Turning data into satisfaction

 

 

Tidak ada tempat untuk ditebak dalam departemen customer service. Anda ingin melacak semuanya yang akan membantu anda membangun kecepatan dan tim customer yang lebih efisien. Kami dapat membantu dengan itu.

Dalam artikel ini akan menunjukkan bagaimana tentang :

  1. Mendapatkan data layanan dari pelanggan.
  2. Melihat seberapa efisien agen anda.
  3. Memberitahu bagaimana jenis kasus tertentu yang di tangani.
  4. Filter spam dan obrolan kosong dari statisik anda.
  5. Mengetahui seberapa banyak agen anda yang perlu untuk menutup semua obrolan.

Setelah membaca artikel ini, anda akan mengetahui dengan benar data apa yang akan dilacak di akhir minggu untuk meningkatkan efisiensi tim anda dan kepuasan pelanggan anda. Dengan kata lain, anda akan bisa membuat suatu keputusan dan mengatur tim customer service berdasarkan data yang disediakan oleh LiveChat.

 

 

 

qa2

Untuk memulai, anda perlu data dari LiveChat anda. Gunakanlah opsi Export pada bagian Reports anda untuk mendapaktan itu. Tidak mempunyai LiveChat? Silahkan untuk menghubungi kami dan kami akan memberikan anda uji coba 7 hari gratis dari modul pelaporan kami dan rencana enterprise.

Saat anda membuka halaman Export, Disana adan sepasang opsi yang tersedia.

 

qa3

 

  1. Data source
    Memilih jenis apa dari data yang akan ditarik dari LiveChat. Dalam ebook ini, kita akan membahas data chatting namum anda juga dapat mengekspor informasi tentang tiket, antrian dan sasaran.
  2. Report type
    Anda dapat memilih jika anda ingin menerima satu kali report atau report akan di kirimkan secara otomatis setiap hari nya, setiap minggu atau setiap bulannya.
  3. Data range/Report frequency
    Pilihlah periode waktu yang tersedia pada report atau seberapa sering anda ingin menerimanya itu.
  4. File Format
    Pilih format yang anda gunakan untuk perhitungan anda.

Tujuan dari pada artikel ini, kita akan mengiikuti laporan CSV tentang chatting adri minggu lalu. Setelah anda membuat pilihan anda, masukkan email aanda dan klik pada tombol laporan email.

 

qa4

 

Laporan seharusnya sampai pada kotak email anda sesaat. Itu akan berisi semua infromasi chatting dari minggu lalu. Terngantung pada traffic yang anda dapatkan. Itu bisa lebih besar. Tidak perlu takut setelah anda membuka file itu, itu akan menjadi jelas dalam sekejap.

Kami akan menyiapkan sedikit sedikit Excel spreadsheet yang akan mengkakulasi beberapa metric penting untuk anda. Donwload spreadsheet sebelum melanjutkannya lebih jauh.

Beriktu daftar metric yang dihitungkan dengan menggunakan laporan yang baru saja anda pilih.

  1. Nomianl dari chat yang anda dapatkan
  2. Berapa banyak pengunjung yang di proses dari antrian chat anda
  3. Durasi dari pada chat
  4. Persentase menggunakan jenis dari tag chat
  5. Kepuasan pelanggan

Jika anda memilih data laporan pada spreadsheet. Itu akan menghitung nilai dari anda. Untuk mengimpor data anda, membuka Excel dan silahkan ke tab Data.

 

qa5

 

Selanjutnya, pilih Text dan pilihlah file report.

 

qa6

 

Pilih opsi Delimited dan klik tombol Next untuk memprosesnya.

 

qa7

 

Ubahlah opsi Delimiters dari Tab ke Comma. Pilihlah Next >

 

qa8

 

Klik pada tombol Finish.

 

qa9

 

Anda akan bertanya dimana anda ingin meletakkan data. Pilihlah opsi New sheet dan klik tombol OK.

