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深圳呼叫中心的服务水平标准是什么?

发布时间:2022-04-05 08:50:21 人气:1904 来源:天云祥客服外包

我们通过多个不同渠道分享我们对联络中心最常见服务水平(SLA)的研究结果。

研究,题为“您的联系中心是否提供了卓越的客户服务?(2019版)”,概述了250多个联系中心的不同服务级别,重点是电话、电子邮件、实时聊天和社交媒体渠道。

通过这样做,我们能够发现联系中心如何使用该指标的趋势,让您了解联系中心在SLA和排队时间目标方面的比较情况。

所以,不需要进一步的ado,让我们看看我们能找到什么。电话:行业平均水平保持在20秒内接听电话的80%传统上,联络中心的SLA目标是在20秒内接听80%的电话,我们的研究表明,许多联络中心仍然坚持这一标准。

下面的气泡图捕捉了250多名联系中心专业人员的反应,我们可以看到更大的集群形成在80/20标记附近。

然而,尽管事实确实如此,但该集群内部和周围存在大量差异,这似乎表明许多联系中心正在远离这一传统标准。

事实上,当你仔细观察上面的图表时,似乎有两种关于脱离80/20标准的想法。有些人会放松自己的目标时间,有些人会提高目标时间的百分比。

放松回答时间我们可以从理论上推断,许多联系中心正在放松他们的SLA,因为图中的第二个和第三个“气泡”聚集在70/20和80/60数据点周围。

但是,当我们被告知客户服务正在成为一个关键的服务差异化因素时,为什么一些联系中心乐于让他们的客户再等一会儿?

首先,有明显的成本效益,因为如果您使用较低的SLA,您可能需要较少的顾问接听电话。

这些联络中心可能还调查了不同的SLA对客户满意度的影响。如果他们发现这两个指标之间的相关性很低,那么就有降低SLA的商业理由。

,但这些联系中心可能也调查了不同的SLA对客户满意度的影响。如果他们发现这两个指标之间的相关性很低,那么就有降低SLA的商业理由。

但是,如果要这样做,那么查看服务级别对放弃率的影响也很重要,以确保不会“丢失”太多呼叫。有关SLA和CSat之间关系的更多信息,请阅读我们的文章:排队时间和客户满意度之间是否存在相关性?

提升了服务水平虽然联系中心放松服务水平的模式很明显,但联系中心也有相反的趋势。上图右下角散布的大量小气泡突出了这一点。

具有这种差异可能表明,联系中心正在对其自身的客户群以及CSat和放弃率在调整其服务水平时如何变化进行更多的研究。

这是一个好消息,因为它表明联络中心正在更密切地检查客户体验,而不是仅仅从表面上看传统的行业惯例。

拨打技术支持电话的客户可能比拨打零售电话的客户等待的时间要长得多。

此外,不同行业的客户预计等待时间也会相应不同。例如,打技术支持电话的客户可能比打零售电话的人等待的时间要长得多。

所以,许多联络中心可能正在做的是根据他们的SLA绘制放弃率,以形成一个abandon曲线。然后,根据CSat和品牌价值,他们将“放弃上限”设定在2%到5%之间,根据这项研究,员工也将遵守SLA。要了解更多关于这个过程的信息,请阅读我们的文章:什么是可接受的呼叫中心等待时间?

电子邮件:行业平均水平是在24小时内回复的电子邮件,而其他渠道没有被视为传统选项的长期“标准”服务级别。这主要是因为数字频道还没有出现那么久。

然而,电子邮件是一个已经存在足够长时间的渠道,因此常见的SLA选项已经开始出现,如下面的气泡图所示。

我们的研究结果显示,联络中心最常见的SLA是在24小时内回复的电子邮件。然而,在95%、90%和80%的情况下,这一次也出现了较小的“泡沫”。

虽然在三小时内回复的电子邮件中,也有接近的邮件形成了一个集群,但令人惊讶的是,更多的联系中心等待48小时来完成同样比例的电子邮件。

事实上,有许多联系中心需要超过48小时来回复电子邮件,这很可能会导致多次重复联系,并损害联系解决率(FCR)。

等待几个小时以上回复电子邮件的危险在于,客户可能会感到沮丧,并决定通过另一个渠道解决他们的问题——创建重复的联系人。

等待几个小时以上回复电子邮件的危险在于,客户可能会感到沮丧,并决定通过另一个渠道解决他们的问题——创建重复的联系人。这对客户或联系中心都不好。

因此,虽然我们无法通过检查电子邮件通道上的放弃率来开发服务级别,但我们可以检查电子邮件服务级别与重复联系人以及CSat之间的关系。

更好的联系中心针对的是不到四小时的。然而,我们不应该只关注消极因素,因为我们的研究发现,有相当多的联系中心针对的是不到四小时的等待时间,这很好。

13.9%的联系中心设定的目标是在一小时内处理电子邮件,35.4%的联系中心设定的目标是在四小时内处理电子邮件。事实上,如果我们进一步分析数据,13.9%的联系中心设定的目标是在一小时内处理电子邮件,35.4%的目标是在四小时内处理电子邮件。

