12の主要ヘルプデスクメトリクス、KPI、およびそれらの計算方法

ヘルプデスクが1日に受け取る問い合わせの数を知りたいと思ったことはありますか？チームがこれらの問題を解決するのにかかる時間は？または、顧客がそのエクスペリエンスにどの程度満足しているか？ヘルプデスクメトリクスはこれらすべての質問に答えを与えることができます。これらを測定することで、運用のパフォーマンスと効率に関する貴重な洞察が得られます。

それでは、ヘルプデスクメトリクスの世界、その重要性、各メトリクスの意味、なぜそれらを測定すべきか、それらに影響を与えるもの、およびそれらを改善する方法を見ていきましょう。成功を測定し、カスタマーサポートを改善するための秘密を解き明かしませんか？

ヘルプデスクメトリクスを測定することが重要な理由は何ですか？

ヘルプデスクメトリクスを測定することは、ビジネスとカスタマーサポート戦略に大きな価値をもたらします。これらのメトリクスを監視および分析することで、十分な情報に基づいたビジネス上の決定を下し、ヘルプデスク運用を向上させることができます。

解決に時間がかかる問題があることに気づきましたか？受け取る問い合わせのタイプにパターンがありますか？チケット数が急に増加していますか？これらすべての質問への答えはあなたの指先にあります。あなたはどこを見るべきかを知る必要があるだけです。

ヘルプデスクメトリクスは、カスタマーサポート努力の成功を定量化するのに役立ちます。満足した顧客は、ビジネスが持つことができる最も価値のある資産の1つです。様々なメトリクスを追跡することで、チームが顧客の期待をどの程度満たしているかを測定し、得意な領域と改善に焦点を当てる必要のある領域を特定できます。

さて、主要業績評価指標、または略してKPIについて話しましょう。KPIとパフォーマンスメトリクスに違いはありますか？短い答えはい、あります。それらは密接に関連していますが、まったく同じではありません。

• KPI は、組織またはその内の特定の領域のパフォーマンスと進捗を評価するために使用される特定の測定可能な値です。KPIは通常、戦略的なビジネスの目標と目的に関連付けられており、それらの目標が達成されているかどうかを評価するために使用されます。
• パフォーマンスメトリクス は、パフォーマンスの特定の領域に関する洞察を提供します。これらは、特定のプロセス、活動、またはチームの有効性、効率、または品質を評価するために使用できます。パフォーマンスメトリクスは、強みと弱みを特定するのに役立つ詳細なデータと情報を提供します。

応答効率

応答効率は、サービスデスクチームが顧客の問い合わせにどの程度効率的に対応し、問題を解決するかに焦点を当てています。このサービスデスクメトリクスは、初回接触解決率、初回応答時間、平均処理時間という3つの主要なコンポーネントで構成されています。

これら3つのコンポーネントをすべて追跡することで、応答時間に遅延があるかどうか、顧客が問題を解決するために複数の相互作用を必要とする頻度、および改善の領域を特定できます。これらすべてが、より高速な解決時間、改善された応答効率、そして最終的にはより高いカスタマー満足度につながります。それでは、これらのコンポーネントのそれぞれを詳しく見てみましょう。

初回接触解決率

初回接触解決率（FCR）は、フォローアップ相互作用を必要とせずに、初期接触中にチームによって解決されたカスタマーサポートチケットの割合を測定します。これは、カスタマー満足度に直接影響を与える可能性があるメトリクスです。

顧客は、問題の迅速で効果的な解決を高く評価しています。顧客が問題を解決するために複数回連絡する必要がある場合、不満になり、会社に対して否定的な印象を持つことができます。

サービス品質測定グループによると、良好なFCR率の業界標準は70～79％です。これは、チケットの約30％が解決に複数の相互作用を必要とすることを意味します。

FCR率に影響を与える要因はいくつかあります：

• ヘルプデスクエージェントのスキルと専門知識：製品知識と問題解決スキルが豊富な十分に訓練されたエージェントは、初回接触で問題を解決する可能性が高くなります。
• 関連するリソースとツールの可用性：エージェントが顧客の懸念に効率的に対処するために必要なドキュメントとソフトウェアを備えていることを確認してください。
• 顧客の問い合わせの複雑さ：これはFCR率にも影響を与える可能性があります。一部の問題は、自然に目的の解決に達するために複数の相互作用を必要とすることに注意してください。

