Stem ACD Metrieken

Deze pagina biedt een overzicht van de Voice ACD-statistieken, inclusief hun namen en beschrijvingen. Als u op de vervolgkeuzelijst Meer informatie voor elke metriek klikt, krijgt u toegang tot gedetailleerde informatie, zoals hoe de metriek wordt berekend, toepasselijke filters, ondersteunde kanalen, metriekrichting en praktische gebruiksgevallen.

% In wachtstand geplaatst

Met de metrische waarde 'Percentage in de wacht' wordt het percentage afgehandelde spraakcontacten berekend dat in de wacht is geplaatst.

Meer informatie

Berekening: Deze metriek berekent het percentage unieke telefoongesprekken waarbij sprake was van een hold-out ten opzichte van het totale aantal unieke telefoongesprekken dat door agenten is afgehandeld.
Filters:
- Medewerkergroep: Agent, Team, Bedrijf
- Contactgroep: Skill, Campagne, Bedrijf
- Attributen: Kanaal, Dispositie, Richting
Ondersteund kanaal: Spraak
Type metric: historisch
Richting metric: omlaag, een lagere metric-waarde is het best.
Gebruiksvoorbeeld: De frequentie van wachttijden in telefoongesprekken evalueren - Een contactcenter gebruikt deze metriek om te evalueren hoe vaak agenten klanten in de wacht zetten tijdens telefoongesprekken. Als het management inzicht heeft in het percentage telefoongesprekken waarbij de klant in de wacht staat, kan het vaststellen op welke gebieden de procedures voor gespreksafhandeling verbeterd kunnen worden. Ook kan het gerichte trainingen aanbieden om de wachttijden te verkorten en zo de klanttevredenheid te vergroten.

% Tijd in wachtstand

Met de percentage Hold-metriek wordt het percentage van de afhandelingstijd berekend dat in de HOLD-contactstatus is doorgebracht.

Meer informatie

Berekening: Met deze metriek wordt het percentage van de tijd berekend dat agenten klanten in de wacht zetten tijdens interacties, met uitzondering van consultatieve contacten.
Filters:
- Medewerkergroep: Agent, Team, Bedrijf
- Contactgroep: Skill, Campagne, Bedrijf
- Attributen: Kanaal, Dispositie, Richting
Ondersteund kanaal: Spraak
Type metric: historisch
Richting metric: omlaag, een lagere metric-waarde is het best.
Gebruiksvoorbeeld: Beoordelen van de efficiëntie van wachttijden - Een contactcenter gebruikt deze metriek om te evalueren hoe vaak agenten klanten in de wacht zetten tijdens interacties, met uitzondering van consultatieve contacten. Als het management inzicht heeft in de verhouding tussen wachttijd en afhandelingstijd, kan het vaststellen op welke gebieden de procedures voor het afhandelen van gesprekken verbeterd kunnen worden. Ook kan het gerichte trainingen aanbieden om de wachttijden te verkorten en zo de klanttevredenheid te vergroten.

% Gesprekstijd

Met de metrische gegevens 'Percentage gesprekstijd' wordt het percentage van de afhandelingstijd berekend dat een agent in gesprekstijd heeft doorgebracht.

ASA zonder terugbeltijd

De ASA zonder terugbeltijd is de gemiddelde tijd die binnenkomende spraakcontacten in de wachtrij hebben doorgebracht (InQueue Category Seconden), exclusief de terugbeltijd voordat ze door een agent werden afgehandeld.

Gemiddeld aantal vasthoudacties

De statistiek Gemiddeld aantal wachttijden geeft het gemiddelde aantal keren aan dat contacten die minimaal één keer in de wacht zijn gezet, daadwerkelijk in de wacht zijn gezet.

Gem. tijd in wachtstand

Met de metrische gegevens Gemiddelde wachttijd wordt berekend hoe vaak contacten die minimaal één keer in de wacht zijn gezet, gemiddeld opnieuw in de wacht worden gezet.

Gem. gesprekstijd

Met de statistiek Gemiddelde gesprekstijd wordt de gemiddelde duur berekend die agentcontacten doorbrengen in de status actief, in de wacht of in een conferentie (gezamenlijk 'gesprekstijd' genoemd). Deze berekening wordt uitgevoerd voor agentcontacten met actieve tijd.

