Suite-Metriken

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Anwendungsfall: Überwachung der Anrufabbruchrate: Ein Contact Center-Manager stellt während der Spitzenzeiten eine hohe Abbruchrate fest. Durch die Analyse dieser Kennzahl erkennt der Manager lange Wartezeiten als Ursache. Um dieses Problem zu lösen, geht der Manager wie folgt vor:

• Erhöht die Personalstärke während der Spitzenzeiten.

• Bietet Rückrufoptionen, um Wartezeiten zu verkürzen.

• Verbessert das IVR-System für besseren Self-Service.

Diese Maßnahmen tragen dazu bei, die Abbruchrate zu senken, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und sicherzustellen, dass mehr Anrufe umgehend beantwortet werden.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Optimierung der Agentenauslastung für eine bessere Leistung – In einem Contact Center, das Kundensupport für ein Finanzdienstleistungsunternehmen bietet, kann die Kennzahl „Agent Active Time Ratio“ verwendet werden, um die Agentenauslastung zu überwachen und zu optimieren. Wenn die Metrik beispielsweise ein niedriges Verhältnis anzeigt, kann dies darauf hinweisen, dass Agenten einen erheblichen Teil ihrer verfügbaren Zeit nicht mit der Bearbeitung von Anrufen verbringen, möglicherweise aufgrund von Ineffizienz oder Ablenkungen. Das Contact Center kann mögliche Ursachen wie Planungsprobleme, Agentenschulungen oder Prozessengpässe untersuchen. Durch die Lösung dieser Probleme kann das Contact Center die Agentenauslastung verbessern und sicherstellen, dass die Agenten ihre Zeit effektiv verwalten und den Kunden angemessenen Support bieten. Darüber hinaus kann diese Kennzahl dabei helfen, Benchmarks und Ziele für eine optimale Agentenauslastung festzulegen und so zu einer besseren Gesamtleistung und Kundenzufriedenheit beizutragen.

Berechnung: Diese Kennzahl stellt das Verhältnis der Gesamtzeit dar, die Agenten mit der Nachbearbeitung von Anrufen (ACW) verbringen, zur Gesamtdauer der Kontaktbearbeitung innerhalb eines bestimmten Zeitraums. Im Wesentlichen gibt es den Anteil der Zeit an, die Agenten mit Aufgaben nach dem Anruf im Verhältnis zu ihrer gesamten Kontaktbearbeitungszeit verbringen.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Optimierung der Nachbearbeitung zur Verbesserung der Effizienz– In einem Contact Center, das Kundensupport für einen Gesundheitsdienstleister bietet, kann die Messgröße „Nachbearbeitungsverhältnis“ (ACW) verwendet werden, um die Zeit zu überwachen und zu optimieren, die Agenten mit Aktivitäten nach dem Anruf verbringen. Wenn die Metrik beispielsweise ein hohes ACW-Verhältnis anzeigt, kann dies darauf hinweisen, dass die Agenten einen Großteil ihrer Zeit mit Aufgaben nach dem Anruf verbringen, was auf komplexe Dokumentationsanforderungen oder ineffiziente Prozesse zurückzuführen sein kann. Das Contact Center kann mögliche Ursachen untersuchen, beispielsweise den Bedarf an besserer Schulung, optimierten Prozessen oder verbesserten Tools. Durch die Lösung dieser Probleme kann das Contact Center die Zeit reduzieren, die die Agenten mit der Nachbearbeitung von Anrufen verbringen. So wird sichergestellt, dass sie für die Bearbeitung von mehr Anrufen zur Verfügung stehen und die Gesamteffizienz verbessert wird. Darüber hinaus kann diese Kennzahl dabei helfen, Benchmarks und Ziele für eine optimale Nachbearbeitungszeit festzulegen und so zu einer besseren Gesamtleistung und Kundenzufriedenheit beizutragen.

Berechnung: Diese Metrik stellt das Verhältnis der Gesamtzeit dar, die Agenten für die Bearbeitung von Anrufen zur Verfügung stehen, zur Gesamtdauer ihrer Sitzungen innerhalb eines bestimmten Zeitraums. Im Wesentlichen gibt es an, wie viel Zeit der Sitzung den Agenten für die Bearbeitung von Anrufen zur Verfügung steht.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Maximierung der Agentenverfügbarkeit für verbesserte Service-Levels: In einem Contact Center, das Kundensupport für ein Finanzdienstleistungsunternehmen bereitstellt, kann die Metrik „Agent Availability Ratio“ verwendet werden, um die Agentenverfügbarkeit zu überwachen und zu optimieren. Wenn die Metrik beispielsweise eine niedrige Verfügbarkeitsquote anzeigt, kann dies darauf hinweisen, dass Agenten einen erheblichen Teil ihrer Sitzungszeit nicht für die Bearbeitung von Anrufen zur Verfügung stehen, möglicherweise aufgrund von Pausen, Besprechungen oder anderen Aktivitäten, die nichts mit dem Anruf zu tun haben. Das Contact Center kann mögliche Ursachen wie Ineffizienzen bei der Planung, hohe Arbeitsbelastung oder unzureichende Personalausstattung untersuchen. Durch die Lösung dieser Probleme kann das Contact Center die Verfügbarkeit der Agenten verbessern und sicherstellen, dass diese häufiger Anrufe entgegennehmen und den Kunden zeitnahen Support bieten können. Darüber hinaus kann diese Kennzahl dabei helfen, Benchmarks und Ziele für eine optimale Agentenverfügbarkeit festzulegen und so zu einer besseren Gesamtleistung und Kundenzufriedenheit beizutragen.

Berechnung: Diese Metrik berechnet den Prozentsatz der Zeit, die Agenten mit der Bearbeitung von Kundeninteraktionen im Verhältnis zu ihrer gesamten Sitzungsdauer verbringen. Diese Kennzahl bietet Aufschluss darüber, wie effizient Agenten ihre verfügbare Zeit für Kundeninteraktionen nutzen.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Bewertung der Agenteneffizienz – Ein Contact Center verwendet die Kennzahl „% Bearbeitungszeit“, um die Agenteneffizienz zu bewerten. Durch die Kenntnis darüber, wie viel Zeit die Agenten mit Kundeninteraktionen im Vergleich zu ihrer gesamten Anmeldezeit verbringen, kann das Management Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren und sicherstellen, dass die Agenten ihre Zeit effektiv nutzen. Dies trägt zur Optimierung des Personalmanagements und zur Steigerung der Gesamtproduktivität bei

Berechnung: Diese Metrik berechnet den Prozentsatz der von Agenten bearbeiteten eindeutigen Kontakte im Verhältnis zur Gesamtzahl der eindeutigen Kontakte.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Messung der Effizienz der Agentenabwicklung– Ein Contact Center verwendet diese Kennzahl, um die Effizienz der Agenten bei der Abwicklung von Kundeninteraktionen zu messen. Durch die Kenntnis über den Anteil der von den Agenten bearbeiteten Einzelkontakte kann das Management beurteilen, wie effektiv die Agenten ihre Arbeitsbelastung bewältigen. Auf diese Weise können Verbesserungsbereiche ermittelt und sichergestellt werden, dass die Agenten ausreichend geschult sind, um ein breites Spektrum an Kundenanfragen zu bearbeiten.

Berechnung: Diese Metrik berechnet den Prozentsatz der Zeit, die Kontakte in der Warteschlange verbringen, im Verhältnis zur Gesamtdauer der Kontaktbearbeitung. Mithilfe dieser Kennzahl lässt sich ermitteln, wie viel Zeit Kontakte im Vergleich zur gesamten Bearbeitungszeit in der Warteschlange verbringen.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Warteschlangeneffizienz analysieren – Ein Contact Center verwendet diese Kennzahl, um die Effizienz seines Warteschlangenmanagements zu analysieren. Durch die Kenntnis über den Zeitanteil, den Kontakte in der Warteschlange verbringen, kann das Management Engpässe erkennen und Strategien zur Reduzierung der Wartezeiten implementieren und so die Kundenzufriedenheit und die Betriebseffizienz verbessern.

