스위트 메트릭

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

사용 사례: 통화 포기율 모니터링: 콜센터 관리자가 최대 시간대에 통화 포기율이 높다는 것을 알아챘습니다. 관리자는 이 지표를 분석하여 긴 대기 시간이 원인임을 파악했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 관리자는 다음을 수행합니다.

• 피크타임에는 인력을 늘립니다.

• 대기 시간을 줄이기 위해 콜백 옵션을 제공합니다.

• 더 나은 셀프 서비스를 위해 IVR 시스템을 개선합니다.

이러한 조치를 취하면 포기율을 줄이고, 고객 만족도를 높이며, 더 많은 전화에 신속하게 응답할 수 있습니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사례 연구: 더 나은 성과를 위한 에이전트 활용도 최적화 - 금융 서비스 회사에 고객 지원을 제공하는 콜센터에서 에이전트 활성 시간 비율 지표를 사용하여 에이전트 활용도를 모니터링하고 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 해당 지표가 낮은 비율을 보인다면 상담원이 비효율성이나 방해 요소로 인해 통화를 처리하지 않고 상당한 가용 시간을 소비하고 있음을 나타낼 수 있습니다. 콜센터는 일정 문제, 상담원 교육, 프로세스 병목 현상 등의 잠재적 원인을 조사할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 콜센터는 상담원 활용도를 개선하여 상담원이 시간을 효과적으로 관리하고 고객에게 적절한 지원을 제공할 수 있습니다. 또한, 이러한 지표는 최적의 에이전트 활용을 위한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되어 전반적인 성과와 고객 만족도를 높이는 데 기여합니다.

계산: 이 지표는 상담원이 콜센터 업무(ACW)에 소요한 총 시간과 특정 기간 내에 콜센터를 처리하는 데 소요된 총 시간의 비율을 나타냅니다. 기본적으로 이는 상담원이 전체 연락 처리 시간에 비해 전화 후 작업에 소요하는 시간의 비율을 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사례 연구: 효율성 향상을 위한 통화 후 업무 최적화 - 의료 서비스 제공자에게 고객 지원을 제공하는 콜센터에서 통화 후 업무(ACW) 비율 지표를 사용하면 상담원이 통화 후 활동에 소비하는 시간을 모니터링하고 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 해당 지표가 높은 ACW 비율을 보여주는 경우 상담원이 복잡한 문서화 요구 사항이나 비효율적인 프로세스로 인해 상담원들이 통화 후 업무에 많은 시간을 소비하고 있음을 나타낼 수 있습니다. 콜센터는 더 나은 교육, 간소화된 프로세스, 개선된 도구 등의 잠재적 원인을 조사할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 콜센터는 상담원이 통화 후 업무에 소비하는 시간을 줄이고, 상담원이 더 많은 통화를 처리하고 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다. 또한, 이러한 지표는 최적의 애프터콜 작업 시간에 대한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되어 전반적인 성과와 고객 만족도를 높이는 데 기여합니다.

계산: 이 지표는 특정 기간 내에 상담원이 통화를 처리하는 데 사용할 수 있는 총 시간과 상담원이 세션을 진행한 총 시간의 비율을 나타냅니다. 기본적으로 이는 상담원이 통화를 처리하는 데 사용할 수 있는 세션 시간이 얼마나 되는지 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사례 연구: 서비스 수준 향상을 위한 에이전트 가용성 극대화: 금융 서비스 회사에 고객 지원을 제공하는 콜센터에서 에이전트 가용성 비율 지표를 사용하여 에이전트 가용성을 모니터링하고 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 해당 지표가 낮은 가용성 비율을 보여주는 경우 상담원이 휴식, 회의 또는 기타 통화와 관련 없는 활동으로 인해 상당 부분의 세션 시간을 통화를 처리하는 데 사용하고 있음을 나타낼 수 있습니다. 콜센터는 일정 비효율성, 업무량 증가, 인력 부족 등의 잠재적 원인을 조사할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 콜센터는 상담원의 가용성을 개선하여 상담원이 전화를 더 자주 처리하고 고객에게 시기적절한 지원을 제공할 수 있습니다. 또한, 이러한 지표는 최적의 상담원 가용성에 대한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되어 전반적인 성과와 고객 만족도를 높이는 데 기여합니다.

계산: 이 지표는 상담원이 전체 세션 기간 중 고객 상호작용을 처리하는 데 소요하는 시간의 비율을 계산합니다. 이 지표는 상담원이 고객 상호작용에 사용 가능한 시간을 얼마나 효율적으로 활용하는지에 대한 통찰력을 제공합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사례 사용: 에이전트 효율성 평가 - 콜센터는 % 처리 시간 지표를 사용하여 에이전트 효율성을 평가합니다. 상담원이 고객 상호작용에 사용하는 시간을 전체 로그인 시간과 비교해서 파악함으로써, 경영진은 개선이 필요한 영역을 파악하고 상담원이 시간을 효과적으로 사용하고 있는지 확인할 수 있습니다. 이는 인력 관리를 최적화하고 전반적인 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 전체 고유 연락처 중 상담원이 처리한 고유 연락처의 비율을 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 에이전트 처리 효율성 측정 - 콜센터는 이 지표를 사용하여 고객 상호 작용을 처리하는 에이전트의 효율성을 측정합니다. 상담원이 처리하는 고유 연락처의 비율을 이해함으로써 경영진은 상담원이 업무량을 얼마나 효과적으로 관리하고 있는지 평가할 수 있습니다. 이를 통해 개선이 필요한 영역을 파악하고 상담원이 다양한 고객 문의를 처리할 수 있도록 적절한 교육을 받았는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 연락처 처리 총 기간에 대한 연락처 대기 시간의 백분율을 계산합니다. 이 지표는 전체 처리 시간에 비해 연락처가 대기열에서 대기하는 데 소요되는 시간이 얼마나 되는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 대기열 효율성 분석 - 콜센터는 이 지표를 사용하여 대기열 관리의 효율성을 분석합니다. 연락처가 대기하는 시간의 비율을 이해함으로써 경영진은 병목 현상을 파악하고 대기 시간을 줄이기 위한 전략을 실행하여 고객 만족도와 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.