Callbacks

Met de metrische gegevens Callbacks wordt het aantal telefooncontacten berekend dat een terugbelverzoek heeft ingediend.

Meer informatie

Berekening: Het totale aantal unieke contacten dat een terugbelverzoek nodig had, berekend door het tellen van de unieke contactnummers. waarden waarbij het aantal callbacks groter is dan 0.
Filters:
- Medewerkergroep: Agent, Team, Bedrijf
- Contactgroep: Skill, Campagne, Bedrijf
- Attributen: Kanaal, Dispositie, Richting
Ondersteund kanaal: Spraak
Type metric: historisch
Richting metric: omlaag, een lagere metric-waarde is het best.
Gebruiksvoorbeeld: Terugbelverzoeken bijhouden - Met deze metriek kunnen supervisors het aantal unieke klantinteracties bijhouden waarvoor een callbackverzoek nodig was. U kunt het gebruiken om patronen in terugbelverzoeken te identificeren, de efficiëntie van de oplossing van het eerste contact te beoordelen en ervoor te zorgen dat vervolgacties snel worden uitgevoerd om de klanttevredenheid op peil te houden.

Callbacks - mislukt

Met de metrische gegevens 'Callbacks mislukt' wordt het aantal telefooncontacten berekend dat minimaal één callback heeft ingediend en geen actieve tijd had.

Meer informatie

Berekening: Het totale aantal unieke contacten dat een terugbelverzoek nodig had, maar waarvoor geen actieve afhandelingstijd was, berekend door het tellen van afzonderlijke contactnummers. waarbij het aantal terugbelacties groter is dan 0 en het aantal actieve seconden gelijk is aan 0.
Filters:
- Medewerkergroep: Agent, Team, Bedrijf
- Contactgroep: Skill, Campagne, Bedrijf
- Attributen: Kanaal, Dispositie, Richting
Ondersteund kanaal: Spraak
Type metric: historisch
Richting metric: omlaag, een lagere metric-waarde is het best.
Gebruiksvoorbeeld: Onopgeloste Callbacks identificeren: Met deze metriek kunnen supervisors het aantal unieke klantinteracties bijhouden waarvoor een callback nodig was, maar die niet actief zijn afgehandeld. Het kan worden gebruikt om hiaten in vervolgprocessen te identificeren, zodat alle vragen van klanten direct worden behandeld en het risico op onopgeloste problemen wordt verminderd.

Callbacks - Geslaagd

Met de statistiek 'Callbacks Success' wordt het aantal telefooncontacten berekend dat minimaal één keer heeft teruggebeld en waarvan de actieve tijd groter was dan nul.

Meer informatie

Berekening: Het totale aantal unieke contacten waarvoor een terugbelverzoek nodig was en waarvoor een actieve verwerkingstijd gold, berekend door het tellen van de verschillende contactnummers. waarbij het aantal terugbelacties groter is dan 0 en het aantal actieve seconden groter is dan 0.
Filters:
- Medewerkergroep: Agent, Team, Bedrijf
- Contactgroep: Skill, Campagne, Bedrijf
- Attributen: Kanaal, Dispositie, Richting
Ondersteund kanaal: Spraak
Type metric: historisch
Richting metric: omhoog, een hogere metric-waarde is het best.
Gebruiksvoorbeeld: Zorgen voor effectieve follow-ups - Deze metriek helpt supervisors het aantal unieke klantinteracties bij te houden waarvoor een terugbelverzoek nodig was en die actief werden afgehandeld. Het kan worden gebruikt om ervoor te zorgen dat vervolgacties effectief worden beheerd en dat problemen van klanten tijdig worden opgelost. Hierdoor worden de klanttevredenheid en de servicekwaliteit verbeterd.

Overlegtijd

Met de meeteenheid Consultatietijd wordt berekend hoeveel tijd een agent besteedt aan overleg met andere agenten of experts.

