Метрики для оценки работы клиентской поддержки: 7 типичных ошибок

Сегодня в службах поддержки используются различные метрики, которые помогают оценить качество клиентского сервиса. Получать такую отчетность становится все проще благодаря автоматизированным инструментам — системам service desk. И все же далеко не всем компаниям удается эффективно анализировать полученную статистику. О том, почему так происходит и какие основные ошибки допускает бизнес при оценке показателей клиентской поддержки, читайте в статье.

Сложности при работе с метриками клиентской поддержки

Рассчитать метрики и сформировать отчеты недостаточно. Нужно правильно использовать полученные данные. При выполнении такой задачи бизнес часто сталкивается со следующими трудностями.  

Интерпретация показателей. Например, если выявлен высокий процент клиентских заявок с нарушенными дедлайнами, это следствие низкой компетенции исполнителей, нехватки персонала или неэффективных сервисных процессов? Клиенты часто ставят низкие оценки по итогам работ, т.к. они не довольны результатом, скоростью предоставления услуг или манерой общения специалистов поддержки? Без ответов на подобные вопросы любые цифры останутся лишь статистикой в ИТ-системе и едва ли помогут оптимизировать поддержку.

Расхождение результатов аналитики с уровнем лояльности клиентов. Формально метрики могут показывать, что в работе службы поддержки царит порядок: специалисты справляются с потоком обращений по всем каналам, сроки и регламенты обслуживания соблюдаются, а повторных заявок по уже закрытым вопросам не поступает. Клиенты же оставляют в интернете негативные отзывы о работе компании или вовсе выбирают предложения конкурентов. В результате руководитель сервисной команды испытывает «эффект ножниц». По цифрам все параметры SLA достигнуты, и претензии персоналу предъявлять не за что, но по факту клиенты недовольны.  

Если подобные ситуации происходят постоянно, это говорит о системных ошибках в сервисных процессах. Возможно, неправильно выбраны метрики оценки клиентской поддержки.

Какие метрики выбрать

Универсального набора показателей для оценки эффективности службы поддержки нет. Все зависит от конкретных задач бизнеса и зрелости процессов. Исходя из этих факторов можно условно выделить два варианта классификации метрик клиентского сервиса. Рассмотрим подробнее.

Таблица 1. Типы метрик в зависимости от задач бизнеса 

Параметры по работе с заявками имеют первостепенное значение, если клиентский сервис нацелен на оперативность решения проблем. Например, за нарушение регламентных сроков работ компания рискует получить штрафные санкции со стороны клиентов. И даже те метрики, которые на первый взгляд не связаны со скоростью сервиса, тоже важны. Так, способы регистрации заявок часто отслеживаются для понимания, насколько активно пользователи сами регистрируют обращения на портале самообслуживания или в личном кабинете service desk системы, которая применяется для управления сервисными процессами. Использование этих каналов ускоряет обработку запросов и их выполнение.

Что касается параметров качества сервиса, то они помогают обеспечить конкурентное преимущество компании. Все чаще именно плохое обслуживание становится главной причиной оттока и низкой лояльности клиентов. Нередко даже ценовой фактор отходит на второй план в сравнении с уровнем сервиса. Отдельно отслеживают качество клиентского обслуживания и тогда, когда компания специализируется на сложных работах. Например, поддержке оборудования или ПО. В таком случае важен не только сам факт своевременного решения вопроса. Нужно понимать, как именно клиент оценивает действия специалиста и полученный результат.    

Оценкам трудозатрат специалистов и команд уделяют особое внимание, когда требуется повысить прозрачность работы и результативность персонала. Специалисты должны рационально планировать свою деятельность и справляться со всеми задачами. Кроме того, зачастую от потраченного на выполнение работ времени зависит размер оплаты услуг клиентами.

Таблица 2. Типы метрик в зависимости от зрелости процессов 

Базовыми метриками часто ограничиваются стартапы и компании, бизнес-процессы которых находятся на начальном уровне зрелости. Штат служб поддержки подобных организаций и количество предоставляемых сервисов обычно невелики. Главные задачи подразделения – навести порядок в обработке заявок и оперативно решать проблемы клиентов.

