วิธีสร้างรายงานเวลาตอบกลับครั้งแรก: คู่มือฉบับสมบูรณ์

เวลาในการตอบกลับครั้งแรก คือระยะเวลาที่ลูกค้ารอระหว่างการส่งตั๋วไปจนถึงการได้รับการตอบกลับครั้งแรกจากเจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์ รายงานเวลาในการตอบกลับครั้งแรกจะติดตามระยะเวลาการรอคอยนั้นในแต่ละสัปดาห์ โดยแบ่งตามค่ามัธยฐานและเปอร์เซ็นไทล์ที่ 90 แทนที่จะใช้ค่าเฉลี่ย คุณสามารถสร้างรายงานนี้ได้จากการส่งออกข้อมูลตั๋วที่มีการบันทึกเวลาสองค่า ซึ่งกระบวนการทั้งหมดนี้ใช้เพียงแค่หนึ่งพรอมต์หรือสามสูตรเท่านั้น

การวัดผลนั้นง่ายมาก แต่การทำรายงานมักเป็นจุดที่ทีมงานเข้าใจผิดกันไปเองอย่างเงียบ ๆ เนื่องจากค่าสถิติเริ่มต้นและฟังก์ชันเปอร์เซ็นไทล์เริ่มต้นต่างก็ซ่อนกลุ่มลูกค้าที่ต้องรอนานที่สุดเอาไว้

เวลาในการตอบกลับครั้งแรกหมายถึงอะไร และมีวิธีคำนวณอย่างไร

เวลาในการตอบกลับครั้งแรก (FRT) คือระยะเวลาที่ผ่านไปนับตั้งแต่ตั๋วถูกส่งเข้ามาจนถึงการตอบกลับครั้งแรกของเจ้าหน้าที่ไปยังลูกค้า สูตรคำนวณนั้นตรงตัวอย่างที่เห็น:

เวลาในการตอบกลับครั้งแรก = เวลาที่บันทึกของการตอบกลับครั้งแรกจากมนุษย์ − เวลาที่บันทึกของการสร้างตั๋ว

การตัดสินใจสองประการจะช่วยเปลี่ยนสูตรบรรทัดเดียวนี้ให้กลายเป็นสิ่งที่ทีมสามารถยอมรับร่วมกันได้จริง ๆ

การตอบกลับอัตโนมัติถือเป็นคำตอบหรือไม่? ไม่ควรนับ การตอบกลับอัตโนมัติที่ระบุว่า "เราได้รับข้อความของคุณแล้ว" ไม่ใช่คำตอบสำหรับคำถาม การนับรวมสิ่งนี้จะทำให้ได้แผนภูมิที่สวยงามแต่ลูกค้าไม่มีความสุข ซึ่งมักเกิดจากความเข้าใจผิดอย่างบริสุทธิ์ใจมากกว่าการจงใจหลอกลวง และเป็นวิธีที่พบบ่อยที่สุดที่ทำให้ค่า FRT ดูดีเกินจริง

เวลาจะยังคงเดินในช่วงนอกเวลาทำการหรือไม่? หากนับตามเวลาปฏิทิน ตั๋วที่ส่งมาในเย็นวันศุกร์และได้รับการตอบกลับในเช้าวันจันทร์จะถือเป็นความล้มเหลวที่ยาวนานถึง 60 ชั่วโมง แต่หากนับตามเวลาทำการ อาจใช้เวลาไม่ถึงหนึ่งชั่วโมง ไม่มีแบบใดที่ผิด การที่คนหนึ่งอ้างอิงแบบหนึ่งในขณะที่เพื่อนร่วมงานอ้างอิงอีกแบบหนึ่งคือจุดเริ่มต้นของการโต้เถียง

ค่าเฉลี่ย FRT คือการตัดสินใจประการที่สาม และเป็นสิ่งที่เครื่องมือส่วนใหญ่เลือกให้คุณโดยอัตโนมัติ ระยะเวลาในการตอบกลับมักจะมีการกระจายตัวแบบเบ้ขวา: ตั๋วส่วนใหญ่จะได้รับการตอบกลับอย่างรวดเร็ว และมีตั๋วส่วนน้อยที่ต้องรอนานมาก ค่าเฉลี่ยเลขคณิตจึงถูกดึงไปยังจุดที่แทบไม่มีใครได้สัมผัสจริง ดังนั้น ควรรายงานค่า มัธยฐาน และ เปอร์เซ็นไทล์ที่ 90 แทน

