Когда для работы с обращениями пользователей в сервисной службе применяется специальная
Почему важно следить за нагрузкой сервисных служб
Поддержка пользователей — это важный процесс для компаний, которые занимаются внешним или внутренним сервисным обслуживанием. Если компания стремится предоставить клиентам лучший опыт, поддержка должна быстро решать любые возникающие проблемы.
Когда задач становится слишком много, сотрудники поддержки «тонут» в потоке обращений. Это снижает скорость и качество обработки запросов, что далее потенциально приведет к негативным отзывам от пользователей. Недовольство клиентов может напрямую сказаться на продажах и прибыли, а внутри — на лояльности сотрудников к компании.
Избежать такой ситуации получится, если вовремя заметить возросшую нагрузку на сервисный персонал. Автоматизировать сбор информации для подобной аналитики помогают
Аналитика общих показателей нагрузки отдела
Чтобы увидеть верхнеуровневую картину и заметить первые признаки перегруженности отдела, важно отслеживать общие показатели.
Объем заявок (NST, Number of Support Tickets) показывает динамику количества запросов. Увеличение показателя может быть связано с положительными факторами: расширением бизнеса и ростом клиентской базы. Противоположно этому негативный тренд — снижается качество услуг или работы поддержки, а значит пользователи повторно обращаются с той же проблемой.
Доля решенных заявок (RR, Resolution Rate) показывает, сколько процентов из всех поступивших выполнено за определенный период времени. Если показатель растет, значит команда справляется с текущим потоком задач, а если уменьшается — это повод проанализировать, что мешает сотрудникам работать с прежней эффективностью.
Соблюдение SLA как основная метрика для служб поддержки показывает, укладывается ли скорость выполнения заявки в установленный регламент. Если показатель в пределах нормы, значит задачи решаются в срок.
Загруженность по часам представит объем заявок с распределением по временному периоду за день. Метрика покажет наиболее загруженное время службы поддержки. Чтобы снизить нагрузку в пиковые часы, можно изменить режим работы. Например, временно выводить на первую линию поддержки сотрудников из второй, а если поддержка работает круглосуточно, поменять график дежурств, чтобы на самое активное время выходило несколько специалистов.
Аналитика скорости обработки заявок
Скорость — одна из важнейших характеристик поддержки. Существует несколько показателей, которые помогут оценить, насколько оперативно решаются задачи.
Среднее время решения заявки (ART, Average Resolution Time) показывает, сколько времени в среднем требуется специалистам поддержки, чтобы решить запросы клиентов. Высокий показатель может говорить о том, что у операторов недостаточно компетенций или плохо налажено взаимодействие внутри компании, поэтому заявки долго идут до исполнителей. Важно выявить, какие факторы влияют на скорость. Если недостаточно знаний, то целесообразно собрать список часто задаваемых вопросов и подготовить шаблоны ответов, инструкции по проблемам, которые возникают регулярно.
Количество просроченных заявок показывает, успевает ли поддержка решать задачи в установленное время. Если показатель высокий, следует проверить, объективно ли в регламенте выбран срок решения. Целесообразно рассматривать эту метрику вместе с общим количеством поступивших обращений. Если показатель ухудшается, то поддержка не справляется с потоком задач и, возможно, потребуется расширение штата.
Аналитика качества обработки заявок
Если поддержка справляется с потоком обращений и решает их за отведенное время, но при этом клиенты систематически недовольны — это свидетельствует о серьезных проблемах. Поэтому оценку общей нагрузки поддержки и аналитику скорости выполнения задач важно проводить с учетом показателей качества.
Доля заявок, закрытых в ходе первого обращения (FCRR, First Contact Resolution Rate) показывает, какой процент запросов решается с первого раза. Если показатель низкий — клиент остается недоволен результатом работ и переоткрывает заявку. Так может происходить, когда сотрудники формально относятся к выполнению задач и не стремятся разобраться в проблеме. Для улучшения этой метрики важно создавать клиентоцентричную культуру и доносить до специалистов поддержки ценность внимания к пользователям. Кроме того, потребуется пересмотреть процесс работы с обращениями, чтобы операторы не закрывали запрос, пока не удостоверятся, что клиент удовлетворен результатом.
Оценка удовлетворенности клиентов (CSAT, Customer Satisfaction Score) показывает, насколько доволен остался пользователь взаимодействием со службой поддержки. Для этого после решения обращения проводится опрос, в котором клиент оставляет обратную связь.
Для измерения уровня удовлетворенности количество клиентов с положительной оценкой делится на общее количество клиентов, оставивших оценку. Чтобы отслеживать динамику показателя, можно применять среднюю оценку по месяцам. Чем выше уровень удовлетворенности и средняя оценка, тем лучше. Единичная плохая оценка может показать, что клиент недоволен продуктом в целом, а не работой поддержки.
Аналитика индивидуальных показателей сотрудников
Помимо общих показателей нагрузки, отслеживаются индивидуальные показатели сотрудников. Для оценки итогов работы членов команды лучше использовать сразу несколько метрик, которые позволят сформировать полную картину данных.
Измерение продуктивности и качества работы помогает мотивировать специалистов поддержки, дополнительно стимулирует лучших и показывает, кому нужна помощь. В результате может потребоваться провести дополнительное обучение или пересмотреть распределение зон ответственности, чтобы сложные обращения сразу попадали к более опытным сотрудникам.
Как внедрить аналитику, чтобы принести пользу поддержке
Аналитика не должна быть отчетом ради отчета. Чтобы метрики помогали улучшать процессы, важно учитывать несколько моментов. Показатели отражают достижение результатов. Для этого анализируется не только динамика конечных цифр, но и оценивается, насколько работа поддержки помогает достигать стратегических целей компании.
Метрики используются в контексте. При измерении данных учитывается, как связаны между собой показатели и какое взаимное влияние они оказывают. Тогда управленческие решения будут приниматься не на основе одной метрики, а на комплексной оценке процесса.
Отчеты формируются с достаточной частотой. Ежегодные и квартальные отчеты не позволяют отследить динамику и эффективность работы. Важно формировать оперативные отчеты по дням и неделям.
Все участники понимают ценность KPI. При определении ключевых показателей важно донести до сотрудников поддержки, что оценивается не только скорость, но и качество решения запроса.
Мы разобрали ключевые метрики для оценки загрузки сотрудников поддержки, скорости и качества выполнения работ и выявления лучших специалистов. При правильном использовании аналитика помогает заметить проблемы и скорректировать процессы. Чтобы повысить эффективность сервисной службы можно применять и другие показатели, главное — отслеживать те данные, которые отражают специфику работы конкретной компании.