계산: 이 지표는 오랫동안 포기된 인바운드 연락처의 비율을 계산합니다. 장기간 방치된 연락이란 고객이 상담원과 연결되지 않은 채 오랜 시간 기다린 후 전화를 끊은 연락을 말합니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 장기 포기율 감소 - 콜센터는 이 지표를 사용하여 장기 포기된 인바운드 연락처의 비율을 모니터링하고 줄입니다. 고객이 너무 오랫동안 기다린 후 전화를 끊는 비율을 파악함으로써 경영진은 전화 처리의 비효율성을 파악하고 대응 시간을 개선하기 위한 전략을 실행할 수 있습니다. 이는 고객 만족도를 높이고 긴 대기 시간으로 인해 고객을 잃을 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 대기열에 들어가기 전에 포기된 인바운드 연락처의 비율을 계산합니다. 대기 중 포기된 연락처란 고객이 대기열에 들어가기 전에 전화를 끊은 경우를 말합니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 대기열 전 포기율 감소 - 콜센터는 이 지표를 사용하여 대기열 전 포기된 인바운드 연락처 비율을 모니터링하고 줄입니다. 고객이 대기열에 들어가기 전에 전화를 끊는 횟수를 파악함으로써 경영진은 초기 전화 처리 프로세스의 비효율성을 파악하고 IVR 메뉴 최적화나 더 나은 초기 정보 제공 등 고객 경험을 개선하기 위한 전략을 실행할 수 있습니다. 이는 고객 만족도를 높이고 조기 포기로 인해 고객을 잃을 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 전화 통화, SMS, 이메일 등 기존 채널의 총 연락처 처리 시간에 비해 연락처가 대기열 이전 단계에서 소비하는 시간의 백분율을 계산합니다. 이 지표는 전반적인 처리 시간과 비교하여 연락처가 대기열에 배치되기 전에 소요되는 시간이 얼마나 되는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 콜센터는 이 지표를 사용하여 음성, 이메일, SMS 등 기존 채널의 사전 대기 관리 효율성을 분석합니다. 고객 응대 시간 중 대기 전 단계에서 차지하는 비중을 이해함으로써, 경영진은 병목 현상을 파악하고 대기 전 시간을 줄이기 위한 전략을 실행하여 고객 만족도와 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.

계산: 이 지표는 대기열에서 시간을 보내는 인바운드 통화의 비율을 나타냅니다. 이는 통화자가 상담원에게 연결되기 전에 얼마나 자주 기다리는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 대기열 비율 모니터링 - 콜센터 관리자는 많은 인바운드 통화가 대기열에서 시간을 소모하고 있음을 알아차렸습니다. 관리자는 대기율을 분석하여 대기율이 높은 피크 시간대를 파악하고 다음과 같은 조치를 취합니다.

• 바쁜 기간 동안 인력 수준을 최적화합니다.

• 고급 콜 라우팅을 구현하여 콜을 더욱 효율적으로 분배합니다.

• IVR 시스템의 셀프 서비스 옵션을 강화합니다.

이러한 조치는 대기율을 줄이고, 고객 경험을 개선하며, 전화가 신속하게 처리되도록 보장하는 데 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 상담원이 전화를 거부하는 데 소요된 시간의 비율을 상담원이 전화를 받을 수 없는 총 시간에 비해 측정합니다. 상담원이 전화를 거부하는 데 소요된 총 시간을 상담원이 응대할 수 없는 총 시간으로 나누어 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 거부율 모니터링 - 콜센터 관리자는 거부율이 증가하는 것을 발견했는데, 이는 상담원이 전화를 자주 거부하고 있음을 나타냅니다. 관리자는 이 지표를 분석하여 통화량 증가나 상담원 피로 등의 잠재적인 문제를 파악합니다. 이 문제를 해결하기 위해 관리자는 다음을 수행합니다.

• 성수기 동안 적절한 서비스를 제공하기 위해 상담원 일정을 조정합니다.

• 상담원이 전화를 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 추가 교육을 제공합니다.

• 직원 피로를 줄이고 전반적인 성과를 개선하기 위해 웰빙 프로그램을 시행합니다.

이러한 조치는 거부율을 낮추고, 상담원의 생산성을 향상시키고, 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.

계산: 이 측정항목은 사전 정의된 서비스 수준 계약(SLA) 내에서 응답된 통화의 비율을 측정합니다. SLA 내에서 응답된 통화 수를 총 통화 수로 나누어 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 서비스 수준 준수율 모니터링: 콜센터 관리자는 서비스 수준 준수율이 목표보다 낮다는 것을 알아차렸습니다. 관리자는 이 지표를 분석하여 SLA 내에서 전화에 응답하지 않는 기간을 파악합니다. 이 문제를 해결하기 위해 관리자는 다음을 수행합니다.

• 피크 타임에 적절한 서비스를 제공하기 위해 인력 수준을 조정합니다.

• 에이전트의 효율성을 개선하기 위한 교육 프로그램을 시행합니다.

• 우선순위가 높은 통화를 우선시하기 위해 통화 라우팅을 최적화합니다.

이러한 조치는 서비스 수준 준수율을 개선하고, 전화에 신속하게 응답하고 고객 만족도를 유지하는 데 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 걸려온 전화 중 걸려온 직후 포기되는 전화의 비율을 측정합니다. 이는 단기적으로 포기된 통화의 총 수를 인바운드 통화의 총 수로 나누어 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 단거리 통화 포기율 모니터링: 콜센터 관리자는 단거리 통화 포기율이 높다는 것을 알아챘습니다. 이는 많은 발신자가 전화를 빠르게 끊고 있음을 나타냅니다. 관리자는 이 지표를 분석하여 긴 대기 시간이나 비효율적인 IVR 메뉴 등의 잠재적인 문제를 파악합니다. 이 문제를 해결하기 위해 관리자는 다음을 수행합니다.

• 피크 시간대에 인력 수준을 최적화하여 대기 시간을 줄입니다.

• 통화자가 더 쉽게 탐색할 수 있도록 IVR 메뉴를 개선했습니다.

• 발신자가 전화를 끊지 않도록 콜백 옵션을 제공합니다.

