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평균 처리 시간에 대한 모든 것

평균 처리 시간의 계산법과 단축법에 대해 알아봅니다.

By Jesse Martin, 콘텐츠 마케팅 담당자

Published 2020-10-15
마지막 업데이트 날짜 2020-10-15

고객의 시간은 귀중하며 여러분의 시간도 마찬가지입니다. 평균 처리 시간에 대해 궁금한 모든 것, 그리고 평균 처리 시간을 고객 경험과 연결하는 방법을 알아보겠습니다.

평균 처리 시간이란? (AHT)

평균 처리 시간(AHT)은 콜 센터의 핵심성과지표(KPI)로 주로 사용되는 메트릭입니다. 이 메트릭은 고객의 한 통화 평균 연락 길이를 나타냅니다. 당사의 최신 고객 경험 추세 보고서에 따르면 66%의 고객은 여전히 전화를 통해 기업과의 문제를 해결한다고 합니다. 따라서 AHT는 확실하게 파악해야 하는 핵심성과지표입니다.

AHT는 상담원과 고객 서비스 조직 전체의 효율성을 평가하는 데 일반적으로 사용됩니다. 또한 AHT는 컨택 센터의 구축 기반이 되는 벤치마크를 설정하거나 달성할 고객 서비스 목표를 세우기 위한 효과적인 메트릭이 될 수 있습니다. AHT는 고객의 전화 문의 시간을 측정하는 데 주로 참조되지만, 옴니채널 고객 서비스 방법을 채택하는 기업에서는 AHT를 이용하여 전화 지원과 다른 채널(채팅 시간 등)을 비교할 수 있습니다.

다음은 AHT에서 고려되는 사항입니다.

  • 총 대화 시간
  • 총 지연 시간
  • 처리 통화 수

적절한 평균 처리 시간이란?

평균 처리 시간은 고객 경험에 대한 기업의 접근 방식과 기업이 제공하는 제품/서비스, 기업의 지원 조직 구조에 따라 다릅니다. 일반적으로 AHT는 다음 사항에 대한 달성 시도를 나타내는 메트릭입니다.

  • 지연 시간 최소화
  • 대화 시간 최적화
  • 처리 통화 수 증가
  • 고객 만족도 개선

이러한 목표는 콜 센터의 효율성을 나타낼 수 있습니다. 그렇지만 중요한 사실이 있습니다. AHT가 낮다고 해서 반드시 콜 센터가 필요한 성과를 거두고 있다는 것을 의미하지는 않습니다. AHT 단축이 상담원에게 부여된 책임에 속하긴 하지만, AHT 단축을 위해 상담원이 고객에게 통화 종료를 재촉하지 않는 것이 매우 중요합니다. 평균 처리 시간은 일반적으로 지나치게 길지 않아야 합니다. 고객에게 필요한 지원과 컨택 센터의 역량에 맞게 최적화되어야 합니다.

평균 처리 시간 계산 방법

AHT는 다음 수식을 이용해 계산할 수 있습니다.

[대화 + 대기 + 후속 작업] / 통화 = AHT(분 또는 초 단위로 계산)

예를 들면 평균 소요 시간 3,000분 + 총 지연 시간 700분 + 후속 작업 시간 500분을 통화 건수 150으로 나눕니다. 계산 결과인 28분이 평균 처리 시간이며, 이는 업계 기준을 훨씬 웃돕니다! Call Centre Magazine에 따르면 업계 기준 AHT는 6분 10초입니다.

유사한 수식을 이용해 메시징, 채팅 또는 이메일과 같은 다른 채널의 메트릭을 계산할 수 있습니다.

AHT 계산에 사용할 수 있는 도구는 다양합니다. 콜 센터용 Erlang Calculator는 브라우저 창에서 몇 가지 추가 변수를 지정하여 빠르게 계산하는 데 사용할 수 있습니다. 이 도구는 일회성 계산 및 소규모 컨택 센터에 보다 적합합니다. 그러나 AHT의 이력 분석 구성 요소를 찾고 있거나 장기적인 빅 데이터 수집의 가치를 인정한다면, 지원 데이터를 가져와 보기 쉬운 차트 및 대시보드를 생성하는 소프트웨어를 사용하는 것이 가장 적합할 것입니다. 이러한 대시보드는 조직 전체에서 지원 데이터를 공유해야 하는 경우에 더욱 적합합니다. 현실적으로 콜 센터에서는 보다 새로운 채널을 수용합니다. 각 채널에서 AHT를 계산하고 매번 변수를 조정할 필요 없이 애널리틱스 소프트웨어를 활용해 이 번거로운 작업을 수행할 수 있습니다.

지원 관리자는 평균 처리 시간 단축을 위해 어떤 조치를 취할 수 있나요?

전반적인 평균 처리 시간이 기대보다 긴 경우에는 지원 관리자가 시간 단축을 위해 이용할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 이를 효율적으로 수행하고, 상담원의 전화 통화 폭증 위험을 막기 위해 지원 관리자는 다음과 같은 몇 가지 조치를 취할 수 있습니다.