สิ่งที่คุณต้องเตรียมก่อนเริ่มต้น

• การส่งออกข้อมูลตั๋ว โดยให้มีหนึ่งแถวต่อหนึ่งการสนทนา
• เวลาที่บันทึกสองค่า: เวลาที่ตั๋วถูกส่งเข้ามา และเวลาที่เจ้าหน้าที่ตอบกลับครั้งแรก
• คำจำกัดความของ "การตอบกลับครั้งแรก" ที่ไม่นับรวมการตอบกลับอัตโนมัติและบันทึกภายใน
• เวลาทำการของฝ่ายสนับสนุนของคุณ หากคุณต้องการรายงานตามเวลาทำการ
• กฎปริมาณขั้นต่ำ เพื่อไม่ให้สัปดาห์ที่มีข้อมูลน้อยเกินไปสร้างผลลัพธ์ที่ดูน่าเชื่อถือแต่ไร้สาระ

ควรตัดสินใจในสามข้อหลังนี้ก่อนที่จะเริ่มสร้างอะไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงในภายหลังจะทำให้ข้อมูลของสัปดาห์ก่อนหน้าทั้งหมดบนแผนภูมิใช้ไม่ได้ และเส้นแนวโน้มที่สร้างขึ้นจากคำจำกัดความที่เปลี่ยนแปลงไปมานั้นแย่ยิ่งกว่าการไม่มีเส้นแนวโน้มเลยเสียอีก

วิธีสร้างรายงานในสเปรดชีต

ทางเลือกที่ 1: เปลี่ยนเวลาที่บันทึกสองค่าให้เป็นระยะเวลา

นำเวลาที่บันทึกของการตอบกลับครั้งแรกมาลบด้วยเวลาที่บันทึกของการส่งตั๋วเข้ามา แล้วจัดรูปแบบผลลัพธ์ให้อยู่ในรูปของชั่วโมง นั่นคือเวลาในการตอบกลับครั้งแรกดิบสำหรับตั๋วแต่ละใบตามเวลาปฏิทิน

หากคุณต้องการใช้เวลาทำการแทน NETWORKDAYS.INTL มักจะเป็นจุดเริ่มต้นทั่วไป เอกสารประกอบของ Microsoft ระบุไว้อย่างชัดเจนเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่ได้ โดยฟังก์ชันนี้จะให้ "จำนวนวันทำงานเต็มวันระหว่างวันที่สองวัน" โดยใช้พารามิเตอร์ที่ระบุว่าวันใดบ้างที่ถือเป็นวันหยุดสุดสัปดาห์ วันหยุดสุดสัปดาห์และวันใดก็ตามที่ระบุในอาร์กิวเมนต์วันหยุด "จะไม่ถูกนับเป็นวันทำงาน"

โปรดสังเกตวลีที่ว่า วันทำงานเต็มวัน ฟังก์ชันนี้จะให้ผลลัพธ์เป็นจำนวนวัน ไม่ใช่ชั่วโมง ดังนั้นการรอคอยสี่ชั่วโมงและการรอคอยเจ็ดชั่วโมงภายในกะเดียวกันจึงดูไม่ต่างกันเลยในฟังก์ชันนี้ ระยะเวลาที่สั้นกว่าหนึ่งวันจำเป็นต้องใช้โครงสร้างที่รวมจำนวนวันทำงานเข้ากับเวลาที่เหลือของวัน นั่นคือสาเหตุที่การรายงานตามเวลาทำการถือเป็นโปรเจกต์หนึ่งมากกว่าที่จะเป็นเพียงแค่สูตรเดียว

