Le rapport d'efficacité analyse la manière dont votre équipe de support gère les conversations au fil du temps, y compris le pourcentage de conversations résolues au premier contact, le nombre de réaffectations, le temps de clôture, et plus encore.
Créer un rapport d'efficacité
Allez dans Reports et créez un nouveau rapport, puis sélectionnez le modèle Effectiveness pour démarrer rapidement.
Utilisez le modèle de rapport d'efficacité pour voir
Conversations répondues
Taux de conversations clôturées au premier contact
Réponses pour clôturer une conversation
Conversations réaffectées
Temps jusqu'à la première affectation
Temps entre la première affectation et la clôture
Comprendre les données du graphique
Survolez l'icône d'information en haut d'un graphique pour voir la période de rapport, les filtres de niveau rapport, les métriques, et les filtres de niveau métrique appliqués à chaque graphique.
Il existe un scénario où le nombre « minimum » de Réponses pour clôturer une conversation pourrait apparaître comme 0 si la plage de temps sélectionnée n'avait aucune conversation clôturée avec plus d'une réponse d'un coéquipier.
Personnaliser le modèle de rapport d'efficacité
Le modèle de rapport d'efficacité est entièrement personnalisable, vous permettant d'ajouter plus de graphiques depuis la bibliothèque de graphiques, ou de supprimer ceux dont vous n'avez pas besoin dans ce rapport. Tous les graphiques peuvent être redimensionnés et déplacés où vous le souhaitez.
Cas d'utilisation du rapport d'efficacité
Voir comment différents types de conversations sont gérés
Voyez en un coup d'œil comment votre équipe gère différents types de conversations en filtrant les graphiques par tags de conversation/données de conversation. Cela vous montrera si les conversations à haute priorité sont gérées efficacement.
Voir comment différents coéquipiers ou équipes gèrent les conversations
Voyez si certains coéquipiers ou équipes passent plus de temps sur les conversations et identifiez les domaines pour la formation ou le perfectionnement de l'équipe. Vous pouvez le faire en filtrant les graphiques par coéquipier.
Si vous voyez un faible pourcentage de conversations clôturées au premier contact, vous devriez vérifier (ou ajouter) toute règle d'affectation pour vous assurer que les conversations sont dirigées vers la meilleure équipe pour les gérer.
Comment les réponses des coéquipiers sont-elles comptées ?
Les réponses des coéquipiers comptées dans ce rapport incluent toutes les réponses après le premier message d'un client dans les conversations actuellement clôturées.
Les réponses sont regroupées pour s'assurer que plusieurs réponses envoyées successivement (sans réponse du client, ou message d'un autre coéquipier) ne sont comptées qu'une seule fois.
👆Cet exemple montre que le coéquipier a envoyé 6 messages séparés, mais certains d'entre eux sont regroupés pour un total de 4 réponses comptées dans ce rapport.
Si un autre coéquipier répond, ou si la conversation est clôturée, cela casse également le regroupement.
Vérifiez si les conversations sont prises en charge par la bonne personne
Le graphique Conversations réaffectées montre le nombre de conversations qui ont été assignées plus d'une fois après une réponse d'un coéquipier, regroupées par la date du premier message client envoyé. C’est un bon moyen de voir si les conversations sont prises en charge par la bonne personne, ou si certaines des affectations initiales pourraient être des règles automatisées.
Quand une conversation est-elle réaffectée ?
Si une conversation est assignée à un coéquipier (manuellement, par un coéquipier, par un bot, ou par une règle d'affectation) et qu'après sa réponse, elle est ensuite assignée à un différent coéquipier ou équipe, la conversation a été réaffectée et sera comptée dans le graphique Conversations réaffectées.
Toute conversation résolue par le premier coéquipier assigné ne sera pas comptée dans ce graphique.
Évaluer la charge de travail et la capacité des coéquipiers
Si le temps jusqu'à la première affectation est faible, mais que votre temps de première réponse est élevé, cela pourrait suggérer que les conversations sont assignées aux coéquipiers alors qu'ils sont trop occupés pour répondre immédiatement.
Le graphique Temps jusqu'à la première affectation montre le temps médian pour que les conversations soient assignées avant une réponse d'un coéquipier, regroupées par la date du premier message client envoyé.
L'agrégation par défaut affichée est la médiane, mais avec le plan Avancé ou Expert, vous pouvez choisir une autre agrégation, et votre choix sera sauvegardé pour la prochaine consultation des rapports. Vous pouvez choisir parmi moyenne, maximum, médiane ou minimum lors de la modification du graphique.
Les conversations ne seront pas comptées dans cette métrique si un coéquipier a répondu avant que la conversation soit assignée pour la première fois.
Exemples:
La conversation est commencée par un client à 10h55.
Assignée à un coéquipier à 11h05.
Ce coéquipier envoie une réponse.
Le temps jusqu'à la première affectation est de 10 minutes.
La conversation est commencée par un client à 10h55.
Assignée à un coéquipier à 11h05.
Assignée à un deuxième coéquipier à 11h10.
Le deuxième coéquipier envoie la première réponse.
Le temps jusqu'à la première affectation est de 15 minutes.
Le temps jusqu'à la première affectation englobe les données de tout coéquipier assigné à cette conversation, indépendamment des filtres de coéquipiers appliqués au rapport dans son ensemble - les données de ce graphique ne seront pas isolées pour des coéquipiers individuels.
