Comment mesurer et suivre le FCR ou taux de résolution au premier appel ?
Le taux de résolution au premier appel (First Call Resolution) est un indicateur clé pour évaluer l'efficacité des centres d'appel et la satisfaction client. Il mesure la capacité à résoudre les problèmes des clients dès leur premier contact, réduisant ainsi le besoin de suivis et améliorant l'expérience client.
Dans cet article, nous allons vous expliquer comment calculer ce taux, les différentes méthodes de mesure disponibles, et les avantages et inconvénients de chacune.
Pourquoi suivre le taux de résolution au premier appel en centre de contact ?
Le FCR est un KPI pertinent qui peut avoir des bénéfices sur tous les autres indicateurs clés de performance tels que la satisfaction client, les coûts et les ventes.
Selon SQM, pour chaque 1% d’amélioration de la résolution au premier contact, cela entraîne :
- Une amélioration de la CSAT de +1%
- Une baisse des coûts opérationnels de -1%
- Une amélioration de la satisfaction des employés de +1 à +5%
Toujours d’après cette même étude, lorsqu’une situation est résolue, le taux de conversion client augmente de +20% et 98% des clients vont rester fidèles à la marque en cas de résolution au premier contact.
Ce cercle vertueux de la satisfaction client permet de comprendre que la métrique du FCR est interconnectée avec les autres métriques essentielles de centre de la relation client comme la CSAT, l’ESAT, les coûts ou encore les ventes.
Comment calculer le FCR ?
On calcule le taux de résolution au premier appel en divisant le nombre de demandes résolues au premier appel avec le nombre total d’appels. Puis on multiplie le résultat par 100 pour obtenir un pourcentage.
Par exemple, si un centre d'appel reçoit 200 appels et parvient à résoudre 150 problèmes dès le premier appel, le calcul est le suivant :
150 / 200 * 100 = 75%
Un bon score de FCR se situe entre 70 et 80%.
Mesurer la résolution au premier appel à partir de données externes
Par “données externes”, on entend des données repose sur les retours directs des clients pour évaluer la résolution des problèmes dès le premier contact.
On convient que c’est la meilleure source d’information pour mesurer précisément le FCR et évaluer la qualité de l’expérience client.
Mais le taux de réponse est variable, ce qui peut limiter la représentativité des données. De plus, les clients peuvent être influencés par des facteurs émotionnels ou contextuels lors de la réponse, ce qui peut affecter l'objectivité.
Voici les principaux moyens de récolter ces retours client :
Enquête téléphonique post-appel
L'enquête téléphonique post-appel consiste à contacter les clients par téléphone après leur interaction initiale pour leur demander s'ils estiment que leur problème a été résolu lors du premier appel. Cette méthode permet de recueillir des retours directs et immédiats sur l'efficacité de la résolution.
Avantages :
- Le client détermine le FCR/la résolution de sa requête
- Fiabilité élevée
- Permet d'identifier les clients insatisfaits
Inconvénients :
- Coût élevé
- Échantillon réduit lié à la volonté des clients de répondre
- Temps de traitement >1 jour après l'appel
Enquête e-mail post-appel
L'enquête e-mail post-appel implique l'envoi d'un e-mail aux clients après leur interaction initiale, leur demandant de répondre à des questions pour évaluer si leur problème a été résolu dès le premier contact. Cette méthode permet de collecter des retours détaillés et de manière asynchrone.
Avantages :
- Le client détermine le FCR / la résolution de sa requête
- Coût peu élevé
- Permet d'identifier les clients insatisfaits
Inconvénients :
- Coût moyen (lié au traitement)
- Échantillon réduit lié à la volonté des clients de répondre et à la disponibilité de l'adresse e-mail
- Feedback limité (nombre de questions réduit pour maximiser les réponses)
- Temps de traitement >1 jour après l'appel
Enquête IVR (Interactive Voice Response) sortant post-appel
L'enquête IVR sortant post-appel utilise un système de réponse vocale interactive (IVR) pour appeler les clients après leur interaction initiale et leur poser des questions automatisées sur la résolution de leur problème.
Cette méthode permet de recueillir des retours rapidement et de manière automatisée.
Avantages :
- Le client détermine le FCR / la résolution de sa requête (déclaration unitaire fiable)
- Permet d'identifier les clients insatisfaits (peut être lié à la CSAT)
- Coût peu élevé (processus automatisé)
- Disponibilité rapide de l'information
Inconvénients :
- Échantillon réduit lié à la volonté des clients de répondre
- Les clients apprécient rarement le contact avec un robot
Enquête IVR (Interactive Voice Response) entrant post-appel
L'enquête IVR entrant post-appel invite les clients à répondre à un questionnaire via un système de réponse vocale interactive (IVR) immédiatement après leur interaction initiale, généralement en restant en ligne ou en appelant un numéro spécifique.
Cette méthode permet de recueillir des retours instantanés et automatisés sur la résolution du problème.
Avantages :
- Le client détermine le FCR la résolution de sa requête (déclaration unitaire fiable)
- Permet d'identifier les clients insatisfaits (peut être lié à la CSAT)
- Coût peu élevé (processus automatisé)
- Disponibilité rapide de l'information
Inconvénients :
- Peu fiable et échantillonné
- Peut être manipulé (proposition par le conseiller seulement en cas d'appels réussis)
- Feedback limité (nombre de questions réduit pour maximiser les réponses)
- Les clients apprécient rarement le contact avec un robot
Enquête par le conseiller pendant l'appel
L'enquête par le conseiller pendant l'appel consiste à ce que le conseiller demande directement au client, avant de conclure l'appel, s'il estime que son problème a été résolu.
Cette méthode permet de recueillir des retours immédiats et directs sur la qualité de la résolution.
