12 indicateurs pour mesurer la productivité de votre Call Center

Existe-t-il une liste type des indicateurs de performance d’un Service client ?

Oui bien sûr, mais pas une seule… ce serait trop facile ! D’autant que chaque indicateur est déclinable en fonction de la granularité du pilotage.

Ce qui est certain, c’est que vous devez piloter votre service client aussi bien d’un point de vue quantitatif que qualitatif. La complexité est de choisir les KPIs les plus efficaces pour votre entreprise parmi ceux existants, et ils sont très nombreux !

Le piège est de vouloir tous les utiliser et de se noyer dans des fichiers d’indicateurs sans savoir quoi en sortir.

‍

Pour en revenir aux KPIs existants, vous comprendrez que nous pourrions rester à en discuter pendant des heures avant d’en voir le bout.
‍

Voici un exemple de liste de KPIs utilisés par un acteur dans le tourisme :

‍

Parce qu’il faut bien mesurer la performance d’un service et vérifier si le business modèle pré établi est le bon. Certains font l’impasse sur ces indicateurs, rares sont ceux qui n’y viennent jamais !

1. DMT : Durée Moyenne de Traitements

La DMT est l’un des KPIs phares du centre d’appels car c’est celui qui permet de modéliser le dimensionnement des ressources par rapport à la prévision des flux. Dans les centres de contacts, c’est souvent l’indicateur qui permet de construire le bon business model et la bonne rentabilité.

C’est historiquement un indicateur de centres d’appels mais il se mesure aujourd’hui aussi pour chaque média (téléphone, mail, chat…) et pour les mêmes raisons.

La DMT n’est pas forcément un objectif en soi : les objectifs de productivité comme la DMT sont souvent en opposition aux objectifs de Qualité comme la Satisfaction Client (CSAT), le Net Promoter Score (NPS) ou le Customer Effort Score. (CES)

‍Elle doit en revanche toujours être un indicateur à regarder et à prendre en compte, même si selon le Baromètre des KPIS de la Relation client de 2020 écrit par Easiware :

‍‍

"Plus d’une entreprise sur cinq, en 2020, déclare ne pas encore mesurer les délais de traitement d’une demande client ce qui se révèle alarmant.”

‍

‍Selon le secteur d’activité et la typologie d’appels (information, assistance technique, juridique…), la DMT est très variable. Mais il est essentiel de la piloter pour évaluer les moyens dont vous avez besoin pour assurer la prise en charge des volumes et atteindre ainsi votre objectif de QS.

Pour calculer la DMT, on additionne la durée de l’appel et le temps passé à traiter la demande en post-appel. Il ne faut donc pas confondre la Durée Moyenne de la Conversation (DMC) et la Durée Moyenne de Traitement (ou DMT).

2. Durée Moyenne de Communication

Comme son nom l’indique, ce KPI calcule la durée moyenne des conversations entre le conseiller et le client. C’est une composante à part entière de la DMT et donc un KPI classique de productivité.

La DMC est généralement comprise entre 3 et 8 minutes. Cet écart s’explique par les différences entre les questions des interlocuteurs et le secteur d’activité. Par exemple, un appel pour résoudre un souci de facturation entraîne un échange plus long (entre 6 et 8 minutes) qu’un appel sur le suivi d’un colis (moins de 3 minutes).

Son calcul est simple : on divise le temps total de communication par le nombre total d'interactions. Prenons un exemple concret. Si un centre d'appels traite 1 000 appels en une journée pour un total de 5 000 minutes de communication, la DMC sera de 5 minutes.

Quel est le rôle de la DMC dans la gestion de votre centre d’appels ? 

1. Évaluation de la productivité : la DMC permet de quantifier la capacité des conseillers à traiter les demandes clients. Une DMC relativement courte indique une certaine efficacité, mais attention à ne pas sacrifier la qualité.
2. Dimensionnement des équipes : la DMC moyenne permet aux managers de mieux estimer le nombre de conseillers nécessaires pour gérer un volume d'appels donné sur une période spécifique, toujours en la mettant en perspective avec des indicateurs de qualité.
3. Indicateur de complexité des requêtes : une DMC élevée peut renvoyer à des problèmes complexes qui nécessitent davantage de temps de résolution. Elle peut aussi alerter sur des lacunes dans la formation des conseillers.
4. Impact sur la satisfaction client : la DMC influence directement l'expérience client. Un temps de traitement trop court peut frustrer le client sent que la réponse est bâclée, alors qu’une communication trop longue peut faire qu’il s’impatiente.

Plusieurs facteurs influencent la DMC : la nature des requêtes, les compétences des conseillers, les outils à leur disposition, la base de connaissance, la fluidité des procédures internes, etc. 

Pour qu’elle ne se transforme pas en vanity metric*, la DMC doit être analysée en conjonction avec d'autres KPIs comme le taux de résolution au premier appel et le niveau de satisfaction client.

* Vanity metric : indicateur qui semble rassurant ou impressionnant mais qui n'apporte pas d'information réellement utile pour améliorer la performance ou éclairer la prise de décision. 

3. MEA : Mise En Attente aussi nommée DMA (Durée de mise en Attente)

‍Durée pendant laquelle le client est invité à patienter lors d’une conversation avec un conseiller : c’est le moment que prend le conseiller pour se renseigner lorsqu'il ne connaît pas la réponse immédiatement.