ทางเลือกที่ 2: คำนวณค่ามัธยฐานและเปอร์เซ็นไทล์ที่ 90

MEDIAN จะให้ระยะเวลาการรอคอยทั่วไป สำหรับกลุ่มที่รอนานที่สุด Excel มีฟังก์ชันเปอร์เซ็นไทล์ให้เลือกสองฟังก์ชัน และนี่คือจุดที่ข้อมูลชุดเดียวกันสามารถให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันสองแบบ

PERCENTILE.EXC จะรับค่า k "ในช่วง 0..1 แบบไม่รวมค่าขอบ" เอกสารประกอบระบุว่า "หาก k ไม่ใช่พหุคูณของ 1/(n + 1) PERCENTILE.EXC จะทำการประมาณค่าในช่วงเพื่อกำหนดค่าที่เปอร์เซ็นไทล์ที่ k" ส่วน PERCENTILE.INC จะรับค่า k "ในช่วง 0 ถึง 1 แบบรวมค่าขอบ" และจะทำการประมาณค่าในช่วงเมื่อ k "ไม่ใช่พหุคูณของ 1/(n - 1)"

ตัวส่วนที่ต่างกัน การประมาณค่าในช่วงที่ต่างกัน ย่อมทำให้ได้ค่า p90 ที่ต่างกัน ไม่มีแบบใดที่ผิด ทั้งสองแบบเป็นเพียงข้อตกลงสองรูปแบบที่แตกต่างกัน และรายงานที่สลับไปมาระหว่างสองฟังก์ชันนี้อย่างเงียบ ๆ กำลังบอกเล่าเรื่องราวเกี่ยวกับสูตรของคุณมากกว่าเรื่องราวของคิวงานจริง

เวอร์ชันแบบไม่รวมค่าขอบมีข้อจำกัดที่เข้มงวดกว่า เอกสารประกอบเตือนว่า "หากไม่สามารถประมาณค่าในช่วงสำหรับเปอร์เซ็นไทล์ k ที่ระบุได้ Excel จะแสดงข้อผิดพลาด #NUM!" ในสัปดาห์ที่มีข้อมูลน้อย หรือมีตั๋วเพียงไม่กี่ใบในคิว ค่า p90 อาจจะไม่สามารถคำนวณได้เลย

ทางเลือกที่ 3: จัดวางรูปแบบรายงาน

จัดกลุ่มตั๋วตามสัปดาห์ แสดงค่ามัธยฐานและ p90 เคียงข้างกันเป็นเส้นสองเส้น และเพิ่มจำนวนตั๋วเป็นกราฟแท่งไว้ด้านหลัง จำนวนตั๋วนี้ไม่ใช่สิ่งตกแต่ง แต่มันคือสิ่งที่จะช่วยป้องกันไม่ให้ผู้อ่านตีความยอดที่พุ่งสูงขึ้นเกินจริง ซึ่งอาจเกิดขึ้นจากตั๋วเพียงแค่สิบเอ็ดใบ

จากนั้นให้เพิ่มข้อความหนึ่งบรรทัดเพื่อระบุรูปแบบเวลาและวิธีการคำนวณเปอร์เซ็นไทล์ ประโยคนั้นคือสิ่งที่จะช่วยให้คนอื่นที่ไม่ได้อยู่ในห้องประชุมสามารถสร้างรายงานนี้ซ้ำได้ในไตรมาสถัดไป

จุดที่ทำให้การใช้สเปรดชีตเริ่มล่าช้า

ไม่มีขั้นตอนใดในสามขั้นตอนนี้ที่ยาก แต่สิ่งที่ต้องแลกมาคือคุณต้องทำทั้งสามขั้นตอนใหม่ทุกสัปดาห์ จากไฟล์ส่งออกที่ชื่อคอลัมน์อาจเปลี่ยนไปทุกครั้งที่มีคนแก้ไขมุมมองของ helpdesk

อุปสรรคเฉพาะสามประการนี้มักจะเกิดขึ้นซ้ำ ๆ

คอลัมน์การตอบกลับมักจะไม่สะอาดเรียบร้อย การตอบกลับอัตโนมัติ บันทึกภายใน และการตอบกลับของเจ้าหน้าที่มักจะไปรวมอยู่ในฟิลด์เดียวกัน ดังนั้นแถวแรกจึงไม่ใช่คำตอบแรกจากมนุษย์เสมอไป การแยกข้อมูลเหล่านี้ออกจากกันต้องใช้การพิจารณาเป็นรายครั้งในการส่งออกข้อมูลแต่ละครั้ง ไม่ใช่เรื่องของสูตรคำนวณ

