Datele Distorsionate în Serviciul pentru Clienți: Cum Să le Interpretezi Corect
Înțelegerea datelor din serviciul pentru clienți este esențială pentru a lua decizii informate. Totuși, datele distorsionate pot oferi o imagine greșită, ceea ce duce la strategii slabe și ineficiențe. Unul dintre principalii factori care cauzează acest lucru este modul în care valorile extreme afectează metrici cheie, precum Timpul Mediu de Procesare (AHT) și Timpul Median de Procesare (MHT). În această postare, vom analiza impactul datelor distorsionate asupra rapoartelor și cum să le interpretăm corect. Să începem!
Ce Sunt Datele Distorsionate și De Ce Contează?
Ca manager de servicii pentru clienți, lider de echipă sau proprietar de afacere, trebuie să fii atent la rapoarte. Datele distorsionate pot duce la concluzii greșite și decizii ineficiente. Un exemplu clasic este analiza timpului de procesare a tichetelor de suport. Unele tichete sunt rezolvate rapid, în câteva minute, în timp ce altele pot dura ore sau chiar săptămâni din cauza unor erori sau omisiuni. Acest lucru poate face ca valorile medii să fie inselătoare.
Diferența Dintre Timpul Mediu și Timpul Median de Procesare
Există două tipuri principale de metrici folosite pentru a evalua eficiența unui departament de suport: Timpul Mediu de Procesare (AHT - Average Handling Time) și Timpul Median de Procesare (MHT - Median Handling Time). Diferența dintre ele este esențială:
AHT (Timpul Mediu de Procesare) este calculat adunând toate valorile și împărțind la numărul total de tichete.
MHT (Timpul Median de Procesare) este valoarea care se află la mijlocul unui set de date ordonat, eliminând influența extremelor.
Dacă unele tichete sunt uitate și rezolvate mult mai târziu (de exemplu, după câteva săptămâni), AHT va fi puternic influențat de aceste valori anormale, oferind o imagine distorsionată a realității.
Cum Se Distorsionează AHT și Cum Să eviți Capcana
Să presupunem că ai următoarele tichete cu timpi de procesare:
1 oră, 2 ore, 2 minute, 16 ore, 1 minut, 2 ore, 2,5 ore, 1 minut, 2 minute, 3 minute, 5 săptămâni.
Dacă adunăm toate aceste valori și le împărțim la numărul de tichete, obșinem un timp mediu foarte mare din cauza tichetului care a durat 5 săptămâni. Acesta nu reflectă realitatea zilnică a echipei tale.
Folosind Timpul Median de Procesare, extremele pot fi eliminate sau ajustate, oferind o imagine mai realistă a timpului necesar pentru rezolvarea tichetelor. Acest lucru este crucial pentru o analiză precisă și pentru luarea deciziilor corecte.
Când Să Folosești AHT și Când Să Folosești MHT
Nu trebuie să ignori AHT, pentru că îți poate indica dacă există probleme grave, cum ar fi tichete care rămân nerezolvate. Totuși, dacă vrei să analizezi productivitatea echipei, MHT este metricul mai potrivit, deoarece elimină datele extreme care nu reflectă performanța zilnică.
Concluzie: Cum Să Utilizezi Corect Datele
Pentru o imagine completă asupra eficienței echipei tale de suport, trebuie să folosești atât AHT, cât și MHT.
AHT te ajută să identifici probleme sistemice, cum ar fi tichetele uitate sau procesele ineficiente.
MHT îți arată performanța reală a echipei și este mai util pentru discuțiile despre productivitate.
Folosind aceste metrici corect, vei putea lua decizii mai informate, vei optimiza procesele și vei îmbunătăți calitatea serviciului pentru clienți.