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最初の応答時間: 迅速な応答で顧客を魅了する方法
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ビジネスの成否を分けるものが 1 つあるとすれば、それは顧客がどれくらいの時間既読のままでいるかということです。
顧客がサポートを求めたり、単に質問したりした場合、待ち時間が長いとビジネスの収益にすぐに影響を与える可能性があります。によると 2022 Sprout Social Index™ , 消費者の 36% は否定的なサポート体験を友人や家族と共有し、31% は購入を完了せず、30% は代わりに競合他社から購入します。
サポート チームにとって、各顧客からの問い合わせに対する初回応答時間 (FRT) は、通常、最初の応答時間とも呼ばれ、勝敗を分ける瞬間となります。この指標は、次のレベルから直線を引くことができます。 カスタマーケア 忠実な顧客であり続ければ、誰かがそれを受け取ります。
この記事では、FRT の重要性、計算方法、および FRT を改善する戦略について説明します。
最初の応答時間とは何ですか?
初回応答時間は、企業が顧客からの問い合わせや問題を受け取った瞬間から応答するまでにかかる時間です。
FRT の最適化は、カスタマー エクスペリエンス全体の調子を決めるため、不可欠です。 The Index によると、顧客の 76% は、企業が顧客サポートを優先していることに気づき、感謝しています。クイック 最初の返信 受信メッセージへの応答が遅いと顧客満足度が向上しますが、メッセージが遅いとブランドに対するフラストレーションや不満が生じる可能性があります。
FRT を計算するにはどうすればよいですか?
カスタマー サービス チームが最初の応答時間を計算するために必要な重要なデータは 2 つあります。
- 特定の期間内に顧客のリクエストをオープンして応答するまでにかかった時間
- 特定の時間内に送信された応答の数
オンライン衣料品店が 1 週間に 120 件のサポート ケースをオープンしたとします。最初の応答時間をすべて合計すると、15,000 秒になります。ストアは、次の計算を使用して FRT を見つけることができます。
最初の応答時間の合計 / ケースの総数 = 平均最初の応答時間
したがって、ケースごとの平均初回応答時間は 15000 / 120 = 125 秒となります。
ただし、この計算はブランドの FRT を正確に反映していない可能性があります。次のことも考慮する必要があります。
- 平均よりも中央値を使用します。 最初の応答時間の中央値は、最終結果を歪める可能性が低いため、平均よりも安定した FRT の指標となります。たとえば、店舗のデータセットには 3 分の FRT が 4 つあり、30 秒の FRT が 1 つだけある場合があります。最初の応答時間の平均は 2 分 30 秒ですが、平均 3 分という計算は、カスタマー サービス チームがケースにどれだけ迅速に応答したかをより正確に示します。
- 通常の営業時間。 最初の応答時間は通常の営業時間に基づいて計算され、カスタマー サービス チームが対応できない時間は除外されます。チームが午前 8 時から午後 7 時まで働くとします。顧客からの問い合わせは午後 10 時に送信されます。翌日の午前 8 時 5 分に応答された場合、チケットの FRT は 10 時間 5 分ではなく 5 分になります。
- サービス レベル アグリーメント (SLA)。 チームが SLA を設定している場合、この計算では、チームが達成するために設定された応答時間の目標とベンチマークに到達しているかどうかも考慮されます。
これらの微妙な違いは、FRT が各企業の状況、目標、営業時間に依存することを意味します。
最初の応答時間を改善するにはどうすればよいですか?
最初の応答時間を改善するには、追跡、トレーニング、測定という 3 つの異なるステップが必要です。各ステップを詳しく見てみましょう。
現在の FRT を追跡する
FRT を改善する前に、FRT を測定して、チームの応答時間のパフォーマンスを確認する必要があります。
最初の応答時間を追跡すると、応答プロセスのパターンとボトルネックを特定したり、ベンチマークと比較してチームのパフォーマンスを測定したりできます。カスタマー サービス ソフトウェアによっては、この追跡がすでにバックグラウンドで行われている場合があります。
たとえば、スプラウトの 受信箱アクティビティレポート ウィジェットを使用して平均アクション時間を追跡します。これは、営業時間などを考慮しながら、特定の期間にわたってチームが最初に応答するまでにかかる時間を監視します。次に、チームの平均アクション時間と、期間の追加の内訳が計算されます。
顧客からの問い合わせに対応するために使用するチャネルごとに、上記のようなレポートを収集します。
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FRT に期待されるベンチマークを学ぶ
FRT の業界ベンチマークを理解すると、顧客を満足させながらチームの現実的な目標を設定するのに役立ちます。
当社のインデックス データによると、消費者の 70% 近くがブランドが 24 時間以内に返信することを期待しており、回答者の 76% はブランドがニーズにどれだけ早く対応できるかを重視していると回答しています。
しかし、Klaus の調査によると、最初の応答時間を追跡しているのは顧客サービス チームの 20% だけです。
このステップに取り組む最善の方法は、カスタマー サービス チームが問い合わせに答えるために使用しているチャネルを特定し、業界の FRT のベンチマークを収集することです。
FRT を優先するようにカスタマー ケア チームをトレーニングする