どのように計算しますか？

FCR率は、初回接触で解決された問い合わせの数を受け取った問い合わせの総数で割り、結果に100を掛けることで計算できます。

FCR（%）= 初期接触中に解決された問い合わせの数 / 受け取った問い合わせの総数 x 100

例えば、チームが100件の問い合わせのうち80件を初回接触で解決できたとしましょう。これは、FCR率が80％であることを意味します。

FCRのトピックについてさらに詳しく知りたい場合は、FCRのベストプラクティスに関する別の記事があります。より価値のある洞察と実行可能なヒントについては、必ずそれをチェックしてください。

初回応答時間

初回応答時間は、ヘルプデスクチームが顧客の問い合わせを受け取った後、それに応答するのにかかる平均時間を測定します。これはカスタマー満足度に直接影響を与えるため、測定するのに優れたメトリクスです。

問題が発生しているか支援を求めている場合、顧客は迅速な回答を受け取ることを期待しています。待つ時間が長すぎる場合、不満になり、カスタマーエクスペリエンスが低下します。一方、タイムリーな応答は満足度を向上させ、最終的には顧客を保持できます。研究に基づくと、71％の顧客はカスタマーサービスチームからの迅速な応答が彼らのエクスペリエンスを向上させることができると信じています。

初回応答率を改善し、顧客を満足させたい場合は、LiveAgentなどのヘルプデスクソフトウェアの実装を検討してください。自動化、チケットルーティング、SLAなどの幅広い機能により、ヘルプデスクソフトウェアはサポートプロセスを合理化および最適化できます。自動化は、チケットの分類と割り当てを支援し、適切なエージェントに到達することを確認します。チケットルーティングにより、利用可能なエージェントへの効率的なチケット配布が可能になり、顧客の待機時間が短縮されます。一方、SLAは応答時間の目標を確立し、顧客の問い合わせのタイムリーな解決を確保します。

平均処理時間

平均処理時間（AHT）は、ヘルプデスクエージェントが顧客とのやり取りを開始から終了まで処理するのにかかる平均時間を測定する主要業績評価指標の1つです。これには、通信、情報収集、トラブルシューティング、および解決の提供に費やされた時間が含まれます。

どのように計算しますか？

AHTを計算するには、すべての相互作用に費やされた総時間を合計し、相互作用の総数で割る必要があります。ただし、式は本質的に同じですが、評価している通信チャネルによって変数はわずかに異なります。

例えば：

電話通話の平均処理時間：

AHT =（通話時間＋保留時間＋フォローアップ時間）/通話の総数

週に約100通の通話を処理し、総通話時間が500分、保留時間が200分、フォローアップ時間も200分だとしましょう。

その後、次のようにAHTを計算できます：

（500通話分＋200保留分＋100フォローアップ分）/ 100通話 = 8分

メールの平均処理時間：

AHT = 総処理時間 / メールの総数

メールに関しては、保留時間がありません。つまり、メールが最初に開かれた時点から開始して、各問題を解決するのにかかった総時間を追加することでAHTを計算します。

ビジネスが200通のメールを受け取り、それらをすべて解決するのに5000分かかる場合、次のように計算します：5000分 / 200メール = 25分

ライブチャットの平均処理時間：

AHT = 通話時間＋フォローアップ時間 / チャットの総数

ビジネスが200チャットを受け取り、顧客との通話に2000分を費やし、さらにフォローアップ通信に1000分を費やしていると想像してください。AHTは次のように計算されます：（2,000通話分＋1,000フォローアップ分）/ 200チャット = 15分

