Efisiensi LiveDesk
Halaman Efisiensi LiveDesk membantu Anda memahami apakah layanan pelanggan diberikan tepat waktu, apakah percakapan diselesaikan dengan lancar, serta bagaimana AI dan agen manusia berbagi tanggung jawab layanan. Halaman ini cocok untuk ditinjau secara berkala oleh pemilik proyek, manajer layanan pelanggan, dan staf operasional.
Cara Menggunakan
Pilih periode statistik, granularitas waktu, dan kanal di bagian atas halaman. Halaman akan menghitung ulang statistik berdasarkan pilihan Anda. Jika perlu menyimpan data atau melakukan analisis lebih lanjut, Anda dapat mengekspor data CSV untuk rentang filter saat ini.
Ikhtisar Halaman
| Bagian | Hal yang dapat Anda lihat | Hal yang dapat dibantu untuk ditentukan |
|---|---|---|
| Metrik inti | Jumlah percakapan baru, jumlah percakapan yang diselesaikan, median waktu respons pertama, dan median waktu penyelesaian | Apakah percakapan menumpuk dan apakah pelanggan menunggu terlalu lama |
| Tren volume percakapan | Perubahan dari waktu ke waktu pada percakapan baru, percakapan yang diselesaikan, dan percakapan yang ditutup | Apakah volume layanan sebanding dengan tingkat penyelesaian |
| Peta panas pembuatan percakapan | Jumlah percakapan baru pada setiap jam dalam seminggu; periode sibuk dapat terlihat dengan jelas | Kapan perlu menambah cakupan atau menyesuaikan jadwal penugasan staf |
| Komposisi volume pesan | Tren jumlah pesan pelanggan, balasan AI, dan balasan agen manusia | Apakah proporsi penanganan oleh AI dan agen manusia telah berubah |
| Tren waktu respons pertama | Tren median dan persentil tinggi untuk waktu respons pertama | Apakah sebagian kecil pelanggan menunggu jauh lebih lama |
| Tren waktu penyelesaian | Perubahan waktu penyelesaian secara keseluruhan, yang ditangani AI, dan yang ditangani agen manusia | Metode penanganan atau periode waktu mana yang menjadi lebih lambat |
| Perbandingan kolaborasi manusia-AI | Perbandingan volume balasan dan kecepatan respons antara AI dan agen manusia | Apakah AI secara efektif menangani sebagian volume layanan dan apakah agen manusia menangani lebih banyak masalah yang kompleks |
Deskripsi Metrik
- Jumlah percakapan baru: Jumlah percakapan yang pertama kali dibuat selama periode statistik.
- Jumlah percakapan yang diselesaikan: Jumlah percakapan yang statusnya berubah menjadi "Resolved" selama periode statistik.
- Median waktu respons pertama (FRT): Median waktu sejak pelanggan mengirim pesan pertama hingga menerima balasan pertama dari AI atau agen manusia. Nilai yang lebih rendah berarti sebagian besar pelanggan menunggu lebih singkat untuk menerima balasan pertama.
- Median waktu penyelesaian (AHT): Median waktu penanganan kumulatif sejak percakapan mulai ditangani hingga diselesaikan. Jika percakapan dibuka kembali dan diselesaikan lagi, percakapan tersebut dihitung sebagai sampel penyelesaian baru. Waktu setelah percakapan diselesaikan atau ditutup tidak termasuk dalam perhitungan.
- Waktu respons persentil tinggi: Digunakan untuk mengidentifikasi pelanggan yang menunggu sangat lama. Misalnya, peningkatan P95 menunjukkan bahwa waktu tunggu untuk sebagian kecil percakapan yang paling lambat meningkat. Hal ini perlu diperhatikan meskipun median terlihat normal.
Rekomendasi
- Pertama, tinjau tren percakapan baru dan percakapan yang diselesaikan. Jika jumlah percakapan baru terus lebih tinggi daripada percakapan yang diselesaikan, percakapan yang memerlukan penanganan mungkin sedang menumpuk.
- Selanjutnya, tinjau peta panas dan tren waktu respons pertama untuk menentukan apakah waktu respons melambat selama periode sibuk.
- Terakhir, tinjau komposisi balasan AI/manusia dan perbandingan kolaborasi manusia-AI untuk menentukan apakah fluktuasi metrik disebabkan oleh perubahan volume, perubahan penanganan oleh AI, atau kapasitas penanganan manusia yang tidak mencukupi.
Metrik yang berbeda dihitung berdasarkan referensi waktu bisnis yang berbeda. Misalnya, percakapan baru dihitung berdasarkan waktu pembuatan, sedangkan percakapan yang diselesaikan dihitung berdasarkan waktu perubahan status. Oleh karena itu, keduanya tidak boleh dibandingkan secara langsung satu banding satu.
Efisiensi LiveDesk membantu tim mengidentifikasi hambatan layanan serta meningkatkan ketepatan waktu respons dan efisiensi penyelesaian.
