Helpshiftエージェントダッシュボードは、カスタマーサービスおよびサポートエージェントが、消費者にリアルタイムで対応することを支援し、時には複数の顧客を同時にサポートします。このような同時進行により、スタッフの効率と生産性が向上し、消費者の待ち時間が短縮されます。
しかし、今日のデジタルカスタマーサービスの現代において、エージェントが一度に非常に多くのケースを処理して過負荷になるのを防ぐことが重要です。同時に、より多くの処理能力があるエージェントのワークロードを調整することも有効です。エージェントが1日に処理できる、そして実際に処理しているチケットの数を理解することは、チームの負荷と能力を最適化するための鍵となります。しかし、測定と最適化の作業は、数十年前の電話ベースのコールセンターよりも今日ではより複雑になっています。
- 同時実行性とは、エージェントが複数のチケットを並行して処理できることを意味します。
- エージェントは、Helpshiftエージェントダッシュボードから離れていても、お客様を支援することができます。
Microsoft Power BI で Helpshiftを補完することで、これらの要素をまとめることができます。
注意: この記事は、以下のソフトウェア製品を両方ともお持ちであることを前提としています。
- Microsoft Power BI Pro
- Microsoft Power BI Pro用テンプレートアプリ、Helpshiftエージェント分析
エージェントの占有率を調べる
割り当てられたチケットを持つオンラインゲージは、指定した期間において、1人のエージェント（または1つのチーム）の勤務時間のうち、未解決チケットの割り当てが含まれる時間の割合を測定します。ただし、このゲージは、オンラインのエージェントのサブセットのみを考慮します。
同様に、割り当てられたチケットがある状態で対応可能とマークされたゲージは、指定した期間において、未解決チケットの割り当てを含む1人のエージェント（または1つのチーム）の勤務時間の割合も測定します。ただし、このゲージは、（A.）オンライン、（B.）ログインしており、（C.）追加の作業を引き受けるために対応可能とマークしたエージェントのサブセットのみを考慮します。エージェントは、新規チケットが割り当てられないように、対応不可とマークすることがあります。対応不可のエージェントは、割り当てられたチケットの作業を継続したり、その日のログオフ前に他の作業に集中したりすることができます。
エージェントのワークロードを調べる
モーメント別の平均ワークロードゲージは、エージェント（またはチーム）のアクティブな会話の典型的な時間加重数をカウントします。つまり、指定した期間の全ての時点にわたって、未解決で割り当てられたチケットの数を意味します。これは、未解決で割り当てられたチケットが未解決のままになっている平均期間を考慮するという意味で、時間加重されています。モーメント別の平均ワークロードゲージにマウスオーバーすると、↓↓ボタンが表示され、クリックして30分単位で「掘り下げ」できます。より狭く焦点を絞ったビューポートを持つことで、日中の負荷の傾向と変動を確認するのに役立ちます。
進行中または解決済みの作業ゲージは、指定した期間にわたって、1人のエージェント（またはチーム）の30分ごとの平均応答率を、個別のチケット数で測定します。この場合、応答とは、チケットにメッセージを追加するか、メッセージを追加してチケットをクローズするかのいずれかの、カウント可能なアクションです。これらのアクションは実行された作業としてカウントされ、ここで測定されます。進行中または解決済みの作業ゲージにマウスオーバーすると、30分単位に「掘り下げ」する↓↓ボタンが表示され、クリックできます。より狭い範囲に焦点を当てたビューポートを使用すると、1日の応答率の傾向と変動を確認するのに役立ちます。
例：
では、Helpshiftエージェント分析からの洞察を、どのようにキャパシティプランニングに応用できるでしょうか？以下の例を検討してください。
ライブチャット
Helpshift が推奨する最適なエージェント稼働率がおよそ 80% であるとします。また、ライブチャットのシナリオでは、1 人のエージェントの平均的なワークロードは、ピーク時やトラフィックの多い日に負荷が一時的に急増することを考慮すると、一度に 1 つか 2 つのチケットを包含すると予想されるとします。
そうすれば、平均負荷がエージェント 1 人あたり 1.0 ～ 1.5 件のチケットの間にある場合、エージェントとチームがほぼ最大負荷になっていることを把握できます。
メールまたは非同期メッセージング
メールや非同期チャットのシナリオでは、1人のエージェントの平均的なワークロードは、一度に4〜6件のチケットを抱えることを想定できます。ただし、ピーク時やトラフィックの多い日には、負荷が一時的に急増することも考慮してください。
そうすれば、平均負荷がエージェント 1 人あたり 4.0 ～ 5.5 件のチケットの間にある場合、エージェントとチームがほぼ最大負荷になっていることを知ることができます。
対応に追われるエージェント
エージェントの全体的なワークロードは、Helpshift設定でチケットの割り当てワークフローをどのように設定するかにかかっています。ワークフローには、ボット、タグ、カスタムチケットフィールド、テキストテンプレート、自動化、クイック返信、キュー、自動割り当て、およびクローズされたサポートケースを再開するための顧客時間制限など、お好みの組み合わせを含めることができます。通常、エージェント1人あたりに理想的と考えるチケット数と同数か、わずかに多い自動割り当て制限を設定します。
ただし、エージェントが理想的と思われる数よりも多くの割り当てを受ける可能性はあります。これは通常、自動化、バルクアクション、または手動による割り当てが原因です。モーメント別のエージェントワークロードゲージの数値が、進行中または解決済みゲージの数値よりも常に大幅に高い場合は、チケットの割り当てワークフローを調整して過剰な割り当てを修正するか、追加のエージェントを雇用して人員不足を修正することができます。
そうは言っても、ワークロードだけでは、エージェントまたはチームにとって理想的な能力を判断するのに十分ではありません。CSAT(顧客満足度)、解決までの時間（TTR）、初回応答までの時間（TTFR）などのパフォーマンス指標は、ワークロードを考慮して、実行された作業の質を測定するのに役立ちます。パフォーマンスが低下した場合、その理由の1つは、割り当てられたチケットの数またはその複雑さによるワークロードの増加である可能性があります。