เปอร์เซ็นไทล์ต้องมีการตัดสินใจทุกครั้ง ว่าจะใช้ฟังก์ชันใด สัปดาห์ใดมีปริมาณข้อมูลเพียงพอ และจะแสดงผลอย่างไรเมื่อเกิดข้อผิดพลาดในการคำนวณในคิวที่มีข้อมูลน้อย

เวลาทำการคือภาระในการดูแลรักษา เมื่อคุณตกลงที่จะใช้เวลาทำการของฝ่ายสนับสนุนแล้ว วันหยุดราชการและการเปลี่ยนกะทุกครั้งจะกลายเป็นงานที่ต้องจัดการในเวิร์กบุ๊ก หากพลาดไปเพียงครั้งเดียว ข้อมูลของทั้งสัปดาห์ก็จะคลาดเคลื่อนไปทันที

ผลลัพธ์ที่ได้คือรายงานที่ถูกต้องในสัปดาห์ที่สร้างขึ้น แต่หลังจากนั้นข้อมูลจะค่อย ๆ คลาดเคลื่อนไปอย่างเงียบ ๆ

วิธีสร้างรายงานเวลาในการตอบกลับครั้งแรกด้วย AI

ขั้นตอนที่ 1: อัปโหลดไฟล์ส่งออกข้อมูลตั๋ว

เปิด Powerdrill Bloom แล้วอัปโหลดไฟล์ส่งออกโดยตรงจาก helpdesk ของคุณ ทั้ง Excel, CSV, PDF และเอกสารต่าง ๆ ได้รับการระบุว่าเป็นไฟล์ที่รองรับการอัปโหลดในแผนบริการฟรี ดังนั้นคุณจึงสามารถใส่ไฟล์ส่งออกดิบเข้าไปได้เลยตามที่เป็นอยู่

เก็บทุกคอลัมน์ที่บันทึกเวลาไว้ รวมถึงคอลัมน์ที่เป็นระบบอัตโนมัติด้วย คุณจำเป็นต้องใช้คอลัมน์เหล่านี้เพื่อพิสูจน์ว่าการตอบกลับใดที่ถูกนำมานับ และเพื่อเปลี่ยนคำจำกัดความในภายหลังโดยไม่ต้องส่งออกข้อมูลใหม่อีกครั้ง

ขั้นตอนที่ 2: ระบุรูปแบบเวลาและค่าสถิติที่คุณต้องการ

อธิบายการวัดผลด้วยภาษาธรรมชาติแทนการใช้สูตร ระบุว่าเวลาที่บันทึกค่าใดเป็นจุดเริ่มต้น เวลาตอบกลับใดเป็นจุดสิ้นสุด และนับรวมวันหยุดสุดสัปดาห์ด้วยหรือไม่ จากนั้นขอค่ามัธยฐานและเปอร์เซ็นไทล์ที่ 90 รายสัปดาห์ พร้อมกับจำนวนตั๋วควบคู่กันไป

ระบุด้วยว่าควรทำอย่างไรในสัปดาห์ที่มีข้อมูลน้อย โดยขอให้ซ่อนค่าเปอร์เซ็นไทล์หากจำนวนตั๋วต่ำกว่าเกณฑ์ขั้นต่ำ วิธีนี้ดีกว่าการปล่อยให้แสดงเซลล์ที่ผิดพลาด และดีกว่าการแสดงตัวเลขที่ดูน่ามั่นใจซึ่งสร้างขึ้นจากข้อมูลเพียงสี่แถว

ตัวเลขแต่ละตัวจะมาพร้อมกับแถวข้อมูลเบื้องหลัง ดังนั้นหากสัปดาห์ใดดูน่าสงสัย คุณก็สามารถเปิดอ่านรายละเอียดได้ทันทีแทนที่จะต้องมาโต้เถียงกัน

