วิธีพยากรณ์และวางแผน Live chat

สำหรับการคาดการณ์ด้วย  Live chat  ก่อนที่จะนำเสนอกลยุทธ์ที่จะช่วยให้วางแผนโดยใช้ข้อมูลเพียงเล็กน้อย

 

 

3 ความเข้าใจผิดที่พบบ่อยในการวางแผน Live chat

Live chat กำลังกลายเป็นช่องทางทางเลือกสำหรับลูกค้าจำนวนมาก และในขณะที่วางแผนสำหรับการเปลี่ยนแปลงนี้ Call center หลายแห่งกำลังทำข้อผิดพลาดหลักสามประการที่ขัดขวางการคาดการณ์

1. สามารถแบ่งปริมาณตามภาวะพร้อมกัน (ผิด!
2. สามารถใช้การทำงานพร้อมกันแบบแบนราบได้ตลอดทั้งวัน (ผิด!)
3. สามารถใช้เครื่องคิดเลข Erlang ได้ (ผิด!)

 

---

แต่ทำไมไม่สามารถทำทั้งสามสิ่งนี้แต่ละอย่างได้?

เพียงเพราะขอให้สมาชิกในทีมแต่ละคนจัดการการแชทสามครั้งในแต่ละครั้ง ไม่สามารถสรุปได้ว่าที่ปรึกษาทั้งหมดจะจัดการสามครั้งอย่างต่อเนื่องตลอดทั้งวัน เมื่อคำนึงถึงสิ่งนี้ ไม่สามารถแบ่งปริมาณการแชทที่คาดการณ์ไว้ด้วยการทำงานพร้อมกันที่สม่ำเสมอที่ไม่มีอยู่จริง ต้องจำไว้ว่าปริมาณการติดต่อนั้นแหลมคมและจะมีปัจจัยอื่นๆ ที่มีอิทธิพลต่อการทำงานพร้อมกันตลอดทั้งวัน

 

John Casey ผู้เชี่ยวชาญด้านการวางแผนทรัพยากรของ CCplanning กล่าวว่า “ผู้ให้คำปรึกษามักจะเริ่มต้นวันใหม่ด้วยการสนทนาสามครั้งทันที และเมื่อสิ้นสุดกะการทำงาน จะลดขนาดทุกอย่างลงด้วย”

 

เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงการทำงานพร้อมกันเหล่านี้ จึงไม่สามารถใช้ Erlang Calculator มาตรฐานสำหรับการวางแผน Live chat ได้เนื่องจากระบบกำลังพัฒนาสำหรับช่องเสียง โดยถือว่าที่ปรึกษาจะจัดการผู้ติดต่อทีละรายเท่านั้น ด้วยเหตุนี้จึงจำเป็นต้องมีแบบจำลองที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งจะพิจารณาว่าที่ปรึกษาจัดการกับการแชท 1, 2, 3 และอื่นๆ บ่อยเพียงใดพร้อมกันตลอดทั้งวันและ AHT ตามลำดับสำหรับแต่ละสถานการณ์เหล่านั้น

 

---

4 สิ่งที่ต้องรู้เกี่ยวกับการวางแผน Live chat

ต้องแน่ใจว่าไม่ได้ทำผิดพลาดสามประการข้างต้น ในขณะที่ควรทำความคุ้นเคยกับปัจจัยพื้นฐานสี่ประการของการวางแผน  Live chat ด้านล่าง เมื่อเข้าใจข้อเท็จจริงแต่ละข้อเหล่านี้แล้ว สามารถกำหนดกลยุทธ์ที่พิสูจน์ได้จริงในการคาดการณ์และวางแผนสำหรับ Live chat ซึ่งสามารถพัฒนาได้เมื่อเวลาผ่านไป เมื่อต้องรับมือกับเทรนด์และฤดูกาลของเอง

 

1. ไม่สามารถวางแผนการ Live chat ได้จนกว่าจะ “ทำทุกอย่าง”

บริษัทจำนวนมากปิดช่องทาง Live chat เมื่อมีปริมาณการติดต่อสูงเกินไปสำหรับที่ปรึกษาที่จะจัดการ ซึ่งสมเหตุสมผลมากในแง่ของการย้ายลูกค้าไปยังช่องทางอื่นที่มีความต้องการต่ำ

 

 

อย่างไรก็ตาม ไม่เพียงแค่ล้มเหลวในการปฏิบัติตามความคาดหวังของลูกค้าเมื่อทำเช่นนี้ แต่ยังขัดขวางความสามารถในการคาดการณ์ช่องทางของ ตามที่ John Casey กล่าว

 

