첫 번째 통화 해결률 향상을 위한 26가지 팁

첫 통화 해결률(FCR)은 컨택 센터 측정할 컨택 센터 가장 중요한 지표입니다. 이는 팀의 업무 효율성을 반영하고, 고객 서비스의 질을 보여주며, 개선이 필요한 부분을 명확히 드러냅니다.

FCR은 조직의 맥박과도 같습니다. 이 수치가 높으면 운영 비용이 최소화되고 고객의 만족도가 높아집니다. 이 비율이 낮으면 팀은 효과가 없는 프로세스에 귀중한 에너지와 리소스를 낭비하고 있는 것입니다. 고객을 위한 진정한 가치를 창출하려면 팀이 프로세스와 관행을 최적화하여 첫 번째 통화 해결을 개선하는 것이 필수적입니다.

첫 통화 해결률 개선이 중요한 이유는 무엇인가요?

낮은 FCR은 비용을 증가시킵니다. 높음 FCR 수익이 증가합니다.

컨택 센터핵심이 행복하고 생산적인 상담원과 만족하며 충성도가 높은 고객이 만나는 지점이라면, FCR에 집중해야 합니다.

첫 통화 해결률이 높을수록 고객 경험은 더욱 긍정적이 됩니다 고객 경험 이 좋아지고고객의 평생 가치(CLTV)도 높아집니다. 또한 FCR은 상담원들이 자신의 업무를 만족스럽게 수행하고 있는지 여부를 가늠하는 좋은 지표이기도 합니다. 나아가 마진 개선, 이탈률 감소, 고객을 브랜드 전도사로 전환함으로써 센터의 수익성에 직접적인 영향을 미칩니다.

이는 추적할 수 있는 모든 데이터 포인트만큼이나 중요합니다.

센터가 진정으로 지속 가능한 성과를 창출하는 데 투자하고 있다면 이러한 모든 요소가 중요합니다. 사실 이러한 요소들은 매우 중요하기 때문에 CX 전문가들이 수년 동안 'FCR 개선'이라는 개념을 차세대 혁신으로 선전해 왔지만, 이는 차세대 혁신이 아닙니다.

바로 이 점이 문제입니다.

프로세스가 작동하지 않는 이유를 파악하는 것은 복잡하지만 가치 있는 작업입니다. 상담원이 처리하는 모든 불필요한 고객 서비스 통화는 여러 가지 중요한 면에서 센터에 비용을 초래합니다. 이는 저절로 해결되지 않는 문제입니다.

첫 번째 통화 해결률을 높이는 방법

FCR에는 여러 가지 요인이 영향을 미칩니다. 점수를 개선하는 것은 하루 동안의 고객 서비스 교육 세션을 예약하거나 더 나은 소프트웨어를 구현하는 것만큼 간단하지 않습니다. 첫 통화 해결율을 지속적으로 개선하기 위해 센터에서 취할 수 있는 실행 가능한 단계에 대해 이야기해 보겠습니다.

이러한 첫 번째 통화 해결 팁을 5가지 카테고리로 나누어 정리했습니다:

• 상황 평가
• 전략적 우선순위 설정
• 고객 서비스 팀 장비 갖추기
• 작업 조정
• 진행 상황 측정

하나씩 살펴봅시다.

상황 평가하기

1. 첫 번째 통화 해결률을 측정합니다.

이를 효과적으로 수행하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 설정된 기간 동안 같은 번호로 걸려온 전화의 수를 추적하는 것이 가장 간단합니다. 음성 분석은 "마지막으로 전화한 시간..."과 같은 지표를 찾는 데도 도움이 될 수 있습니다. 상담원 수준의 실시간 고객 피드백 요청을 사용하여 고객에게 문제가 해결되었는지 여부를 물어볼 수도 있습니다.

2. 내부 채널 전반에서 연락처 드라이버 분석을 수행합니다.

