디지털 메트릭스

계산: 이 지표는 상담원의 총 연락 시간을 초 단위로 계산합니다. 메트릭 계산에는 이메일, SMS 및 모든 디지털 채널의 연락처가 포함됩니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 연락 기간에 따른 에이전트 할당 최적화 - 콜센터는 이 지표를 사용하여 에이전트가 이메일, SMS 및 디지털 채널의 상호작용에 소비한 총 집중 시간을 추적합니다. 이를 통해 경영진은 리소스를 이메일, SMS 및 디지털 채널에 효과적으로 할당하여 시기적절한 대응을 보장하고 고객 만족도를 개선할 수 있습니다.

계산: 상담원이 연락처에 첫 번째 응답을 제공하는 데 걸리는 총 시간(초)으로, 모든 상담원의 첫 번째 응답에 걸린 시간(초)을 합산하여 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 첫 번째 대응 시간 개선: 관리자는 이 지표를 사용하여 상담원이 초기 고객 문의에 얼마나 빨리 대응하는지 파악하고, 대응 시간을 단축하기 위한 전략을 구현하고, 고객 요구 사항에 신속하게 대응하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

계산: 에이전트가 보낸 총 메시지 수는 에이전트 메시지 수를 합산하여 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 에이전트 생산성 모니터링 - 이 지표는 감독자가 에이전트가 고객과 얼마나 적극적으로 소통하고 있는지 추적하여 생산성 수준을 나타내고 더 나은 리소스 할당을 위한 추세를 파악하는 데 도움이 됩니다.

계산: 에이전트가 보낸 총 응답 수는 에이전트 응답 수를 합산하여 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 에이전트 반응성 평가: 이 지표는 감독자가 에이전트가 고객 문의에 얼마나 적극적으로 대응하는지 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 높은 응답 수는 적극적인 참여를 나타내는 반면, 낮은 응답 수는 상담원에게 추가 지원이나 교육이 필요한 분야를 강조할 수 있습니다.

계산: 상담원이 긍정적인 기간 내에 처음으로 응답한 고유한 상담원 연락처의 총 수입니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 에이전트 대응성 평가 - 이 지표는 관리자가 에이전트가 신속하게 대응한 고유한 고객 상호작용의 수를 추적하는 데 도움이 됩니다. 이는 고객 문의에 대한 상담원의 효율성과 시기적절한 대응을 평가하는 데 사용될 수 있으며, 이는 높은 고객 만족도를 유지하는 데 매우 중요합니다.

계산: 이 지표는 레거시 및 디지털 채널의 총 에이전트 연락처 중에서 에이전트로부터 응답을 받은 에이전트 연락처의 비율을 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원되는 채널: 디지털 및 음성

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 채널 전반에 걸친 에이전트 반응성 평가: 콜센터는 이 지표를 사용하여 기존 채널(SMS 및 이메일 등)과 디지털 채널(WhatsApp 및 Facebook Messenger 등) 전반에 걸쳐 에이전트가 고객 상호작용에 얼마나 반응하는지 평가합니다. 응답을 받은 연락처의 비율을 이해함으로써 경영진은 상담원의 성과 개선 영역을 파악하고 고객이 모든 커뮤니케이션 플랫폼에서 시기적절하고 효과적인 응답을 받도록 할 수 있습니다. 이는 에이전트 교육을 최적화하고 전반적인 고객 만족도를 개선하는 데 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 상담원이 고객 문의에 처음으로 응답하는 데 걸리는 평균 시간을 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원 채널: t

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 에이전트의 첫 번째 대응 시간 모니터링 - 콜센터는 이 지표를 사용하여 에이전트가 처음으로 고객에게 연락했을 때 얼마나 빨리 대응하는지 모니터링합니다. 평균적인 첫 번째 대응 시간을 이해함으로써 경영진은 상담원의 대응 속도에서 개선이 필요한 영역을 파악하고 대응 시간을 단축하기 위한 전략을 실행하여 고객 만족도를 높이고 시기적절한 지원을 보장할 수 있습니다.