 

qa10

 

Data akan ditempatkan pada Sheet1. Pilih semua dari Sheet (Ctrl+A pada Windows atau CMD+A pada Mac) dan copy itu dalam tab Data. Formula itu akan menghitung semua nilai secara otomatis

 

qa11

 

Beberapa dari nilai tag-specfic tidak akan menunjukkan dengan segera, kecuali anda telah tag chat anda dengan tag spesifik tersebut. Silahkan untuk menyesuaikan rumus untuk mencerminkan tag anda yang sedang anda gunakan. Anda dapat melakukan itu dengan mengubah nama dari tag kedalam kolum variable 1.

Ketika mendapatkan laporan ini secara teratur (misalnya, di akhir setiap minggu), anda bisa melihat bagaimana metric berubah dari waktu ke waktu dan tren seperti apa yang muncul.

Pada bagian ini, saya akan menunjukkan mengapa kami memilih metric khusus ini dan jenis metodologi yang kami terapkan.

 

 

 

qa12

Ketika memilih kebanyakan metric penting dalam customer service, kami berfokus pada tiga hal : permintaan dari LiveChat yang didapatkan, Seberapa efisien dan jenis apa yang anda dapatkan.

Jika memungkinkan, kedua median dan rata rata tersedia. Mesikpun rata rata dapat memberi anda ide bagus tentang metric tertentu, median lebih tepat dengan menyingkirkan nilai ekstrim yang menghambat analisis. Misalnya, jika anda mendapatkan 1 chat setiap harinya selama 6 hari dan kemudian 100 chat pada 7 hari, rata rata akan lebih tinggi dari pada median.

Ini adalah rincian dari ketiga kategori.

 

 

Demand

 

Pada kategori ini menjukkan kepada anda seberapa besar orang ingin menghubungi anda melalui LiveChat dan jika anda bisa mengisi permintaan itu dengan mempunyai cukup orang yang online.

Jumlah orbrolan dari chat anda dapatkan menunjukkan anda seberapa besar pelanggan di atur untuk menghubungi anda. Jumlah orang yang masuk pada antrian menunjukkan seberapa besar dari mereka yang telah menunggu sebelum chatting.

Jika jumlah antrian pengunjugn tetap relative rendah ketika membandingkan dengan jumlah chat, maka customer service adalah pada tempat yang tepat. Di situasi yang bagus, anda tidak ingin penunjung dalam antrian, Menjaga agen anda tetap online di 24 jam. Ini akan menyediakan anda untuk mendapatkan lebih banyak agen untuk menangani chat tambahan.

Ini memungkinkan untuk menjawab permintaan dengan menangani lebih banyak chat di waktu yang sama, tetapi ini sangat beresiko dan membutuhkan pelatihan yang banyak.

Kami menemukan bahwa 100 chat dalam sehari per agen (yang bisa mengatasi hingga 6 chat pada waktu yang sama dan pada 8 jam shif) adalah titik kritis dimana ide yang baik untuk mempertimbangkan mempekerjakan orang lain. Ingatlah bahwa kita tidak ingin seseorang menunggu di antrian, karena ini dapat menyebabkan pengalaman buruk. Ini memberi anda sekitar 400-500 obrolan per agen selama 40 jam kerja seminggu.

Anda juga bisa menggunakan laporan prediksi kepegawaian untuk mendapatkan lebih banyak informasi tentang kebutuhan kepegawaian anda. Ini akan memperkirakan kapan anda harus meminta agen lain untuk menangani obrolan yang meluap. Bila tidak paham apa maksud kami coba lihat artikel kami sebelumnya : http://chatcat.io/panduan-marketing-dengan-livechat-chatcat/

 

qa13

 

 

Efficiency

 

Ada dapat melacak seberapa efisien dari customer service anda dengan mengukur seberapa banyak waktu yang diperluhan untuk sebuah agen untuk menyelesaikan sebuah chat.

Anda dapat membidik metric ini lebih rendah dan lebih rendah lagi. Namun, ada satu titik dimana terburu buru melalui chat akan membuat pengalaman pelanggan semakin buruk. Ingat juga bahwa tidak semua kasus adalah sama dan beberapa mungkin membutuhkan waktu untuk ditangani dari pada yang lain.

Bagi kami, rata rata sits sekitar 13 menit, dengan median yang jauh lebih rendah dari 4 menit dan 30 detik. Disini ada 2 nilai yang menunjukkan seberapa lama beberapa chat yang di ambil. Silahkan mengecek pada halaman benchmark untuk melihat seberapa lama itu tidak seharusnya untuk menyelesaikan kasus pada indurstri anda.