고객이 연락을 취하는 내부 문제에는 어떤 것이 있나요? 비즈니스 팀 간의 불협화음과 내부 프로세스의 부조화는 고객에게 장애물을 만들 수 있습니다. 고객 여정의 어느 지점에서 문제가 발생했는지 파악하면 내부적으로 첫 번째 통화 해결을 개선할 수 있습니다.

3. 지연 해결의 원인을 파악하세요.

대부분의 고객 문의가 동일한 두세 가지 문제에 대한 끝없는 변형처럼 보이나요? 기술 문제, 안내 혼동, 가격 문제 등 가장 흔하고 가장 문제가 되는 고객 불만 사항을 파악하는 것은 FCR을 높이기 위한 필수 단계입니다. - FCR을 높이기 위한 필수 단계입니다. 고객의 문제는 곧 상담원의 문제가 됩니다.

4. 적합한 플랫폼에 투자하세요.

첫 통화 해결률은 매우 미묘한 지표이므로 상세한 고객 기록, 통화 태그, 상담원 라우팅 기능, 작업 자동화는 모두 FCR이 플래그가 표시되는 원인을 정확히 파악하는 데 매우 중요합니다. 개선 전략을 세우는 데 필요한 데이터에 아직 액세스하지 못했다면 현장 상담원에게 유용한 세분화된 고객 정보를 수집하는 고객 서비스 기술에 투자하세요.

5. CSAT를 자주 측정합니다.

고객 만족도는 FCR과 직접적인 관련이 있습니다. 센터의 고객 만족도(CSAT) 평가에 포함되는 변수를 전체적으로 고려하여 FCR과 NPS의 관계를 강조하세요. 고객 만족도가 올라가면 비즈니스에 중요한 다른 대부분의 메트릭도 함께 올라갑니다.

6. 일반적인 문제를 기준으로 고객을 세분화합니다.

가장 반복적으로 문제가 발생하는 고객 '버킷'에 대한 심층 분석을 수행합니다. 해결하는 데 너무 오랜 시간이 걸리는 문제가 반드시 해결을 위해 너무 많은 통화가 필요한 문제만큼 비효율적인 것은 아니라는 점을 기억하세요.

7. 취약점을 파악하세요.

낮은 FCR은 진공 상태에서 발생하지 않습니다. 이는 잘못된 정책, 지식 격차, 비효율적인 조직 간 커뮤니케이션의 결과입니다. 낮은 FCR이 상담원 문제인지, 기술 문제인지, 포지셔닝 문제인지, 아니면 이 둘의 복합적인 문제인지 파악해 보시기 바랍니다.

전략적 우선순위 설정

8. 우선 순위가 충돌하지 않도록 KPI를 식별합니다.

영업팀은 어떤 메트릭이 중요한지 명확히 파악해야 합니다. 예를 들어 센터의 목표가 최초 통화 해결률을 개선하는 것이라면 각 고객 상호작용의 품질이 팀의 통화당 평균 처리 시간(AHT)보다 우선시되어야 합니다.

9. 크로스 채널 업데이트 전략을 개발합니다.

고객 만족도를 높이기 위해, 컨택 센터 새로운 마케팅 전략, 제품 또는 서비스 업데이트, 가격 변동, 그리고 그 밖의 모든 비즈니스 변화에 대해 항상 최신 정보를 파악하고 있어야 합니다. 전화 상담에서 어떤 상황이 발생할지 미리 파악하는 것은 문제 해결을 위한 효과적인 프로세스를 구축하는 데 매우 중요합니다.

10. 고객의 노력을 최소화하기 위해 노력합니다.

고객이 팀에 연락할 때쯤이면 이미 상당한 노력을 기울인 후입니다. 고객 여정에서 마찰을 줄이면 고객 만족도가 높아지고 상담원도 더 행복해집니다. 고객이 전화를 걸기 전에 고객의 요구 사항을 예측하면 잔여 서비스 접점이 줄어들고 FCR이 직접적으로 향상됩니다.