Combien de temps vos coéquipiers passent-ils à gérer les conversations
Le graphique Temps entre la première affectation et la clôture montre le temps médian entre la dernière affectation de la conversation (avant la première réponse d'un coéquipier) et la clôture, regroupé par la date de création de la conversation.
Cela donne une image précise du temps que vos coéquipiers passent à gérer les conversations, en excluant le temps d'attente initial du client.
Le temps entre la première affectation et la clôture inclura également le temps pour d'autres coéquipiers. Cette métrique regarde le temps de la première affectation jusqu'à la clôture (et tous les messages des coéquipiers entre les deux).
Filtres utiles pour le rapport d'efficacité
Votre rapport d'efficacité peut être filtré par :
Tag — Passez en revue un sous-ensemble de conversations avec certains tags.
Continent — Sélectionnez un seul continent, ou plusieurs.
Pays — Choisissez un ou plusieurs pays.
Canal — Filtrez selon l'origine des conversations. Par ex. email, chat, ou votre application mobile.
Commencé par — Voir uniquement les conversations commencées par vos clients, ou celles en réponse à un bot/message.
Coéquipier — Affichez les conversations où l'action a été effectuée par un ou plusieurs coéquipiers (par ex. conversations répondues, ou clôturées par ce coéquipier ou équipe).
Attributs des données de conversation — Affichez les conversations avec des attributs spécifiques que vous définissez.
Filtrer ce rapport pour montrer différents types de conversation (avec tags de conversation) peut vous montrer :
Conversations résolues avec le moins de réponses — Envisagez d'utiliser Fin AI Agent pour les gérer pour vous.
Conversations nécessitant le plus d'attention — Workflows peuvent collecter des informations auprès des clients dès le départ pour que votre équipe puisse les aider plus efficacement.
Note :
Si vous avez filtré pour une seule journée, les conversations seront décomposées par heure, ou si vous filtrez pour une période plus longue, elles seront décomposées en jours ou semaines.
Le filtre « Canal » ne contiendra que les canaux où vous avez installé Intercom.
Mesurer la résolution au premier contact pour les tickets
Intercom ne suit pas nativement si un ticket a été géré par un seul agent de l'ouverture à la clôture. Vous pouvez créer cela vous-même en utilisant un attribut de conversation booléen, un Data Connector pour compter les agents uniques ayant répondu, et une règle de Workflow pour taguer automatiquement les tickets.
Étape 1 : Créer un attribut de conversation booléen
Cet attribut stocke le résultat FCR sur chaque ticket afin que vous puissiez filtrer les rapports par celui-ci.
Allez dans Settings > Data > Conversations et cliquez sur + Create attribute.
Définissez le Nom sur quelque chose comme Single agent resolution.
Sélectionnez Boolean comme format.
Cliquez sur Save. L'attribut apparaîtra sur tous les tickets dans l'Inbox.
Étape 2 : Utiliser un Data Connector pour compter les agents uniques
Un Data Connector permet à un Workflow d'appeler votre API externe ou couche de données pour interroger combien d'agents uniques ont répondu à un ticket donné. Ce compte détermine si l'attribut booléen doit être défini sur vrai.
Allez dans Fin AI Agent > Data Connectors et créez un nouveau connecteur.
Configurez le connecteur pour appeler votre source de données avec le conversation/ticket ID comme paramètre, et retourner le nombre d'agents uniques ayant répondu.
Mappez la réponse à une variable (par ex.
unique_agent_count) que votre Workflow peut lire.
Note : Les Data Connectors nécessitent un développement personnalisé pour construire et héberger le point de terminaison externe. En savoir plus sur l'utilisation des Data Connectors dans Workflows.
Étape 3 : Automatiser le marquage avec une règle de Workflow
Avec l'attribut et le connecteur en place, créez un Workflow qui se déclenche lorsqu'un ticket est clôturé, appelle le connecteur, et définit automatiquement l'attribut.
Allez dans Fin AI Agent > Workflows et créez un nouveau Workflow.
Définissez le déclencheur sur Conversation closed et ajoutez une condition pour le limiter aux tickets uniquement.
Ajoutez une étape Collect data et sélectionnez votre Data Connector pour récupérer le nombre d'agents uniques.
Ajoutez une étape Branch : si
unique_agent_countest égal à1, poursuivez sur le chemin "FCR".Sur le chemin FCR, ajoutez une action Set conversation data : définissez Single agent resolution sur True. Facultativement, ajoutez une action Tag conversation avec un tag tel que fcr pour un filtrage supplémentaire.
Enregistrez et Set live.
Rapporter sur les tickets gérés par un seul agent
Une fois le Workflow en direct, filtrez n'importe quel rapport d'efficacité par l'attribut de données de conversation Single agent resolution pour mesurer la performance des tickets gérés par un seul agent. Vous pouvez suivre :
Volume de tickets résolus par un agent unique vs. plusieurs agents.
Temps de gestion médian et réponses pour clôturer pour les tickets à agent unique.
Taux de FCR au fil du temps — filtrez par Conversation data attributes et définissez Single agent resolution sur True.
Astuce : Vous pouvez également filtrer directement le modèle de rapport Effectiveness par cet attribut, ainsi que d'autres filtres comme Canal ou Tag, pour voir le FCR décomposé par type de ticket ou équipe.