상담원에 대한 효과적인 교육 실시

상담원이 교육을 받지 못하면 AHT가 길어지는 주요 원인이 될 수 있습니다. 적절한 교육을 받지 못한 상담원은 전화를 제대로 받지 못하거나 상담원 본인의 시간과 고객의 시간을 낭비하는 상황에 처하기 쉽습니다. 상담원이 방해 요인에 과도하게 반응하지 않으면서 유연한 지원 대화를 제공할 수 있는 경우 콜 센터가 커다란 성과를 거둘 수 있습니다.

고객 서비스 교육 최적화를 통한 고객 만족도 극대화 방법에 대한 팁을 원할 경우 지원 관리 전체 가이드여기에 제공되는 모든 팁을 확인할 수 있습니다.

지식창고 및 헬프 문서와 같은 셀프 서비스 리소스 활용

셀프 서비스 콘텐츠는 단순한 고객 지원보다 상담원에게 더 효과적일 수 있습니다. 기업이 온전한 지식창고에 투자했다면 콜 센터 직원에게 지식창고가 유용할 수 있습니다. 헬프 문서는 특정 문제에 대한 기본 처리 방법 목록에 빠르게 액세스할 수 있도록 합니다. 이러한 문서는 상담원 교육에 도움이 될 뿐 아니라, 상담원이 일반적인 문제에 좀 더 익숙해질 수 있도록 하고, 상담원이 고객의 직접 문제 해결을 기대할 수 있게 합니다.

상담원 실적 모니터링

AHT와 관련된 기타 메트릭을 집중적으로 확인합니다. 콜 센터의 몇 가지 주요 메트릭은 다음과 같습니다.

  • 평균 대화 시간
  • 누락 통화
  • 거절 통화
  • 접수한 통화 이관
  • 평균 대기 시간
  • 최장 대기 시간
  • 대기열에서 중단한 통화
  • 초과된 대기 시간
  • 평균 답변 시간
  • 평균 지연 시간

컨택 센터의 강점과 약점 및 고객 경험에 미치는 영향을 완전히 이해하려면 관리자는 이러한 핵심성과지표와 그 의미를 이해해야 합니다. 핵심성과지표가 AHT에 어느 정도 영향을 미칠 수 있는 가능성이 높습니다. 이에 대해 자세히 알아보려면 컨택 센터를 혁신하는 9가지 핵심 메트릭을 참조하십시오.

통화를 녹음하여 상시 교육에 활용

축구팀이 이전 경기 영상을 시청하는 것과 마찬가지로, 콜 센터 상담원은 통화를 녹음하여 상시 교육을 통해 녹음 내용을 평가해야 합니다. 녹음된 통화 내용은 훌륭한 교육 도구가 되어 상담원과 관리자는 콜 센터에서 제공하는 경험을 최적화할 수 있습니다. 아울러 이를 통해 상담원과 관리자는 긴 지연 시간이 경과한 후의 고객 반응, 대화 시간 중에 고객이 대화에 참여하는 방법, 전반적인 고객 경험 등을 정확하게 파악할 수 있습니다. 이러한 사항들을 보다 정확하게 이해하면 최적의 AHT를 찾는 데 도움이 됩니다.

통화 라우팅 및 내부 커뮤니케이션 최적화

라우팅 프로세스는 AHT 및 고객 경험에 기여할 수 있으므로 콜 센터가 라우팅 프로세스를 정확하게 이해하는 것은 매우 중요합니다. 통화는 항상 적합한 상담원에게 라우팅해야 합니다. 발신 고객을 적합하지 않은 상담원에게 라우팅하면 귀중한 시간을 허비할 수 있습니다. 잘 설계된 IVR(대화형 음성응답) 라우팅 시스템 또는 자동 응답 메뉴를 이용하면 발신 고객은 대화를 나눠야 하는 상담원을 선택할 수 있으므로 첫 번째 통화에서 적합한 상담원에게 연결됩니다.

또한 상담원은 서로 연락할 수 있어야 하고 자신의 작업 영역 내에서 개인적으로 협력할 수 있어야 합니다. 동료 상담원과 협력하기 위해 타사 앱이 필요해서는 안 됩니다. 타사 앱을 이용하지 않아도 효과적인 내부 커뮤니케이션을 수용할 수 있는 시스템을 갖추면 결국 고객 만족도는 개선됩니다.

고객 경험과 AHT의 관계 파악

고객은 모든 지원 상호 작용이 효율적으로 진행되기를 원하며, 불편함 때문에 콜 센터에 연락하는 경우가 대부분입니다. AHT는 불편함을 완화하기 위한 주요 메트릭이자, 고객이 인바운드 지원 통화에서 원하는 효율성의 지표로 볼 수 있습니다.

지원 통화량이 많아 AHT에 부정적인 영향을 준다면, 그러한 통화를 상쇄하는 다른 셀프 서비스 옵션을 고려하세요. 챗봇과 가상 고객 상담원은 데스크톱 및 모바일 사용자에게 도움이 될 수 있으며, IVR(대화형 음성응답)을 통해 이를 활성화하면 통화에 대한 지원 상호 작용 수를 잠재적으로 줄일 수 있습니다. 효율성에 도움이 되는 많은 요소가 있지만, 챗봇과 가상 고객 상담원은 AHT 단축과 고객 경험 개선에 기여할 수 있습니다.