AHTを追跡する利点は何ですか？

• チームの時間管理の有効性を測定するのに役立ちます
• AHTを監視することで、改善の領域を特定し、サポートプロセスを合理化するのに役立ちます。
• AHTは、リソース計画、スタッフ要件の推定、およびそれに応じてリソースを割り当てるために重要です。

AHTの追跡の利点と最適化のための実践的な戦略についてさらに詳しく知りたい場合は、このトピック専用の記事があります。効率を向上させ、顧客への解決をより高速化する方法に関する貴重な洞察を得るために、必ずそれをチェックしてください。

放棄率

放棄率は、カスタマーサポートから解決または応答を受け取る前にサポートチケットまたは問い合わせを放棄した顧客の割合を測定します。顧客が問題がタイムリーに対処されていないと感じる場合、彼らは諦めるかもしれません。これは不満、逃した機会、またはブランドの評判に対する潜在的な害につながる可能性があります。

高い放棄率を防ぐには、プロアクティブなアプローチが必要です：

• チームがタイムリーに顧客のクエリに対応していることを確認してください。
• 自動メッセージまたは推定応答時間を持つチケッティングシステムを実装して、長い待機時間を避けてください。
• セルフサービスオプションと堅牢なナレッジベースを提供して、顧客が独立して解決策を見つけることができるようにします。
• ライブチャットまたはチャットボットを通じてプロアクティブなサポートを提供して、即座のサポートを提供します。

チケットフロー

チケットフローは、ヘルプデスクシステム全体を通じてすべてのカスタマーサポートチケット、その解決、およびバックログの移動と管理を追跡して、その効率を分析します。主な目的は、すべてのチケットが最終的な目的地に到達し、タイムリーに閉じられることを確認することです。チケット数とチケットバックログを含む様々な主要なコンポーネントを含みます。

チケット数

チケット数は、特定の期間内にヘルプデスクが受け取った問い合わせまたはサポートチケットの総数です。これは、サポートチームに置かれた作業負荷と需要をより良く理解するのに役立つメトリクスです。

それを監視することで、リソースをより効果的に割り当て、ピーク期間を特定できます。チケット数を注視することで、チームが最も忙しい時期でも顧客の問い合わせを適切に処理し、満足のいくレベルのサービスを維持できることを確認できます。

平均チケット数を減らすことができます：

• セルフサービスオプションを提供する
• ナレッジベースのコンテンツを最新の状態に保つ
• プロアクティブなサポートを提供する
• 自動応答の送信とチケットのフィルタリングにより自動化を使用する
• チケットの再開を避けるためにカスタマーサポートチームをトレーニングする
• ユーザーインターフェースとユーザーエクスペリエンスを改善して、顧客の混乱を最小化する

チケットバックログ

簡単に言うと、チケットバックログは、まだ応答または解決を待っている問い合わせの数を表します。高いバックログは、顧客への応答の遅延、解決時間の増加、およびカスタマーサービスエクスペリエンスの低下につながる可能性があります。

チケットバックログを最小化するのに役立つ戦略をいくつか紹介します：

• 緊急度、顧客への影響、および複雑さに基づいてチケットを優先順位付けおよび分類します。
• 異なるタイプのチケットの応答時間と解決時間を定義するサービスレベル契約（SLA）を確立します。
• ナレッジベース、FAQ、またはチャットボットなどの自動化ツールとセルフサービスポータルを実装して、即座のサポートを提供し、顧客が一般的な問題の解決策を自分で見つけることができるようにします。
• サポートプロセスを合理化および最適化して、不要なステップを最小化し、効率を向上させます。
• チームの作業負荷、チケット配布、およびエージェントパフォーマンスを定期的に監視して、追加のサポートまたは改善が必要な領域を特定します。
• リソース割り当てとスタッフレベルを調整して、チームがチケットの量を処理できることを確認します。

解決時間

このサービスデスクメトリクスは、平均解決時間 または 平均チケット解決時間 とも呼ばれ、チームが顧客の問い合わせを完全に解決するのにかかる時間を測定します。チケットが受け取られた時点から始まり、顧客が満足のいく解決を受け取った時点で終わります。

