如何改善你的文本聊天(chat)服务
来源: 时间:2024-09-04

文本聊天(live chat)服务渠道已经在很多客服中心得到了部署应用。但客户对这个渠道的感知却不是很满意。机器人应付了事、响应慢、等待时间长、格式化应答等问题让这个渠道不是那么很受欢迎。如何改善这种状况呢(如果你真心想改的话)?


合理降低每个员工处理并发窗口的数量。相关研究表明,大多数人其实并不擅长并行多任务处理。多任务并行,不但会降低响应速度,而且会导致应答质量和差错率的上升。尤其是当员工同时开5~6个甚至7~8个窗口时,很多人会显得手忙脚乱,顾此失彼。而客户却傻傻地等在窗口前,半天得不到一句回应。失望之下想关掉窗口,却还要弹出一个满意度调查,你说是不是傻?并发窗口多少合适呢?根据国外的一项研究,这个数字大概是2.6左右,但还要取决于员工个人的技能熟练程度、所服务的业务内容以及相关系统与知识库的支撑能力,不能一概而论。


说人话。格式化的脚步和应答话术可以显著提升客户问题的应答速度和处理效率,但别忘了你是在跟活人对话。太过机械和僵硬的语言风格会使客户感受不到服务的温度,更不要提传统人工服务中所能体会到的同理心和关切之情。尽可能使交互过程感觉像面对面的谈话,除了语音与非语音的区别。


做好人员配置。实时文本聊天的预测跟排班跟人工话务的原理是一样的,都要考虑联络进线的随机性、波动性、不同时段的联络请求量趋势、处理时长、工时利用率、服务水平指标等。所不同的是,由于并发窗口的存在,系统录得的平均窗口交互时长并不是真正意义上的交互时长,需要根据平均并发窗口的数量对人员的需求做适当的折算调整。另外一点跟人工服务的不同是,系统的接通即窗口的弹出是100%的,如果不考虑首次人工响应时长的话,(系统)接通率指标是100%。而如果考虑人工响应时长的话,则会跟人工话务一样,需要考虑平均应答时长、不同秒数的服务水平等指标对每个时段人员需求的影响。实在算不清这笔账的话,用时段工作量除以时段人均产能也是可以的,就是线条粗了一点。


关于考核。从宏观角度来讲,客服运营考核所考虑的几个要素无非是效率(联络处理的速度和量)、效果(质量、差错、解决率等)和客户感知(满意度、投诉率)等几个方面。效率上主要看chat处理量、平均首次应答(响应)时长,平均回复间隔时长,服务水平/放弃率等。质量方面主要看质检评估、差错率、解决率等。客户感知最简单的衡量当然就是客户满意度的调查结果。其实客户满意度调查中我们其实还可以得到更多的信息。这个我会在专门的有关满意度调查的文章中另行展开。