Tanto para el área de TI como para la organización en general y su dirección, es esencial monitorear el desempeño del Service Desk para tomar decisiones informadas. Por esta razón, se debe contar con reportes o analíticos que muestran los indicadores más importantes como: el FCR (First Contact Resolution Rate), el cumplimiento de SLA (Service Level Agreement), el ART (Average Resolution Time), entre otros.
Conoce más de estos indicadores, a continuación:
1. First Contact Resolution Rate
La “Resolución en el primer contacto”, es la capacidad que tiene un equipo de service desk para cubrir todas las necesidades de un usuario en su primer contacto. Al medir la tasa de resolución, se conoce mejor la rapidez con la que el equipo de soporte o TI brinda asistencia a los clientes.
El FCR% (% de resolución del primer contacto) es el porcentaje de tickets que se resolvieron después de que el cliente realizó el contacto inicial. Este se calcula dividiendo el número de tickets resueltos después del primer contacto realizado por el cliente x el número total de tickets resueltos en el período de tiempo seleccionado.
Con Freshservice, puedes monitorear tendencias de forma sencilla y clasificar los tickets según su prioridad, categoría o fuente de origen.
2. Average Resolution Time
El “Tiempo Promedio de Resolución” es el tiempo total necesario para resolver los tickets dividido por la cantidad de tickets resueltos en el período de tiempo seleccionado.
Esta métrica es importante, ya que nos brinda información sobre la eficacia de nuestro equipo al abordar las necesidades de los clientes. Un ART alto podría indicar falta de entrenamiento, falta de personal o un proceso ineficiente.
Freshservice nos permite generar gráficos para visualizar el comportamiento de este indicador y puedes en un click hacer un drill down para obtener mayor información o visualizar los datos del gráfico en una tabla.
Con Freshservice, puedes crear gráficos que brindan una representación visual de este indicador. Además, con solo un clic, puedes realizar un análisis detallado para acceder a información adicional o ver los datos del gráfico en formato tabular.
3. SLA Compliance
Recuerda, los SLA son los niveles de servicio o plazos de atención que se establecen para determinar los tiempos ideales de respuesta y resolución de tickets.
Cuando la cantidad de tickets es alta y los tiempos de atención son muy por encima de los límites de tu SLA, esto podría significar que tus agentes están siendo lentos para realizar un seguimiento de los clientes, incluso si al final logran cerrar los tickets.
Con Freshservice, la política de SLA predeterminada se aplica automáticamente a todos los tickets que ingresan en tu service desk. Además, puedes visualizar fácilmente cuántos tickets se ajustaron a los SLA y cuántos incumplieron esta política mediante diversos gráficos y reportes analíticos disponibles.
4. Average First Response Time
Este indicador representa el “Tiempo promedio de primera respuesta” y se calcula en función del tiempo que tarda un agente en enviar la primera respuesta a un solicitante.
Iniciar la interacción con el cliente brindando una respuesta rápida es de suma importancia y resulta esencial para una experiencia positiva del cliente. Una respuesta rápida genera una impresión favorable, la cual la mayoría de los clientes valora. Por otro lado, una respuesta lenta podría llevar al usuario del service desk a percibir que su solicitud no está siendo atendida de manera adecuada.
Como puedes observar, el equipo de service desk juega un papel crucial en la gestión de los niveles de servicio. Ellos son el primer punto de contacto para nuestros clientes y usuarios, por lo que la calidad de su desempeño tiene un impacto directo en la satisfacción del cliente y en la percepción general de nuestra empresa.
Freshservice te brinda acceso a una amplia serie de reportes predefinidos que incluyen todas las métricas e indicadores esenciales que necesitas. Estos informes son altamente detallados y para ejecutarlos solo basta un solo clic. Además, puedes personalizarlos para adaptarlos a un período de tiempo específico y aplicar filtros según agentes individuales o grupos de agentes.
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