İletişim merkezinizin İlk Çağrı Çözümünü iyileştirmeye yönelik ipuçları

Yayınlanan: 2022-06-17

İlk Çağrı Çözüm oranı nedir?

İlk arama çözümleme (veya bir arama çözümleme) oranı, bir iletişim merkezinin müşteri sorularını telefon ve IVR gibi ses kanalları aracılığıyla ilk temasta, takip gerektirmeden çözme becerisini tahmin eder.

İlk Çağrı Çözümü, İlk Çağrı Çözümünden farklıdır. Bu terimler genellikle birbirinin yerine kullanılır.

İlk Çağrı Çözümü, yüksek bir FCR oranı aşağıdakileri iyileştirebileceğinden önemli bir müşteri hizmetleri metriğidir :

Müşteri memnuniyeti (CSAT) puanı
Müşteri deneyimi
Müşteriyi elde tutma oranı (CRR)
Temsilci üretkenliği

Ancak, bu tür avantajlara rağmen, iletişim merkezlerinin %39'u , uzmanlık eksikliği veya ilgili verilere erişememe gibi çeşitli nedenlerle ilk çağrı çözümünü ölçememektedir.

Ve bu makalede öğreneceğiniz şey bu. Ek olarak, şunları öğreneceksiniz:

İlk Çağrı Çözünürlüğü nasıl ölçülür?
İlk Çağrı Çözümünü ölçmek için veri toplamanın 5 yolu
İyi bir İlk Çağrı Çözüm oranı nedir?
FCR'nizi geliştirmek için en iyi uygulamalar

İlk Çağrı Çözünürlüğü nasıl ölçülür?

İlk arama çözünürlüğü, basit bir formüle sahip, anlaşılması kolay bir ölçümdür:

Süre: İlk arama çözümleme oranınızı her 30 günde bir ölçmeniz önerilir. Bu şekilde olası düşüşleri fark edecek ve çok geç olmadan düzelteceksiniz.

Bu yaygın bir ilk çağrı çözümleme formülü olsa da, şirketler gereksinimlerine göre bu ölçümü farklı değişkenler kullanarak ölçebilir, bunlardan bazıları şunlardır:

Müşteri anketi yanıtları

Anket sonuçlarına göre, "Sorgunuzu çözdük mü?" sorusuna olumlu yanıt veren müşteri sayısını bölün. anket yaptığınız toplam müşteri sayısı ile.
Benzersiz sorular

"Toplam benzersiz müşteri sorgusu sayısı" dışında her değişken burada aynı kalır - geri arama gerektirmeyen sorguları temsil eder.

Bunlar, bir çağrı çözümleme oranını hesaplamanın birkaç popüler yöntemidir. Ancak bu metriği veri olmadan ölçemezsiniz. Aşağıda, ilgili verileri toplamanıza yardımcı olacak birkaç yol listelenmiştir.

İlk Çağrı Çözümünü ölçmek için veri toplamanın 5 yolu

1. Arama sonrası anket

Çağrı sonrası anketlerle, bir çağrı çözümleme oranını ölçmek için en doğru verileri toplayabilirsiniz, çünkü müşterilerinizin bu anketi temsilcinizle görüşmeleri sona erdikten hemen sonra, konuşma zihinlerinde hala tazeyken doldurmalarını isteyebilirsiniz.

Bunu yapmanın iki yolu vardır:

Genel arama sonrası anket
Müşterilere genel arama sonrası anketlerini e-posta ve kısa mesajlarla göndererek aşağıdaki gibi sorular içeren arama geri bildirim formuna bağlantı verebilirsiniz:

Bu aramadan ne kadar memnun kaldınız? — CSAT'ı hesaplamak için.
Temsilcimiz sorgunuzu çözebildi mi? — FCR'yi hesaplamak için.
Bu konu hakkında bizi daha önce aradın mı? — FCR'yi hesaplamak için.

"Ek geri bildirim" toplamak için bir bölüm de ekleyebilirsiniz.

Temsilciler müşterilere doğrudan sorar

Çağrıyı bitirmeden önce temsilcileriniz müşterilere aşağıdaki gibi sorular sorabilir:

Sorgunuzu tamamen çözdüm mü?
Yardımcı olabileceğim başka bir şey var mı?