Специфические метрики необходимы, когда сервисные процессы усложняются. Растет число клиентов и услуг, которые становятся более многокомпонентными. Появляется потребность устранить «узкие места»: минимизировать рутинные операции и сократить трудозатраты.

Наконец, сложные метрики – это «высший пилотаж» аналитики клиентского сервиса, до которого доходят крупные корпорации с территориально распределенной структурой и компании с наиболее зрелыми процессами. Такие показатели не просто вскрывают отдельные проблемы в части сервиса. Их контроль позволяет более эффективно выстраивать стратегию компании. Например, удается оценить важность отдельных параметров обслуживания для клиентов и скорректировать свои предложения. Часть сложных метрик помогает отследить эффективность отдельных команд специалистов.

Разумеется, при внедрении метрик клиентской поддержки оптимально учитывать и задачи бизнеса, и степень зрелости процессов. Поэтому конкретный выбор показателей всегда находится на пересечении двух представленных классификаций.

Типичные ошибки в интерпретации метрик службы поддержки

Многие компании допускают схожие просчеты при интерпретации метрик клиентской поддержки. Рассмотрим самые распространенные ошибки и обозначим, как их избежать.  

Ошибка 1. Отсутствие привязки к бизнес-целям 

Любая служба поддержки стремится, чтобы запросы закрывались в срок, а регламенты выполнялись. Однако бизнес не мыслит такими категориями, как решенные заявки или соблюдение SLA. Для компании в целом важна прибыль, в соответствии с чем и определяются стратегические цели сервисного подразделения. Предположим, это сокращение оттока клиентов. Контролируемые метрики должны работать на достижение такой бизнес-цели, а не существовать в отрыве от нее.  

Как поменять подход. Выясните ожидания бизнеса от службы клиентской поддержки, чтобы правильно выстроить стратегию подразделения. Далее требуется проанализировать, что в работе службы влияет на достижение верхнеуровневых целей и что именно нужно отслеживать.

Возвращаясь к примеру с сокращением оттока клиентов, нужно выяснить, из-за чего компания теряет популярность на рынке. Если проблема в скорости предоставления сервисов – показатели соблюдения SLA должны контролироваться в первую очередь. Если вызывает претензии качество поддержки – следим за оценками клиентов по итогам предоставления услуг.   

Ошибка 2. Неправильные тактика

Наряду с бизнес-целями у каждой службы поддержки есть и тактические задачи, которые продиктованы спецификой сервисных процессов. Если это максимальная оперативность решения проблем во избежание штрафов, не следует чрезмерно «завязывать» KPI персонала на оценки уровня сервиса. Специалисты будут тратить много времени на выполнение заявок, а дедлайны нарушаться. Напротив, когда мотивация персонала зависит только от количества выполненных в смену запросов или скорости ответа, может просесть качество поддержки.

Как поменять подход. Выявите главные ориентиры в работе службы поддержки и подберите соответствующие метрики. Сделайте основной упор на эти показатели в разработке KPI специалистов. Впрочем, не стоит полностью игнорировать метрики по другим критериям сервиса. Главное – соблюсти оптимальный баланс.  

Ошибка 3. Использование базовых аналитических инструментов service desk системы

Зачастую служба поддержки ограничивается отчетами по метрикам, которые реализованы в базовой конфигурации применяемого для работы с заявками решения. Иногда так происходит, поскольку ИТ-система содержит технические ограничения и не позволяет настроить другие показатели. Или же все объясняется нехваткой времени на пересмотр метрик у руководства. Подобный подход имеет серьезные недостатки, т.к. предложенные отчеты далеко не всегда оптимальны для бизнеса.

Как поменять подход. Отталкивайтесь не от «коробочных» отчетов ИТ-системы, а от реальных потребностей компании в части аналитики клиентской поддержки. Чтобы иметь возможность корректировать перечень показателей, лучше выбрать гибкую service desk систему, которая позволяет дорабатывать процессы собственными силами.

Ошибка 4. Переизбыток анализируемых данных

С одной стороны, для расчета любой метрики нужно накопить определенное количество статистических данных. С другой – терабайты информации не гарантируют оптимальный процесс. Слишком частое измерение некоторых метрик может только запутать специалистов поддержки или, как минимум, оказаться бесполезной тратой времени.