11. 정책을 개선하세요.

훌륭한 상담원도 근시안적인 정책으로 인해 방해를 받을 수 있습니다. 상담원이 "아니오"라고 답해야 하는 시나리오를 모니터링하고 일반적으로 그러한 응답을 유도하는 요인을 파악하세요. 상담원이 스스로 더 많은 문제를 해결할 수 있도록 권한을 부여하면 첫 번째 통화 해결 점수를 즉시 높일 수 있습니다.

12. 가능하면 전송을 피하세요.

상담원에게 해결 속도를 높이고 고객 문제의 복잡성을 줄일 수 있는 결정을 내릴 수 있는 권한을 부여하세요. 에이전시가 있는 상담원은 콜백을 줄이기 위해 항상 더 많은 인센티브를 받습니다.

13. 문제를 영업 기회로 취급하세요.

귀사의 팀은 항상 ‘서비스 제공 +1’을 목표로 삼아야 합니다. 이는 단순히 고객의 문제를 ‘해결’하는 것을 넘어, 고객 경험 기억에 남는 고객 경험 창출하는 고객 경험 의미합니다(여기에는 업셀링이 포함될 수도 있습니다!). 부정적인 상황을 긍정적인 결과로 전환하기 위해서는 데이터 분석과 체계적인 교육이 필수적입니다.

고객 서비스 팀이 첫 번째 통화 해결을 개선할 수 있도록 준비하기

14. 교육에서 FCR 기법의 우선순위를 정합니다.

교육에서 심층적인 제품 지식과 채널 간 커뮤니케이션 전략의 중요성을 강조하세요. 반복 통화 횟수가 가장 많은 상담원을 파악하고 FCR을 개선하기 위한 마이크로 코칭 세션에 집중하세요.

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15. 상담원 교차 교육.

상담원이 모든 것에 대해 전문가가 될 수는 없지만 많은 일에 대한 접점이 될 수는 있습니다. 상담원이 더 많은 정보로 무장할수록 어려운 고객이나 복잡한 문제를 더 잘 해결할 수 있습니다. 상담원에게 다른 부서에서 현재 작업 중이고, 현재 하고 있으며, 앞으로 고려하고 있는 사항에 대한 개괄적인 정보를 제공하는 정기적인 고객 서비스 코칭 세션을 예약하세요.

16. 상담원이 중요한 정보를 쉽게 이용할 수 있도록 하세요.

고객 기록 데이터를 캡처하는 소프트웨어는 상담원이 장애물을 만나기 전과 후에 사용할 수 있는 훌륭한 리소스입니다. 상담원에게 편리한 지원 서비스 목록(청구, 기술 지원 등)을 제공하여 통화를 종료하거나 에스컬레이션하지 않고도 상담할 수 있도록 하세요.

17. 반복하고 반영합니다.

상담원이 통화를 종료하기 전에 연락이 발생한 문제를 간결하게 분리하여 고객과 이야기하도록 교육하세요. 이렇게 하면 문제가 얼마나 철저하게 처리되었는지에 대해 모든 사람이 동일한 정보를 공유할 수 있습니다. 이는 향후 콜백율을 예측하는 데에도 활용할 수 있는 정보입니다.

서비스 운영 조정

18. 고객을 적합한 상담원에게 라우팅하세요.

다양한 고객 그룹의 연락처 행동을 분석하여 특정 문제에 적합한 상담원에게 연락처를 보다 효과적으로 라우팅할 수 있습니다. 인구 통계, 구매 내역, 상담원의 성격 유형까지 고려하세요.

19. 정해진 시간에 집중할 것을 강조합니다.

처음에 해결되는 고객 문의는 대개 가장 간단한 경우가 많습니다. 상담원에게 FCR에 대한 교육을 할 때 지시적 질문을 사용하여 통화 이유를 파악하고 주제에 집중하도록 가르치세요.

20. "총 연락처 소유권"을 홍보합니다.