Berechnung: Diese Metrik berechnet den Prozentsatz eingehender Kontakte, die lange Zeit abgebrochen wurden. Bei einem lange abgebrochenen Kontakt liegt ein Kontakt vor, bei dem der Kunde aufgelegt hat, nachdem er eine beträchtliche Zeit gewartet hatte, ohne mit einem Agenten verbunden zu werden.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Senkung der Rate lang anhaltender Abbrüche– Ein Contact Center nutzt diese Kennzahl, um die Rate lang anhaltender Abbrüche eingehender Kontakte zu überwachen und zu senken. Wenn das Management weiß, wie hoch der Anteil der Anrufe ist, bei denen die Kunden nach zu langer Wartezeit auflegen, kann es Ineffizienzen bei der Anrufbearbeitung erkennen und Strategien zur Verbesserung der Reaktionszeiten implementieren. Dies trägt dazu bei, die Kundenzufriedenheit zu steigern und die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass Kunden aufgrund langer Wartezeiten verloren gehen.

Berechnung: Diese Metrik berechnet den Prozentsatz eingehender Kontakte, die abgebrochen wurden, bevor sie in die Warteschlange gelangten. Bei einem vor der Warteschlange abgebrochenen Kontakt legt der Kunde auf, bevor er in die Warteschlange gestellt wird.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Senkung der Abbruchrate vor der Warteschlange – Ein Contact Center verwendet diese Metrik, um die Rate der vor der Warteschlange abgebrochenen eingehenden Kontakte zu überwachen und zu senken. Durch die Kenntnis über die Anzahl der Anrufe, bei denen Kunden auflegen, bevor sie in die Warteschlange gelangen, kann das Management Ineffizienzen im anfänglichen Anrufbearbeitungsprozess erkennen und Strategien zur Verbesserung des Kundenerlebnisses implementieren, beispielsweise durch die Optimierung von IVR-Menüs oder die Bereitstellung besserer Erstinformationen. Dies trägt dazu bei, die Kundenzufriedenheit zu steigern und die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass Kunden durch frühzeitiges Abspringen verloren gehen.

Berechnung: Diese Metrik berechnet den Prozentsatz der Zeit, die Kontakte in der Vorwarteschlangenphase verbringen, im Verhältnis zur gesamten Kontaktbearbeitungszeit für herkömmliche Kanäle wie Telefonanrufe, SMS, E-Mails usw. Mithilfe dieser Kennzahl lässt sich ermitteln, wie viel Zeit Kontakte im Vergleich zur gesamten Bearbeitungszeit verbringen, bevor sie in die Warteschlange gestellt werden.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Ein Contact Center verwendet diese Metrik, um die Effizienz seines Pre-Queue-Managements für Legacy-Kanäle wie Sprache, E-Mails, SMS usw. zu analysieren. Durch die Kenntnis über den Zeitanteil, den Kontakte in der Vorwarteschlangenphase verbringen, kann das Management Engpässe erkennen und Strategien zur Reduzierung der Vorwartezeiten implementieren und so die Kundenzufriedenheit und die Betriebseffizienz verbessern.

Berechnung: Diese Metrik stellt den Prozentsatz der eingehenden Anrufe dar, die in der Warteschlange verbringen. Es hilft festzustellen, wie oft Anrufer warten müssen, bevor sie mit einem Agenten verbunden werden.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Überwachung der Warteschlangenrate – Ein Contact Center-Manager stellt fest, dass viele eingehende Anrufe lange in der Warteschlange verbringen. Durch die Analyse der Warteschlangenrate erkennt der Manager Spitzenzeiten mit hohen Warteschlangenraten und ergreift Maßnahmen, um:

• Optimieren Sie den Personalbestand während arbeitsintensiver Zeiten.

• Implementieren Sie eine erweiterte Anrufweiterleitung, um Anrufe effizienter zu verteilen.

• Verbessern Sie die Self-Service-Optionen im IVR-System.

Diese Maßnahmen tragen dazu bei, die Warteschlangenrate zu verkürzen, das Kundenerlebnis zu verbessern und sicherzustellen, dass Anrufe umgehend bearbeitet werden.

Berechnung: Diese Metrik misst den Anteil der Zeit, die Agenten damit verbringen, Anrufe abzulehnen, im Vergleich zur Gesamtzeit, in der sie nicht verfügbar sind. Die Berechnung erfolgt durch Division der Gesamtzeit, die Agenten mit der Ablehnung von Anrufen verbringen, durch die Gesamtzeit, in der sie nicht erreichbar sind.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Überwachung der Ablehnungsrate – Ein Contact Center-Manager stellt einen Anstieg der Ablehnungsrate fest, was darauf hindeutet, dass Agenten Anrufe häufig ablehnen. Durch die Analyse dieser Kennzahl erkennt der Manager potenzielle Probleme wie ein hohes Anrufaufkommen oder die Ermüdung der Agenten. Um dieses Problem zu lösen, geht der Manager wie folgt vor:

• Passt die Dienstpläne der Agenten an, um eine ausreichende Abdeckung während der Spitzenzeiten sicherzustellen.

• Bietet zusätzliche Schulungen, damit Agenten Anrufe effizienter bearbeiten können.

• Implementiert Wellness-Programme, um die Ermüdung der Agenten zu verringern und die Gesamtleistung zu verbessern.

Diese Maßnahmen tragen dazu bei, die Ablehnungsrate zu senken, die Produktivität der Agenten zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Berechnung: Diese Metrik misst den Prozentsatz der Anrufe, die innerhalb der vordefinierten Service Level Agreement (SLA) beantwortet werden. Die Berechnung erfolgt durch Division der Anzahl der innerhalb des SLA beantworteten Anrufe durch die Gesamtzahl der Anrufe.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Überwachung der Service-Level-Compliance-Rate: Ein Contact-Center-Manager stellt fest, dass die Service-Level-Compliance-Rate unter dem Ziel liegt. Durch die Analyse dieser Metrik identifiziert der Manager Zeiträume, in denen Anrufe nicht innerhalb des SLA beantwortet werden. Um dieses Problem zu lösen, geht der Manager wie folgt vor:

• Passt den Personalbestand an, um eine ausreichende Abdeckung während der Spitzenzeiten sicherzustellen.

• Führt Schulungsprogramme zur Verbesserung der Agenteneffizienz durch.

• Optimiert die Anrufweiterleitung, um Anrufe mit hoher Priorität zu priorisieren.

Diese Maßnahmen tragen dazu bei, die Service-Level-Compliance-Rate zu verbessern und sicherzustellen, dass Anrufe umgehend beantwortet werden und die Kundenzufriedenheit erhalten bleibt.

Berechnung: Diese Metrik misst den Prozentsatz eingehender Anrufe, die kurz nach ihrer Tätigung abgebrochen werden. Sie wird berechnet, indem die Gesamtzahl der kurzzeitig abgebrochenen Anrufe durch die Gesamtzahl der eingehenden Anrufe geteilt wird.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Überwachung der Abbruchrate für kurze Anrufe: Einem Contact Center-Manager fällt eine hohe Abbruchrate für kurze Anrufe auf, was darauf hindeutet, dass viele Anrufer schnell auflegen. Durch die Analyse dieser Metrik erkennt der Manager potenzielle Probleme wie lange Wartezeiten oder ineffektive IVR-Menüs. Um dieses Problem zu lösen, geht der Manager wie folgt vor:

• Reduziert Wartezeiten durch Optimierung des Personalbestands während der Stoßzeiten.

• Verbessert IVR-Menüs, um Anrufern die Navigation zu erleichtern.

• Bietet Rückrufoptionen, um zu verhindern, dass Anrufer auflegen.

Diese Maßnahmen tragen dazu bei, die Abbruchrate kurzfristiger Anrufe zu senken, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und sicherzustellen, dass mehr Anrufe erfolgreich bearbeitet werden.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Berechnung: Diese Metrik stellt die Gesamtzeit dar, in der Anrufe abgebrochen wurden, nachdem sie zum ersten Mal in die Warteschlange gestellt wurden. Sie wird durch die Summierung der Sekunden für alle derartigen Anrufe berechnet.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Reduzierung der Anrufabbruchrate – Manager können diese Kennzahl verwenden, um die durchschnittliche Wartezeit bis zum Abbruch zu ermitteln, das Warteschlangenmanagement zu verbessern, das Kundenerlebnis zu steigern und Agenten für mehr Effizienz zu schulen.