이러한 조치를 취하면 짧은 통화 포기율을 줄이고, 고객 만족도를 높이며, 더 많은 통화를 성공적으로 처리하는 데 도움이 됩니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

계산: 이 지표는 통화가 처음으로 대기열에 들어간 후 포기된 총 시간을 나타내며, 모든 통화에 대한 초를 합산하여 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 전화 포기율 감소 - 관리자는 이 지표를 사용하여 포기 전 평균 대기 시간을 파악하고, 대기열 관리를 개선하고, 고객 경험을 향상시키고, 효율성을 높이기 위해 상담원을 교육할 수 있습니다.

계산: 중단된 통화의 총 수에는 짧은 기간 동안 중단된 통화와 긴 기간 동안 중단된 통화가 모두 포함됩니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 통화 포기 감소 - 관리자는 이 지표를 사용하여 통화 포기 패턴을 파악하고, 대기 시간을 줄이기 위한 전략을 구현하고, 통화에 신속하게 응답함으로써 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

계산: 모든 에이전트의 활성 시간(초)을 합산하여 에이전트가 연락처를 처리하는 데 소요한 총 활성 시간을 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 에이전트 생산성 모니터링 - 감독자는 이 지표를 사용하여 성과가 가장 좋은 에이전트를 파악하고, 개선이 필요한 에이전트에게 지원을 제공하고, 효율성을 높이기 위해 일정을 최적화할 수 있습니다.

계산: 상담원이 콜 후 작업(ACW)에 소요한 총 시간(초)은 모든 상담원의 ACW 초를 합산하여 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사례: 통화 후 업무 효율성 개선 - 관리자는 이 지표를 사용하여 상담원이 통화 후 활동에 얼마나 많은 시간을 사용하는지 파악하고, ACW 시간을 줄이기 위해 프로세스를 간소화하고, 효율성을 개선하기 위한 교육을 제공할 수 있습니다.

계산: 에이전트에게 제공된 총 연락처 수는 에이전트가 제공한 연락처 수를 합산하여 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사례: 에이전트 업무량 평가 - 이 지표는 감독자가 업무량이 에이전트들 사이에 균등하게 분산되어 있는지 평가하고, 누구에게도 과도한 부담이 없도록 하며 높은 서비스 품질을 유지하는 데 도움이 됩니다.

계산: 에이전트 세션의 총 기간(초)입니다. 이 지표는 상담원이 세션 중에 시스템에 로그인한 누적 시간을 나타내며, 상담원의 활동과 참여에 대한 통찰력을 제공합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 총 에이전트 세션 기간 측정- 콜센터에서 에이전트 세션의 총 기간을 추적하는 것은 에이전트 활동과 생산성을 이해하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 총 세션 기간이 길다면 상담원이 시스템에 로그인한 시간이 상당히 길다는 것을 의미하는데, 이는 참여도와 업무량이 높다는 신호일 수 있습니다. 이 지표는 에이전트 활동의 추세를 파악하고, 일정 및 교대 관리의 효과를 측정하며, 에이전트 생산성을 높게 유지하기 위해 리소스가 적절하게 할당되었는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 이는 교육 프로그램이나 시스템 개선이 상담원 참여와 효율성에 미치는 영향을 평가하는 데 사용될 수 있습니다.

계산: 상담원이 처리한 모든 연락의 총 기간은 상담원의 연락 기간(초)을 합산하여 계산됩니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 상담원 효율성 평가 - 이 지표는 감독자가 상담원이 고객 상호작용에 소요하는 총 시간을 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 이는 효율성을 평가하고, 추가 교육이 필요한 상담원을 파악하고, 고객 상호 작용이 허용 가능한 시간 범위 내에서 처리되도록 보장하는 데 사용할 수 있습니다.

계산:

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 스냅샷

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

계산: 상담원이 연락을 받을 수 있는 총 시간은 사용 가능한 초를 합산하여 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 상담원 가용성 모니터링 - 이 지표는 감독자가 상담원이 고객 상호 작용을 처리하는 데 사용할 수 있는 총 시간을 추적하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 최대 시간대에 충분한 상담원이 있는지 확인하고 상담원의 가용성이 낮은 기간을 파악하여 더 나은 일정 조정 및 리소스 관리가 가능합니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

계산:

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 스냅샷

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

미터법 방향: 아래쪽, 낮은 미터법 값이 가장 좋습니다.

계산:

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 스냅샷

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

계산: 상담원이 컨퍼런스 콜에 소요한 총 시간(초)입니다. 이 지표는 상담원이 전화 회의에 참여한 누적 시간을 나타냅니다. 여기에는 고객, 감독자 또는 다른 팀원과의 전화 통화가 포함될 수 있습니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 컨퍼런스 콜에서 에이전트 협업 시간 모니터링- 컨택 센터에서는 에이전트가 다른 사람과 협업하는 데 얼마나 많은 시간을 사용하는지 파악하기 위해 전체 컨퍼런스 콜 시간을 추적하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 상담원이 통화 중에 감독자나 다른 팀원과 자주 상의해야 하는 경우, 이 지표는 효율성을 개선하기 위해 추가 교육이나 리소스가 필요한 영역을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 팀 협업의 효과를 모니터링하고 상담원이 전화 컨퍼런스에 과도한 시간을 소모하여 고객 문의를 처리할 수 있는 능력에 영향을 미치지 않도록 하는 데 사용할 수 있습니다.

계산: 상담원이 참여한 총 컨퍼런스 콜 수. 이 지표는 상담원이 참여한 컨퍼런스 콜의 누적 횟수를 나타내며, 여기에는 고객, 감독자 또는 다른 팀원과의 통화가 포함될 수 있습니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 컨퍼런스 콜에서 에이전트 참여 추적- 콜센터에서 컨퍼런스 콜의 총 수를 추적하는 것은 에이전트가 다른 에이전트와 얼마나 자주 협업해야 하는지 이해하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 상담원이 전화 회의에 자주 참여하는 경우 추가 지원이 필요하거나 정기적으로 상사 및 동료와 상의해야 할 수 있습니다. 이 지표는 상담원이 독립적으로 전화를 처리하기 위해 더 많은 교육이나 리소스를 필요로 하는 분야를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 팀 협업의 효과를 모니터링하고 상담원이 전화 컨퍼런스에 과도한 시간을 소모하여 고객 문의를 처리할 수 있는 능력에 영향을 미치지 않도록 하는 데 사용할 수 있습니다.