Temsilcileriniz daha sonra bu yanıtları kaydedebilir.

2. E-posta anketi

Geri bildirim anketlerini müşterilere aramalarından hemen veya hatta haftalar sonra (ilk e-postaya yanıt vermemişlerse) e-posta ile gönderebilirsiniz.

Ancak, haftalar geçtiyse müşteriler etkileşimi hatırlamayabilir. Bu durumda, genel geri bildirim toplamaya çalışın.

Belirli bir sorguyu çözmek için desteği birden çok kez aramak zorunda kaldınız mı?
Bize bu sorgunun ne olduğunu söyler misin? — yukarıdaki sorunun yanıtı "evet" ise geçerlidir.
Bu sorgu şimdi çözüldü mü? — ilk sorunun yanıtı "evet" ise geçerlidir.

İlk arama çözümleme oranının yanı sıra, aşağıdakiler dahil (ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere) diğer müşteri hizmetleri ölçümlerini hesaplamak için e-posta anketlerini kullanabilirsiniz:

Net destekleyici puanı (NPS)
Müşteri memnuniyeti (CSAT)
Müşteri çaba puanı (CES)
Müşteriyi elde tutma oranı (CRR)

3. IVR anketi

Müşterilerin %70'i çözüm yolculuklarının bir noktasında self servis kanalları kullanmıştır ve IVR (etkileşimli sesli yanıt) bu kanallardan biridir.

Müşterilerin sorgularını kendilerinin çözmesine yardımcı olmanın yanı sıra, FCR'yi ölçmek için müşteri geri bildirimi toplamak için IVR'yi kullanmanın iki yolu vardır:

arama anketi
Bir müşterinin sorgusunu çözmesine yardımcı olduktan sonra, temsilcileriniz onlara geri bildirimlerini paylaşmak isteyip istemediklerini sorabilir. Müşteri olumlu yanıt verirse, çağrıyı IVR sistemine aktarın ve geri bildirimlerini alın.

İşlemi basit ve hızlı tutmayı unutmayın. Örneğin, "Temsilcimiz sorgunuzu çözebildi mi?" gibi sorular sorabilirsiniz. Ve müşterilere şu seçenekleri sunun: Evet için 1'i ve Hayır için 2'yi tıklayın.
Otomatik geri bildirim çağrıları
Temsilcinizle etkileşimlerinden 24 ila 36 saat sonra geri bildirim isteyen müşterilere otomatik aramalar planlayabilirsiniz - ne kadar erken olursa o kadar iyi.

4. CRM

Temsilcileriniz, müşteri geri bildirimlerini, çözümlenmiş, müşteri tatmin olmuş, sorguya iletilmiş gibi her bir destek talebine ilişkin açıklamalarla birlikte müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) sisteminize aktarabilir.

Müşterilerin önümüzdeki 30 gün içinde aynı sorguyu çözmek için desteği ne sıklıkla aradığını izlemek için CRM'nizi de kullanabilirsiniz.

5. Çağrı izleme

Bazen, temsilcilerin CX, CSAT ve FCR'yi yansıttıkları için doğru çağrı düzenleme kodlarını ekleyip eklemediklerini öğrenmek ve uygun önlemleri almak için canlı veya kayıtlı müşteri-aracı etkileşimlerini izleyebilirsiniz.

Çağrı Düzenleme Kodları nedir?

Çağrı değerlendirme kodları, kayıtlı çağrılara atanan, sonucu özetleyen ve temsilciler için sonraki adımlardan bahseden etiketlerdir. Çağrı merkezleri, bir çağrıyı tanımlamak ve sınıflandırmak için çağrı düzenleme kodlarını kullanır.

Örneğin, bir temsilci müşteriye anında bir çözüm sağlıyorsa, temsilci arama için değerlendirme kodunu "tek arama çözümü" olarak gösterebilir.

Not: Tercihlerinize göre kendi tasarruf kodlarınızı oluşturabilirsiniz.

Artık ilk arama çözümleme oranınızı nasıl hesaplayacağınızı ve ölçeceğinizi anladığınıza göre. Yeterince iyi olup olmadığını belirleme zamanı.

İyi bir İlk Çağrı Çözüm oranı nedir?