Meer informatie

Berekening: Het totale aantal seconden dat agenten besteden aan consultatiegesprekken. Deze metriek geeft de cumulatieve tijd weer die agenten besteden aan consultatiegesprekken. Dit kunnen gesprekken zijn waarin agenten advies of hulp vragen aan supervisors of andere teamleden.
Filters:
- Medewerkergroep: Agent, Team, Bedrijf
- Contactgroep: Skill, Campagne, Bedrijf
- Attributen: Kanaal, Dispositie, Richting
Ondersteund kanaal: Spraak
Type metric: historisch
Richting metric: omlaag, een lagere metric-waarde is het best.
Gebruiksvoorbeeld: Bewaken van de consultatietijd van agenten: In een contactcenter is het bijhouden van de totale consultatietijd belangrijk om te begrijpen hoeveel tijd agenten besteden aan het zoeken naar hulp of advies. Als een agent bijvoorbeeld regelmatig met een supervisor moet overleggen tijdens een gesprek, kan deze metriek helpen bepalen op welke gebieden extra training of middelen nodig zijn om het zelfvertrouwen van de agent te verbeteren en zijn vermogen om gesprekken zelfstandig af te handelen te vergroten. Daarnaast kan het worden gebruikt om de effectiviteit van de ondersteuning die aan agenten wordt geboden te monitoren en ervoor te zorgen dat ze niet te veel tijd besteden aan consultatiegesprekken, wat van invloed kan zijn op hun beschikbaarheid voor het afhandelen van klantvragen.

Contacten in wachtstand geplaatst

Met de metrische gegevens 'Hold Contacts' wordt het aantal telefooncontacten berekend dat in de wacht is gezet.

Meer informatie

Berekening: Het totale aantal unieke telefooncontacten dat minimaal één keer in de wacht is gezet. Deze metriek geeft het aantal afzonderlijke telefoongesprekinteracties weer waarbij agenten de klant tijdens het gesprek in de wacht moesten zetten.
Filters:
- Medewerkergroep: Agent, Team, Bedrijf
- Contactgroep: Skill, Campagne, Bedrijf
- Attributen: Kanaal, Dispositie, Richting
Ondersteund kanaal: Spraak
Type metric: historisch
Richting metric: omlaag, een lagere metric-waarde is het best.
Gebruiksvoorbeeld: Bijhouden van unieke telefooncontacten die in de wacht zijn geplaatst - In een contactcenter is het bijhouden van het aantal unieke telefooncontacten dat in de wacht is geplaatst, essentieel om te begrijpen hoe vaak en waarom klanten in de wacht worden gezet. Als er bijvoorbeeld veel unieke contactpersonen in de wacht worden gezet, kan dit erop wijzen dat medewerkers regelmatig met hun supervisor moeten overleggen, informatie moeten opvragen of andere taken moeten uitvoeren waarvoor de klant in de wacht moet worden gezet. Met deze metriek kunt u trends in het gebruik van wachttijden identificeren, de impact van wachttijden op de klanttevredenheid meten en ervoor zorgen dat medewerkers over de benodigde middelen en training beschikken om wachttijden tot een minimum te beperken. Daarnaast kan het worden gebruikt om de effectiviteit te beoordelen van initiatieven die gericht zijn op het verminderen van de noodzaak tot wachttijden en het verbeteren van de algehele klantervaring.

Gehouden partij verlaat

Met de metrische gegevens over verlaten contacten wordt het aantal contacten berekend dat is verlaten terwijl ze in de wacht stonden.

Meer informatie

Berekening: Het totale aantal keren dat een in de wacht staande partij (klant) het gesprek verlaat terwijl hij in de wacht staat. Deze metriek geeft het cumulatieve aantal gevallen weer waarbij klanten ophangen of de verbinding verbreken terwijl ze in de wacht staan bij een agent.
Filters:
- Medewerkersgroep: bedrijf
- Contactgroep: Skill, Campagne, Bedrijf
- Attributen: Kanaal, Dispositie, Richting
Ondersteund kanaal: Spraak
Type metric: historisch
Richting metric: omhoog, een hogere metric-waarde is het best.
Gebruiksvoorbeeld: Monitoren van het aantal keren dat klanten hun telefoon in de wacht zetten - In een contactcenter is het bijhouden van het aantal keren dat klanten hun telefoon in de wacht zetten, van cruciaal belang om inzicht te krijgen in het geduld en de tevredenheid van klanten. Als het aantal afgebroken gesprekken bijvoorbeeld hoog is, kan dit erop wijzen dat klanten lang in de wacht staan of niet tevreden zijn met het feit dat ze in de wacht worden gezet. Met deze metriek kunt u trends in wachttijden identificeren, de impact van wachttijdpraktijken op de klanttevredenheid meten en ervoor zorgen dat medewerkers de wachttijden minimaliseren om de algehele klantervaring te verbeteren. Daarnaast kan het worden gebruikt om de effectiviteit te beoordelen van initiatieven die gericht zijn op het verminderen van wachttijden en het voorkomen dat klanten afhaken.