解決時間は決して軽視されるべきではありません。なぜなら、90％の顧客がそれを優れたカスタマーサービスを提供するための最も重要な部分の1つと見なしているからです。これはカスタマー満足度スコア（CSAT）とカスタマー努力スコアに直接影響を与える可能性があり、またチームの効率を反映しています。

どのように計算しますか？

解決時間を計算したい場合は、初期チケット作成から閉鎖までの時間を測定する必要があります。これには、通信、トラブルシューティング、およびソリューション提供に費やされたすべての時間が含まれます。

ここは簡単な式です：

平均解決時間 = すべての解決済みチケットの総解決時間 / 解決済みチケット数

注： 計算には、保留中またはホールド中としてマークされているチケットは含まれません。

LiveAgentを使用すると、顧客の問い合わせを開始から終了まで効率的に管理および追跡し、チケットが漏れ落ちないようにできます。さらに、LiveAgentのSLA機能により、特定の応答および解決時間の目標を設定でき、顧客の問題を優先順位付けし、タイムリーに対処できます。これらの目標は、問い合わせの性質と重大度に応じて異なる場合があります。例えば、高優先度の問題は、低優先度の問題と比較して、より短い解決時間SLAを持つ必要があります。

解決時間対初回解決

特定のメトリクスが誤解されたり、用語が互いに置き換えられたりすることは珍しくありません。解決時間と初回解決の場合、これらはカスタマーサポートプロセスの異なる側面をキャプチャする異なるメトリクスです。

解決率

解決率は、特定の期間内に正常に解決されたカスタマーの問い合わせまたはサポートチケットの割合を測定します。これは、顧客の問題を解決する際のチームの有効性に関する洞察を提供します。高いチケット解決率は、顧客の問題を処理および解決する強い能力を示しており、これは顧客の忠誠度と満足度の向上につながります。

一方、解決率が低い場合は、非効率、知識のギャップ、またはカスタマーサポートエージェントトレーニングの不十分さを示す可能性があります。未解決のチケットの背後にある理由を分析することで、プロセスに調整を加え、解決されたチケット解決率を増やすために追加のトレーニングまたはリソースを提供できます。

どのように計算しますか？

解決率を計算するには、解決済みチケットの数を受け取ったチケットの総数で割り、結果に100を掛けてパーセンテージを算出します。

解決率 = 解決済みチケット数 / 受け取ったチケットの総数 x 100

注： 完全に解決されたチケットのみを式で考慮する必要があります。

解決率対初回接触解決

解決率と初回接触解決（FCR）は、カスタマーサポートプロセスの異なる側面に焦点を当てる2つの異なるメトリクスです。

エスカレーション率

このメトリクスは、より高いレベルのサポートまたは別の部門にエスカレーションまたは転送する必要があるサポートチケットの割合を計算します。これは、フロントラインサポートチームが処理している問題の複雑さまたは重大度を反映しています。平均して、チケットは内部プロセスまたは問題の複雑さに応じて、解決される前に部門とエージェント間で1～2回転送されます。

エスカレーション率は、日次、週次、または月次ベースで追跡できます。高いエスカレーション率は、カスタマーサポートプロセスの潜在的な問題またはカスタマーサポートトレーニングの欠陥を示す可能性があります。

どのように計算しますか？

エスカレーション率を計算するには、エスカレーションされたチケット数を受け取ったチケットの総数で割り、結果に100を掛けてパーセンテージを算出します。この計算は、エスカレーションを必要とするチケットの割合を決定するのに役立ちます。

エスカレーション率 = エスカレーションされたチケット数 / サポートチケットの総数 x 100

エスカレーション率を低下させることは、サポートプロセスを合理化し、カスタマー満足度を向上させるために重要です。これを実現する方法に関するいくつかのヒントを以下に示します。

ヒント1：追加のトレーニングを提供する

サポートチームが包括的な製品知識を持ち、様々な顧客の問題を解決するために必要なスキルを備えていることを確認してください。これは、継続的なトレーニングプログラムと更新されたリソースへのアクセスを提供することで実現できます。