계산: 특정 기술을 보유한 상담원과 각 연락처가 함께 보낸 총 시간(초)입니다. 이 지표는 특정 기술을 갖춘 상담원이 연락처를 처리하는 데 걸린 누적 시간을 연락처 번호별로 그룹화하여 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 에이전트 기술에 따른 연락처 처리 시간 분석: 연락처 센터에서 연락처가 숙련된 에이전트와 함께 소요한 총 시간을 추적하는 것은 에이전트가 자신의 기술을 얼마나 효과적으로 사용하고 있는지 이해하는 데 중요합니다. 예를 들어, 연락처에 전문적인 지원이 필요한 경우 이 지표는 문제를 해결하는 데 필요한 기술을 갖춘 상담원이 얼마나 많은 시간을 사용하는지 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 정보는 상담원 교육 프로그램을 최적화하고, 적합한 상담원이 적합한 연락처를 처리하는지 확인하고, 문제 해결에 필요한 시간을 줄여 전반적인 고객 만족도를 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

계산:

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 채널, 처분, 태그 이름, 방향, 컨택 유형

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

계산: 에이전트가 상호작용을 처리하는 데 소요한 총 시간(초)입니다. 이 지표는 상담원이 고객 상호작용을 처리하는 데 적극적으로 참여한 누적 시간을 나타내며, 상담원의 업무량과 효율성에 대한 통찰력을 제공합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 에이전트 처리 시간 측정: 콜센터에서 총 처리 시간을 추적하는 것은 에이전트가 고객 상호 작용에 얼마나 많은 시간을 소비하는지 이해하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 처리 시간이 길다면 상담원이 해결하는 데 더 많은 시간이 필요한 복잡한 문제를 다루고 있음을 나타낼 수 있습니다. 이 지표는 상담원의 업무량 추세를 파악하고, 고객 문의 처리의 효율성을 측정하며, 상담원이 시간을 효과적으로 관리하고 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 또한, 이는 상담원의 효율성을 개선하고 처리 시간을 단축하여 궁극적으로 더 나은 고객 서비스와 만족도로 이어지는 것을 목표로 하는 교육 프로그램의 영향을 평가하는 데 사용될 수 있습니다.

계산: 상담원이 처리한 고유 연락처의 총 수입니다. 이 지표는 상담원이 연락처를 처리하는 데 시간을 소비한 개별 고객 상호작용의 수를 나타내며, 고유한 고객 참여의 양에 대한 통찰력을 제공합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 에이전트가 처리한 고유한 고객 상호작용 추적- 콜센터에서 에이전트가 처리한 고유한 연락처 수를 추적하는 것은 콜센터의 도달 범위와 효과를 이해하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 고유 연락처 수가 많으면 상담원이 다양한 고객과 상호 작용하고 있음을 나타내며, 이는 광범위한 고객 도달 범위와 참여를 나타내는 신호일 수 있습니다. 이 지표는 고객 상호작용의 추세를 파악하고, 홍보 활동의 효과를 측정하며, 고유한 고객 문의량을 처리하기 위해 리소스가 적절하게 할당되었는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 마케팅 캠페인이나 서비스 개선이 고객 참여에 미치는 영향을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

계산:

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

계산: 서비스 수준 계약(SLA)에 따라 처리된 상호작용의 총 수입니다. 이 지표는 SLA에서 정한 사전 정의된 기간 내에 해결된 연락처의 누적 수를 나타내며, 콜센터 운영의 효율성과 적시성을 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사례 연구: 연락처 처리에서 SLA 준수 평가- 콜센터에서 SLA에 따라 처리된 상호작용 수를 추적하는 것은 제공되는 서비스의 효율성과 효과성을 이해하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, SLA 내 상호작용 수가 많으면 상담원이 예상 시간 내에 고객 문의를 성공적으로 해결하고 있음을 나타내며, 이는 더 높은 고객 만족도로 이어질 수 있습니다. 이 지표는 SLA 준수 추세를 파악하고, 프로세스 개선의 영향을 측정하며, 상담원이 성과 목표를 달성하고 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 이는 상담원의 효율성을 개선하고 해결 시간을 단축하는 것을 목표로 하는 교육 프로그램의 효과를 평가하는 데 사용될 수 있습니다.

계산: 2초 이상 활성 상태를 유지한 고유한 인바운드 연락처의 총 수입니다. 이 지표는 연락 시간이 2초를 초과하는 개별 인바운드 고객 상호작용의 수를 나타내며, 의미 있는 인바운드 상호작용의 양에 대한 통찰력을 제공합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 의미 있는 인바운드 고객 상호작용 추적: 콜센터에서 2초 이상 지속되는 고유한 인바운드 연락처 수를 추적하는 것은 의미 있는 고객 상호작용의 양을 파악하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 이러한 상호작용의 수가 많으면 콜센터가 진짜 문의나 문제가 있는 고객과 효과적으로 소통하고 있음을 나타냅니다. 이 지표는 인바운드 고객 참여 추세를 파악하고, 인바운드 커뮤니케이션 전략의 효과를 측정하며, 의미 있는 인바운드 문의량을 처리하기 위해 리소스가 적절하게 할당되었는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 마케팅 캠페인이나 서비스 개선이 고객 참여에 미치는 영향을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

계산: 고유한 인바운드 연락처의 총 수. 이 지표는 고유한 인바운드 고객 상호작용의 수를 나타내며, 고객이 시작한 고유한 고객 참여의 양에 대한 통찰력을 제공합니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 고유한 인바운드 고객 상호작용 추적: 콜센터에서 고유한 인바운드 연락처 수를 추적하는 것은 고객이 시작한 상호작용의 양을 파악하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 고유한 인바운드 연락처 수가 많으면 콜센터가 도움을 요청하는 다양한 고객과 효과적으로 소통하고 있음을 나타냅니다. 이 지표는 인바운드 고객 참여 추세를 파악하고, 인바운드 커뮤니케이션 전략의 효과를 측정하며, 고유한 인바운드 문의량을 처리하기 위해 리소스가 적절하게 할당되었는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 마케팅 캠페인이나 서비스 개선이 고객 참여에 미치는 영향을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