Aantal in wachtstand

Met de metrische gegevens 'Hold Count' wordt berekend hoe vaak contacten in de wacht zijn gezet.

Meer informatie

Berekening: Het totale aantal keren dat klanten in de wacht worden gezet tijdens interacties, met uitzondering van consultatiegesprekken. Deze metriek geeft het cumulatieve aantal wachttijden weer tijdens verschillende soorten interacties. Hierdoor krijgt u inzicht in hoe vaak klanten in de wacht worden gezet.
Filters:
- Medewerkergroep: Agent, Team, Bedrijf
- Contactgroep: Skill, Campagne, Bedrijf
- Attributen: Kanaal, Dispositie, Richting
Ondersteund kanaal: Spraak
Type metric: historisch
Richting metric: omlaag, een lagere metric-waarde is het best.
Gebruiksvoorbeeld: Analyse van de wachttijdfrequentie bij gesprekken zonder consultatie: In een contactcenter is het van cruciaal belang om bij te houden hoe vaak klanten in de wacht worden gezet tijdens gesprekken zonder consultatie, om inzicht te krijgen in de impact van wachttijdpraktijken op de klantervaring. Als het aantal wachttijden bijvoorbeeld hoog is, kan dit erop wijzen dat medewerkers regelmatig taken moeten uitvoeren waarbij de klant in de wacht moet worden gezet, zoals informatie opvragen of overleggen met collega's. Met deze metriek kunt u trends in het gebruik van wachttijden identificeren, de impact van wachttijden op de klanttevredenheid meten en ervoor zorgen dat medewerkers over de benodigde middelen en training beschikken om wachttijden tot een minimum te beperken. Daarnaast kan het worden gebruikt om de effectiviteit te beoordelen van initiatieven die gericht zijn op het verkorten van wachttijden en het verbeteren van de algehele klantervaring.

Tijd in wachtstand

Met de metrische gegevens Wachttijd wordt berekend hoe lang een contactpersoon in de wacht staat, gedurende welke tijd de klant wacht totdat een agent of andere bronnen het probleem verder behandelen.

Meer informatie

Berekening: Het totale aantal keren dat klanten in de wacht worden gezet tijdens interacties, met uitzondering van consultatiegesprekken. Deze metriek geeft het cumulatieve aantal wachttijden weer tijdens verschillende soorten interacties. Hierdoor krijgt u inzicht in hoe vaak klanten in de wacht worden gezet.
Filters:
- Medewerkergroep: Agent, Team, Bedrijf
- Contactgroep: Skill, Campagne, Bedrijf
- Attributen: Kanaal, Dispositie, Richting
Ondersteund kanaal: Spraak
Type metric: historisch
Richting metric: omlaag, een lagere metric-waarde is het best.
Gebruiksvoorbeeld: Analyse van de wachttijdfrequentie bij gesprekken zonder consultatie - In een contactcenter is het van cruciaal belang om bij te houden hoe vaak klanten in de wacht worden gezet tijdens gesprekken zonder consultatie, om inzicht te krijgen in de impact van wachttijdpraktijken op de klantervaring. Als het aantal wachttijden bijvoorbeeld hoog is, kan dit erop wijzen dat medewerkers regelmatig taken moeten uitvoeren waarbij de klant in de wacht moet worden gezet, zoals informatie opvragen of overleggen met collega's. Met deze metriek kunt u trends in het gebruik van wachttijden identificeren, de impact van wachttijden op de klanttevredenheid meten en ervoor zorgen dat medewerkers over de benodigde middelen en training beschikken om wachttijden tot een minimum te beperken. Daarnaast kan het worden gebruikt om de effectiviteit te beoordelen van initiatieven die gericht zijn op het verkorten van wachttijden en het verbeteren van de algehele klantervaring.

