欢迎来到客户服务关键绩效指标的新时代

想象一下，您是一家快速发展的 B2B 公司的客户服务总监。您的公司以快速服务而自豪，并努力缩短解决时间并像发条一样满足服务水平协议 （SLA）。但随后你开始注意到一些令人担忧的事情：客户流失正在增加，客户投诉正在蔓延。出了什么问题？这种情况比您想象的更常见。您可能会惊讶地发现，衡量客户服务绩效的传统方法（如 SLA）可能不再提供全貌。SLA告诉您服务的速度和效率，但通常会忽略一个关键方面——客户互动的质量。在本文中，我们试图解开这个复杂的问题。

什么是典型的客户服务 KPI？

在客户服务领域，大多数公司使用标准指标来衡量运营效率。

您可能会识别响应时间、解决时间和队列时间等术语，仅举几例。

这些指标提供了客户服务团队运营速度和效率的可量化衡量标准。此组合中另一个经常引用的指标是服务级别协议或 SLA。

与普遍的看法相反，SLA不是一个单一的指标，而是服务提供商和客户之间商定的指标的集合。这些指标可以涵盖从响应时间到正常运行时间百分比的任何内容，具体取决于业务性质和商定的服务标准。

当我们在谈论 KPI 时，我们为什么要谈论 SLA？

根据该报告的调查结果，82%的B2B客户服务团队专注于提高客户满意度。

但这就是它有点令人困惑的地方。

尽管所有这些关于客户满意度的讨论，但只有33%的公司实际上使用CSAT（客户满意度得分）作为他们最重要的KPI。

相反，SLA 是 39% 公司的头号关键绩效指标。

最重要的关键绩效指标

当然，SLA 很重要。但它们是否反映了客户满意度？

典型客户服务 KPI 的问题

您是否曾经为了保持较短的响应时间而急于接听客户的电话，却发现匆忙的对话并没有解决他们的问题？

或者，让我们考虑已解决的Ticket数量。

您的团队可能每天解决大量工单，但如果您的客户对答案不满意，或者他们必须就同一重复出现的问题继续与您联系，那么这种高解决率就毫无意义。

这是典型客户服务 KPI 的限制。

数十年来，传统的 KPI（例如响应时间、解决的工单数量或通话时间）一直在指导客户服务。

虽然这些指标在评估效率方面占有一席之地，但它们并不一定等同于客户满意度。

贝恩公司的一项调查发现，虽然80%的公司认为他们提供了卓越的客户服务，但只有8%的客户同意——事实上，客户服务体验的质量比快速响应更重要。

这种差异通常被称为“交付差距”，当公司过于关注运营效率指标而忽视客户的观点时，就会发生这种差异。

因此，虽然传统的 KPI 可以提供有用的运营效率快照，但它们不足以描绘客户体验的全貌。

为了真正了解客户的感受，我们需要更深入地研究并采用将客户观点放在首位的指标。

为什么我们需要更多以客户为中心的 KPI

在当今竞争激烈的市场中，脱颖而出的公司是那些将客户置于业务核心的公司。

他们明白，仅仅提供产品或服务是不够的;他们必须创造与客户产生共鸣的卓越体验。

为此，他们利用以客户为中心的 KPI。让我们看看下面的三个：

1. 客户满意度得分 （CSAT）

CSAT 为您提供有关客户对您的产品、服务或特定交互的满意度的直接反馈。它简单、灵活，可让您确定需要改进的特定领域。值得记住的是，CSAT只衡量单个时间点的满意度，并不一定表示长期忠诚度。

2. 客户努力得分 （CES）

CES 衡量客户为解决问题而付出的努力。在许多情况下，客户更看重轻松的体验，而不是“令人愉快”的体验。低 CES 可以表示流畅、无摩擦的客户体验，这可以提高忠诚度。

3. 净推荐值 （NPS）

NPS 不仅仅是衡量满意度。它确定了客户向其他人推荐我们公司的可能性。因此，它是客户忠诚度的有力指标，甚至可以预测业务增长。

以客户为中心的 KPI 虽然强大，但只是冰山一角。

这些测量提供了重要的线索，了解客户的满意度、他们必须付出多少努力以及他们的忠诚度。

但它们并不能讲述客户与您公司合作的旅程的全部故事。而且它们并没有反映这些互动如何塑造他们的整体体验。

那么，下一步是什么？

提升高级客户服务 KPI

要了解您的客户并满足他们的需求，您需要升级到更高级的 KPI。这些可以帮助您跟踪经常被遗漏的客户体验的更微妙方面。

例如，以其卓越的客户服务而闻名的在线零售商Zappos创建了一个名为“个人情感联系”（PEC）的创新指标。它衡量他们的客户服务代表与客户在互动过程中的情感融洽关系。

鼓励客户服务代表与客户建立 PEC，超越他们对话的交易性质，建立真正的人际关系。

这种对客户互动的情感、人性方面的关注，是将仅功能性企业与特殊企业区分开来的原因。

这是关于了解客户不仅仅是数据点，而是有感受和独特需求的人。

那么，您可以使用哪种高级 KPI 来衡量客户旅程中这些更深入、更情绪化的方面？

以下是一些示例：

预测分析：客户服务中预测分析的目标是在客户需求和问题出现之前预测它们。使用历史数据、预测模型和机器学习，企业可以在个人层面预测客户行为、需求或风险。这可以帮助解决从先发制人地解决服务问题到更准确地预测未来的联系量。

情绪分析：随着人工智能技术的出现，企业现在可以衡量客户沟通背后的情感基调。情绪分析可以深入了解客户对您的产品、服务或品牌的总体感受。

客户旅程分析： 客户旅程分析可跨多个接触点和一段时间内深入了解客户行为。这很重要，因为整个体验流程可以带来满意或不满意，而不仅仅是一个接触点。

这些高级 KPI 可以让您更深入地了解客户的旅程，并帮助您从竞争对手中脱颖而出。

结论

在衡量客户服务绩效时，仅采纳一种规则并不适合所有人。

关键是创建一个平衡的视图，该视图结合了基本、下一级和高级 KPI。这使您可以全面了解客户体验。

知客 CRM对于仍然主要依赖SLA作为其关键绩效指标的公司尤其重要。它提供了确保这些基本流程有效运行所需的工具和支持。

毕竟，您必须先获得正确的基础。

随着您对这些 KPI 越来越熟悉，您可以开始合并更高级的 KPI。

最终目标是创建客户体验的完整视图。就像您的客户一样，这个旅程是一个不断学习、发展和成长的过程。

客户是您业务的核心，不断倾听、学习并适应他们的需求。一家能够在效率和让客户满意之间取得平衡的公司将是现在以及未来的赢家。

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