ขั้นตอนที่ 3: สร้างรายงานและบันทึกพรอมต์

ขอให้แสดงผลเป็นเส้นสองเส้นและกราฟแท่งหนึ่งชุดบนแกนรายสัปดาห์ พร้อมทั้งระบุหมายเหตุว่าใช้ข้อตกลงเปอร์เซ็นไทล์แบบใด จากนั้นส่งออกรายงานในรูปแบบรูปภาพ ชีต หรือสไลด์

ในสัปดาห์ถัดไป ให้คุณอัปโหลดไฟล์ส่งออกใหม่และรันพรอมต์เดิม คำจำกัดความจะยังคงคงที่ ซึ่งเป็นวิธีเดียวที่จะทำให้การเปรียบเทียบแบบสัปดาห์ต่อสัปดาห์มีความหมาย หน้า การสร้างกราฟจาก Excel จะอธิบายขั้นตอนการสร้างแผนภูมิโดยตรง

สิ่งที่ควรมีอยู่ในรายงานเวลาในการตอบกลับครั้งแรก

องค์ประกอบ	ทำไมจึงควรมี	จะเกิดอะไรขึ้นหากไม่มี
เส้นค่ามัธยฐาน	ระยะเวลาการรอคอยของลูกค้าทั่วไป	ค่าเฉลี่ยจะถูกบดบังด้วยค่าที่ผิดปกติ
เส้นเปอร์เซ็นไทล์ที่ 90	ประสบการณ์ของกลุ่มลูกค้าที่รอนานที่สุดหนึ่งในสิบส่วน	ปัญหาของกลุ่มที่รอนานที่สุดจะยังคงมองไม่เห็น
กราฟแท่งปริมาณตั๋ว	บริบทสำหรับการเคลื่อนไหวทุกครั้ง	สัปดาห์ที่มีข้อมูลน้อยอาจถูกตีความว่าเป็นแนวโน้มหลัก
การระบุรูปแบบเวลา	เวลาปฏิทินหรือเวลาทำการ	สองทีมอ้างอิงตัวเลขที่แตกต่างกัน
การระบุวิธีคำนวณเปอร์เซ็นไทล์	ความสามารถในการทำซ้ำ	ข้อมูลของสัปดาห์เดียวกันอาจมีค่าเปลี่ยนไปเมื่อสร้างรายงานใหม่คนละครั้ง
กฎปริมาณขั้นต่ำ	ความโปร่งใสในกลุ่มข้อมูลขนาดเล็ก	เกิดข้อผิดพลาดหรือได้ตัวเลขที่มีความแม่นยำแบบสมมติขึ้นมาเอง
การจำแนกตามช่องทาง	จุดที่กลุ่มรอนานที่สุดอยู่จริง ๆ	คิวที่แย่เพียงคิวเดียวจะดึงค่าของเส้นทั้งหมดให้ต่ำลง

ตัวอย่างการคำนวณจริง

สมมติว่าในหนึ่งสัปดาห์มีตั๋ว 240 ใบ ค่าเฉลี่ยของเวลาในการตอบกลับครั้งแรกคือ 5.1 ชั่วโมง ค่ามัธยฐานคือ 1.4 ชั่วโมง และ p90 คือ 19.7 ชั่วโมง

ตัวเลขทั้งสามค่านี้ถูกต้องทั้งหมด แต่ค่าเฉลี่ยเป็นเพียงตัวเลขเดียวที่ไม่ได้อธิบายประสบการณ์ของใครเลย ลูกค้าส่วนใหญ่รอไม่ถึง 90 นาที และกลุ่มที่ช้าที่สุดหนึ่งในสิบส่วนต้องรอเกือบทั้งวัน หากคุณนำเสนอเฉพาะค่าเฉลี่ย ผู้อ่านจะสรุปว่าคิวงานนั้นอยู่ในระดับปานกลางในทุก ๆ จุด ทั้งที่ในความเป็นจริงแล้วคิวงานนั้นรวดเร็วมากแต่มีปัญหาที่กลุ่มรอนานที่สุด วิธีการแก้ไขปัญหาสำหรับกลุ่มรอนานที่สุดนั้นแตกต่างจากการแก้ไขปัญหาสำหรับคิวที่ล่าช้าโดยรวม นั่นคือสาเหตุที่ความแตกต่างนี้คุ้มค่าที่จะแสดงเป็นแผนภูมิมากกว่าการแสดงในเซลล์เดียว