계산: 이 지표는 상담원이 고객 문의에 처음으로 응답하는 데 걸리는 평균 시간을 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 에이전트의 첫 번째 대응 시간 모니터링 - 콜센터는 이 지표를 사용하여 에이전트가 처음으로 고객에게 연락했을 때 얼마나 빨리 대응하는지 모니터링합니다. 평균적인 첫 번째 대응 시간을 이해함으로써 경영진은 상담원의 대응 속도에서 개선이 필요한 영역을 파악하고 대응 시간을 단축하기 위한 전략을 실행하여 고객 만족도를 높이고 시기적절한 지원을 보장할 수 있습니다.

계산: 이 지표는 연락처 당 고객으로부터 받은 평균 응답 수를 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 고객 참여 측정 - 콜센터는 이 지표를 사용하여 연락처당 고객으로부터 받은 평균 응답 수를 추적하여 고객 참여를 측정합니다. 고객이 얼마나 적극적으로 반응하는지 이해함으로써 경영진은 커뮤니케이션 전략의 효과를 평가하고 고객 상호 작용을 강화할 수 있는 기회를 파악할 수 있습니다. 이는 고객 만족도를 향상시키고 상담원이 고객과 효과적으로 소통할 수 있도록 하는 데 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 고객 상호작용 중에 상담원이 후속 대응을 제공하는 데 걸리는 평균 시간을 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 후속 대응 효율성 모니터링- 콜센터는 이 지표를 사용하여 상담원이 고객과 상호작용하는 동안 얼마나 효율적으로 후속 대응을 제공하는지 모니터링합니다. 평균 후속 대응 시간을 이해함으로써 경영진은 에이전트 성과 개선 영역을 파악하고 대응 시간을 단축하기 위한 전략을 구현하여 고객 만족도를 높이고 시기적절한 지원을 보장할 수 있습니다.

계산: 이 지표는 고객 문의에 대한 평균 해결 시간을 계산합니다. 이 지표는 고객 문제가 얼마나 효율적으로 해결되고 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 해결 시간 효율성 모니터링- 콜센터는 이 지표를 사용하여 고객 문제 해결의 효율성을 모니터링합니다. 평균 해결 시간을 이해함으로써 경영진은 상담원의 성과 개선 영역을 파악하고 해결 시간을 단축하기 위한 전략을 실행하여 고객 만족도를 높이고 시기적절한 지원을 보장할 수 있습니다.

계산: 성공적으로 마감된 고유 연락처의 총 수입니다. 이 지표는 상담원이 상호 작용을 완료하고 마감한 개별 연락처의 수를 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 성공적으로 마감된 연락처 추적- 컨택센터에서는 성공적으로 마감된 고유 연락처 수를 추적하는 것이 중요합니다. 이는 에이전트의 효율성과 효과를 이해하는 데 도움이 됩니다. 성사된 연락 건수가 많다는 것은 상담원이 고객 문의를 해결하고 상호작용을 마무리하는 데 능숙하다는 것을 보여줍니다. 이 지표는 에이전트 성과의 추세를 파악하고, 에이전트가 뛰어난 분야를 강조하며, 추가 교육이나 프로세스 개선의 기회를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 성과 목표를 설정하고 연락처 해결률 개선을 목표로 한 이니셔티브의 성공 여부를 측정하는 데 사용할 수 있습니다.

계산: 고객으로부터 받은 총 응답 수. 이 지표는 상담원과의 상호작용 중 고객 응답의 누적 횟수를 나타내며, 고객 참여와 피드백에 대한 통찰력을 제공합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 응답 수를 통한 고객 참여 평가- 콜센터에서 고객 응답의 총 수를 추적하는 것은 매우 중요합니다. 이는 상호작용 중에 고객이 얼마나 적극적으로 참여하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 고객 응답 수가 많으면 고객이 대화에 적극적으로 참여하고, 질문을 하고, 피드백을 제공한다는 것을 보여줍니다. 이 지표는 고객 참여 추세를 파악하고, 커뮤니케이션 전략의 효과를 측정하며, 상담원이 반응적이고 상호작용적인 환경을 조성하고 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 고객 서비스 이니셔티브의 영향을 평가하고 상담원-고객 상호 작용에서 개선이 필요한 영역을 찾는 데 사용할 수 있습니다.

