Priserna börjar på $0,07 per minut; se Retell AI:s priser för aktuell information.