Berechnung: Die Gesamtzahl der abgebrochenen Anrufe, einschließlich kurz- und langzeitabgebrochener Anrufe.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Weniger Anrufabbrüche – Manager können diese Kennzahl verwenden, um Muster bei Anrufabbrüchen zu erkennen, Strategien zur Verkürzung der Wartezeiten zu implementieren und die Kundenzufriedenheit zu verbessern, indem sie dafür sorgen, dass Anrufe umgehend beantwortet werden.

Berechnung: Die gesamte aktive Zeit, die Agenten mit der Bearbeitung von Kontakten verbringen, berechnet durch Summierung der aktiven Sekunden aller Agenten.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Überwachung der Agentenproduktivität – Vorgesetzte können diese Kennzahl verwenden, um die leistungsstärksten Agenten zu identifizieren, diejenigen zu unterstützen, bei denen Verbesserungsbedarf besteht, und die Planung für eine höhere Effizienz zu optimieren.

Berechnung: Die Gesamtzeit in Sekunden, die Agenten mit der Anrufnachbearbeitung (ACW) verbringen, berechnet durch Summieren der ACW-Sekunden für alle Agenten.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Verbesserung der Effizienz der Nachbearbeitung – Manager können diese Kennzahl verwenden, um zu ermitteln, wie viel Zeit Agenten mit Aktivitäten nach dem Anruf verbringen, Prozesse optimieren, um die Nachbearbeitungszeit zu reduzieren, und Schulungen zur Verbesserung der Effizienz anbieten.

Berechnung: Die Gesamtzahl der den Agenten angebotenen Kontakte, berechnet durch Summierung der den Agenten angebotenen Anzahl.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Auswerten der Agenten-Arbeitsbelastung – Mithilfe dieser Kennzahl können Vorgesetzte beurteilen, ob die Arbeitsbelastung gleichmäßig auf die Agenten verteilt ist. So wird sichergestellt, dass niemand überlastet wird und eine hohe Servicequalität aufrechterhalten wird.

Berechnung: Die Gesamtdauer der Agentensitzungen in Sekunden. Diese Kennzahl stellt die Gesamtzeit dar, die Agenten während ihrer Sitzungen im System angemeldet verbringen, und bietet Einblicke in die Aktivität und das Engagement der Agenten.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Messung der Gesamtdauer von Agentensitzungen– In einem Contact Center ist die Verfolgung der Gesamtdauer von Agentensitzungen von entscheidender Bedeutung, um die Aktivität und Produktivität der Agenten zu verstehen. Wenn beispielsweise die Gesamtsitzungsdauer hoch ist, weist dies darauf hin, dass die Agenten viel Zeit damit verbringen, im System angemeldet zu sein, was ein Zeichen für hohes Engagement und Arbeitsbelastung sein kann. Mithilfe dieser Kennzahl können Sie Trends in der Agentenaktivität erkennen, die Effektivität der Dienstplanung und des Schichtmanagements messen und sicherstellen, dass die Ressourcen angemessen zugewiesen werden, um eine hohe Agentenproduktivität aufrechtzuerhalten. Darüber hinaus kann es verwendet werden, um die Auswirkungen von Schulungsprogrammen oder Systemverbesserungen auf das Engagement und die Effizienz der Agenten zu beurteilen.

Berechnung: Die Gesamtdauer aller von Agenten bearbeiteten Kontakte, berechnet durch Summierung der Agenten-Kontaktdauer in Sekunden.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Kanal, Disposition, Tag-Name, Richtung, Kontaktart

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Bewertung der Agenteneffizienz – Diese Kennzahl hilft Vorgesetzten, die Gesamtzeit zu überwachen, die Agenten mit Kundeninteraktionen verbringen. Damit lässt sich die Effizienz beurteilen, feststellen, welche Agenten möglicherweise zusätzliche Schulungen benötigen, und sicherstellen, dass Kundeninteraktionen innerhalb eines akzeptablen Zeitrahmens abgewickelt werden.

Berechnung:

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: Snapshot

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Berechnung: Die Gesamtzeit, die Agenten zur Kontaktaufnahme zur Verfügung stehen, berechnet durch Summierung der VERFÜGBAREN SEKUNDEN.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Überwachung der Agentenverfügbarkeit – Mithilfe dieser Kennzahl können Vorgesetzte die Gesamtzeit verfolgen, in der Agenten für die Bearbeitung von Kundeninteraktionen verfügbar sind. Damit lässt sich sicherstellen, dass in Spitzenzeiten genügend Agenten verfügbar sind, und es können Zeiträume ermittelt werden, in denen die Agentenverfügbarkeit gering ist. Dies ermöglicht eine bessere Planung und Ressourcenverwaltung.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Berechnung:

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: Snapshot

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrische Richtung: Nach unten, ein niedrigerer metrischer Wert ist am besten.

Berechnung:

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: Snapshot

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Berechnung: Die Gesamtzahl der Sekunden, die Agenten in Telefonkonferenzen verbringen. Diese Kennzahl stellt die Gesamtzeit dar, die Agenten in Telefonkonferenzen verbringen, darunter auch Anrufe mit Kunden, Vorgesetzten oder anderen Teammitgliedern.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Überwachung der Zusammenarbeitszeit von Agenten bei Telefonkonferenzen– In einem Contact Center ist die Verfolgung der gesamten Telefonkonferenzzeit wichtig, um zu verstehen, wie viel Zeit Agenten mit der Zusammenarbeit mit anderen verbringen. Wenn ein Agent beispielsweise während Anrufen häufig Rücksprache mit einem Vorgesetzten oder anderen Teammitgliedern halten muss, kann diese Kennzahl dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen möglicherweise zusätzliche Schulungen oder Ressourcen erforderlich sind, um die Effizienz zu verbessern. Darüber hinaus kann damit die Effektivität der Teamzusammenarbeit überwacht und sichergestellt werden, dass die Agenten nicht zu viel Zeit in Telefonkonferenzen verbringen, was ihre Verfügbarkeit für die Bearbeitung von Kundenanfragen beeinträchtigen könnte.

Berechnung: Die Gesamtzahl der Telefonkonferenzen, an denen Agenten teilgenommen haben. Diese Metrik stellt die kumulative Anzahl von Konferenzgesprächen mit Agenten dar, darunter können auch Gespräche mit Kunden, Vorgesetzten oder anderen Teammitgliedern sein.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Verfolgung der Agenten-Teilnahme an Telefonkonferenzen– In einem Contact Center ist die Verfolgung der Gesamtzahl der Telefonkonferenzen von entscheidender Bedeutung, um zu verstehen, wie oft Agenten mit anderen zusammenarbeiten müssen. Wenn ein Agent beispielsweise häufig an Telefonkonferenzen teilnimmt, kann dies darauf hinweisen, dass er zusätzliche Unterstützung benötigt oder sich regelmäßig mit Vorgesetzten und Kollegen beraten muss. Mithilfe dieser Kennzahl können Sie Bereiche identifizieren, in denen Agenten von mehr Schulung oder Ressourcen zur eigenständigen Bearbeitung von Anrufen profitieren könnten. Darüber hinaus kann damit die Effektivität der Teamzusammenarbeit überwacht und sichergestellt werden, dass die Agenten nicht zu viel Zeit in Telefonkonferenzen verbringen, was ihre Verfügbarkeit für die Bearbeitung von Kundenanfragen beeinträchtigen könnte.

Berechnung: Die Gesamtdauer (in Sekunden), die jeder Kontakt mit Agenten verbringt, die über bestimmte Fähigkeiten verfügen. Diese Kennzahl stellt die Gesamtzeit dar, in der Kontakte von Agenten mit bestimmten Fähigkeiten bearbeitet werden, gruppiert nach der Kontaktnummer.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Analyse der Kontaktbearbeitungszeit nach Fähigkeiten der Agenten: In einem Contact Center ist die Verfolgung der Gesamtdauer, die Kontakte mit qualifizierten Agenten verbringen, wichtig, um zu verstehen, wie effektiv die Agenten ihre Fähigkeiten einsetzen. Wenn ein Kontakt beispielsweise spezielle Unterstützung benötigt, kann diese Kennzahl dabei helfen, zu ermitteln, wie viel Zeit Agenten mit den erforderlichen Fähigkeiten aufwenden, um das Problem zu lösen. Mithilfe dieser Informationen können Sie die Schulungsprogramme Ihrer Agenten optimieren, sicherstellen, dass die richtigen Agenten die richtigen Kontakte betreuen, und die allgemeine Kundenzufriedenheit steigern, indem Sie die zur Lösung von Problemen benötigte Zeit verkürzen.