“ถ้าเราไม่ปล่อยให้ผู้ติดต่อเข้ามาเอง เราจะรู้ปริมาณที่แท้จริงของเราได้อย่างไร? ซึ่งหมายความว่าเราจะมีพนักงานไม่เพียงพอ เราจะอยู่เบื้องหลังเสมอ”

 

ดังนั้น แม้ว่ามันอาจจะน่ากลัวที่จะหลีกเลี่ยงปุ่ม “ปิด Live chat ” ในตอนแรก การทำเช่นนี้จะทำให้มีความคิดที่ดีขึ้นมากสำหรับวิธีการคาดการณ์และพนักงานในอนาคต

 

2. AHT ที่ปรึกษาจะแตกต่างกันขึ้นอยู่กับการแชทพร้อมกัน

เวลาในการจัดการเฉลี่ย (AHT) เพิ่มขึ้นเมื่อการทำงานพร้อมกันเพิ่มขึ้น ทำให้การวางแผนทำได้ยาก สิ่งนี้ถูกเน้นในแผนภูมิด้านล่าง

 

 

C = ลูกค้า

A = ที่ปรึกษา

Q = คิว

 

ในกราฟิกด้านบน แถบเดียวที่ด้านบนแสดงคำแนะนำลูกค้าทั่วไป – การโต้ตอบกับลูกค้า และเวลาที่ทั้งคู่พิมพ์และส่งคำตอบ แถบสองแถบด้านล่างซึ่งเชื่อมต่อเข้าด้วยกัน แสดงให้เห็นรูปแบบของการสนทนาเมื่อที่ปรึกษาจัดการการโต้ตอบการแชทสองครั้งในคราวเดียว

 

ตอนนี้สามารถเห็นได้ว่ามีเวลาเพิ่มขึ้นเมื่อลูกค้าถูกบังคับให้กลับเข้าคิว เนื่องจากได้ตอบสนองต่อที่ปรึกษาได้เร็วกว่าที่ที่ปรึกษามีต่อลูกค้ารายอื่น เวลานี้เน้นด้วยตัวอักษร “Q” ในแผนภาพ เวลาที่เพิ่มขึ้นนี้จะยืดอายุการโต้ตอบแต่ละครั้ง ทำให้ AHT เพิ่มขึ้นพร้อมกับการทำงานพร้อมกัน ขณะที่กำลังเพิ่มคิวในการโต้ตอบและก่อนหน้านั้น

 

หากเพิ่มการแชทครั้งที่สาม เป็นไปได้อย่างยิ่งที่ลูกค้าแต่ละรายจะตอบเสร็จในเวลาใกล้เคียงกัน และเพื่อให้ลูกค้าสองคนเข้าคิวภายในการโต้ตอบ สิ่งนี้ไม่เพียงแต่นำมาซึ่งการพิจารณาประสบการณ์ของลูกค้า ในแง่ของการวางแผน ต้องคิดให้รอบคอบเกี่ยวกับวิธีสร้างเวลาคิวที่เพิ่มนี้ลงในแบบจำลองของ

 

3. การวางแผน Live chat ได้รับผลกระทบอย่างมากจากอาการ “เกิด–ตาย (Birth–Death)”

กลุ่มอาการ “เกิด-ตาย” ซึ่งตั้งทฤษฎีขึ้นครั้งแรกโดยนักคณิตศาสตร์ชาวรัสเซีย อันเดรย์ มาร์คอฟ ได้ถูกจินตนาการใหม่สำหรับศูนย์การติดต่อ โดยที่ “การเกิด” ได้รับการยอมรับว่าเป็นจุดเริ่มต้นของปฏิสัมพันธ์และ “ความตาย” ที่บ่งบอกถึงจุดจบ

 

สามารถใช้ตรรกะนี้กับ Live chat เพื่อให้การโต้ตอบใหม่แต่ละครั้งแสดงถึง “การเกิด” จำนวนการเกิดสามารถสูงถึงจำนวนที่กำหนดไว้สำหรับธุรกิจของ อย่างไรก็ตาม ยังมี “ความตาย” อีกด้วย ซึ่งหมายความว่าที่ปรึกษาจะไม่จัดการกับจำนวนการแชทที่เท่ากับขีดจำกัดของเสมอไป

 

ดังนั้นในขณะที่ที่ปรึกษาสามารถเดินหน้าต่อไปได้ ตั้งแต่เริ่มแชทหนึ่งไปจนถึงสามแชท ยังสามารถย้อนกลับ มีสามแชทและเลื่อนลงมาที่หนึ่งหรือแม้แต่ศูนย์ เมื่อรู้ว่า AHT เปลี่ยนแปลงตามภาวะพร้อมกัน จะเริ่มเข้าใจว่า AHT ผันผวนเพียงใด ตามที่ John Casey กล่าว