Как поменять подход. Определите оптимальную периодичность измерения разных показателей. Например, анализировать количество просроченных заявок следует ежемесячно или даже ежедневно, поскольку такая метрика быстро меняется. А вот оценка наиболее популярного канала подачи заявок – далеко не такой динамичный показатель. Его бывает достаточно отслеживать раз в квартал или даже реже.

Ошибка 5. Игнорирование связей между метриками

Нередко каждый показатель рассматривается обособленно. В результате не удается выстроить сквозной процесс аналитики клиентской поддержки. Из поля зрения специалистов и руководителей подразделения могут ускользать важные детали, которые влияют на эффективность поддержки.

Как поменять подход. Отслеживайте закономерности влияния разных метрик друг на друга, чтобы оптимизировать обслуживание. Скажем, зафиксированный рост обращений через мессенджер и одновременное «проседание» по соблюдению SLA могут служить сигналом к запуску чат-бота. Роботизированный помощник ускорит фиксацию обращений в популярном канале или даже сам оперативно решит часть несложных проблем клиентов.

Ошибка 6. Нерегулярный аудит 

Если не проводить такие проверки достаточно часто, трудно оценить реальную пользу показателей и скорректировать их применение. Например, добавить новые актуальные аналитические разрезы при контроле метрик.   

Как поменять подход. Помимо периодических плановых аудитов стоит оценивать эффективность показателей ситуационно. Допустим, если по конкретной метрике отмечена негативная динамика, целесообразно повысить детализацию анализа. Как вариант, начать контролировать не просто оценки клиентов, а сегментировать показатель по разным услугам. Это прояснит, по каким именно сервисам необходимо усилить команду или повысить квалификацию специалистов.

Ошибка 7. Статичный подход к работе с метриками

Перечень отслеживаемых метрик не «высекается в камне»: он может пересматриваться в зависимости от реалий бизнеса. Тем не менее во многих службах поддержки по инерции продолжают контролировать одни и те же показатели на протяжении долгового времени.

Как поменять подход. Соотносите актуальность контролируемых метрик с текущей ситуацией в организации и меняйте их по мере необходимости. Такой шаг часто предпринимается при переориентации сервисной политики компании. В частности, смещением основного фокуса со скорости поддержки на качество услуг.

Предпосылкой к отказу от метрики может стать объективная невозможность достичь положительных показателей. Если служба поддержки специализируется в сложных высокотехнологичных услугах, которые требуют множества итераций со стороны специалистов, вряд ли есть смысл отслеживать показатель решения запроса при первом звонке (First Call Resolution).

Главное: как не допускать ошибок при оценке работы службы поддержки

1. Для начала необходимо понять основные бизнес-цели компании в части клиентского сервиса. Все показатели следует ориентировать на их достижение.
2.  Метрики должны соответствовать тактическим ориентирам службы поддержки (оперативность решения проблем, качество сервиса, удовлетворенность клиентов). Не будет лишним включить такие показатели в KPI специалистов.
3. Если уровень клиентской поддержки анализируется в service desk или другом автоматизированном решение, не стоит «слепо» использовать типовые отчеты. Лучше выбрать гибкую ИТ-систему, которая позволит настроить подходящие для бизнеса показатели. 
   
4. Нет смысла анализировать метрики слишком часто. Нужно выявить оптимальную периодичность измерения по каждому показателю и придерживаться ее, чтобы избежать путаницы из-за переизбытка данных. 
   
5. Неоптимально контролировать метрики «в вакууме». Желательно отслеживать, как разные показатели влияют друг на друга, и учитывать это при корректировке сервисных процессов. 
   
6. Проводить аудит эффективности метрик требуется не только в плановом порядке, но и в зависимости от текущей ситуации. Например, при регулярном несоблюдении целевых значений.
   
7. Перечень актуальных метрик может меняться. Показатели логично пересмотреть при обновлении ориентиров в сервисной политике или невозможности достичь положительных показателей по объективным причинам.  
   

Хотите измерять эффективность поддержки? Протестируйте ITSM 365 — 14 дней бесплатно.