Birkaç rapora göre, iyi bir FCR oranı %70 ile %79 arasında değişmektedir - elbette, yüzde ne kadar yüksekse o kadar iyidir (oranlar sektörünüze, işletmenizin büyüklüğüne ve müşteri türüne göre değişebilir).

Ancak, iyi bir ilk arama çözümleme oranı elde etmek için, bazen aracılar müşteri aramalarında daha uzun süre kalmaya meyilli olabilir; bu her zaman akıllıca olmaz çünkü bu, ortalama sorgu işleme süresini (AHT) doğrudan etkiler ve bu da ortalama sorgu işleme süresini (AHT) etkiler. genel üretkenliği etkiler.

Bu ve diğer birkaç hususla birlikte, FCR'nizi nasıl iyileştireceğinize dair bazı öneriler aşağıda verilmiştir:

İlk Çağrı Çözümünüzü iyileştirmek için en iyi uygulamalar

1. Gelecekteki analizler için bir FCR karşılaştırması belirleyin

Başlamadan önce, son 30 ila 60 gün içindeki tek arama çözümleme oranınızı ölçün, böylece gelecekteki büyüme analizi için bir kriteriniz olur.

İlk arama çözünürlüğünü ölçmek için yeterli veriye sahip değilseniz, karşılaştırma ölçütünüz olarak %74 olan sektör ortalamasını kullanın.

2. Düşük FCR oranlarının temel nedenini belirleyin

Düşük ilk arama çözüm oranlarının yaygın nedenlerini belirlemek için arama kayıtlarınızı ve müşteri geri bildirimlerini analiz edin. Daha fazla veri toplamak için acenteleriniz ve müşterilerinizle de konuşabilirsiniz. Analizlerinize dayanarak, ilk arama çözümleme oranlarınızı iyileştirmek için veriye dayalı bir plan oluşturun.

Eyleme geçirilebilir sonuçlara ulaşmak için kendinize şu soruları sorabilirsiniz:

İlk arama sırasında genellikle ne tür sorgular çözülür?
Müşteriler ilk aramadan sonra neden memnun değil?
Müşteriler neden yöneticiye veya süpervizöre eskalasyon talebinde bulunur?
Müşteriler destek kanallarını değiştiriyor mu? Evet ise, neden?

3. Bilgi tabanınızı koruyun

Müşterilerin üçte ikisinden fazlası, çözüm yolculuklarının bir noktasında self servis kanallarına güvendiğinden, sağlam bir bilgi tabanı , müşterilerin kendilerine yardımcı olmalarına yardımcı olacak mükemmel bir kaynak olabilir.

Müşteriler, bir bilgi tabanı aracılığıyla ilgili bilgilere kolayca erişebilir ve desteğe ulaşmadan önce sorgularını kendileri çözebilir.

Bir bilgi tabanı, aracıların ve sohbet robotlarının müşteri etkileşimleri sırasında başvurabilecekleri ve sorgularını daha hızlı çözmelerine yardımcı olabilecek mükemmel bir kaynaktır.

Bilgi tabanınız müşterilerinizin sık sorulan sorularının çoğunu çözebiliyorsa, müşterileriniz ikinci kez desteğe ulaşmayabilir.

4. AI aracı yardımlarını kullanın

Temsilcilerinizin, müşteri sorgularını ilk görüşmede çözmek için alabilecekleri tüm desteğe ihtiyaçları vardır. Bunu yapmak için de yapay zeka destekli bir aracı yardımına ihtiyaçları var.

Aracı, aracı-müşteri etkileşimlerinin sürekli olarak taranmasına ve bilgi bankası makaleleri ve SSS sayfaları gibi yüzey referans kaynaklarına yardımcı olur. Bu, aracıların bir sorguyu saniyeler içinde çözmesini sağlar ve böylece bir çağrı çözümleme oranlarını, müşteri memnuniyeti puanlarını (CSAT) ve ortalama yanıt sürelerini (ART) uygun ölçekte iyileştirir.

