Руководителю службы поддержки важно понимать, как каждый сотрудник влияет на уровень удовлетворенности клиентов и эффективность работы всего отдела. Это позволяет отмечать сильных специалистов и корректировать работу тех, кто не справляется.
В статье разберем пять ключевых метрик Jivo, которые помогают отследить результаты работы менеджера поддержки. Вы узнаете, какие показатели нужно держать в фокусе, как правильно их анализировать и какие выводы можно сделать на базе этих данных.
Количество принятых чатов
Количество чатов, которые сотрудник принял за смену, помогает понять загрузку оператора поддержки и оценить его вклад в работу отдела.
Оптимальное количество переписок будет зависеть от сложности запросов. Так, в e-commerce опытный сотрудник может вести 15–20 диалогов в час, тогда как в технической поддержке сложных продуктов этот объем может не превышать 5–10 диалогов.
Если оператор берет в работу слишком мало обращений по сравнению с его коллегами, это может говорить о том, что:
- Он тратит слишком много времени на обработку каждого обращения.
- Оператор тянет с ответами и берет слишком продолжительные паузы между диалогами.
- Система распределяет запросы некорректно, и сотруднику не достаются новые чаты.
Если же показатель слишком высокий, то, возможно, оператор не уделяет достаточно внимания каждому клиенту, что может сказаться на качестве сервиса.
Как оценить показатель
Количество принятых чатов можно посмотреть в разделе Статистика приложения Jivo. Вы также сможете сопоставить количество принятых диалогов с числом отклоненных и пропущенных переписок:
Из данной таблицы мы видим, что Марина и Алексей принимают более 1400 диалогов в месяц, тогда как Виктория, Семен и Станислава берут менее тысячи диалогов. Важно проанализировать причины и понять, почему этот показатель так разнится, и как распределять задачи между операторами равномерно.
А чтобы правильно настроить распределение нагрузки, нужно использовать функции Маршрутизации и Спасения чатов.
Благодаря Маршрутизации вы можете установить количество чатов, которое будет находиться в работе у каждого оператора. А также распределять обращения между сотрудниками по заданным критериям — например, по теме или каналу связи.
Механизм Спасения чатов активируется, когда специалист не успевает отреагировать на запрос клиента: в такой ситуации диалог автоматически передается другому сотруднику, чтобы не затягивать ответ клиенту.
Количество принятых звонков
Важно отслеживать, сколько телефонных звонков операторы обрабатывают за выбранный период. Этот показатель позволяет увидеть, насколько загружен сотрудник и оценить, насколько эффективно выстроена телефонная линия поддержки.
Норма по числу звонков будет зависеть от отрасли. Так, специалист интернет-магазина обычно успевает обрабатывать 8–12 вызовов в час, тогда как менеджеры службы поддержки сложных SaaS-продуктов отвечают всего на 3–5 звонков.
Важно отслеживать, какое количество звонков успевает принимать менеджер по сравнению с его коллегами. Если оператор принимает мало вызовов, возможно, он слишком долго общается с одним клиентом.
Если же звонков слишком много, со временем сотрудник может выгореть и качество его работы упадет.
Например, руководитель поддержки замечает, что один из операторов принимает значительно меньше вызовов, чем его коллеги. Оказывается, специалист отклоняется от регламентов, долго беседует с клиентами и уходит в темы, не связанные с запросом.
В такой ситуации нужно обсудить с сотрудником важность соблюдения заданных стандартов по продолжительности телефонных разговоров.
В сервисе Jivo данные о принятых звонках доступны в разделе Телефония:
Узнать о количестве принятых и пропущенных вызовов также можно в сводном отчете за месяц.
Анализ среднего времени первого ответа (AFRT)
Метрика среднего времени первого ответа (AFRT) показывает, кто из операторов работает оперативно, а кто оставляет клиентов ждать дольше остальных.
Этот показатель стоит рассматривать в связке с несколькими факторами:
- Категориями запросов. Чем сложнее тема обращения, тем больше времени уходит на подготовку и ответ, тогда как типовые вопросы решаются быстрее.