 

จอห์นกล่าวเสริมว่า “กลุ่มอาการเกิด-ตาย” หมายความว่าเราต้องวางแผนเมื่อเราเปิดกว้าง หากเราไม่เปิดทุกวันตลอด 24 ชั่วโมง สมมติว่าเมื่อทีมเริ่มต้นวัน จะอยู่ใน AHT ที่ต่ำกว่า”

 

“ถ้าอย่างนั้นเราก็ต้องคิดถึงช่วงพักของที่ปรึกษา หากเวลาพักของที่ปรึกษาภายในสิบนาที เราสามารถวางแผนและใช้ซอฟต์แวร์เพื่อผ่อนคลาย เพื่อที่เราจะได้หยุดกะของที่ปรึกษา เพื่อที่จะได้เปลี่ยนจากการจัดการสามแชท เป็นสอง เป็นหนึ่ง”

 

4. ความอดทนมีผลกระทบที่แตกต่างกัน

แม้ว่าโดยทั่วไปแล้วผู้คนจะอดทนกับ Live chat มากกว่าที่ใช้โทรศัพท์ ยังต้องพิจารณาถึงความอดทนโดยเฉลี่ยในการคาดการณ์ของ ซึ่งเรียกอีกอย่างว่า “ความอดทน” ความคลาดเคลื่อนจะพิจารณาเวลาเฉลี่ยที่ลูกค้าใช้ในการละทิ้ง และจำเป็นต้องสร้างสิ่งนั้นลงในแบบจำลองของ เพื่อให้แน่ใจว่าจะไม่สูญเสียลูกค้าจำนวนมากเกินไปก่อนที่จะส่งผ่านไปยังที่ปรึกษา สามารถหาตัวเลขสำหรับความอดทนได้โดยการคำนวณเวลาเฉลี่ยในการละทิ้งตัวเลข ซึ่งอาจมีอยู่ในระบบแชทของ

 

อย่างไรก็ตาม หากไม่เป็นเช่นนั้น ยังสามารถพล็อตกราฟการละทิ้งเพื่อค้นหาตัวเลขสำหรับความอดทนโดยเฉลี่ย ซึ่งเป็นเวลาที่ลูกค้าแชท 50% จะละทิ้ง นอกจากความอดทนแล้ว ยังต้องคำนึงถึงการหดตัวด้วย เนื่องจากไม่สามารถคาดหวังให้ที่ปรึกษาอยู่ในทุกวันที่เปิดกว้างและใช้จ่าย 100% ของผู้ติดต่อในการจัดการในวันทำการของ แล้ววันหยุดของล่ะ? ประชุม? โรคภัยไข้เจ็บ? ฯลฯ

 

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้การหดตัวเป็นเมตริก โปรดอ่านบทความของเรา: วิธีคำนวณการหดตัวของ Contact Center

 

---

กลยุทธ์สำหรับการวางแผน Live chat

สำหรับตัวอย่างนี้ ลองใช้สถานการณ์ที่กำลังวางแผนสำหรับบริการ Live chat ใหม่ หมายความว่าไม่มีข้อมูลที่จะใช้งานได้ อย่างไรก็ตาม หากใช้ Live chat มาระยะหนึ่งแล้ว การใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มและฤดูกาลจะช่วยให้สร้างการคาดการณ์ได้ดียิ่งขึ้น

 

หากปราศจากความรู้นี้ มีคำถามเพิ่มเติมอีกหลายข้อที่ต้องถามตัวเอง ได้แก่:

• เปอร์เซ็นต์ของปริมาณการติดต่อทั้งหมดของเราในตอนนี้จะมาจากการ Live chat หรือไม่?
• การเพิ่ม Live chat จะส่งผลต่อปริมาณการติดต่อโดยรวมอย่างไร
• เราคาดหวังได้ไหมว่าการ Live chat จะเพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป?

 

เพื่อตอบคำถามเหล่านี้ วิธีหนึ่งคือการติดต่อกับองค์กรที่มีกลุ่มลูกค้าที่คล้ายคลึงกันซึ่งได้ใช้ Live chat แล้วและได้รับข้อมูลนี้จาก

 

---

ปรึกษาองค์กรที่คล้ายกันด้วย  Live chat

ในสถานการณ์สมมตินี้ ควรถามคำถามองค์กรเช่น: ได้รับผู้ติดต่อ Live chat กี่รายสำหรับผู้เข้าชมเว็บไซต์ของทุก X จำนวน?