Anda dapat membandingkan rata rata nilai median dengan rata rata data waktu menangani untuk setiap agen secara terpisah dengan membuka laporan durasi obrolan dan memilih agen tertentu dengan menggunakan opsi penyaringan.

 

qa14

 

 

Effects

 

Metric yang paling penting adalah kepuasan dari pelanggan yang akan menunjukkan anda apakah pelanggan puas dengan menyedciakan layanan melalui chat atau tidak. Metrik ini semuanya baik dan memberikan anda nilai persentase. Anda harus menjaga nilai ini lebih dari 87% adalah nilai dari global dari kepuasan pelanggan.

Anda bisa mengecek seberapa tinggi customer service di dalam jenis industry pada halaman benchmark, dengan penawaran data customer service terakhir dari 24 industri utama.

Itu juga perlu di catat berapa banyak obrolan anda dinilai oleh pelanggan.

Basik metric ini akan membuat menjadi sebuah indicator yang baik dari tahap customer service anda. Tepapi ingatlah bahwa mereka mungkin sangat berisik juga. Misalnya, customer service kami memiliki rating 87 persen. Teptai jika kami menyingkirkan rating dari spam chat, itu akan ke 97 persen.

Untuk mendapatkan informasi yang tepat seperti itu, anda perlu meng ren data ke dalam potonngan yang lebih kecil untuk kasus terpisah. Lihat bagaimana melakukannya di bagian selanjutnya.

 

 

qa15

Mendapatkan informasi yang lebih dalam tentang customer service anda, anda bisa mensegmen data yang anda dapatkan dari LiveChat dengan menggunakan tags. Dengan tagging sebanyak mungkin obrolan, anda dapat memberitahu bagaimana kasus tertentu di selesaikan.

 

qa16

 

Anda dapat memuli dengan visi yang simple pada kasus dukungan dan penjualan. Anda bisa menggunakan spreadsheet tersebut untuk menghitung permintaan, efisiensi, dan pengaruh layanan pelanggan anda untuk penjualan dan dukungan obrolan.

Informasi ini sangat berharga untuk 2 departemen tersebut, karena akan menyarankan perubahan apa yang dapat dilakukan untuk mengoptimalkan cara departemen beroperasi.

Anda juga dapat menggunakan tags untuk menandari obrolan yang tidak relevan. Misalnya, anda dapat mengecualikan obrolan yang kosong, pengunjung memulai obrolan tetapi berbicara “Hi,” Rating dari data itu tidak seharusnya di perlakukan sama sebagai rating dengan sebuah percakapan yang normal dan anda dapat mengabaikan mereka pada kalkulasi anda.

Jangan ragu ragu untuk mengecualikan chat yang spam yang dimana seseorang dengan sengaja menggantu pekerjaan anda.

Bagian terpisah dari nilai kepuasan customers service yang telah saya sebutkan, anda juga dapat mengecek seberapa lama itu di selesaikan sebuah chat dalam kasus yang berbeda. Pada kasus kami, dukungan chat adalah dekat dengan 2 kali lebih lama dari rata rata, sementara chat spam dan kosong lebih dekat dengan 2 kali lebih pendek. Median dari chat yang kosong adalah hanya 1 menit, yang dimana menunjukkan seberapa dikit mereka menkontribusi pada skor kepuasan pelanggan. Median dari chat yang kosong hanya 1 menit, yang dimana menunjukkan seberapa dikit kontribusi mereka dari skor kepuasan customer anda.

Untuk melakukan segmentasi, anda harus menandai sebagian besar, jika tidak semua, dari obrolan anda. Spreadsheets akan melacak berapa banyak obrolan anda yang diberi tag. Kami bekerja dengan cara kami dan memiliki 75 persen dari chat kami yang ditandai dengan memberi 93 persen sampai 95 persen obrolan kami.

Dapatkan semua tag obrolan membutuhkan beberapa kedisiplinan, tetapi itu pasti bekerja. Disni semua informasi yang ekstra yang bisa anda dapatkan dengan tag chat anda.