- Текущей нагрузкой оператора. Когда сотрудник перегружен тикетами, показатель AFRT закономерно увеличивается.
- Содержательностью коммуникации. Быстрый, но неинформативный ответ может раздражать клиента.
Пример: руководитель замечает, что AFRT одного из операторов держится на уровне пяти минут, тогда как среднее время ответа других сотрудников — около 30 секунд. Проверка показывает, что специалист старается закрыть вопрос в одном большом сообщении, вместо того чтобы сразу подтвердить запрос и уточнить детали по ходу переписки.
Значит, нужно обучить менеджера поэтапной коммуникации: когда он сначала сообщает клиенту, что принял его запрос, а уже потом собирает информацию и предлагает решение.
В Jivo показатель AFRT можно отследить в разделе Статистика → Сотрудники, где доступна сводка по каждому оператору:
Анализ средней продолжительности диалога
Эта метрика фиксирует промежуток времени от первого сообщения клиента до момента, когда оператор закрывает чат. Благодаря ей можно понять, насколько оперативно специалист службы поддержки решает вопрос пользователя.
Как трактовать показатель
Оптимальная длительность общения зависит от отрасли и характера запросов. В сфере e-commerce обращения типовые, поэтому разговоры редко выходят за рамки 5–15 минут. В IT-компаниях запросы сложнее, и время обработки одного чата может растянуться до получаса и более.
Слишком высокая длительность диалогов у конкретных операторов относительно средней по отделу может говорить о нехватке знаний у оператора. Однако и слишком короткие беседы могут влиять негативно: нередко они означают, что специалист поспешно завершает чат, не решив все проблемы пользователя.
Пример: руководитель видит, что средняя длительность диалогов по команде — 10 минут, но у одного сотрудника показатель достигает 30 минут. Оказывается, оператор слишком долго ищет информацию для решения обращений. Такому сотруднику стоит организовать дополнительное обучение, чтобы укрепить его знания о продукте.
Как отслеживать метрику
В Jivo можно посмотреть детальную статистику по среднему времени диалога для каждого оператора:
Рейтинг по сотрудникам
Показатели качества обслуживания позволяют увидеть, насколько эффективно работает каждый оператор, и как клиенты оценивают предоставленную помощь.
Какие выводы можно сделать из рейтинга
- Определить зоны роста конкретного специалиста.
Пример: оператор Иван получает средний балл 3,5 из 5. В отзывах чаще всего упоминается, что сотрудник слишком долго отвечает клиентам. Надо разобраться, почему так происходит. Возможно, оператору нужно дополнительное обучение, которое научит быстрее решать проблемы клиентов.
- Оценить вклад каждого оператора в общий уровень удовлетворенности.
Пример: при проверке выясняется, что команда в среднем получает около 10% негативных оценок, а один сотрудник — целых 50%. Значит, именно его работа снижает общий индекс лояльности отдела, и руководителю стоит вмешаться, чтобы исправить ситуацию.
- Сформировать систему мотивации.
Пример: специалист, который стабильно получает высокие оценки от клиентов, может претендовать на бонусы или карьерный рост — это стимулирует операторов стремиться к лучшим результатам.
Как отслеживать показатель
В Jivo метрика рейтинга сотрудников доступна в разделе Статистика → Сотрудники:
Метрику также можно оценить в сводном отчете за месяц.
Эти и другие показатели эффективности работы операторов вы можете оценить в приложении Jivo.
Топ-5 показателей для анализа работы менеджеров поддержки
- Количество принятый чатов поможет проанализировать нагрузку на операторов поддержки и подумать о том, как эффективно распределять задачи между сотрудниками.
- Количество принятых звонков позволяет увидеть, кто из операторов принимает больше всего вызовов относительно коллег.
- Анализ среднего времени первого ответа показывает, насколько быстро оператор откликается на обращение клиента.
- Анализ средней продолжительности диалога позволяет узнать, как быстро сотрудник решает проблемы клиентов.
- Рейтинг поможет увидеть, как клиенты оценивают эффективность работы разных сотрудников.