Max. tijd in wachtstand

De maximale Hold Time-metriek is de maximale tijd die in de Hold-contactstatus wordt doorgebracht.

Geweigerde tijd

De Refused Time-metriek is de tijd die een agent in de staat Geweigerd heeft doorgebracht.

Meer informatie

Berekening: Deze metriek geeft de totale hoeveelheid tijd weer die agenten hebben besteed aan het weigeren van oproepen binnen een bepaalde periode. Het geeft de totale duur aan gedurende welke agenten niet beschikbaar waren om gesprekken aan te nemen vanwege weigeringen.
Filters:
- Medewerkergroep: Agent, Team, Bedrijf
- Contactgroep: Skill, Campagne, Bedrijf
- Attributen: Kanaal, Dispositie, Richting
Ondersteund kanaal: Spraak
Type metric: historisch
Richting metric: omhoog, een hogere metric-waarde is het best.
Gebruiksvoorbeeld: Bereik van agenten en geweigerde oproepen - In een contactcenter voor een retailbedrijf helpt de metriek Totale geweigerde tijd bij het controleren van hoe lang agenten besteden aan het weigeren van oproepen. Een hoog totaal aantal geweigerde aanvragen kan erop wijzen dat agenten vaak niet beschikbaar zijn, mogelijk vanwege een hoge werkdruk of andere problemen. Het contactcenter kan oorzaken onderzoeken, zoals een hoog aantal telefoontjes, onvoldoende personeel of technische problemen. Door deze problemen op te lossen, kan het centrum de tijd verkorten die medewerkers besteden aan het weigeren van oproepen. Zo kunnen meer klanten op tijd geholpen worden. Deze metriek helpt ook bij het vaststellen van benchmarks en doelen om de beschikbaarheid van agenten te beheren, wat de algehele prestaties en klanttevredenheid verbetert.

Snelheid van antwoord zonder CB

De CB-maatstaf (Speed of Answer without Callback) meet de hoeveelheid tijd die een voicecontact in de wachtrij doorbrengt. Dit is de duur tussen het begin van een contact en het moment dat een agent het contact afhandelt, gecategoriseerd als InQueue_Category, exclusief eventuele terugbeltijd.

Meer informatie

Berekening: Deze metriek geeft de nettotijd weer die nodig is om oproepen te beantwoorden, gecorrigeerd door de tijd die is besteed aan terugbelverzoeken binnen een bepaalde periode hiervan af te trekken. Het geeft in feite de effectieve wachttijd aan die bellers hadden voordat hun oproep werd beantwoord, exclusief de tijd die werd besteed aan terugbellen.
Filters:
- Medewerkersgroep: bedrijf
- Contactgroep: Skill, Campagne, Bedrijf
- Attributen: Kanaal, Dispositie, Richting
Ondersteund kanaal: Spraak
Type metric: historisch
Richting metric: omlaag, een lagere metric-waarde is het best.
Gebruiksvoorbeeld: Reactietijden optimaliseren door aanpassing voor terugbelverzoeken- In een contactcenter dat klantenondersteuning biedt voor een telecommunicatiebedrijf, kan de Net Speed of Answer Time-metriek worden gebruikt om de efficiëntie van de gespreksafhandeling te analyseren door aanpassing voor de tijd die wordt besteed aan terugbelverzoeken. Als de metriek bijvoorbeeld een hoge netto antwoordsnelheid laat zien, kan dit erop wijzen dat bellers lang moeten wachten voordat hun oproep wordt beantwoord, zelfs als rekening wordt gehouden met terugbelverzoeken. Het contactcenter kan mogelijke oorzaken onderzoeken, zoals een hoog aantal telefoontjes, onvoldoende personeel of technische problemen. Door deze problemen aan te pakken, kan het contactcenter de wachttijden verkorten en ervoor zorgen dat bellers tijdig ondersteuning krijgen. Bovendien kan deze metriek helpen bij het vaststellen van benchmarks en doelen voor het verbeteren van responstijden, wat bijdraagt aan een betere algemene klanttevredenheid en een efficiëntere service.