ヒント2：エスカレーションガイドラインを実装する

チケットをいつどのようにエスカレーションすべきかについて明確なガイドラインを確立します。これにより、カスタマーサポート担当者は、問題がエスカレーションを必要とするか、自分の能力内で解決できるかについて決定を下すのに役立ちます。

ヒント3：チケッティングシステムに投資する

専門知識に基づいて最適な部門とエージェントにチケットを自動的に割り当てるインテリジェント機能を備えたチケッティングシステムを利用します。このように、複雑または専門的なチケットが適切な人に到達し、不要なエスカレーションの必要性を減らすことを確認します。

ヒント4：内部通信とコラボレーションを改善する

サポートチームと部門間のコラボレーションの文化を育成します。従業員が知識を共有し、より広い範囲の問題を解決するのに役立つドキュメントへのアクセスをエージェントに提供することを奨励します。

ヒント5：従業員フィードバックを収集する

フロントラインサポートエージェントと顧客から定期的にフィードバックを収集して、エスカレーションされたチケットにつながるパターンまたは繰り返しの問題を特定します。このフィードバックを使用して改善を行い、一般的な課題を克服します。

エージェント利用率

エージェント利用率は、エージェントが総作業時間と比較してサポート関連の活動に従事している時間の割合を反映しています。簡単に言うと、それはサービスデスクエージェントの生産性を測定します。

エージェント満足度 はこのメトリクスの重要な部分であり、サポートチームメンバーの幸福度と満足度を決定します。これはエージェントの生産性、士気、およびパフォーマンスに直接影響を与える可能性があります。

エージェント満足度を測定することは、調査、インタビュー、またはフィードバックセッションを含む場合があります。これにより、彼らのエクスペリエンス、課題、および改善のための提案に関する洞察を収集できます。これは、作業負荷、職場環境、トレーニングなど、彼らの仕事のさまざまな側面に関する貴重な従業員フィードバックを提供します。

どのように計算しますか？

エージェント利用率は、サポート関連の活動に費やされた総時間を利用可能な総作業時間で割り、結果に100を掛けてパーセンテージを算出することで簡単に計算できます。式は次のとおりです：

エージェント利用率（%）=（サポート関連の活動に費やされた総時間 / シフトに費やされた総時間）x 100

注： これは基本的な式です。最も正確な結果を得るために、より多くの変数を追加できます。

エージェント利用率を改善し、エージェント満足度を向上させるには、次の戦略の実装を検討してください：

• サポートエージェントのスキルと知識を向上させる包括的なトレーニングセッションを提供します。従業員に学習機会を与えることで、彼らの自信と能力を高め、顧客の問い合わせをより効率的に処理できるようにします。
• サポートプロセスを評価および最適化して、不要なステップを排除し、手動タスクを減らします。自動化ツール、テンプレート、および標準化された手順を使用することで、エージェントがより効率的に作業するのに役立ちます。
• エージェントが価値があり、尊重され、感謝されていると感じる職場環境を作成します。チームワークを奨励し、スキル成長と認識の機会を提供し、懸念や問題にタイムリーに対処してください。
• チームに効率的なツール、ヘルプデスクサポートソフトウェア、および顧客の問い合わせを効率的に処理するのに役立つリソースを装備します。これには、チケッティングシステム、ナレッジベース、またはサポートプロセスを合理化する通信プラットフォームが含まれます。

サポート有効性指数

サポート有効性指数は、サポートプロセスの全体的な有効性、効率、および品質を測定します。これは、主要業績評価指標の組み合わせを考慮して、チームが顧客のニーズと期待をどの程度満たしているかを評価します。

これは、チームが迅速に応答し、問題を効率的に解決し、満足のいくソリューションを提供する能力など、様々な側面を評価します。個別のKPIを超えて、サポートチームが顧客のニーズをどの程度満たしているかについてのより全体的なビューを提供します。