  1. Seberapa banyak sales / support / spam / obrolan kosong yang anda dapatkan.
  2. Berapa lama sales / suppor / spam / empty chat anda.
  3. Kepuasan pelanggan dari sales / support chat.

Setiap kali anda mengubah struktur customer service anda, anda dapat memperhatikan seberapa besar pengaruh metric tertentu.

 

 

qa16

Ketika anda mendapatkan dasar metric dari spreadsheet, anda dapat memulai menggali lebih dalam data anda untuk lebih banyak wawasan.

Disini ada 3 laporan yang kami gunakan dalam penilaian customer service kami :

 

1. Chat / Jam :
Membagi jumlah mingguan obrolan anda dengan jumalh semua jam kerja agen anda akan menunjukkan berapa banyak obrolan per jam yang di dapat agen. Kami menggunakan 7 shift untuk menghitung jumlah jam yang dibelanjakan agen kami untuk chatting.

 

qa17

 

Saat ini, kami mendapatkan sekitar 12-15 chat sejam. Kami berencana untuk menpekerjakan karyawan saat kami memulai 15 chat per jam tandai secara konsisten.

 

2. Useful Chat
Gunakan metric untuk melihat porsi apa dari chat anda yang bernilai. Dapatkan itu dengan mengalikan jumlah minggu dari chat anda dengan persentase obrolan sales anda, dukungan chat dan kasus berharga lainnya yang anda lacak.

 

qa18

 

Metrik ini akan menunjukkan kepada anda seberapa banyak agen anda bekerja dengan menghabiskan chat yang produktif. Sementara digabungkan dengan sasaran, anda dapat melihat berapa banyak chat anda yang berakhir dengan penjualan atau pendaftaran.

 

3. Time Spent on empty chat
anda dapat melihat seberapa banyak waktu dibutuhkan agen dengan chat yang kosong adalah dengan mengaklikan jumlah per minggu dari chat dengan persentase dari chat kosong dan waktu median dari chat kosong.

 

qa19

 

Ketika melacak nilai ini, anda akan melih seberapa banyak waktu yang dibutuhkan agen anda antara obrolan berharga. Bila anda melihat bahwa jumlah ini terus berlanjug, anda harus mempertimbangkan untuk meningkatkan jumlah obrolan bersamaan yang agen anda dapatkan atau memberi mereka tuga tambahan, misalanya menangani tiket.

 

 

Data Trends

 

Penggunaan lanjutan lain dari data ini adalah mengukur berbagai tren untuk jangka waktu yang lbeih lama. Dengan menyimpan metric ini setiap minggu atau setiap bulan atau setiap bulan, anda akan bisa melihat bagaimana peningkatan layanan pelanggan anda.

Anda bisa menggunakan Excel’s conditional formatting untuk mendapatkan informasi apakah nilai meningkat, menurun atau tetap sama. Laukan ini dengan memilih data dari berbagai minggu dan memilih salah satu opi pemformatan bersyarat.

 

qa20

 

Ini juga memungkinkan untuk menggambarkan sebuah bagan yang menunjukkan tren dengan cara yang lebih tepat. Anda dapat menggunakan grafik livechat-spreadsheet untuk melihat bagaimana keuntungan dalam metric layanan pelanggan anda.

Untuk melakukan itu, anda perlu untuk menyimpan data setiap minggu pada kolum yang berbeda dan kemudian gambarkan sebuah chart trend untuk mereka. Ini adalah tutorial singkat atas bagaimana menggunakan tipe dari bagan.

 

qa21

 

 

qa22

Melacak metric layanan customer akan menunjukkan kepada anda bagaimana tindakan anda dan keputusan anda yang mempengaruhi kepuasan pelanggan anda. Anda tidak lagi harus menebak apa yang harus di perbaiki atau bagaimana tim anda melakukannya.

Memberikan laporannya dan lihat apakah anda bisa mengalahkan rata rata global atau skor kepuasan pelanggan rata rata industry anda.

Jika LiveChat anda tidak memiliki laporan ini, mulailah mengobrol dengan kami dan kami akan memberi anda uji coba 7 hari gratis dari modul pelaporan kami.

Ini saaatnya berhenti menebak dan mulai mengetahuinya.

Data-Data Untuk Meningkatkan Efisiensi Tim dan Kepuasan Pelanggan Anda