Avantages :
- Coût dilué dans le processus de relation client
- Permet d'impliquer le conseiller dans le suivi du FCR
- Peut-être lié au processus de gestion de la qualité (QM)
Inconvénients :
- Les conseillers n'apprécient pas les questions scriptées
- L'enquête peut nuire à l'expérience globale
- Peut être manipulé (proposition par le conseiller seulement en cas d'appels réussis)
- Les clients peuvent ne pas oser être sincères
- Feedback limité (le nombre de questions est réduit pour maximiser les réponses)
Mesurer le First Call Resolution à partir de données internes
Mesurer le FCR à partir de données internes consiste à utiliser des informations recueillies via des logiciels et systèmes internes. Ces méthodes reposent sur l'analyse des interactions et des données d'appel pour évaluer la résolution des problèmes.
Ces méthodes ont l’avantage d’être plus objectives car moins sujettes aux biais émotionnels des clients. De plus, ces données peuvent être collectées en continu et en temps réel, offrant une vue constante de la performance.
Mais les données internes peuvent ne pas refléter pleinement la satisfaction ou la perception du client. Sans compter que l'analyse de ces données peut se montrer complexe car elle nécessite des outils sophistiqués et des compétences analytiques avancées.
Voici les principales méthodes utilisées pour analyser le FCR avec des données internes :
Détection automatique des appels multiples
La détection automatique des appels multiples utilise des logiciels pour identifier les clients qui contactent plusieurs fois le service client pour le même problème.
Avantages :
- Processus automatisé
- Permet une approche quantitative
- Permet de sélectionner les appels à écouter pour une approche QM ciblée
- Basé sur des volumes de données significatifs
Inconvénients :
- Basé sur des règles déterministes et subjectives de résolution
- Peut différer du taux de FCR réel (+/- 10 à 20%)
- Feedback limité (aucune information qualitative)
Quality Management
Le Quality Management, ou gestion de la qualité, implique l'évaluation des interactions entre les agents et les clients par des superviseurs ou des outils automatisés comme Batvoice pour vérifier si les problèmes ont été correctement résolus lors du premier appel.
Cette méthode permet de garantir des standards de qualité élevés et d'identifier les domaines nécessitant des améliorations.
Avantages :
- Basé sur les processus de gestion de la qualité existants
- Permet un coaching des conseillers sur les appels écoutés
- Coûts dilués dans le processus de qualité
Inconvénients :
- Coût élevé (lié aux écoutes et au traitement)
- Échantillon réduit Basé sur des règles déterministes et subjectives de résolution (évaluateur)
- Peut sous-évaluer ou exagérer le taux de FCR réel (+/- 10 à 20%)
- Peut sembler intrusif pour les conseillers
CRM et gestion des tickets
Cette méthode consiste à utiliser un système de gestion de la relation client (CRM) pour suivre et analyser les tickets de support. Elle permet de déterminer si les problèmes des clients sont résolus dès le premier contact en vérifiant l'historique et les mises à jour des tickets.
Avantages :
- Basé sur les systèmes en place
- Permet une approche quantitative
- Coûts peu élevés (case à cocher dans un menu déroulant)
- Permet d'identifier les requêtes non résolues
Inconvénients :
- Basé sur des règles déterministes et subjectives de résolution
- Peut être faussé par les conseillers (déclaration subjective)
- Peut différer du taux de FCR réel
- Feedback limité (peu d'informations qualitatives dans l'auto-évaluation)
Quelle méthode choisir pour mesurer le FCR de votre service client ?
Pour piloter les activités de votre CRC (centre de relation client), il est essentiel de sélectionner une ou plusieurs méthodes de mesure afin d'avoir une vision complète de vos performances et d'équilibrer les avantages et inconvénients.
Il s'agit alors de savoir comment concilier :
- L'exhaustivité et la fiabilité des données pour une approche statistique
- Le contenu qualitatif (retours client) pour identifier les axes d'amélioration prioritaires
- L'automatisation pour fluidifier la mise en place sans modifier les processus
- Le retour sur investissement
Le meilleur des deux mondes : Le Speech Analytics et Quality Management automatique
L'intelligence artificielle donne des éléments de réponse, avec le Speech Analytics appliqué à la voix du client et aux processus de gestion de la qualité (Quality Management). Cette technologie consiste à analyser tous les appels d’un centre de contact et d’en tirer des données aussi bien quantitatives que qualitatives.
Avantages :
- Exhaustivité de l'analyse (tous les appels enregistrés)
- Traitement de l'appel instantané et en continu
- Fiabilité élevée
- Permet d'identifier les clients insatisfaits (irritants, colères fortes) et d'y associer des actions automatisées
- Permet d'obtenir des feedbacks spontanés de clients sans étape supplémentaire grâce au Voice of Customer
- Permet d'identifier les axes d'amélioration des conseillers et de suivre ses progrès en continu (gestion de la qualité)
- Permet d'automatiser l'identification des ré-appels et des motifs de ré-appels
Inconvénients :
- Nécessite l'implication des équipes autour de la voix du client (VOC) pour lancer des actions sur des processus transversaux de l'entreprise
- Des coûts additionnels sont parfois à prévoir pour l'accompagnement sous forme de conseil
- Les modèles d'analyses sont parfois génériques (en fonction des spécificités des solutions de Speech Analytics) et peuvent manquer de précisions selon les secteurs d'activités
- Le ROI est difficilement mesurable par l'entreprise et nécessite une expertise du fournisseur de Speech Analytics
- Des modèles d'IA génériques sont parfois proposés : ceux-ci sont moins performants que des modèles spécifiques (Les IA calibrées spécifiques demandent plus d'efforts et de coopération pour des performances optimales)