Berechnung:

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Kanal, Disposition, Tag-Name, Richtung, Kontaktart

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Berechnung: Die Gesamtzahl der Sekunden, die Agenten mit der Bearbeitung von Interaktionen verbringen. Diese Kennzahl stellt die Gesamtzeit dar, die Agenten aktiv mit der Bearbeitung von Kundeninteraktionen beschäftigt sind, und bietet Einblicke in die Arbeitsbelastung und Effizienz der Agenten.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Messung der Bearbeitungszeit der Agenten: In einem Contact Center ist die Verfolgung der gesamten Bearbeitungszeit von entscheidender Bedeutung, um zu verstehen, wie viel Zeit die Agenten mit der Interaktion mit Kunden verbringen. Wenn beispielsweise die Bearbeitungszeit hoch ist, kann dies darauf hinweisen, dass die Agenten mit komplexen Problemen zu tun haben, deren Lösung mehr Zeit in Anspruch nimmt. Mithilfe dieser Kennzahl können Sie Trends bei der Arbeitsbelastung der Agenten erkennen, die Effizienz der Bearbeitung von Kundenanfragen messen und sicherstellen, dass die Agenten ihre Zeit effektiv verwalten. Darüber hinaus kann es verwendet werden, um die Wirkung von Schulungsprogrammen zu bewerten, die auf die Verbesserung der Agenteneffizienz und die Verkürzung der Bearbeitungszeiten abzielen, was letztendlich zu einem besseren Kundenservice und einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

Berechnung: Die Gesamtzahl der eindeutigen Kontakte, die von Agenten bearbeitet wurden. Diese Kennzahl stellt die Anzahl der einzelnen Kundeninteraktionen dar, bei denen die Agenten Zeit mit der Bearbeitung des Kontakts verbracht haben, und bietet Einblicke in die Anzahl der einzelnen Kundeninteraktionen.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Verfolgung eindeutiger Kundeninteraktionen, die von Agenten bearbeitet werden– In einem Contact Center ist die Verfolgung der Anzahl eindeutiger Kontakte, die von Agenten bearbeitet werden, von entscheidender Bedeutung, um die Reichweite und Effektivität des Contact Centers zu verstehen. Wenn beispielsweise die Anzahl eindeutiger Kontakte hoch ist, weist dies darauf hin, dass die Agenten mit einer großen Anzahl unterschiedlicher Kunden interagieren, was ein Zeichen für eine große Kundenreichweite und ein hohes Engagement sein kann. Mithilfe dieser Kennzahl können Sie Trends in der Kundeninteraktion erkennen, die Effektivität von Outreach-Bemühungen messen und sicherstellen, dass die Ressourcen angemessen zugewiesen werden, um die Menge der individuellen Kundenanfragen zu bewältigen. Darüber hinaus kann es verwendet werden, um die Auswirkungen von Marketingkampagnen oder Serviceverbesserungen auf das Kundenengagement zu beurteilen.

Berechnung:

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Berechnung: Die Gesamtzahl der Interaktionen, die im Rahmen des Service Level Agreements (SLA) abgewickelt wurden. Diese Kennzahl stellt die kumulative Anzahl der Kontakte dar, die innerhalb des im SLA festgelegten vordefinierten Zeitrahmens gelöst wurden, und gibt Aufschluss über die Effizienz und Aktualität der Abläufe im Contact Center.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Auswerten der SLA-Einhaltung bei der Kontaktbearbeitung– In einem Contact Center ist die Verfolgung der Anzahl der im Rahmen des SLA bearbeiteten Interaktionen von entscheidender Bedeutung, um die Effizienz und Effektivität des bereitgestellten Dienstes zu verstehen. Wenn beispielsweise die Anzahl der Interaktionen innerhalb des SLA hoch ist, weist dies darauf hin, dass die Agenten Kundenanfragen erfolgreich innerhalb des erwarteten Zeitrahmens lösen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit führen kann. Mithilfe dieser Kennzahl können Sie Trends bei der SLA-Einhaltung erkennen, die Auswirkungen von Prozessverbesserungen messen und sicherstellen, dass die Agenten die Leistungsziele erreichen. Darüber hinaus kann es verwendet werden, um die Wirksamkeit von Schulungsprogrammen zu bewerten, die auf die Verbesserung der Agenteneffizienz und die Verkürzung der Lösungszeiten abzielen.

Berechnung: Die Gesamtzahl der eindeutigen eingehenden Kontakte, die länger als zwei Sekunden aktiv waren. Diese Metrik stellt die Anzahl der einzelnen eingehenden Kundeninteraktionen dar, bei denen die Kontaktdauer zwei Sekunden überschreitet, und bietet Einblick in das Volumen bedeutsamer eingehender Interaktionen.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Verfolgung bedeutungsvoller eingehender Kundeninteraktionen: In einem Contact Center ist die Verfolgung der Anzahl eindeutiger eingehender Kontakte mit einer Dauer von mehr als 2 Sekunden von entscheidender Bedeutung, um das Volumen bedeutungsvoller Kundeninteraktionen zu verstehen. Wenn beispielsweise die Anzahl dieser Interaktionen hoch ist, weist dies darauf hin, dass das Contact Center effektiv mit Kunden interagiert, die echte Anfragen oder Probleme haben. Mithilfe dieser Kennzahl können Trends bei der Kundeninteraktion erkannt, die Effektivität eingehender Kommunikationsstrategien gemessen und sichergestellt werden, dass die Ressourcen angemessen zugewiesen werden, um die Menge wichtiger eingehender Anfragen zu bewältigen. Darüber hinaus kann es verwendet werden, um die Auswirkungen von Marketingkampagnen oder Serviceverbesserungen auf das Kundenengagement zu beurteilen.

Berechnung: Die Gesamtzahl der eindeutigen eingehenden Kontakte. Diese Metrik stellt die Anzahl der einzelnen eingehenden Kundeninteraktionen dar und bietet Einblick in das Volumen der von Kunden initiierten individuellen Kundeninteraktionen.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Verfolgung eindeutiger eingehender Kundeninteraktionen: In einem Contact Center ist die Verfolgung der Anzahl eindeutiger eingehender Kontakte von entscheidender Bedeutung, um das Volumen der vom Kunden initiierten Interaktionen zu verstehen. Wenn beispielsweise die Anzahl eindeutiger eingehender Kontakte hoch ist, weist dies darauf hin, dass das Contact Center effektiv mit einer großen Anzahl unterschiedlicher Kunden interagiert, die Unterstützung benötigen. Mithilfe dieser Kennzahl können Trends bei der Kundeninteraktion erkannt, die Effektivität eingehender Kommunikationsstrategien gemessen und sichergestellt werden, dass die Ressourcen angemessen zugewiesen werden, um das Volumen der individuellen eingehenden Anfragen zu bewältigen. Darüber hinaus kann es verwendet werden, um die Auswirkungen von Marketingkampagnen oder Serviceverbesserungen auf das Kundenengagement zu beurteilen.

Berechnung: Die Gesamtzahl der eindeutigen eingehenden Kontakte, die von Agenten bearbeitet wurden. Diese Metrik stellt die Anzahl der einzelnen, von Kunden initiierten und von Agenten aktiv verwalteten Kundeninteraktionen dar und bietet Einblick in das Volumen der einzelnen eingehenden Interaktionen.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Verfolgung eindeutiger eingehender Kundeninteraktionen, die von Agenten bearbeitet werden: In einem Contact Center ist die Verfolgung der Anzahl eindeutiger eingehender Kontakte, die von Agenten bearbeitet werden, von entscheidender Bedeutung, um die Reichweite und Effektivität des Contact Centers zu verstehen. Wenn beispielsweise die Anzahl eindeutiger eingehender Kontakte hoch ist, deutet dies darauf hin, dass die Agenten mit einer großen Anzahl unterschiedlicher Kunden interagieren, die Unterstützung benötigen. Mithilfe dieser Kennzahl können Trends bei der Kundeninteraktion erkannt, die Effektivität eingehender Kommunikationsstrategien gemessen und sichergestellt werden, dass die Ressourcen angemessen zugewiesen werden, um das Volumen der individuellen eingehenden Anfragen zu bewältigen. Darüber hinaus kann es verwendet werden, um die Auswirkungen von Marketingkampagnen oder Serviceverbesserungen auf das Kundenengagement zu beurteilen.