계산: 상담원이 처리한 고유한 인바운드 연락처의 총 수입니다. 이 지표는 상담원이 적극적으로 관리한 고객과의 개별 상호작용 수를 나타내며, 고유한 인바운드 참여 규모에 대한 통찰력을 제공합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 에이전트가 처리한 고유한 인바운드 고객 상호작용 추적: 콜센터에서 에이전트가 처리한 고유한 인바운드 연락처 수를 추적하는 것은 콜센터의 도달 범위와 효율성을 이해하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 고유 인바운드 연락처 수가 많으면 상담원이 도움을 요청하는 다양한 고객과 상호 작용하고 있음을 나타냅니다. 이 지표는 인바운드 고객 참여 추세를 파악하고, 인바운드 커뮤니케이션 전략의 효과를 측정하며, 고유한 인바운드 문의량을 처리하기 위해 리소스가 적절하게 할당되었는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 마케팅 캠페인이나 서비스 개선이 고객 참여에 미치는 영향을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

계산: 연락처가 대기열에 머무르는 총 시간(초)입니다. 이 지표는 모든 연락처가 상담원에 의해 처리되기 전까지 대기열에서 기다린 누적 시간을 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 연락처의 총 대기 시간 분석- 콜센터에서 총 대기 시간을 추적하는 것은 고객이 문의에 답변하기 전까지 얼마나 오랫동안 기다리는지 파악하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 전체 대기 시간이 길다면 콜센터에 많은 통화량이 접수되고 있거나, 들어오는 문의를 신속하게 처리할 상담원이 부족하다는 것을 나타낼 수 있습니다. 이 지표는 대기 시간의 추세를 파악하고, 직원 수준이 고객 대기 시간에 미치는 영향을 측정하며, 대기 시간을 최소화하기 위해 리소스가 적절하게 할당되도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 대기 시간을 줄이고 전반적인 고객 경험을 개선하기 위한 이니셔티브의 효과를 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

계산: 고유한 상호작용의 총 수. 이 지표는 고유한 상호작용 ID의 수를 나타내며, 콜센터에서 처리한 고유한 고객 참여의 양에 대한 통찰력을 제공합니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 고유 고객 상호작용 추적- 콜센터에서 고유한 상호작용 수를 추적하는 것은 다양한 고객 참여의 양을 파악하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 고유 상호작용 수가 많으면 콜센터가 다양한 고객 문의나 문제를 효과적으로 처리하고 있음을 나타냅니다. 이 지표는 고객 참여 추세를 파악하고, 커뮤니케이션 전략의 효과를 측정하며, 고유한 상호작용의 양을 처리하기 위해 리소스가 적절하게 할당되었는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 마케팅 캠페인이나 서비스 개선이 고객 참여에 미치는 영향을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

계산: 고유 에이전트 세션의 총 수. 이 지표는 에이전트가 시스템에 로그인하여 상호작용한 개별 세션의 수를 나타내며, 에이전트 활동과 참여에 대한 통찰력을 제공합니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 고유 에이전트 세션 추적: 콜센터에서 고유 에이전트 세션 수를 추적하는 것은 에이전트 활동과 참여를 이해하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 고유 에이전트 세션 수가 많으면 에이전트가 자주 로그인하여 역할에 적극적으로 참여하고 있음을 나타냅니다. 이 지표는 상담원 참여 추세를 파악하고, 일정 및 교대 관리의 효과를 측정하며, 높은 수준의 상담원 활동을 유지하기 위해 리소스가 적절하게 할당되었는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 또한, 이는 교육 프로그램이나 시스템 개선이 상담원 참여와 생산성에 미치는 영향을 평가하는 데 사용될 수 있습니다.

계산: 이 지표는 통화자가 장시간 기다린 후 포기한 통화 수를 나타냅니다. 즉, 일반적으로 대기 시간이 길어져 상담원과 연결되기 전에 전화를 끊은 경우의 통화 수를 계산합니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

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• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사례 연구: 통화 포기가 가장 잦은 시간대 식별 - 대형 소매 회사의 고객 서비스 문의를 처리하는 콜센터를 상상해 보세요. 장기 포기 횟수 지표는 발신자가 비정상적으로 긴 대기 시간을 경험하고 통화를 포기하는 기간을 파악하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 해당 지표가 하루 중 특정 시간대에 포기된 통화가 많다는 것을 보여주는 경우, 콜센터는 인력 부족이나 통화량 증가 등의 원인을 조사하고, 인력 수준을 조정하거나 콜백 옵션을 구현하는 등의 시정 조치를 취해 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

계산: 이 지표는 통화자가 특정 기간 내에 통화에 응답하거나 포기하기 전까지 대기열에 머문 가장 긴 시간을 나타냅니다. 기본적으로 이는 호출자가 대기열에서 가장 오랫동안 기다린 시간을 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사례 연구: 통화 처리의 병목 현상 식별: 통신 회사의 고객 지원을 제공하는 콜센터에서 최대 대기 시간 지표를 사용하여 통화자가 대기열에서 비정상적으로 긴 대기 시간을 경험한 사례를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 해당 지표가 특정 시간이나 요일에 특히 높은 값을 보이면 콜센터는 통화량 증가, 기술적 문제, 인력 부족 등의 잠재적 원인을 조사할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 콜센터는 대기 시간을 줄이고 전반적인 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 또한, 이러한 지표는 허용되는 최대 대기 시간에 대한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되어 서비스 수준이 유지되도록 보장합니다.

계산: 이 지표는 지정된 기간 내에 상담원이 전화에 응답하는 데 걸린 가장 긴 시간을 나타냅니다. 이는 통화자가 전화를 받기 전까지 대기한 가장 긴 시간을 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사례 연구: 향상된 응답을 위한 가장 긴 대기 시간 모니터링: 소프트웨어 회사에 기술 지원을 제공하는 콜센터에서 최대 답변 속도 지표를 사용하여 호출자가 비정상적으로 긴 대기 시간을 경험한 사례를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 해당 지표가 특정 시간이나 요일에 특히 높은 값을 보이면 콜센터는 통화량 증가나 인력 부족 등의 잠재적 원인을 조사할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 콜센터는 대기 시간을 줄이고 전반적인 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 또한, 이러한 지표는 허용 가능한 최대 대기 시간에 대한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되어 서비스 수준이 유지되도록 보장합니다.

