我们的专家小组讨论了您可能误用联系中心报告的方式。

1。不要让入站放弃通话率误导您。在计算放弃通话率时，您应该确保阈值不太长，以便它也排除合法放弃，以及错误拨号和错误号码。行业标准的阈值是5秒，因此如果您的呼叫中心的阈值高于此值，您的放弃呼叫率可能太低。

相反，如果通过IVR测量放弃率，则可能过高。如果您没有正确测量IVR记录，而客户在使用自助服务流程解决询问时挂断了电话，那么这应该被视为成功，而不是另一个放弃的电话。

[编者按：有一篇关于如何测量呼叫放弃率的好文章]

2。停止纠缠于平均处理时间（AHT），同时测量AHT可能对呼叫中心很重要，因此您可以确定在任何给定时间需要多少呼叫中心顾问，例如，这不符合客户的更佳利益。如果您的顾问过于担心结束通话，以便确保满足KPI，那么他们可能无法提供优质的客户服务，这可能会导致多次通话。

相反，你应该优先考虑次通话解决方案，这样你的顾问就可以在通话中多花一点时间。这会增加你的客户感到快乐并因此忠诚的可能性。

3。放松对无法实现的顾问入住率的控制如果您的顾问持续以高利用率工作，他们很可能会精疲力竭，导致员工流失率高。相反，你应该确保监控入住率，给你的顾问足够的时间来收集他们的想法。此外，为培训和其他控制不同渠道的机会而打电话的时间将有助于确保你不会对你的顾问施加太大压力，并将增加工作的多样性。

，感谢Nexbridge

4的Martyn King。不要忽视数字

，你的60%的客户现在开始在网上订婚，重要的是考虑通过你的数字前门创建的需求。要做到这一点，你应该提供对所有这些活动的实时和历史分析，同时考虑网站上的人以及排队与联络中心工作人员交谈的人。

此活动的目的是获取客户体验的更多详细信息，另一个有用的报告指标是计算当天因客户退出网络旅行而处理的电话数量。然后，联络中心应与其网络团队共享此信息。

5。不要忽视你已经拥有的数据。联系人中心中已经有大量数据。这包括：客户打了多少次电话，进行了多少次转接，以及有多少电话被搁置太久。

虽然这些报告统计数据单独是有价值的，但它们通常也可以为根本原因分析提供足够的数据，从而找到其他指标过高/过低的原因。联络中心报告应关注这些问题并推动其解决。

6。使用现有的技术来帮助你！非结构化报告数据的问题是很难处理。这就是为什么联络中心真的不能一直忽视语音分析等解决方案的原因，这些解决方案允许他们深入研究自己的数据，并揭示并不总是立即显现的客户参与问题。然而，语音分析只适用于更大的联络中心，对吗？错误的语音分析现在正在向只有100个座位的呼叫中心提供结果和有希望的数据。

7。过度复杂的反馈可能是你更大的问题