インデックスによると、ブランドのわずか 30% のみが カスタマーケア ソーシャルメディア上で顧客と積極的に関わるためのプロセスとツールが整備されています。
そのため、顧客が苦情を申し立てるために電子メールやチャットボットの代わりにソーシャルメディアを使用することにした場合、ブランドは否定的なフィードバックや感情にさらされることになります。顧客に迅速に対応するための強固なソーシャル メディア プロセスにより、すべての拠点でブランドをカバーできるようになります。
ただし、ソーシャル メディア プロセスを導入するだけでは十分ではありません。すべてのチャネルにわたって FRT を優先し、予想される返信期間内に顧客に返答できるようにカスタマー サービス チームをトレーニングすることが重要です。サポート チームは、複雑な問い合わせに慣れており、応答形式に関する期待や、必要に応じてケースをエスカレーションする方法を理解している必要があります。
チームが FRT の期待について同じ認識を持てるようにします。私たちのを使用してください カスタマーケアトレーニングデッキ 迅速な対応の重要性を教育し、目標を達成するために必要な戦略を身につけさせます。
FRT 改善目標を設定する
サービス レベル アグリーメント (SLA) を設定することで、希望する初回応答時間を達成するためにカスタマー サービス チームが達成する必要がある明確な目標を設定します。
これらの契約は、サポート チームのサービスと責任に関する期待を設定し、重要なパフォーマンス指標をサポート チームの取り組みに結び付けます。 FRT の改善目標を設定するには、最初の問い合わせの返信に SLA または時間枠を添付して、サポート チームに応答時間に対する責任を持たせます。
ベースライン FRT は以前のデータと業界ベンチマークから計算され、目標目標と期間を使用して SLA に追加されます。
SLA で、顧客からの問い合わせに 4 時間以内に応答するという最初の応答時間の目標が設定されているとします。サポート チームがその期間内にすべての受信問い合わせに応答した場合、SLA 遵守率は 100% になります。
また、異なるカスタマー サポート チャネルに対して個別の SLA を設定することが合理的かどうかも検討してください。たとえば、ライブ チャットの最初の応答時間の基準目標は 2 分以下ですが、Instagram の DM の場合は 30 分以下になる可能性があります。サポート チームが各プラットフォームで迅速に対応できるように、どのようなインフラストラクチャが導入されているかについて現実的に考えてください。
AIを賢く活用する
によると 2023 年のソーシャルメディアの現状レポート , リーダーの 93% は、AI と機械学習 (ML) への投資の増加がカスタマー ケア機能の拡大に不可欠であると考えています。 AIはできる 顧客からの問い合わせを効率化する カスタマー サポート チームがケースを管理しやすくなり、最初の応答時間が短縮されます。
カスタマー サポート チームが最初の応答時間を改善しようとしているとします。ただし、各顧客とのやり取りに応じて、返信の中でさまざまな言語を使い分ける必要もあります。
スプラウトの使用 AIによる強化 顧客との会話を簡単にパーソナライズし、すべての返信に適切なトーンを当てることができます。返信の下書きが完成したら、 AIアシストによる強化 コピーを取得し、それを 4 つの異なるスタイルのトーンに変換して、 スマート受信箱 。
チームメンバーが情報をすぐに見つけられるように、強固なナレッジベースを構築する
包括的なナレッジ ベースにより、チームは顧客の問題を効率的に解決するために必要な情報を迅速に見つけることができます。この情報は、応答の品質を向上させるだけでなく、顧客の問い合わせに対応する AI チャットボットのトレーニングにも使用できます。
ナレッジ ベースの構築に関する最も優れた点の 1 つは、顧客が独自に問題を解決できるようになり、サポート チームの時間と労力を大幅に節約できることです。サポート チームの受信トレイにケースが届いた場合でも、強固なナレッジ ベースがあれば、顧客が読んで問題を解決できる詳細な記事を返信することができます。
最終的に、エージェントが受け取るヘルプ リクエストの数が減れば、受信箱に届いたケースに迅速に対応できるようになり、企業全体の最初の応答時間が短縮されます。
FRT は顧客サービスのパズルの 1 ピースにすぎません
最初の応答時間は顧客の成功にとって重要な KPI であり、顧客満足度とブランドに対するロイヤルティに影響を与える可能性があります。
FRT を追跡し、チームをトレーニングし、改善目標を設定することで、カスタマー サービス チームは FRT を大幅に強化して顧客を満足させることができます。 AI やナレッジ ベースの使用などの改善により、顧客と単純な問い合わせに対する回答との間のギャップを埋めることもできます。これにより、カスタマー サービス チームはより複雑な問題に対処できるようになります。
ただし、最初の応答時間は、ブランドが顧客に優れたエクスペリエンスを提供するために使用できる重要な指標の 1 つにすぎません。また、顧客サービス チームは、顧客にシームレスなエクスペリエンスを提供するために、電子メールからソーシャル メディアに至るあらゆるタッチポイントにわたって連携する必要があります。
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顧客の期待について詳しくは、次の記事をご覧ください。 顧客サービスにおけるソーシャルメディアの役割 そして、ソーシャル プラットフォーム全体での質の高いサポートがブランド ロイヤルティをどのように大幅に高めることができるかについても説明します。
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