这一统计数据,再加上一些联系中心等待三天以上才能回复的客户电子邮件,突显出整个联系中心行业的巨大差异。

然而,这种广泛的差异不仅适用于电子邮件渠道,在数字渠道中也很常见……”

实时聊天:行业平均值是在20秒内回答80%的聊天,正如预期的那样,由于实时聊天比之前讨论的两个渠道更现代,我们的研究未能强调该渠道的明确行业标准SLA。

然而,更大的“泡泡”似乎是围绕着数据点形成的,在这个数据点上,80%的实时聊天在20秒内得到回复——许多联系中心都采用了传统的行业标准,即电话到实时聊天。

此SLA强调了live chat作为一种书面渠道的主张,客户可以从中获得即时响应,因此联络中心可以为热切的客户提供更多选择,而不是“强迫”他们拿起电话。

几乎所有接受调查的实时聊天联系人中心的SLA都有这个概念,许多人选择了略有不同但速度相似的目标。

30秒似乎是最常见的目标等待时间,在80/20标准之后的两个第二大集群在这个时间段形成了大约90%和的标记。例如,30秒似乎是最常见的目标等待时间e、 接下来的两个更大的集群——在80/20标准之后——在这个时期形成了90%和左右的标记。

事实上,虽然我们说80/20是标准的,因为它是最常见的响应,但如果我们从上面图表中包含的所有数据中得出一个平均值,那么实时聊天的平均服务级别似乎是在30秒内回答90%的聊天。

在寻求提高在线聊天的服务水平时要小心,而联系中心在在线聊天SLA方面寻求低响应时间,我们需要小心我们如何做到这一点,因为在线聊天仍然存在许多误解。

一个常见的例子是,顾问可以同时处理三次或更多的聊天。虽然在某些环境中可能是这样,但在另一些环境中,这可能会导致advisor精疲力竭和/或消息之间的长时间延迟,这可能会让客户感到沮丧。

因此,不要试图通过提高并发性来“达到”服务级别目标,因为另一件重要的事情是,处理时间会随着并发性的增加而增加,因此您认为可能实现的“效率”好处可能不太准确。

要了解更多关于直播聊天的误解,请阅读我们的文章:关于直播聊天的10件事

社交媒体:行业平均水平很难定义。社交媒体渠道是最难对行业平均SLA做出假设的渠道,如下图所示,联系人中心之间存在很大差异。

这种差异可能是由于渠道的不同视角造成的。有人会说,社交更像是一种非正式渠道,因此它的意义较小,而其他人可能会说,因为社交会给客户的问题带来“受众”,所以快速做出回应至关重要。

更大的圆圈似乎位于在60分钟内响应社交媒体查询的标志处——因此,如果按下,我们可以将其标记为行业标准。

然而,通过得出这一结论,我们同意这样一种观点,即提供相对快速的响应至关重要,而许多联络中心专业人员似乎认为情况并非如此。

社交媒体:快速响应真的必要吗?虽然客户不希望立即回复他们在社交媒体上的帖子,但潜在客户会受到网上负面帖子的影响,因此我们确实希望系统地回复他们。

我们可以通过设置严格的SLA来实现这一点,这可能就是为什么绝大多数人的SLA目标是,而不管平均应答速度(ASA)。这有助于确保任何在线评论都不会漏掉。

虽然这是一个关键趋势,但ASA在5分钟到4小时之间变化很大,其间有许多不同的目标。无论你选择哪个选项,它都可能反映你的品牌形象。

如果你是一个以良好的客户服务而自豪的品牌的一部分,那么你将把社交媒体渠道的ASA定为一个关键优先事项。

如果你是一个以良好的客户服务而自豪的品牌的一部分,那么你将把社交媒体渠道的ASA定为一个关键优先事项。然而,如果一个品牌将联络中心视为一个“成本中心”,那么该品牌将更满足于放松这一限制。

虽然成本和CSat将是您的SLA决策的关键因素,但无论是哪个渠道,品牌形象都是我们不能忘记的关键事实。通过我们的研究,我们发现以下渠道的行业标准服务水平是:

电话:80%的电话在20秒内回复电子邮件:的电子邮件在24小时内回复实时聊天:80%的聊天在20秒内回复社交媒体:不适用

然而,每个渠道都存在很大差异,这表明各品牌正在进行研究,为自己的客户群找到更佳的SLA。在未来的研究中,我们计划找到服务级别标准ds也可以用于信件和短信/短信应用。

目前,我们可以估计这些渠道的常见SLA选择是:

信件——95%的信件在三天内回复短信/消息应用程序——80%的邮件在20秒内回复

,但是,考虑到SLA在本文研究的每个渠道中的传播,我们会犹豫是否这样做。

毕竟,我们在本文中发现的最常见的主题是,在SLA目标方面存在着巨大的差异。

只需根据ASA的变化来检查放弃/脱离率和CSat。这将为您提供一些非常有用的见解,帮助您做出自己的SLA决策,以利于您的联络中心。

要阅读本研究的完整报告,请点击以下链接:调查报告:您的联系中心是否提供了卓越的客户服务?(2019版)

有关服务级别指标和等待时间的更多信息,请阅读我们的文章:

如何计算呼叫中心服务级别是什么导致您的服务级别失败?等待时间:什么对客户最有利

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