Güvenilir bir yapay zeka destekli aracı yardımının bazı özellikleri şunları içerir:

Arama sonrası özet, geri arama planlaması ve hatırlatıcılar, bildirim e-postaları vb. gibi manuel işlemlerin otomasyonu .
Benzer durumları vurgulamak ve bilgi bankası makaleleri, SSS sayfaları ve rehberli iş akışları önermek için kapsamlı müşteri sorgusu bağlam analizi .
Temsilci-müşteri etkileşimine dayalı gerçek zamanlı CSAT güncellemesi .
Gerektiğinde mevcut süpervizöre sorunsuz bir şekilde iletme .

5. Beceriye dayalı çağrı yönlendirmeyi devreye alın

Müşteri hizmetleri, sorgularına yanıt aradıklarında müşteri çabasını azaltmakla ilgilidir. Ancak kötü yönlendirme, müşteri deneyimini engellediği için amaca yardımcı olmayabilir.

Beceri tabanlı çağrı yönlendirme , müşterileri ilk çağrı sırasında sorgularını verimli bir şekilde çözmek için gerekli becerilere sahip aracılara bağlar.

Bu beceriler sektörden sektöre değişiklik gösterir ve aşağıdakileri içerebilir (ancak bunlarla sınırlı değildir):

Endüstri deneyimi — bir temsilcinin müşteri sorgularını ele alma konusunda sahip olduğu yılların deneyimi
Dil yeterliliği - bir temsilcinin belirli bir dilde yeterliliği
Saha uzmanlığı — bir temsilcinin teknik sorguları ele alma konusundaki uzmanlığı

6. Kapsamlı temsilci eğitimi sağlayın

Temsilcilerinizin, ilk aramada müşteri sorgularını çözmek için uygun eğitime ihtiyacı vardır.

Bunları ilgili kaynaklarla (bilgi tabanı makaleleri veya ürün eğitimleri) donatmanız ve ürünleriniz konusunda bilgili olduklarından emin olmanız da önemlidir.

Geliştirmeye odaklanmanız gereken bazı ek temsilci becerileri şunlardır:

Problem çözme: Müşteri problemlerini ve ihtiyaçlarını anlayın ve ilgili bir çözüm sağlayın.
Sabır ve empati: Müşteri sorularını sabırla dinlemek ve markanızın onları umursadığını bilmelerini sağlamak.
Açık iletişim: çözümleri açık ve net bir şekilde iletin.
Platformlar arası sorgu işleme: müşterilere telefon, canlı sohbet ve sosyal medya gibi kanallarda yardımcı olma yeteneği.

Endişelenmeyin, eğer eğitim aracıları zaman zaman bunaltıcı hale gelirse, bir AI aracı yardımı, aracılarınızın müşteri sorgularını verimli bir şekilde ele almasına yardımcı olacaktır.

7. Mutsuz müşterilerinizi takip edin

Müşterileri takip etmek, bir gecede tek arama çözümleme oranınızı iyileştirmese de, bu, müşterilerini önemsediklerini göstermek için her işletmenin yapması gereken bir şeydir. Veriler, müşterilerin %68'inin kendilerini umursamayan bir şirketten ayrıldığını gösteriyor.

Mutsuz müşterilere takip e-postaları göndermek, onların hayal kırıklıklarını anlamanıza ve müşteri hizmetlerinizi ve tekliflerinizi iyileştirme fırsatlarını belirlemenize yardımcı olur.

Ayrıca, mutsuz müşterileri özenle takip etmek, onlara değerli olduklarını hissettirebilir ve onlara işletmenizin müşterileri kârdan önce koyduğunu gösterebilir.

İşte sadece ilk çağrı çözümü için değil, diğer tüm KPI'lar için de işe yarayan son bir ipucu: FCR oranlarını iyileştirmek için yukarıdaki yöntemleri benimsemeyin ve sonsuza kadar en iyi performansı göstereceklerine dair bahse girmeyin. Bunun yerine, bu en iyi uygulamaların performansını sürekli olarak izlemeli ve yüksek bir FCR oranı elde etmek için zaman zaman kademeli değişiklikler yapmalısınız.

Modern Care Lite'ın ücretsiz deneme sürümünü başlatın

Sprinklr'ın, müşteri deneyimi genelinde dinleme, yönlendirme, çözümleme ve ölçüm yapabilmeniz için temel yapay zekayı kullanarak 13'ten fazla kanalda birinci sınıf bir deneyim sunmalarına nasıl yardımcı olduğunu öğrenin.