Berechnung: Die Gesamtzahl der Sekunden, die Kontakte in der Warteschlange verbringen. Diese Metrik stellt die kumulierte Zeit dar, die alle Kontakte in der Warteschlange gewartet haben, bevor sie von einem Agenten bearbeitet wurden.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Analyse der gesamten Wartezeit für Kontakte– In einem Contact Center ist die Verfolgung der gesamten Wartezeit von entscheidender Bedeutung, um zu verstehen, wie lange Kunden warten, bevor ihre Anfragen bearbeitet werden. Wenn beispielsweise die gesamte Wartezeit hoch ist, kann dies darauf hinweisen, dass das Contact Center ein hohes Anrufaufkommen hat oder dass nicht genügend Agenten zur Verfügung stehen, um die eingehenden Kontakte zeitnah zu bearbeiten. Mithilfe dieser Kennzahl können Sie Trends bei den Wartezeiten erkennen, die Auswirkungen der Personalstärke auf die Wartezeiten der Kunden messen und sicherstellen, dass die Ressourcen angemessen zugewiesen werden, um die Wartezeiten zu minimieren. Darüber hinaus kann damit die Wirksamkeit von Initiativen zur Verkürzung der Wartezeiten und Verbesserung des allgemeinen Kundenerlebnisses beurteilt werden.

Berechnung: die Gesamtzahl der eindeutigen Interaktionen. Diese Metrik stellt die Anzahl der unterschiedlichen Interaktions-IDs dar und bietet Einblick in das Volumen der vom Contact Center abgewickelten individuellen Kundeninteraktionen.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Verfolgung eindeutiger Kundeninteraktionen– In einem Contact Center ist die Verfolgung der Anzahl eindeutiger Interaktionen von entscheidender Bedeutung, um das Volumen der einzelnen Kundeninteraktionen zu verstehen. Wenn beispielsweise die Anzahl der Einzelinteraktionen hoch ist, deutet dies darauf hin, dass das Contact Center eine große Zahl unterschiedlicher Kundenanfragen oder -probleme effektiv bearbeitet. Mithilfe dieser Kennzahl können Trends im Kundenengagement erkannt, die Wirksamkeit von Kommunikationsstrategien gemessen und sichergestellt werden, dass die Ressourcen angemessen zugewiesen werden, um die Menge der einzelnen Interaktionen zu bewältigen. Darüber hinaus kann es verwendet werden, um die Auswirkungen von Marketingkampagnen oder Serviceverbesserungen auf das Kundenengagement zu beurteilen.

Berechnung: Die Gesamtzahl der eindeutigen Agentensitzungen. Diese Metrik stellt die Anzahl der einzelnen Sitzungen dar, bei denen sich Agenten angemeldet und mit dem System interagiert haben, und bietet Einblick in die Aktivität und das Engagement der Agenten.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Verfolgung eindeutiger Agentensitzungen: In einem Contact Center ist die Verfolgung der Anzahl eindeutiger Agentensitzungen von entscheidender Bedeutung, um die Aktivität und das Engagement der Agenten zu verstehen. Wenn beispielsweise die Anzahl eindeutiger Agentensitzungen hoch ist, deutet dies darauf hin, dass sich Agenten häufig anmelden und aktiv an ihren Rollen teilnehmen. Mithilfe dieser Kennzahl können Sie Trends im Agentenengagement erkennen, die Effektivität der Dienstplanung und des Schichtmanagements messen und sicherstellen, dass die Ressourcen angemessen zugewiesen werden, um ein hohes Maß an Agentenaktivität aufrechtzuerhalten. Darüber hinaus kann es verwendet werden, um die Auswirkungen von Schulungsprogrammen oder Systemverbesserungen auf das Engagement und die Produktivität der Agenten zu beurteilen.

Berechnung: Diese Metrik stellt die Anzahl der Anrufe dar, die vom Anrufer nach langer Wartezeit abgebrochen wurden. Mit anderen Worten: Es werden die Anrufe gezählt, bei denen der Anrufer aufgelegt hat, bevor er mit einem Agenten verbunden wurde, normalerweise aufgrund längerer Wartezeiten.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Erkennung der Spitzenzeiten für abgebrochene Anrufe– Stellen Sie sich ein Contact Center vor, das Kundendienstanfragen für ein großes Einzelhandelsunternehmen bearbeitet. Mithilfe der Metrik „Anzahl lange abgebrochener Anrufe“ können Zeiträume ermittelt werden, in denen Anrufer ungewöhnlich lange Wartezeiten haben und ihre Anrufe abbrechen. Wenn die Kennzahl beispielsweise zu bestimmten Tageszeiten eine hohe Anzahl abgebrochener Anrufe anzeigt, kann das Contact Center die Ursache (z. B. Personalmangel oder hohes Anrufaufkommen) untersuchen und Korrekturmaßnahmen ergreifen, wie etwa die Anpassung des Personalbestands oder die Implementierung von Rückrufoptionen, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Berechnung: Diese Metrik stellt die längste Zeit dar, die ein Anrufer in der Warteschleife verbracht hat, bevor sein Anruf innerhalb eines bestimmten Zeitraums beantwortet oder abgebrochen wurde. Im Wesentlichen gibt es die längste Dauer an, die ein Anrufer in der Warteschlange gewartet hat.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Identifizierung von Engpässen bei der Anrufabwicklung: In einem Contact Center, das Kundensupport für ein Telekommunikationsunternehmen leistet, kann die Metrik „Maximale Wartezeit“ verwendet werden, um Fälle zu identifizieren, in denen Anrufer ungewöhnlich lange Wartezeiten in der Warteschlange hatten. Wenn die Kennzahl beispielsweise zu bestimmten Stunden oder Tagen einen besonders hohen Wert aufweist, kann das Contact Center mögliche Ursachen wie hohes Anrufaufkommen, technische Probleme oder unzureichende Personalausstattung untersuchen. Durch die Lösung dieser Probleme kann das Contact Center die Wartezeiten verkürzen und die allgemeine Kundenzufriedenheit verbessern. Darüber hinaus kann diese Kennzahl dabei helfen, Benchmarks und Ziele für maximal akzeptable Wartezeiten festzulegen und so sicherzustellen, dass das Serviceniveau aufrechterhalten wird.

Berechnung: Diese Metrik stellt die längste Zeit dar, die benötigt wird, bis ein Anruf innerhalb eines bestimmten Zeitraums von einem Agenten beantwortet wird. Es gibt die längste Wartezeit an, die ein Anrufer erlebt hat, bevor sein Anruf beantwortet wurde.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Überwachung der längsten Wartezeiten zur Verbesserung der Reaktionszeit: In einem Contact Center, das technischen Support für ein Softwareunternehmen bereitstellt, kann die Kennzahl „Maximale Antwortgeschwindigkeit“ verwendet werden, um Fälle zu identifizieren, in denen Anrufer ungewöhnlich lange Wartezeiten hatten. Wenn die Kennzahl beispielsweise zu bestimmten Stunden oder Tagen einen besonders hohen Wert aufweist, kann das Contact Center mögliche Ursachen wie ein hohes Anrufaufkommen oder eine unzureichende Personalausstattung untersuchen. Durch die Lösung dieser Probleme kann das Contact Center die Wartezeiten verkürzen und die allgemeine Kundenzufriedenheit verbessern. Darüber hinaus kann diese Kennzahl dabei helfen, Benchmarks und Ziele für maximal akzeptable Wartezeiten festzulegen und so sicherzustellen, dass das Serviceniveau aufrechterhalten wird.