サポート有効性指数は、相互に接続され、全体的な評価に寄与する様々なサブメトリクスを考慮します。

セルフサービス利用率

セルフサービス利用率は、カスタマーサポート担当者に連絡する代わりに、ナレッジベース、FAQ、またはオンラインフォーラムなどのセルフサービスプラットフォームにアクセスして、回答または解決策を見つけようとするユーザーの数を評価します。これは、独立して問題を解決することができた顧客の割合を測定します。

研究が示すように、実際には約67％の顧客がカスタマーサポート担当者に連絡して話すことよりもセルフサービスを好みます。ただし、企業は、プラットフォームが一貫して更新され、関連情報で満たされていることを確認する必要があります。

どのように計算しますか？

セルフサービス利用率を計算するには、セルフサービスチャネルを通じて正常に答えを見つけた顧客の数を取り、受け取った顧客の問い合わせの総数で割り、結果に100を掛けてパーセンテージを算出します。

セルフサービス利用率（%）= セルフサービスを通じて解決された顧客の問い合わせ数 / 顧客の問い合わせの総数 x 100

このメトリクスに注意を払うことは、いくつかの理由で重要です：

• セルフサービスリソースの有効性を示し、顧客が自分の問い合わせに対処できることを示唆しています。
• 高いセルフサービス利用率は、サポートチームの効率にプラスの影響を与え、サポートチームが直接処理する必要がある問い合わせの数を減らすことができます
• 応答時間と全体的なカスタマー満足度を改善することに影響を与える可能性があります。
• リソースを最適化し、サポートコストを削減するのに役立ちます。

品質保証（QA）スコア

QAスコアは、サポートチームが処理したカスタマーとのやり取りのパフォーマンスと品質を評価するために使用できます。これは、カスタマーサービスガイドライン、知識の正確さ、通信スキル、および問題解決能力などの事前定義された基準への準拠を測定します。

これは通常、電話通話、ライブチャット、またはチケット応答などの記録されたカスタマーとのやり取りの評価を通じて決定されます。これらの評価は、訓練されたQA専門家によって実施され、事前に決定された基準に基づいて相互作用を評価し、それに応じてスコアを割り当てます。

しかし、あなたは疑問に思うかもしれません：なぜそれが重要なのですか？主なポイントをいくつか見てみましょう。

• カスタマーサポートの品質を測定および維持するのに役立ちます。
• 組織が改善の領域を特定し、一貫したサービス基準を維持できるようにします。
• 高いQAスコアを持つことは、より高い満足度、忠誠度、および顧客の保持につながる可能性があります。
• 評判とブランドイメージの維持および向上に貢献します。

どのように計算しますか？

このメトリクスは、以前に説明したものと比較して少し異なります。QAスコアを計算するには、組織は通常、各カスタマーとのやり取りの特定の側面と期待を概説するスコアリング基準を作成します。これらの基準は、専門性、共感、応答時間、および問題解決などの要因に基づいている可能性があります。

QA専門家は、これらの基準に対してカスタマーとのやり取りを評価し、数値スケールまたは定性的スケールでスコアを割り当てます。全体的なQAスコアは、評価されたすべての要因全体の個別スコアの平均または合計として計算できます。

結論

様々なヘルプデスクメトリクスを測定することは、カスタマーサポートプロセスを強化し、全体的な有効性を向上させることを目指すビジネスにとって重要です。各メトリクスは、カスタマー満足度の向上と合理化された運用に貢献する独自のメリットを提供します。平均チケット数、解決時間、初回解決、またはセルフサービス利用率などの主要メトリクスを監視および分析することで、ビジネスは十分な情報に基づいた決定を下し、改善の領域を特定できます。

LiveAgentなどの堅牢なヘルプデスクシステムを実装することで、これらのメトリクスの追跡と分析を促進し、最適化されたカスタマーサポート運用につながります。LiveAgentは30日間の無料トライアルを提供しており、ビジネスはプラットフォームの機能を確認し、ヘルプデスクパフォーマンスをどのように改善できるかを直接体験できます。