Andreas JensenAverage Handling Time, eller AHT, er et begrep som alle som arbeider med kundeservice kjenner godt til. Tallet, som gjerne måles i sekunder, forteller hvor lang tid vi gjennomsnittlig bruker på hver enkelt kunde som søker kontakt med oss.
AHT har i en årrekke vært en styrende KPI for bedrifter som tilbyr kundeservice. Dette gjelder i særdeleshet bedrifter som velger å outsource sin kundeservice til en tredjepart. I praksis er dette et kostnadsspørsmål og det er ikke vanskelig å forstå hvorfor de fokuserer på dette.
Større bedrifter kan ha over 100.000 kundehenvendelser hver eneste måned. Dersom bedriften klarer å redusere gjennomsnittstiden på disse henvendelsene med 10 sekunder vil man kunne spare inntil 2 millioner kroner i året. Hvor er så sammenhengen mellom reduksjon av AHT og en bedre kundeopplevelse?
I et marked hvor produkter blir stadig mer generiske skal alle skille seg ut ved å forsøke å være customer centric. Kundefokusert er ikke bare noe man sier man er, det skal være premissgivende for de valgene man tar. Avstanden fra å høflig og entusiastisk applaudere en fargerik PowerPoint til å gjøre de rette valgene når det virkelig gjelder har stadig vist seg å by på store utfordringer.
Mange store norske bedrifter har en relativt heterogen og dynamisk kundemasse. Aldersspennet for de som driver med bank, forsikring, strøm, TV og mobiltelefoni strekker seg fra 18 til over 100. De fleste bedrifter ønsker naturlig nok å selge mer til sine eksisterende kunder og forsøker gjerne å gjøre dette ved å opprette nye kontaktpunkt, enten i form av e-post eller utgående anrop. De færrest har nok fokus på å utnytte de kontaktpunktene som allerede eksisterer.
Dersom de som håndterer kundehenvendelser bare drilles på AHT vil de kunne gå glipp av mange muligheter til å generere merverdi til bedriften. I tillegg vil overdrevent fokus på AHT fjerne fokus på kvalitet.
I 2017 har vi dataprediksjonsmodeller som kan si noe om sannsynlighet om alt fra kjøp til kundeavgang. Ville det ikke være fornuftig å benytte seg av en datamodell som regner ut hvor mye tid man har disponibelt til hver enkelt kunde?
Kunder vil alltid ha ulike behov når de kontakter oss. De opptrer med ulik frekvens, og de har en ulik produktmiks. Din bedrift opplever ulik lønnsomhet fra kunde til kunde.
Allikevel insisteres det på å tildele lik tid til alle kunder som ringer kundeservice.
Den tildelte tiden tar heller ikke hensyn til eksterne faktorer. Om det er 10 minutters ventetid, eller om det sitter 10 ledige medarbeidere forblir AHT målsetningen den samme.
Så hvordan kunne dette sett ut dersom vi tok i bruk en datamodell som hjalp oss med å fordele tiden?
Hver kunde vil da få sin minimum og maksimale tid tilpasset egne behov og bedriftens sine ønsker. Man kan også gjennomføre justeringer basert på ytre faktorer som for eksempel trafikk:
Per Hansen kontakter kundeservice:
Basert på produktmiks, lønnsomhet og tid siden siste kontakt beregnes det i sann tid hvor mye tid vi minimum og maksimum skal benytte på han. Systemet finner ut at vi skal bruke minimum 120 sekunder og maksimalt 330 sekunder på Per Hansen.
Dersom han derimot ringer på et tidspunkt hvor det er lite trafikk og mange ledige agenter vil systemet reagere i henhold til gjeldende faktorer. Per vil få utvidet sin maksimale tid og kundesenteret vil få benyttet ledig kapasitet.
Et annet eksempel er Liv Jensen:
Hun er en god og lojal kunde som ikke har vært i kontakt med kundeservice på 3 år, og hun har hverken oppgitt e-post adresse eller samtykke. Hun har utdatert utstyr, og kvalifiserer for en kampanje på ny hardware. Dette betyr at vi må bruke mer tid på Liv Jensen en hva vi måtte benytte på Per Hansen.
Så hvis du er klar for å pensjonere AHT og er enig i at man ikke nødvendigvis blir best i klassen av å styre etter det gjennomsnittlige, la Maskineriet ta hånd om din kundeservice. Man kan yte maksimal kundeservice og samtidig være effektive både hva gjelder tidsbruk og kostnader.
Vi i Maskineriet vet hvordan.