Berechnung: Diese Metrik stellt die längste Zeit dar, die ein Anrufer in der Warteschlange gewartet hat, bevor er den Anruf abgebrochen hat, nachdem er innerhalb eines bestimmten Zeitraums zum ersten Mal in die Warteschlange gestellt wurde. Es gibt die längste Dauer an, die ein Anrufer gewartet hat, bevor er den Anruf aufgegeben hat.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Senkung der Anrufabbrüche aufgrund langer Wartezeiten– Im Contact Center eines Gesundheitsdienstleisters ist die Verfolgung der Kennzahl „Maximale Anzahl abgebrochener Anrufe nach der ersten Wartezeit“ von entscheidender Bedeutung. Es hilft zu erkennen, wann Anrufer lange Wartezeiten haben und ihre Anrufe abbrechen. Wenn dieser Wert beispielsweise zu bestimmten Stunden oder Tagen hoch ist, kann das Contact Center Ursachen wie hohe Anrufvolumina, technische Probleme oder unzureichende Personalausstattung untersuchen. Durch die Lösung dieser Probleme kann das Contact Center die Anzahl abgebrochener Anrufe senken und die Kundenzufriedenheit verbessern. Darüber hinaus kann diese Kennzahl dabei helfen, Benchmarks und Ziele für akzeptable Wartezeiten festzulegen und so sicherzustellen, dass das Serviceniveau aufrechterhalten wird.

Berechnung: Diese Metrik stellt die längste Zeit dar, die ein Agent benötigt, um die Nachbearbeitung des Anrufs (ACW) innerhalb eines bestimmten Zeitraums abzuschließen. Zur Nachbearbeitung eines Anrufs gehören Aufgaben wie das Aktualisieren von Aufzeichnungen, das Senden von Folge-E-Mails und das Ausfüllen aller anderen erforderlichen Unterlagen nach Beendigung eines Anrufs. Es gibt die längste Zeit an, die ein Agent mit Aktivitäten nach dem Anruf verbracht hat.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Optimierung der Nachbearbeitungsprozesse für mehr Effizienz – Im Contact Center eines Finanzdienstleistungsunternehmens ist die Verfolgung der Kennzahl „Maximale Nachbearbeitungszeit“ von entscheidender Bedeutung. Es hilft zu erkennen, wenn Agenten zu viel Zeit mit Aktivitäten nach dem Anruf verbringen. Wenn dieser Messwert beispielsweise zu bestimmten Stunden oder Tagen hoch ist, kann das Contact Center Ursachen wie komplexe Kundenprobleme, ineffiziente Prozesse oder mangelnde Schulung untersuchen. Durch die Lösung dieser Probleme kann das Contact Center die Nachbearbeitungszeit verkürzen und die Effizienz verbessern. Darüber hinaus kann diese Kennzahl dabei helfen, Benchmarks und Ziele für akzeptable Nachbearbeitungszeiten festzulegen und so sicherzustellen, dass die Agenten die Anrufe effizienter bearbeiten und die Leerlaufzeit zwischen den Anrufen reduzieren.

Berechnung: Diese Metrik stellt den Anteil der Zeit dar, die Agenten mit der Bearbeitung von Anrufen verbringen, im Vergleich zu ihrer insgesamt verfügbaren Zeit. Es zeigt an, wie effizient Agenten eingesetzt werden.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Agenteneffizienz maximieren– Im Contact Center eines Technologieunternehmens ist die Verfolgung der Kennzahl „Agentenauslastung“ von entscheidender Bedeutung. Es hilft zu überwachen, wie effektiv Agenten eingesetzt werden. Wenn diese Kennzahl beispielsweise eine niedrige Auslastungsrate anzeigt, kann dies darauf hinweisen, dass die Agenten zu viel Zeit im Leerlauf verbringen oder nicht genügend Anrufe bearbeiten. Das Contact Center kann Ursachen wie ineffiziente Anrufweiterleitung, unzureichende Schulung oder technische Probleme untersuchen. Durch die Lösung dieser Probleme kann das Contact Center die Agentenauslastung verbessern und so dafür sorgen, dass die Agenten Anrufe effizienter bearbeiten und Leerlaufzeiten reduzieren. Darüber hinaus kann diese Kennzahl dabei helfen, Benchmarks und Ziele für eine optimale Agentenauslastung festzulegen und so zu einer besseren Leistung und Kundenzufriedenheit beizutragen.

Berechnung: Diese Metrik stellt die Gesamtzahl der Anrufe dar, die nicht innerhalb des vordefinierten Zeitrahmens des Service Level Agreements (SLA) bearbeitet wurden. Es zeigt an, wie viele Anrufe die im SLA festgelegte akzeptable Wartezeit überschritten haben.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: In einem Contact Center für einen Internetdienstanbieter ist die Verfolgung der Metrik „Gesamtanzahl der SLA-Überschreitungen“ von entscheidender Bedeutung. Es hilft bei der Überwachung und Verbesserung der Einhaltung von Service Level Agreements. Wenn diese Kennzahl beispielsweise eine hohe Anzahl von Anrufen anzeigt, die nicht innerhalb des SLA-Zeitrahmens bearbeitet werden, kann das Contact Center Ursachen wie hohe Anrufvolumina, unzureichende Personalausstattung oder Prozessineffizienzen untersuchen. Durch die Behebung dieser Probleme kann das Contact Center die Zahl der Anrufe außerhalb des Service-Level-Agreements (SLA) reduzieren und so sicherstellen, dass die Kunden rechtzeitig Unterstützung erhalten und die Kundenzufriedenheit steigt. Darüber hinaus kann diese Metrik dabei helfen, Benchmarks und Ziele für die SLA-Einhaltung festzulegen und so sicherzustellen, dass die Service-Levels stets eingehalten werden.

Berechnung: Diese Metrik stellt die Gesamtzahl der eindeutigen ausgehenden Anrufe dar, die vom Contact Center innerhalb eines bestimmten Zeitraums getätigt wurden. Es gibt an, wie viele einzelne ausgehende Anrufe getätigt wurden.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Verfolgung der Effektivität von Outbound-Call-Kampagnen – Im Contact Center einer Marketingagentur ist die Verfolgung der Metrik „Eindeutige Outbound-Kontakte“ von entscheidender Bedeutung. Es hilft, die Effektivität von Outbound-Call-Kampagnen zu überwachen. Wenn diese Metrik beispielsweise eine hohe Anzahl eindeutiger ausgehender Anrufe anzeigt, kann dies darauf hinweisen, dass die Kampagne ein großes Publikum erreicht. Wenn der Messwert hingegen niedrig ist, kann das Contact Center Ursachen wie Probleme mit Anruflisten, Wählsystemen oder der Leistung der Agenten untersuchen. Durch die Lösung dieser Probleme kann das Contact Center die Reichweite und Effektivität von Outbound-Kampagnen verbessern und so sicherstellen, dass die Marketingbemühungen maximiert werden. Darüber hinaus kann diese Kennzahl dabei helfen, Benchmarks und Ziele für Outbound-Call-Kampagnen festzulegen und so zu einer besseren Leistung und Kundenbindung beizutragen.

Berechnung: Diese Metrik stellt die Gesamtzahl eindeutiger ausgehender Anrufe dar, die von Agenten innerhalb eines bestimmten Zeitraums erfolgreich bearbeitet wurden. Es zeigt an, wie viele eindeutige ausgehende Anrufe von den Agenten effektiv bearbeitet wurden.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Auswerten der Effizienz der Bearbeitung ausgehender Anrufe – Im Contact Center eines Telekommunikationsunternehmens ist die Verfolgung der eindeutigen Kennzahl „Anzahl bearbeiteter ausgehender Kontakte“ wichtig. Es hilft bei der Bewertung der Effizienz der Bearbeitung ausgehender Anrufe. Wenn diese Metrik beispielsweise eine hohe Anzahl eindeutig bearbeiteter ausgehender Anrufe anzeigt, könnte dies bedeuten, dass die Agenten ihre Aufgaben im Zusammenhang mit ausgehenden Anrufen effektiv bewältigen. Wenn der Messwert niedrig ist, kann das Contact Center Ursachen wie Probleme mit Anruflisten, Wählsystemen oder der Agentenleistung untersuchen. Durch die Behandlung dieser Probleme kann das Contact Center die Effektivität von Outbound-Call-Kampagnen verbessern und sicherstellen, dass die Agenten mehr Kunden erreichen und mit ihnen interagieren. Darüber hinaus kann diese Kennzahl dabei helfen, Benchmarks und Ziele für die Bearbeitung ausgehender Anrufe festzulegen und so zu einer besseren Leistung und Kundenbindung beizutragen.