계산: 이 지표는 지정된 기간 내에 처음으로 대기열에 들어간 후 통화를 포기하기 전까지 통화자가 대기열에서 기다린 가장 긴 시간을 나타냅니다. 이는 통화자가 통화를 포기하기 전까지 기다린 가장 긴 시간을 나타냅니다.

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메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 긴 대기 시간으로 인한 통화 포기 감소- 의료 서비스 제공업체의 콜센터에서 첫 번째 대기 시간 이후 최대 포기 시간 지표를 추적하는 것은 매우 중요합니다. 이는 발신자가 오랜 대기 시간을 경험하거나 통화를 포기하는 경우를 파악하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 이 지표가 특정 시간이나 요일에 높으면 콜센터는 통화량 증가, 기술적 문제, 인력 부족 등의 원인을 조사할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 콜센터는 통화 포기율을 줄이고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 또한, 이러한 지표는 허용 가능한 대기 시간에 대한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되어 서비스 수준이 유지되도록 보장합니다.

계산: 이 지표는 상담원이 지정된 기간 내에 콜센터 업무(ACW)를 완료하는 데 걸리는 가장 긴 시간을 나타냅니다. 통화 후 업무에는 기록 업데이트, 후속 이메일 발송, 통화 종료 후 필요한 기타 문서 작성 등의 업무가 포함됩니다. 이는 상담원이 통화 후 활동에 소요한 가장 긴 기간을 나타냅니다.

필터:

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메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사례 연구: 효율성을 위한 통화 후 프로세스 최적화- 금융 서비스 회사의 콜센터에서 통화 후 최대 작업 시간 지표를 추적하는 것은 매우 중요합니다. 이는 상담원이 통화 후 작업에 너무 많은 시간을 소모하는 경우를 파악하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 이 지표가 특정 시간이나 요일에 높으면 콜센터는 복잡한 고객 문제, 비효율적인 프로세스, 교육 부족 등의 원인을 조사할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결함으로써 콜센터는 상담 후 작업 시간을 줄이고 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 이 지표는 허용되는 통화 후 작업 시간에 대한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되며, 상담원이 통화를 더 효과적으로 처리하고 통화 간 유휴 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 상담원이 통화 처리에 소요한 시간의 비율을 총 가용 시간에 비해 나타낸 것입니다. 이는 에이전트가 얼마나 효율적으로 활용되고 있는지를 나타냅니다.

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메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사례 연구: 에이전트 효율성 극대화- 기술 회사의 콜센터에서 에이전트 활용률 지표를 추적하는 것은 매우 중요합니다. 이는 에이전트가 얼마나 효과적으로 활용되고 있는지 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 이 지표가 낮은 활용률을 보인다면 상담원이 너무 많은 시간을 유휴 상태로 보내거나 충분한 통화를 처리하지 못하고 있음을 나타낼 수 있습니다. 콜센터는 비효율적인 콜 라우팅, 교육 부족, 기술적 문제 등의 원인을 조사할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 콜센터는 상담원 활용도를 개선하여 상담원이 통화를 더 효율적으로 처리하고 유휴 시간을 줄일 수 있습니다. 또한, 이러한 지표는 최적의 에이전트 활용을 위한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되어 더 나은 성과와 고객 만족도에 기여합니다.

계산: 이 지표는 사전 정의된 서비스 수준 계약(SLA) 기간 내에 처리되지 않은 총 통화 수를 나타냅니다. 이는 SLA에서 정의한 허용 대기 시간을 초과한 통화 수를 나타냅니다.

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메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 인터넷 서비스 제공업체의 콜센터에서 SLA 초과 총 횟수 지표를 추적하는 것은 매우 중요합니다. 서비스 수준 계약 준수를 모니터링하고 개선하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 이 지표가 SLA 기간 내에 처리되지 않은 통화 수가 많다는 것을 보여주는 경우, 콜센터는 통화량 증가, 인력 부족, 프로세스 비효율성 등의 원인을 조사할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 콜센터는 SLA를 위반하는 전화를 줄이고, 고객이 적절한 지원을 받을 수 있도록 보장하며 만족도를 높일 수 있습니다. 또한, 이러한 지표는 SLA 준수를 위한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되어 서비스 수준이 지속적으로 충족되도록 보장합니다.

계산: 이 지표는 특정 기간 내에 콜센터에서 이루어진 고유한 아웃바운드 통화의 총 수를 나타냅니다. 이는 얼마나 많은 고유한 아웃바운드 통화가 이루어졌는지 나타냅니다.

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• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사례 연구: 아웃바운드 콜 캠페인 효과 추적- 마케팅 기관의 콜센터에서는 고유 아웃바운드 연락처 수 지표를 추적하는 것이 중요합니다. 아웃바운드 콜 캠페인의 효과를 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 이 지표에서 고유 아웃바운드 통화 수가 많으면 캠페인이 광범위한 대상 고객에게 도달하고 있음을 나타낼 수 있습니다. 반대로, 지표가 낮으면 콜센터는 통화 목록, 전화 시스템 또는 상담원 성과와 관련된 문제 등의 원인을 조사할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결함으로써 콜센터는 아웃바운드 캠페인의 도달 범위와 효과를 개선하여 마케팅 노력을 극대화할 수 있습니다. 또한, 이러한 지표는 아웃바운드 콜 캠페인에 대한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되어 더 나은 성과와 고객 참여를 촉진합니다.

계산: 이 지표는 특정 기간 내에 상담원이 성공적으로 처리한 고유한 아웃바운드 통화의 총 수를 나타냅니다. 이는 상담원이 효과적으로 관리한 고유한 아웃바운드 통화 수를 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사례 연구: 아웃바운드 콜 처리 효율성 평가- 통신 회사의 콜센터에서는 고유한 처리된 아웃바운드 연락처 수 지표를 추적하는 것이 중요합니다. 아웃바운드 콜 처리의 효율성을 평가하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 이 지표가 고유하게 처리된 아웃바운드 통화의 수가 많다는 것을 보여주는 경우, 상담원이 아웃바운드 통화에 대한 책임을 효과적으로 관리하고 있음을 의미할 수 있습니다. 지표가 낮으면 콜센터는 통화 목록, 전화 시스템, 상담원 성과 등의 문제를 조사할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결함으로써 콜센터는 아웃바운드 콜 캠페인의 효과를 개선하고, 상담원이 더 많은 고객에게 다가가 소통할 수 있도록 보장할 수 있습니다. 또한, 이러한 지표는 아웃바운드 콜 처리에 대한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되어 더 나은 성과와 고객 참여에 기여합니다.