한 명의 상담원이 통화 전 과정을 처음부터 끝까지 담당할 경우, 첫 상담에서 문제가 해결되는 비율이 더 높아집니다. 상담원들은 다른 직원들과 직접 협력하여 문제를 실시간으로 해결할 수 있어야 합니다. 귀사의 컨택 센터 는 고립된 조직이 아니라, 하나의 연결 고리입니다.

21. 고객과 명확하게 소통하세요.

첫 번째 통화 해결에는 과잉 대응이 좋습니다. 상담원은 고객이 사건의 모든 측면을 명확히 이해할 수 있도록 최선을 다하도록 교육받아야 나중에 추가 정보를 얻기 위해 다시 전화할 가능성이 줄어듭니다.

22. 다음 문제 예방에 집중하세요.

상담원이 당면한 문제를 바탕으로 향후 문의를 예상하도록 교육하세요. 반복 문의가 발생할 가능성이 있는 경우 경영진이 고객에게 직접 연락하는 프로세스를 개발하세요. 이렇게 하면 CSAT 점수가 향상되고 상담원이 처리해야 하는 불만 고객의 수가 줄어듭니다.

23. 계속해서 상담원에게 의견을 묻습니다.

데이터의 내용과 관계없이 무엇이 통화를 유도하는지는 상담원이 가장 잘 알고 있습니다. 정기적인 피드백 세션을 예약하여 고성과 및 저성과 상담원 모두로부터 고객이 연락하는 이유와 해결에 방해가 되는 요소에 대한 인사이트를 얻으세요. 그에 따라 전략을 조정하세요.

진행 상황 측정

24. 고객과 소통하세요.

고객 피드백 티켓을 최소 24시간 동안 열어두세요. 항상 고객에게 전화와 연락 후 설문조사를 통해 문제가 해결되었는지 확인하도록 요청하세요. 고객이 문제를 '한 번에 해결'할 것인지 아니면 장부에 남길 것인지에 대한 최종 결정권은 고객에게 있습니다.

25. 상담원에게 서로를 평가하도록 요청합니다.

미스터리 쇼핑 통화에 상담원을 참여시키면 두 배의 깨달음을 얻을 수 있습니다: 다른 상담원이 일반적인 고객 문제를 어떻게 처리하는지(또는 처리하지 않는지) 듣는 것은 매우 유용한 교육 연습이 될 수 있습니다. 또한 미스터리 쇼핑 통화는 미숙련 상담원을 더 잘 교육할 수 있는 실행 가능한 데이터를 제공합니다. 미스터리 상담원에게 자신의 경험을 동료 상담원에게 직접 또는 익명으로 보고하도록 요청하세요.

26. FCR을 상담원 성과 지표로 사용합니다.

상담원이 자신의 첫 번째 통화 해결 실적을 평가받고 있다는 것을 이해하면 FCR 비율이 높아집니다. 목표가 명확하게 정의된 상담원은 더 능동적입니다. 이들은 문제를 한 번에 해결하기 위해 더 많은 노력을 기울이고, 발견한 패턴을 경영진에게 보고할 가능성이 높습니다.

첫 번째 통화 해결 문제를 해결하고 개선할 때입니다.

이제 첫 번째 통화 해결을 관리팀의 최우선 순위로 삼아야 할 때입니다. 해결되지 않은 고객 문제로 인해 비용이 발생합니다. 장기 고객을 잃게 되고 콜센터 인력 손실의 원인이 됩니다.

높은 FCR은 여러분이 충분히 중요하게 생각하지 않는 가장 중요한 고객 지표입니다.

선도적인 브랜드들은 오늘날의 고객과 소통하는 데 필요한 플랫폼과 기술에 투자하고 있습니다. 결국 문제가 해결되었는지 여부는 고객이 가장 잘 알 수 있습니다. 고객에게 올바른 방식으로 질문하고 있나요?

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이 게시물은 2018년 7월 17일에 처음 게시되었으며 이후 업데이트되었습니다.