การแบ่งส่วนข้อมูลโดยไม่ทำให้รายงานคลาดเคลื่อน

คำถามถัดไปที่เห็นได้ชัดคือ ช่องทางหรือคิวใดที่ช้าที่สุด การแบ่งส่วนข้อมูลนั้นมีประโยชน์ แต่ก็เป็นวิธีที่เร็วที่สุดที่จะทำให้รายงานบิดเบือนความจริงได้เช่นกัน

กฎสองข้อที่จะช่วยรักษาความถูกต้องของข้อมูลคือ ให้แบ่งส่วนข้อมูลเฉพาะจุดที่ปริมาณรายสัปดาห์ยังคงสูงกว่าเกณฑ์ขั้นต่ำของคุณเท่านั้น และคงเส้นภาพรวมไว้บนแผนภูมิเพื่อให้ผู้อ่านมีเกณฑ์มาตรฐาน คิวที่มีตั๋วเพียงเก้าใบต่อสัปดาห์ควรค่าแก่การดูในมุมมองรายเดือน ไม่ใช่มุมมองรายสัปดาห์

หากการแบ่งส่วนข้อมูลมีความสำคัญมากกว่าแนวโน้ม ตารางขนาดเล็กที่แสดงค่ามัธยฐานและ p90 ของแต่ละคิวจะให้ข้อมูลได้มากกว่าการใช้เส้นห้าเส้นที่ซ้อนทับกัน

วิธีปรับปรุงเวลาในการตอบกลับครั้งแรก

รายงานจะมีค่าควรแก่การสร้างก็ต่อเมื่อมันชี้ให้เห็นแนวทางแก้ไข ปัจจัยขับเคลื่อนสี่ประการมักจะปรากฏขึ้นซ้ำ ๆ และรายงานจะบอกคุณเองว่าคุณจำเป็นต้องใช้ปัจจัยใด

กลุ่มรอนานที่สุดที่แย่แต่มีค่ามัธยฐานที่ดี มักจะหมายถึงเรื่องของเวลาการทำงานที่ครอบคลุม ไม่ใช่เรื่องของความเร็ว ตั๋วที่ส่งเข้ามานอกเวลาทำการ หรือในคิวที่มีผู้เชี่ยวชาญเพียงคนเดียว จะถูกปล่อยทิ้งไว้จนกว่าจะมีคนกลับมาทำงาน ให้พิจารณาเวลาที่ตั๋วส่งเข้ามาในแต่ละช่วงของวันก่อนที่จะไปดูประสิทธิภาพการทำงานของเจ้าหน้าที่

ค่ามัธยฐานที่เพิ่มขึ้นในขณะที่ปริมาณตั๋วคงที่ มักจะหมายความว่าคิวงานกำลังรองรับตั๋วประเภทใหม่ที่ยังไม่มีใครมีเทมเพลตสำหรับตอบกลับ การจำแนกตามช่องทางจะแสดงให้เห็นถึงสิ่งนี้

ค่ามัธยฐานที่เพิ่มขึ้นพร้อมกับปริมาณตั๋วที่เพิ่มขึ้น เป็นเรื่องของการจัดสรรกำลังคน และกราฟแท่งแสดงปริมาณตั๋วคือข้อพิสูจน์ในเรื่องนี้

รายงานที่นิ่งสนิทแต่ไม่มีใครเชื่อถือ เป็นปัญหาเรื่องคำจำกัดความ ให้เผยแพร่รูปแบบเวลาและวิธีการคำนวณเปอร์เซ็นไทล์ไว้ที่ด้านบนสุด แล้วการโต้เถียงจะหมดไป

สำหรับมุมมองปริมาณและสถานะที่อยู่ควบคู่กับรายงานนี้ โปรดดูคู่มือของเราเกี่ยวกับ รายงานตั๋วสนับสนุน และ รายงาน CSAT ส่วนหน้า แชตบอตบริการลูกค้า จะครอบคลุมถึงการลดปริมาณตั๋วในคิวเดียวกัน