계산: 에이전트가 특정 작업이나 상호작용에 집중한 총 횟수입니다. 이 지표는 집중 사례의 누적 횟수를 나타내며, 에이전트가 특정 활동이나 고객 상호 작용에 얼마나 자주 집중하는지를 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사례 연구: 고객 상호작용에 대한 에이전트 집중도 평가- 콜센터에서 집중 인스턴스의 총 수를 추적하는 것은 매우 중요합니다. 이는 상담원이 특정 업무나 고객 상호작용에 얼마나 자주 주의를 기울이는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 집중 횟수가 높으면 상담원이 중요한 활동에 자주 집중하고 있음을 의미하며, 이를 통해 더 나은 고객 서비스와 더 높은 효율성을 제공할 수 있습니다. 이 지표는 상담원 행동의 추세를 파악하고, 집중 교육 프로그램의 효과를 측정하며, 상담원이 업무의 우선순위를 적절하게 정하고 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 또한, 이는 에이전트의 집중력과 생산성을 개선하기 위한 이니셔티브의 영향을 평가하는 데 사용될 수 있습니다.

계산: 에이전트가 특정 채널을 통해 상호작용에 적극적으로 참여한 총 시간(초)입니다. 이 지표는 디지털 채널을 통해 상호작용에 소요된 에이전트의 누적 활성 시간을 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 디지털 및 기타 채널에서 에이전트 활동 시간 평가: 콜센터에서 디지털 채널(예: 채널 1 및 7)과 기타 특정 채널을 통해 상호작용에 소요되는 총 활동 시간을 추적하는 것은 채널 활용도와 에이전트 생산성을 이해하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 상담원이 디지털 채널에 상당한 시간을 소비하는 경우 온라인 채팅, 이메일 또는 소셜 미디어를 통해 고객과 상호 작용하는 양이 많다는 것을 나타낼 수 있습니다. 이 지표는 디지털 채널 사용 추세를 파악하고, 디지털 커뮤니케이션 전략의 효과를 측정하며, 상담원이 다양한 채널에서 효율적으로 시간을 관리하고 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 디지털 및 기타 채널 모두에서 가장 많이 활용되는 채널에 집중함으로써 리소스 할당을 최적화하고 전반적인 고객 서비스를 개선하는 데 활용할 수 있습니다.

계산: 각 상호작용에 대한 첫 번째 응답을 제외한 에이전트 응답의 총 수입니다. 이 지표는 상호작용 중에 상담원이 한 후속 응답의 누적 횟수를 나타내며, 초기 응답 이후에 필요한 참여 수준과 후속 조치를 파악하는 데 도움이 됩니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 에이전트 후속 응답 분석- 콜센터에서 에이전트가 한 후속 응답 수를 추적하는 것은 고객 문의를 해결하는 데 필요한 참여 수준을 파악하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 후속 응답 수가 많은 경우 상담원이 초기 응답 이후 추가 정보나 설명을 제공해야 할 수도 있습니다. 이 지표는 고객 상호작용의 추세를 파악하고, 초기 대응의 효과를 측정하며, 상담원이 철저하고 만족스러운 후속 조치를 제공하고 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 상담원 응답의 질을 개선하고 여러 차례의 후속 조치 필요성을 줄이는 것을 목표로 하는 교육 프로그램의 효과를 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