계산: 이 지표는 지정된 기간 내에 통화자가 대기열에 들어가기 전에 포기한 통화의 총 수를 나타냅니다. 이는 연락처 스킬 사실 보기에서 prequeue_abandoned_count 필드를 합산하여 계산됩니다. 대기열에 들어가기 전에 발신자가 얼마나 많은 통화를 끊었는지를 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 대기열 전 통화 포기 감소- 보험 회사의 콜센터에서 대기열 전 총 포기 수 지표를 추적하는 것은 매우 중요합니다. 이는 통화자가 대기열에 들어가기 전에 통화를 포기한 시점을 파악하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 이 지표가 대기열 이전에 포기된 통화가 많다는 것을 보여주는 경우, 콜센터는 초기 대기 시간이 길거나, IVR 메뉴가 복잡하거나, 기술적 문제가 있는지 등의 원인을 조사할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결함으로써 콜센터는 대기열에서 포기되는 전화를 줄이고, 더 많은 고객이 대기열에 도달하여 필요한 지원을 받을 수 있도록 보장할 수 있습니다. 또한, 이러한 지표는 통화 포기율을 줄이기 위한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되며, 더 나은 고객 만족도와 서비스 효율성에 기여합니다.

계산: 이 지표는 지정된 기간 내에 대기열에 들어가기 전에 어느 정도 활동이 있었던 고유 통화의 총 수를 나타냅니다. 대기열에 들어가기 전에 상호 작용이 있었던 고유 통화의 수를 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 더 나은 콜 처리를 위한 대기열 전 상호작용 분석- 의료 서비스 제공업체의 콜센터에서 고유 대기열 전 연락처 수 지표는 콜이 대기열에 들어가기 전에 상호작용을 분석하는 데 도움이 됩니다. 대기열에 들어가기 전에 고유한 연락처가 많다는 것은 통화자가 대기열에 들어가기 전에 IVR 메뉴나 자동화 시스템에서 너무 많은 시간을 소비한다는 것을 보여줄 수 있습니다. 콜센터는 복잡한 IVR 메뉴, 불분명한 지침, 기술적 문제 등의 원인을 살펴볼 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 센터에서는 대기열에 들어가기 전 상호작용을 간소화하여 통화자가 더 빨리 대기열에 도달하고 시기적절한 지원을 받을 수 있도록 도울 수 있습니다. 이 지표는 대기열 전 프로세스를 개선하기 위한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되며, 전반적인 고객 만족도와 서비스 효율성을 높입니다.

계산: 이 지표는 특정 기간 내에 통화자가 대기열 전 활동에 소비한 총 시간을 나타냅니다. 이는 통화자가 대기열에 들어가기 전까지 소요한 누적 시간을 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사례 연구: 더 나은 콜 처리를 위한 사전 대기 프로세스 최적화- 공공 서비스 회사의 콜센터에서 총 사전 대기 시간 지표는 사전 대기 프로세스 효율성을 분석하는 데 도움이 됩니다. 대기 시간이 길다는 것은 통화자가 대기열에 도달하기 전에 IVR 메뉴나 자동화 시스템에서 너무 많은 시간을 소비한다는 것을 보여줄 수 있습니다. 콜센터는 복잡한 IVR 메뉴, 불분명한 지침, 기술적 문제 등의 원인을 살펴볼 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 센터에서는 대기열에 들어가기 전 상호작용을 간소화하여 통화자가 더 빨리 대기열에 도달하고 시기적절한 지원을 받을 수 있도록 도울 수 있습니다. 이 지표는 대기열 전 프로세스를 개선하기 위한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되며, 전반적인 고객 만족도와 서비스 효율성을 높입니다.

계산: 이 지표는 지정된 기간 내에 대기열에 머문 고유 통화의 총 수를 나타냅니다. 대기열에 얼마나 많은 고유 통화가 배치되었는지를 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사례 연구: 콜 처리 개선을 위한 대기열 관리 분석- 은행 기관의 콜센터에서 고유 대기열 연락처 수 지표는 대기열 관리 효율성을 분석하는 데 도움이 됩니다. 대기 중인 고유 연락처 수가 많은 것은 통화량이 많거나 인력이 부족하여 발신자가 대기열에 자주 배치된다는 것을 보여줍니다. 콜센터는 통화량이 많은 시간대, 상담원 가용성, 기술적 문제 등의 원인을 살펴볼 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 센터에서는 대기열 관리를 최적화하여 통화자가 대기하는 시간을 줄이고 시기적절한 지원을 받을 수 있습니다. 이 지표는 대기 프로세스를 개선하고 전반적인 고객 만족도와 서비스 효율성을 높이기 위한 벤치마크와 목표를 설정하는 데에도 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 특정 기간 내에 상담원이 거부한 총 통화 수를 나타냅니다. 이는 상담원이 업무량이 많거나 다른 이유로 인해 전화를 거부한 횟수를 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사례 연구: 에이전트 업무량 및 통화 거부 관리 - 소프트웨어 회사의 콜센터에서 총 거부 횟수 지표는 에이전트가 통화를 거부하는 시점을 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 거부된 전화가 많은 것은 상담원이 과부하 상태에 있거나 통화 라우팅에 문제가 있음을 보여줄 수 있습니다. 콜센터는 통화량 증가, 인력 부족, 기술적 문제 등의 원인을 살펴볼 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 센터에서는 거부되는 전화를 줄이고 더 많은 고객이 적절한 지원을 받을 수 있도록 할 수 있습니다. 또한 이 지표는 에이전트 업무량을 관리하기 위한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되며, 전반적인 성과와 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 지정된 기간 내에 통화를 적절한 상담원이나 부서로 연결하는 데 소요된 총 시간을 나타냅니다. 이는 발신자가 전화가 연결되는 동안 소요한 누적 시간을 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사례 연구: 통화 라우팅 효율성 최적화- 통신 회사의 콜센터에서 총 라우팅 시간 지표는 통화 라우팅 효율성을 분석하는 데 도움이 됩니다. 총 라우팅 시간이 길다는 것은 발신자가 상담원이나 부서 사이를 연결하는 데 너무 많은 시간을 소모하고 있음을 보여줄 수 있습니다. 콜센터는 복잡한 라우팅 규칙, 교육 부족, 기술적 문제 등의 원인을 살펴볼 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 센터에서는 통화 라우팅을 간소화하여 통화자가 더 빨리 적절한 상담원에게 연결되고 시기적절한 지원을 받을 수 있도록 돕습니다. 이러한 지표는 라우팅 효율성을 개선하고 전반적인 고객 만족도와 서비스 효율성을 높이기 위한 벤치마크와 목표를 설정하는 데에도 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 지정된 기간 내에 대기열에 들어간 후 발신자가 포기한 총 통화 수를 나타냅니다. 이는 통화자가 잠시 기다린 후 얼마나 많은 통화를 끊었는지를 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 짧은 통화 포기 감소 - 온라인 소매 회사의 콜센터에서 총 짧은 통화 포기 횟수 지표는 발신자가 대기열에 들어간 직후에 통화를 포기하는 경우를 식별하는 데 도움이 됩니다. 포기된 짧은 통화가 많은 경우 초기 대기 시간이 길거나, IVR 지침이 불분명하거나, 기술적 문제가 있는 등의 문제가 있을 수 있습니다. 콜센터는 이러한 원인을 조사하고 해결하여 포기되는 짧은 전화를 줄이고, 더 많은 고객이 전화를 끊지 않고 필요한 지원을 받을 수 있도록 보장할 수 있습니다. 이 지표는 통화 포기율을 낮추고 전반적인 고객 만족도와 서비스 효율성을 높이기 위한 벤치마크와 목표를 설정하는 데에도 도움이 됩니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 스냅샷