เป้าหมายที่ดีควรเป็นอย่างไร

หลายทีมมักจะตั้งเป้าหมายเวลาในการตอบกลับครั้งแรกก่อนที่จะเห็นการกระจายตัวของข้อมูล ซึ่งนั่นทำให้เป้าหมายที่ตั้งไว้กลายเป็นสิ่งที่ไม่เหมาะสมหรือไม่อาจเอื้อมถึงได้ในที่สุด

ให้ตั้งตัวเลขสองค่าแทนที่จะเป็นค่าเดียว และเผยแพร่ทั้งสองค่า โดย เป้าหมายค่ามัธยฐาน จะอธิบายถึงประสบการณ์ปกติ และ เป้าหมาย p90 จะอธิบายถึงประสบการณ์ที่แย่ที่สุดที่คุณยินดีจะยอมรับ ทีมที่มีค่ามัธยฐาน 1.4 ชั่วโมง และ p90 อยู่ที่ 19.7 ชั่วโมง กำลังมีปัญหาเรื่องกลุ่มรอนานที่สุด ซึ่งเป้าหมายเดี่ยวที่สองชั่วโมงจะไม่สามารถสะท้อนปัญหานี้ออกมาได้เลย

จากนั้นให้ระบุรูปแบบเวลาควบคู่ไปกับเป้าหมาย คำว่า "สองชั่วโมง" ตามเวลาทำการ และ "สองชั่วโมง" ตามเวลาปฏิทิน คือคำมั่นสัญญาที่แตกต่างกัน ฝ่ายสนับสนุนและฝ่ายบริหารต่างก็มักจะทึกทักเอาเองตามมุมมองที่เอื้อประโยชน์ต่อฝ่ายตนเองมากที่สุด

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย

การรายงานค่าเฉลี่ย เป็นค่าสถิติเพียงค่าเดียวที่รับประกันได้เลยว่าจะทำให้เกิดความเข้าใจผิดในการกระจายตัวแบบเบ้ขวา และยังเป็นค่าเริ่มต้นในเครื่องมือสเปรดชีตส่วนใหญ่อีกด้วย

การนับการตอบกลับอัตโนมัติเป็นการตอบกลับครั้งแรก นี่คือวิธีที่เร็วที่สุดในการสร้างแผนภูมิที่ดูดีเยี่ยมแต่ไม่ตรงกับประสบการณ์จริงของใครเลย

การสลับฟังก์ชันเปอร์เซ็นไทล์ระหว่างไตรมาส หากค่า p90 ของคุณดีขึ้นในสัปดาห์เดียวกับที่มีคนแก้ไขสูตร แสดงว่าคุณกำลังวัดผลลัพธ์จากการแก้ไขสูตรนั้น

การปะปนกันระหว่างเวลาปฏิทินและเวลาทำการ วันหยุดสุดสัปดาห์ตามเวลาปฏิทินคือความล้มเหลวที่ยาวนานถึง 48 ชั่วโมง แต่ตามเวลาทำการอาจเป็นศูนย์ ให้เลือกแบบใดแบบหนึ่งและระบุป้ายกำกับให้ชัดเจน

การตัดชุดข้อมูลปริมาณออกเพื่อลดความรกรุงรัง กราฟแท่งคือเหตุผลที่ทำให้ทุกคนสามารถแยกแยะความถดถอยที่เกิดขึ้นจริงออกจากสัปดาห์ที่มีข้อมูลน้อยได้

การรายงานเป้าหมายโดยไม่มีการกระจายตัวของข้อมูล ตัวเลขเดี่ยว ๆ อย่าง "เราทำได้ตามเป้าสองชั่วโมง" ไม่ได้บอกอะไรผู้อ่านเลยเกี่ยวกับลูกค้าที่ต้องรอนานถึงเก้าชั่วโมง