Berechnung: Diese Metrik stellt die Gesamtzahl der Anrufe dar, die vom Anrufer abgebrochen wurden, bevor sie innerhalb eines bestimmten Zeitraums in die Warteschlange gestellt wurden. Die Berechnung erfolgt durch Summieren des Felds „prequeue_abandoned_count“ aus der Faktenansicht der Kontaktfähigkeiten. Es zeigt an, wie viele Anrufe von den Anrufern abgebrochen wurden, bevor sie in die Warteschlange gelangten.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Senkung der Anzahl abgebrochener Anrufe vor der Warteschlange– Im Contact Center einer Versicherungsgesellschaft ist die Verfolgung der Gesamtzahl abgebrochener Anrufe vor der Warteschlange von entscheidender Bedeutung. Es hilft zu erkennen, wann Anrufer ihre Anrufe abbrechen, bevor sie in die Warteschlange gelangen. Wenn diese Kennzahl beispielsweise eine hohe Anzahl abgebrochener Anrufe vor der Warteschlange anzeigt, kann das Contact Center Ursachen wie lange anfängliche Wartezeiten, komplexe IVR-Menüs oder technische Probleme untersuchen. Durch die Lösung dieser Probleme kann das Contact Center die Zahl der abgebrochenen Anrufe vor der Warteschlange reduzieren und sicherstellen, dass mehr Kunden in die Warteschlange gelangen und den Support erhalten, den sie benötigen. Darüber hinaus kann diese Kennzahl dabei helfen, Benchmarks und Ziele für die Reduzierung der Anrufabbruchrate festzulegen und so zu einer besseren Kundenzufriedenheit und Serviceeffizienz beizutragen.

Berechnung: Diese Metrik stellt die Gesamtzahl der eindeutigen Anrufe dar, bei denen innerhalb eines bestimmten Zeitraums eine gewisse Aktivität stattfand, bevor sie in die Warteschlange gestellt wurden. Es zeigt an, wie viele einzelne Anrufe Interaktionen hatten, bevor sie in die Warteschlange gelangten.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Analyse von Interaktionen vor der Warteschlange für eine bessere Anrufbearbeitung– In einem Contact Center für einen Gesundheitsdienstleister hilft die Metrik „Anzahl eindeutiger Kontakte vor der Warteschlange“ dabei, Interaktionen zu analysieren, bevor Anrufe in die Warteschlange gelangen. Eine hohe Anzahl eindeutiger Kontakte vor der Warteschlange kann darauf hinweisen, dass Anrufer zu viel Zeit mit IVR-Menüs oder automatisierten Systemen verbringen, bevor sie in die Warteschlange gelangen. Das Contact Center kann Ursachen wie komplexe IVR-Menüs, unklare Anweisungen oder technische Probleme untersuchen. Durch die Behebung dieser Probleme kann das Center die Interaktionen vor der Warteschlange optimieren und Anrufern helfen, schneller in die Warteschlange zu gelangen und rechtzeitig Unterstützung zu erhalten. Mithilfe dieser Kennzahl können außerdem Benchmarks und Ziele zur Verbesserung der Warteschlangenprozesse festgelegt und so die allgemeine Kundenzufriedenheit und Serviceeffizienz gesteigert werden.

Berechnung: Diese Metrik stellt die Gesamtzeit dar, die Anrufer innerhalb eines bestimmten Zeitraums mit Aktivitäten vor der Warteschlange verbracht haben. Es gibt die Gesamtdauer an, die Anrufer verbracht haben, bevor sie in die Warteschlange gestellt wurden.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Optimierung von Vorwarteschlangenprozessen für eine bessere Anrufbearbeitung– In einem Contact Center für ein Versorgungsunternehmen hilft die Metrik „Gesamtzeit vor der Warteschlange“ dabei, die Effizienz der Vorwarteschlangenprozesse zu analysieren. Eine hohe Gesamtwartezeit kann darauf hinweisen, dass Anrufer zu viel Zeit mit IVR-Menüs oder automatisierten Systemen verbringen, bevor sie in die Warteschlange gelangen. Das Contact Center kann Ursachen wie komplexe IVR-Menüs, unklare Anweisungen oder technische Probleme untersuchen. Durch die Behebung dieser Probleme kann das Center die Interaktionen vor der Warteschlange optimieren und Anrufern helfen, die Warteschlange schneller zu erreichen und rechtzeitig Unterstützung zu erhalten. Mithilfe dieser Kennzahl können außerdem Benchmarks und Ziele zur Verbesserung der Warteschlangenprozesse festgelegt und so die allgemeine Kundenzufriedenheit und Serviceeffizienz gesteigert werden.

Berechnung: Diese Metrik stellt die Gesamtzahl der eindeutigen Anrufe dar, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums in der Warteschlange verbracht haben. Es zeigt an, wie viele einzelne Anrufe in die Warteschlange gestellt wurden.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Analyse des Warteschlangenmanagements zur Verbesserung der Anrufbearbeitung– Im Contact Center eines Bankinstituts hilft die Metrik „Anzahl eindeutiger Kontakte in der Warteschlange“ bei der Analyse der Effizienz des Warteschlangenmanagements. Eine hohe Anzahl eindeutiger Kontakte in der Warteschlange kann darauf hinweisen, dass Anrufer häufig in die Warteschlange gestellt werden, möglicherweise aufgrund eines hohen Anrufaufkommens oder unzureichender Personalausstattung. Das Contact Center kann Ursachen wie Spitzenzeiten, Agentenverfügbarkeit oder technische Probleme untersuchen. Durch die Behebung dieser Probleme kann das Center die Warteschlangenverwaltung optimieren, sodass Anrufer weniger Zeit in der Warteschlange verbringen und rechtzeitig Unterstützung erhalten. Mithilfe dieser Kennzahl können außerdem Benchmarks und Ziele zur Verbesserung der Warteschlangenprozesse festgelegt und so die allgemeine Kundenzufriedenheit und Serviceeffizienz gesteigert werden.

Berechnung: Diese Metrik stellt die Gesamtzahl der Anrufe dar, die von Agenten innerhalb eines bestimmten Zeitraums abgelehnt wurden. Es gibt an, wie viele Anrufe von Agenten abgelehnt wurden, möglicherweise aufgrund hoher Arbeitsbelastung oder aus anderen Gründen.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Verwaltung der Agentenarbeitslast und Anrufablehnungen– In einem Contact Center für ein Softwareunternehmen hilft die Metrik „Gesamtzahl abgelehnter Anrufe“ dabei, zu überwachen, wann Agenten Anrufe ablehnen. Eine hohe Anzahl abgelehnter Anrufe kann darauf hinweisen, dass die Agenten überlastet sind oder Probleme bei der Anrufweiterleitung vorliegen. Das Contact Center kann Ursachen wie ein hohes Anrufaufkommen, unzureichende Personalausstattung oder technische Probleme untersuchen. Durch die Behebung dieser Probleme kann das Center die Zahl abgelehnter Anrufe reduzieren und sicherstellen, dass mehr Kunden rechtzeitig Unterstützung erhalten. Mithilfe dieser Kennzahl können außerdem Benchmarks und Ziele zur Verwaltung der Arbeitsbelastung der Agenten festgelegt und so die Gesamtleistung und die Kundenzufriedenheit gesteigert werden.

