Efficacité de LiveDesk
La page Efficacité de LiveDesk vous aide à déterminer si le service client est suffisamment réactif, si les conversations sont résolues efficacement et comment l’IA et les agents humains se répartissent les responsabilités de service. Elle convient aux revues régulières effectuées par les responsables de projet, les responsables du service client et les équipes opérationnelles.
Mode d’utilisation
Sélectionnez en haut de la page la période statistique, la granularité temporelle et le canal. La page recalcule les statistiques en fonction de vos sélections. Lorsque vous devez conserver les données ou effectuer une analyse plus approfondie, vous pouvez exporter au format CSV les données correspondant à la plage de filtres actuelle.
Présentation de la page
| Section | Ce que vous pouvez voir | Ce que cela peut aider à déterminer |
|---|---|---|
| Indicateurs clés | Nombre de nouvelles conversations, nombre de conversations résolues, temps médian de première réponse et temps médian de résolution | Si les conversations s’accumulent et si les clients attendent trop longtemps |
| Tendances du volume de conversations | Évolution au fil du temps des conversations nouvelles, résolues et clôturées | Si le volume de service correspond au taux de résolution |
| Carte thermique de création des conversations | Nombre de nouvelles conversations au cours de chaque heure de la semaine ; les périodes de pointe peuvent être mises en évidence | Quand renforcer la couverture ou ajuster les horaires des équipes |
| Composition du volume de messages | Évolution du nombre de messages des clients, de réponses de l’IA et de réponses humaines | Si la répartition entre l’IA et les agents humains a évolué |
| Tendances du temps de première réponse | Tendances médianes et percentiles élevés du temps de première réponse | Si un petit nombre de clients attendent exceptionnellement longtemps |
| Tendances du temps de résolution | Évolution des temps de résolution globaux, des temps de résolution par l’IA et des temps de résolution par des agents humains | Quelle méthode de traitement ou quelle période est devenue plus lente |
| Comparaison de la collaboration humain-IA | Comparaison des volumes de réponses et de la rapidité des réponses entre l’IA et les agents humains | Si l’IA traite efficacement une partie du volume de service et si les agents humains prennent en charge des problèmes plus complexes |
Description des indicateurs
- Nombre de nouvelles conversations : nombre de conversations créées pour la première fois au cours de la période statistique.
- Nombre de conversations résolues : nombre de conversations dont le statut est passé à « Resolved » au cours de la période statistique.
- Temps médian de première réponse (FRT) : durée médiane entre le moment où un client envoie son premier message et celui où il reçoit pour la première fois une réponse de l’IA ou d’un agent humain. Une valeur plus faible signifie que la plupart des clients attendent moins longtemps leur première réponse.
- Temps médian de résolution (AHT) : durée médiane cumulée de traitement entre le début de la prise en charge d’une conversation et sa résolution. Si une conversation est rouverte puis résolue à nouveau, elle est comptabilisée comme un nouvel échantillon de résolution. Le temps écoulé après la résolution ou la clôture d’une conversation n’est pas inclus.
- Temps de réponse à un percentile élevé : indicateur utilisé pour identifier les clients qui ont particulièrement attendu. Par exemple, une hausse du P95 indique que le temps d’attente d’une petite proportion des conversations les plus lentes augmente, ce qui nécessite une attention particulière même si la médiane semble normale.
Recommandations
- Commencez par examiner les tendances des conversations nouvelles et résolues. Si le nombre de nouvelles conversations reste supérieur à celui des conversations résolues, les conversations nécessitant une prise en charge peuvent s’accumuler.
- Examinez ensuite la carte thermique et les tendances du temps de première réponse afin de déterminer si les temps de réponse ralentissent pendant les périodes de pointe.
- Enfin, examinez la composition des réponses de l’IA et des agents humains ainsi que la comparaison de la collaboration humain-IA afin de déterminer si les fluctuations des indicateurs sont dues à des changements de volume, à une évolution de la prise en charge par l’IA ou à une capacité de traitement humain insuffisante.
Les différents indicateurs sont calculés à partir de références temporelles métier différentes. Par exemple, les nouvelles conversations sont calculées selon leur heure de création, tandis que les conversations résolues sont calculées selon l’heure à laquelle leur statut change. Les deux indicateurs ne doivent donc pas être comparés individuellement.
L’efficacité du service de LiveDesk aide les équipes à identifier les goulots d’étranglement du service et à améliorer la rapidité des réponses ainsi que l’efficacité de résolution.