계산: 상담원이 후속 대응에 소요한 총 시간(초)입니다. 이 지표는 상담원이 고객과 처음 상호 작용한 후 추가 응답을 제공하는 데 소요되는 누적 시간을 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 후속 조치 대응에 소요된 에이전트 시간 측정- 콜센터에서 후속 조치 대응에 에이전트가 소요한 총 시간을 추적하는 것은 고객 문의를 완전히 해결하는 데 필요한 노력을 이해하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 상담원이 후속 대응에 상당한 시간을 소모하는 경우, 초기 상호작용에서 고객 요구 사항을 충분히 충족하지 못하고 있다는 것을 의미할 수 있으며, 이로 인해 추가적인 소통이 필요할 수 있습니다. 이 지표는 후속 대응 시간의 추세를 파악하고, 초기 대응의 효과를 측정하며, 상담원이 철저하고 시기적절한 후속 조치를 제공하고 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 이는 초기 대응의 질을 개선하고 광범위한 후속 조치의 필요성을 줄이는 것을 목표로 하는 교육 프로그램의 영향을 평가하는 데 사용될 수 있습니다.

계산: 이 지표는 지정된 기간 내에 연락처를 해결하는 데 걸리는 시간을 나타냅니다. 이는 특히 디지털 채널 연락처의 경우, 연락처가 시작된 시점부터 해결될 때까지의 시간을 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 디지털 채널의 해결 효율성 향상- 전자 상거래 플랫폼의 콜센터에서 해결 시간 지표는 디지털 채널(예: 채팅, 이메일)을 통해 고객 문의를 해결하는 효율성을 모니터링하고 개선하는 데 도움이 됩니다. 고해상도 시간은 디지털 문의를 해결하는 데 더 오랜 시간이 걸릴 수 있음을 보여주는데, 이는 복잡한 문제나 비효율적인 프로세스 때문일 수 있습니다. 콜센터는 상담원 교육, 프로세스 병목 현상, 기술적 문제 등의 원인을 살펴볼 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 센터에서는 해결 시간을 단축하고 고객이 시기적절하고 효과적인 지원을 받을 수 있도록 보장합니다. 또한 이 지표는 문제 해결 효율성을 개선하고 전반적인 고객 만족도와 서비스 품질을 높이기 위한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 특정 기간 내에 상담원과 고객 간의 총 상호작용 수를 나타냅니다. 전화 통화 중에 상담원과 고객 사이에 교환된 응답의 누적 수를 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 고객 참여 및 상호 작용 품질 평가- 기술 회사의 콜센터에서 총 상호 작용 수 지표는 상담원과 고객 간의 참여 및 상호 작용 품질을 평가하는 데 도움이 됩니다. 총 상호작용 수가 많다는 것은 상담원이 고객과 적극적으로 소통하고 고객의 우려 사항을 철저히 해결하고 있음을 보여줄 수 있습니다. 마찬가지로, 지표 수가 낮으면 상호작용이 짧거나 참여가 부족함을 나타낼 수 있습니다. 콜센터는 통화 복잡성, 상담원 교육, 프로세스 효율성 등의 원인을 살펴볼 수 있습니다. 이러한 지표를 분석함으로써 센터는 상담원이 효과적으로 시간을 관리하면서 적절한 지원을 제공하는지 확인할 수 있습니다. 이러한 지표는 최적의 상호작용 수준에 대한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되며, 전반적인 성과와 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 지정된 기간 내에 각 태그와 연관된 연락처 수를 나타냅니다. 각 태그에 연결된 연락처의 수를 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 회사

• 속성: 태그 이름

지원되는 채널: 디지털

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사례 연구: 개선된 분류를 위한 태그 사용 분석- 소프트웨어 회사의 콜센터에서 연락처별 태그 수 지표는 태그를 사용하여 고객 문의를 분류하는 방법을 분석하는 데 도움이 됩니다. 특정 태그의 검색 수가 많은 것은 해당 태그가 특정 유형의 문의에 자주 사용된다는 것을 보여줍니다. 콜센터는 일반적인 문제나 자주 다루는 주제 등 특정 태그가 자주 사용되는 이유를 살펴볼 수 있습니다. 태그 사용을 이해함으로써 센터는 분류 프로세스를 최적화하고 문의 사항이 정확하고 효율적으로 분류되도록 할 수 있습니다. 이 지표는 태그 사용에 대한 벤치마크와 목표를 설정하는 데에도 도움이 되며, 고객 문의에 대한 전반적인 구성과 관리를 강화합니다.