อัตราส่วนนี้จะช่วยให้ประเมินและระบุแนวโน้มจำนวนผู้ติดต่อที่น่าจะได้รับตลอดช่วงต่างๆ ของวัน/สัปดาห์/เดือน ตามจำนวนผู้เข้าชมไซต์ที่ได้รับ

 

ข้อเสียของแผนนี้คือ จะต้องโปรโมต Live chat ในลักษณะเดียวกับองค์กรที่ใช้ข้อมูลนี้ เนื่องจากจำนวนผู้ติดต่อจะขึ้นอยู่กับสิ่งต่างๆ เช่น ตำแหน่งของไอคอน Live chat บนเว็บไซต์ของ อย่างไรก็ตามเมื่อเวลาผ่านไป สามารถเริ่มสร้างรูปแบบการ Live chat ของเอง และทดลองว่าปริมาณจะได้รับผลกระทบอย่างไรจากการโปรโมตช่อง Live chat บนไซต์ และต้องพิจารณาด้วยว่า AHT ของคืออะไร ความเปลี่ยนแปลงตลอดทั้งวันและการทำงานพร้อมกันอย่างไร ตัวเลขเหล่านี้เป็นตัวเลขที่ไม่สามารถนำมาจากองค์กรอื่นได้ กระบวนการและขั้นตอนของจะแตกต่างกันอย่างมาก

 

---

เรียกใช้การทดสอบ Live chat

ในการประมาณค่า AHT ใน Live chat  ทางเลือกหนึ่งคือเริ่มใช้ Live chat กับทีมเล็กๆ และจำกัดจำนวนลูกค้าที่เปิดช่องนี้ให้ใช้ได้ สามารถเรียกใช้การทดสอบ AHT ทั้งหมดในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมได้ นอกจากนี้การทดสอบนี้จะช่วยให้ค้นหาตัวเลขสำหรับความอดทนโดยเฉลี่ย ทำความเข้าใจอย่างลึกซึ้งถึงจำนวนที่ปรึกษาการแชทที่สามารถจัดการได้ในคราวเดียว และวางแผนกลยุทธ์สำหรับการทำงานพร้อมกันขึ้นและลง

 

จากนั้นคำนวณการหดตัว ตัวเลขเป้าหมายสำหรับระดับการบริการและอัตราการเข้าพัก จากนั้นด้วยข้อมูลทั้งหมดนี้ สามารถสร้างแบบจำลองสำหรับการเปิดตัวอย่างเต็มรูปแบบ อย่าลืมปิด Live chat เป็นทางเลือกสุดท้ายหากการคาดการณ์ของประเมินปริมาณผู้ติดต่อต่ำเกินไป การปล่อยให้ผู้ติดต่อแต่ละรายผ่านเข้ามาอย่างเป็นธรรมชาติเป็นวิธีที่จะได้รับข้อมูลเพื่อปรับปรุงการคาดการณ์ของในอนาคต

 

---

 

 

สรุป

เนื่องจากไม่มีกระบวนการที่ยาวนานสำหรับการคาดการณ์และการวางแผนในการ Live chat  องค์กรต่างๆ จึงพยายามใช้วิธีต่างๆ ในการทำเช่นนั้น ซึ่งน่าเสียดายที่นำไปสู่ข้อผิดพลาดมากมาย ข้อผิดพลาดเหล่านี้เกิดจากความเข้าใจผิด เช่น “สามารถแบ่งการทำงานพร้อมกันด้วยปริมาณ” และ “ไม่เป็นไรที่จะใช้เครื่องคิดเลข Erlang สำหรับการจัดพนักงาน” ไม่สามารถทำสิ่งใดสิ่งหนึ่งเหล่านี้ได้ในช่อง Live chat

 

ดังนั้น ต้องทำความคุ้นเคยกับพื้นฐานของการวางแผน Live chat ก่อน ก่อนที่จะรวบรวมแบบจำลองสำหรับการวางแผน Live chat เฉพาะสำหรับองค์กรในการทำเช่นนี้ เป็นการดีที่จะยืมข้อมูลจากองค์กรอื่น – ระวังหลุมพรางของการทำเช่นนั้น – และดำเนินการทดสอบเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก AHT ที่สำคัญ ตัวเลขสำหรับความอดทน และอัตราที่ยอมรับได้สำหรับการทำงานพร้อมกัน จากนั้น ยังต้องพิจารณาระดับการบริการ การหดตัว และอัตราการเข้าพัก ข้อมูลทั้งหมดนี้จะช่วยให้พัฒนารูปแบบการวางแผน Live chat ขั้นพื้นฐาน ซึ่งสามารถทำให้สมบูรณ์แบบได้เมื่อเวลาผ่านไป

 

ที่มา : https://www.callcentrehelper.com/forecast-plan-live-chat-147549.htm