บทสรุป

รายงานเวลาในการตอบกลับครั้งแรกนั้นคุ้มค่าที่จะสร้างขึ้นอย่างถูกต้อง เพราะเป็นหนึ่งในไม่กี่ตัวชี้วัดของฝ่ายสนับสนุนที่ลูกค้าสัมผัสได้จริง เส้นสองเส้น กราฟแท่งหนึ่งชุด การระบุรูปแบบเวลา และการระบุข้อตกลงเปอร์เซ็นไทล์ที่ชัดเจน จะช่วยให้รายงานนี้ดีกว่าแดชบอร์ดใด ๆ ที่แสดงเพียงแค่ค่าเฉลี่ยเดี่ยว ๆ

หากการต้องสร้างรายงานใหม่ทุกสัปดาห์คืออุปสรรคของคุณ ให้ย้ายคำจำกัดความนั้นไปไว้ในพรอมต์ที่บันทึกไว้ แล้วสร้างรายงานใหม่จากไฟล์ส่งออกแต่ละชุด ลองใช้ Powerdrill Bloom กับไฟล์ส่งออกข้อมูลตั๋วของเดือนที่แล้ว และดูค่ามัธยฐานรวมถึงกลุ่มรอนานที่สุดบนแกนเดียวกัน

คำถามที่พบบ่อย

เวลาในการตอบกลับครั้งแรกในการบริการลูกค้าคืออะไร

คือระยะเวลาที่ผ่านไปนับตั้งแต่ตั๋วของลูกค้าถูกส่งเข้ามาจนถึงการตอบกลับครั้งแรกจากเจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์ โดยปกติแล้วจะไม่นับรวมการตอบกลับอัตโนมัติ เนื่องจากไม่ได้ตอบคำถามของลูกค้า

สูตรคำนวณเวลาในการตอบกลับครั้งแรกคืออะไร

นำเวลาที่บันทึกของการตอบกลับครั้งแรกจากมนุษย์มาลบด้วยเวลาที่บันทึกของการสร้างตั๋ว สำหรับเวอร์ชันเวลาทำการ ให้เริ่มต้นจาก NETWORKDAYS.INTL ซึ่งจะให้ผลลัพธ์เป็นวันทำงานเต็มวัน และช่วยให้คุณกำหนดวันหยุดสุดสัปดาห์และวันหยุดราชการได้ จากนั้นจึงบวกเวลาที่เหลือของวันเข้าไป

รายงานเวลาในการตอบกลับครั้งแรกควรใช้ค่าเฉลี่ยหรือค่ามัธยฐาน

ควรใช้ค่ามัธยฐานควบคู่ไปกับเปอร์เซ็นไทล์ที่ 90 เนื่องจากระยะเวลาในการตอบกลับมักจะมีการกระจายตัวแบบเบ้ขวา ดังนั้นตั๋วจำนวนน้อยที่ล่าช้ามาก ๆ จะดึงค่าเฉลี่ยไปยังค่าที่ลูกค้าส่วนน้อยเท่านั้นที่ได้สัมผัสจริง

PERCENTILE.EXC และ PERCENTILE.INC แตกต่างกันอย่างไร

ทั้งสองฟังก์ชันใช้กฎการประมาณค่าในช่วงที่แตกต่างกัน โดย PERCENTILE.EXC จะทำการประมาณค่าในช่วงเมื่อ k ไม่ใช่พหุคูณของ 1/(n + 1) และรับค่า k ที่อยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 เท่านั้น (ไม่รวม 0 และ 1) ส่วน PERCENTILE.INC จะใช้ 1/(n - 1) และรับค่า k ที่รวม 0 และ 1 ด้วย

ทำไมค่า p90 ของฉันจึงแสดงข้อผิดพลาด #NUM!

PERCENTILE.EXC จะแสดงข้อผิดพลาดนั้นเมื่ออาร์เรย์ว่างเปล่า หรือเมื่อค่า k อยู่ที่หรืออยู่นอกขอบเขต 0 ถึง 1 นอกจากนี้ยังแสดงข้อผิดพลาดเมื่อไม่สามารถประมาณค่าในช่วงสำหรับเปอร์เซ็นไทล์ที่คุณร้องขอได้ ซึ่งมักจะเกิดขึ้นในสัปดาห์ที่มีข้อมูลน้อย