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

계산: 이 지표는 지정된 기간 내에 전화에 응답하는 데 걸린 총 시간을 나타냅니다. 이는 발신자가 전화에 응답받기 전까지 기다린 누적 시간을 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사례 연구: 더 나은 고객 경험을 위한 응답 시간 개선- 금융 서비스 회사의 콜센터에서 총 응답 시간 속도 지표는 통화 처리 효율성을 분석하는 데 도움이 됩니다. 응답 시간의 총 속도가 빠르다는 것은 통화자가 전화에 응답받기 전까지 오랜 시간 대기하는 것을 의미할 수 있습니다. 콜센터는 통화량 증가, 인력 부족, 기술적 문제 등의 원인을 살펴볼 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 센터에서는 대기 시간을 줄이고, 전화를 건 사람이 적절한 시기에 지원을 받을 수 있도록 할 수 있습니다. 이러한 지표는 또한 대응 시간을 개선하고 전반적인 고객 만족도와 서비스 효율성을 높이기 위한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 특정 기간 내에 상담원이 고객과 대화하는 데 소요한 총 시간을 나타냅니다. 상담원과 고객 간의 모든 대화의 누적 시간을 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 스킬, 캠페인, 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 고객과의 상담원 참여 모니터링- 의료 서비스 제공업체의 콜센터에서 총 통화 시간 지표는 상담원이 고객과의 통화에 소요하는 시간을 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 총 통화 시간이 길다는 것은 상담원이 고객 문제를 해결하는 데 상당한 시간을 사용하고 있다는 것을 의미할 수 있으며, 복잡한 문의나 철저한 서비스를 의미한다. 낮은 지표는 해결책이 빠르지 않거나 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 통화 시간에 대한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되며, 전반적인 성과와 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 특정 기간 내에 상담원이 전화를 받을 수 없었던 총 시간을 나타냅니다. 이는 상담원이 통화를 처리할 수 없었던 누적 기간을 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 아래. 메트릭 값이 낮을수록 좋습니다.

사용 사례: 최적의 성과를 위한 에이전트 가용성 관리 - 여행사의 콜센터에서 총 이용 불가 시간 지표는 에이전트 가용성을 모니터링하고 관리하는 데 도움이 됩니다. 총 이용 불가 시간이 길다는 것은 상담원이 휴식, 회의 또는 기타 비통화 활동으로 인해 서비스를 이용할 수 없는 경우가 많다는 것을 보여줍니다. 콜센터는 일정 비효율성, 업무량 증가, 인력 부족 등의 원인을 살펴볼 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 센터에서는 상담원이 연락할 수 없는 시간을 줄일 수 있고, 더 많은 고객이 적절한 지원을 받을 수 있습니다. 이 지표는 에이전트의 가용성을 관리하기 위한 벤치마크와 목표를 설정하는 데에도 도움이 되며, 전반적인 성과와 고객 만족도를 높이는 데에도 도움이 됩니다.

계산: 이 지표는 에이전트가 특정 기간 내에 연락처에 대해 적극적으로 작업하는 데 소요된 총 시간을 나타냅니다. 이는 담당자가 연락처 처리에 참여한 누적 기간을 나타냅니다.

필터:

• 직원 그룹: 상담원, 팀, 회사

• 컨택 그룹: 회사

• 속성: 미디어 유형, 처분, 방향

지원 채널: 옴니채널

메트릭 유형: 기록

메트릭 방향: 위. 메트릭 값이 높을수록 좋습니다.

사용 사례: 에이전트 생산성 및 연락처 처리 향상- 소프트웨어 회사의 콜센터에서 총 근무 연락처 시간 지표는 에이전트 생산성을 모니터링하고 향상시키는 데 도움이 됩니다. 총 작업 연락 시간이 길다는 것은 상담원이 고객 문의를 처리하는 데 상당한 시간을 할애하고 있음을 의미하며, 이는 높은 참여도와 철저한 서비스를 나타낸다. 반대로, 낮은 지표는 상담원이 비효율성이나 주의 산만으로 인해 연락처 처리에 충분한 시간을 할애하지 않는다는 것을 의미할 수 있습니다. 콜센터는 통화 복잡성, 상담원 교육, 프로세스 효율성 등의 원인을 살펴볼 수 있습니다. 이러한 지표를 분석함으로써 센터는 상담원이 시간을 효과적으로 관리하고 적절한 지원을 제공하는지 확인할 수 있습니다. 또한 이 지표는 최적의 업무 연락 시간에 대한 벤치마크와 목표를 설정하는 데 도움이 되며, 전반적인 성과와 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.