Berechnung: Diese Metrik stellt die Gesamtzeit dar, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums für die Weiterleitung von Anrufen an die entsprechenden Agenten oder Abteilungen aufgewendet wird. Es gibt die Gesamtdauer an, die die Anrufer während der Weiterleitung ihrer Anrufe verbracht haben.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Optimierung der Effizienz der Anrufweiterleitung– In einem Contact Center eines Telekommunikationsunternehmens hilft die Metrik „Gesamtweiterleitungszeit“ bei der Analyse der Effizienz der Anrufweiterleitung. Eine hohe Gesamtweiterleitungszeit kann darauf hinweisen, dass Anrufer zu viel Zeit mit der Weiterleitung zwischen Agenten oder Abteilungen verbringen. Das Contact Center kann Ursachen wie komplexe Routing-Regeln, unzureichende Schulung oder technische Probleme untersuchen. Durch die Behebung dieser Probleme kann das Center die Anrufweiterleitung optimieren und Anrufern dabei helfen, schneller mit den richtigen Agenten verbunden zu werden und rechtzeitig Unterstützung zu erhalten. Mithilfe dieser Kennzahl können außerdem Benchmarks und Ziele zur Verbesserung der Routing-Effizienz festgelegt und so die allgemeine Kundenzufriedenheit und Serviceeffizienz gesteigert werden.

Berechnung: Diese Metrik stellt die Gesamtzahl der Anrufe dar, die vom Anrufer innerhalb eines bestimmten Zeitraums kurz nach der Einreihung in die Warteschlange abgebrochen wurden. Es gibt an, wie viele Anrufe von den Anrufern nach einer kurzen Wartezeit abgebrochen wurden.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Weniger Anrufabbrüche kurzzeitig– Im Contact Center eines Online-Einzelhandelsunternehmens hilft die Metrik „Gesamtzahl kurzzeitig abgebrochener Anrufe“ dabei, zu ermitteln, wann Anrufer ihre Anrufe kurz nach der Einreihung in die Warteschlange abbrechen. Eine hohe Anzahl kurzer abgebrochener Anrufe kann auf Probleme wie lange anfängliche Wartezeiten, unklare IVR-Anweisungen oder technische Probleme hinweisen. Das Contact Center kann diese Ursachen untersuchen und beheben, um die Zahl kurzzeitig abgebrochener Anrufe zu verringern und sicherzustellen, dass mehr Kunden in der Leitung bleiben und die Unterstützung erhalten, die sie benötigen. Mithilfe dieser Kennzahl können außerdem Benchmarks und Ziele zur Reduzierung der Anrufabbruchrate festgelegt und so die allgemeine Kundenzufriedenheit und Serviceeffizienz gesteigert werden.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: Snapshot

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Berechnung: Diese Metrik stellt die Gesamtzeit dar, die zum Beantworten von Anrufen innerhalb eines bestimmten Zeitraums benötigt wird. Es gibt die Gesamtdauer an, die Anrufer gewartet haben, bevor ihre Anrufe beantwortet wurden.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Verbesserung der Reaktionszeiten für ein besseres Kundenerlebnis– In einem Contact Center für ein Finanzdienstleistungsunternehmen hilft die Metrik „Gesamtgeschwindigkeit der Antwortzeit“ dabei, die Effizienz der Anrufbearbeitung zu analysieren. Eine hohe Gesamtantwortgeschwindigkeit kann darauf hinweisen, dass die Anrufer lange Wartezeiten in Kauf nehmen müssen, bevor ihre Anrufe beantwortet werden. Das Contact Center kann Ursachen wie ein hohes Anrufaufkommen, unzureichende Personalausstattung oder technische Probleme untersuchen. Durch die Behebung dieser Probleme kann das Center die Wartezeiten verkürzen und sicherstellen, dass Anrufer rechtzeitig Unterstützung erhalten. Mithilfe dieser Kennzahl können außerdem Benchmarks und Ziele zur Verbesserung der Reaktionszeiten festgelegt und so die allgemeine Kundenzufriedenheit und Serviceeffizienz gesteigert werden.

Berechnung: Diese Kennzahl stellt die Gesamtzeit dar, die Agenten innerhalb eines bestimmten Zeitraums mit Gesprächen mit Kunden verbracht haben. Es gibt die kumulative Dauer aller Gespräche zwischen Agenten und Kunden an.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Skill, Kampagne, Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Überwachung der Agenteninteraktion mit Kunden– Im Contact Center eines Gesundheitsdienstleisters hilft der Messwert „Gesamtgesprächszeit“ dabei zu überwachen, wie viel Zeit Agenten mit Anrufen bei Kunden verbringen. Eine hohe Gesamtgesprächszeit kann ein Hinweis darauf sein, dass die Agenten viel Zeit mit der Bearbeitung von Kundenproblemen verbringen, was auf komplexe Anfragen oder einen gründlichen Service hindeutet. Ein niedriger Messwert kann auf schnelle Lösungen oder unzureichendes Engagement hindeuten. Das Contact Center kann Ursachen wie Anrufkomplexität, Agentenschulung oder Prozesseffizienz untersuchen. Durch die Analyse dieser Kennzahl kann das Zentrum sicherstellen, dass die Agenten angemessene Unterstützung bieten und gleichzeitig ihre Zeit effektiv verwalten. Mithilfe dieser Kennzahl können außerdem Benchmarks und Ziele für eine optimale Gesprächszeit festgelegt und so die Gesamtleistung und Kundenzufriedenheit gesteigert werden.

Berechnung: Diese Metrik stellt die Gesamtzeit dar, in der Agenten innerhalb eines bestimmten Zeitraums nicht für die Annahme von Anrufen verfügbar waren. Es gibt die Gesamtdauer an, in der Agenten nicht zur Bearbeitung von Anrufen verfügbar waren.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach unten; ein niedrigerer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Verwaltung der Agentenverfügbarkeit für optimale Leistung– Im Contact Center eines Reisebüros hilft der Messwert „Gesamtzeit der Nichtverfügbarkeit“ dabei, die Agentenverfügbarkeit zu überwachen und zu verwalten. Eine hohe Gesamtnichtverfügbarkeitszeit kann darauf hinweisen, dass Agenten häufig nicht erreichbar sind, möglicherweise aufgrund von Pausen, Besprechungen oder anderen Aktivitäten, die nichts mit Anrufen zu tun haben. Das Contact Center kann Ursachen wie Ineffizienzen bei der Planung, hohe Arbeitsbelastung oder unzureichende Personalausstattung untersuchen. Durch die Behebung dieser Probleme kann das Center die Zeit verkürzen, in der die Agenten nicht verfügbar sind, und so sicherstellen, dass mehr Kunden rechtzeitig Unterstützung erhalten. Mithilfe dieser Kennzahl können außerdem Benchmarks und Ziele für die Verwaltung der Agentenverfügbarkeit festgelegt und so die Gesamtleistung und Kundenzufriedenheit gesteigert werden.

Berechnung: Diese Metrik stellt die Gesamtzeit dar, die Agenten innerhalb eines bestimmten Zeitraums aktiv mit der Bearbeitung von Kontakten verbracht haben. Es gibt die Gesamtdauer an, in der Agenten mit der Bearbeitung von Kontakten beschäftigt waren.

Filter:

• Mitarbeitergruppe: Agent, Team, Unternehmen

• Kontaktgruppe: Unternehmen

• Attribute: Medienart, Disposition, Richtung

Unterstützter Kanal: Omnichannel

Metriktyp: historisch

Metrikrichtung: nach oben; ein höherer Metrikwert ist am besten.

Anwendungsfall: Steigerung der Agentenproduktivität und Kontaktbearbeitung– Im Contact Center eines Softwareunternehmens hilft der Messwert „Gesamtarbeitszeit für Kontakte“ dabei, die Agentenproduktivität zu überwachen und zu verbessern. Eine hohe Gesamtkontaktdauer kann darauf hinweisen, dass die Agenten viel Zeit mit der Bearbeitung von Kundenanfragen verbringen, was auf ein hohes Engagement und einen gründlichen Service hindeutet. Umgekehrt kann ein niedriger Messwert darauf hinweisen, dass die Agenten möglicherweise aufgrund von Ineffizienzen oder Ablenkungen nicht genügend Zeit für die Kontaktbearbeitung aufwenden. Das Contact Center kann Ursachen wie Anrufkomplexität, Agentenschulung oder Prozesseffizienz untersuchen. Durch die Analyse dieser Kennzahl kann das Center sicherstellen, dass die Agenten ihre Zeit effektiv verwalten und angemessenen Support bieten. Mithilfe dieser Kennzahl können außerdem Benchmarks und Ziele für eine optimale Arbeitszeit festgelegt und so die Gesamtleistung und Kundenzufriedenheit gesteigert werden.