Globalement, le client accepte un temps d’attente de deux minutes. Au-delà, la DMA a un effet négatif sur la satisfaction client. Les agents du call center ont tout intérêt à limiter cette mise en attente, mais aussi à informer l’interlocuteur sur l’avancée de la situation.

La MEA est souvent le reflet de la fluidité des processus internes et de l'efficacité des outils à disposition des conseillers. Si ce KPI est élevé, il peut renvoyer vers plusieurs points d’amélioration : 

1. Des mises en attente fréquentes et/ou longues peuvent indiquer que les agents manquent de connaissances ou d'autonomie pour répondre directement aux questions des clients. Ils recherchent probablement des informations pendant l’appel.
2. Si les conseillers passent beaucoup de temps à chercher des informations, c’est aussi peut-être parce que les interfaces sont peu intuitives ou que les données ne sont pas facilement accessibles.
3. Des mises en attente répétées peuvent refléter des processus de validation ou de vérification trop lourds qui nécessitent l'intervention d'autres services ou superviseurs.
4. Une MEA élevée peut aussi révéler des lacunes dans la formation initiale ou continue des conseillers, notamment sur les produits, services ou procédures.
5. Dans certains cas, une MEA importante peut simplement refléter la complexité intrinsèque des requêtes traitées.

4. ACW : After Call Work ou Post Appel

conseiller se remet en disponibilité pour reprendre un appel (le conseiller n’est donc pas disponible pour prendre des appels pendant ce temps)

L’ACV correspond au temps nécessaire pour un traitement administratif, par exemple la mise à jour du CRM, l’envoi de documents ou d’informations au client, la création de tickets pour les problèmes non résolus ou encore la transmission d’informations à d’autres services, si nécessaire.

Plus l’ACW est élevé, plus il réduit le temps disponible pour les interactions directes avec les clients. Par exemple, un ACW de 3 minutes après chaque appel de 5 minutes représente 37.5 % de temps non dédié à la communication client.

Pour l’optimiser, il faudra explorer les possibilités d’automatisation de certaines tâches administratives, l’amélioration des techniques de prise de notes pendant l'appel ou encore simplifier les processus post-appel.

5. DMR : Délai moyen de réponse

Cet indicateur mesure le temps écoulé entre la démarche d'un client pour adresser sa demande (que ce soit par mail, chat, via les réseaux sociaux ou téléphone) et le moment de sa mise en relation effective avec un conseiller. Selon l'Observatoire des services clients : il souhaite attendre moins d'une minute par téléphone et pas plus de trente minutes sur les réseaux sociaux.

C’est un KPI de réactivité et d’accessibilité qui varie considérablement selon le canal de communication utilisé. Son impact sur la satisfaction client est décisif, dans la mesure où il influence directement la première impression du client sur la qualité du service.

Le DMR est un indicateur de performance opérationnelle. Une valeur élevée renvoie vers un sous-effectif et/ou des problèmes de formation ou d'organisation du travail. Il est souvent corrélé à d'autres indicateurs comme le taux d'abandon ou le niveau de stress des agents.

Dans certains secteurs, notamment le e-commerce ou les services en ligne, un DMR court peut rapidement devenir un avantage concurrentiel majeur, car les clients sont sensibles à la rapidité de prise en charge, et les fournisseurs (et produits) de substitution sont généralement disponibles.

Avec la multiplication des canaux de contact, le maintien d’un DMR cohérent sur l'ensemble des points de contact est à la fois un défi technique et organisationnel.

Comment optimiser le DMR ? 

• Mise en place de systèmes de routage intelligents pour diriger efficacement les demandes selon leur nature et leur urgence.
• Utilisation de l’IA pour la gestion des requêtes simples afin de permettre aux agents de se concentrer sur les demandes complexes.
• Formation continue des agents pour améliorer leur polyvalence et leur capacité à traiter rapidement plusieurs types de demandes.
• Analyse prédictive des volumes de contacts pour ajuster les effectifs en conséquence.

6. Délai de traitement d'un ticket

Ce KPI mesure la durée entre l'ouverture et la fermeture d'un ticket et donne une vision globale de l'efficacité du service client dans la résolution des problèmes des utilisateurs.

Cet indicateur est pertinent pour les services d'assistance technique, de support client ou pour tout service traitant des demandes complexes qui nécessitent plusieurs étapes de résolution. Il permet d'évaluer la performance du service client au-delà de la simple réactivité mesurée par le DMR.

Le délai de traitement peut varier considérablement selon la nature du problème, la complexité de la solution et les ressources disponibles. Par exemple, un problème simple comme la réinitialisation d'un mot de passe peut être résolu en quelques minutes, tandis qu'un bug logiciel complexe peut nécessiter plusieurs jours, voire plusieurs semaines.

L'analyse de cet indicateur permet d’identifier les goulots d'étranglement dans le processus de résolution, de mieux allouer les ressources et éventuellement d’établir des délais d’attente réalistes pour les clients.

Il reste à noter qu’un délai court n'est pas systématiquement synonyme de qualité. La solution proposée peut en effet ne pas résoudre complètement le problème du client. Il faut donc le coupler avec des mesures de satisfaction client et le taux de réouverture des tickets pour avoir une vision plus complète de la performance du service.

7. Taux de résolution des tickets

C’est le nombre de tickets clôturés sur le nombre de tickets ouverts. L’analyse et le suivi du volume de tickets non traités dans la file d’attente sont des données précieuses pour optimiser votre centre de contacts. 

Si le nombre de tickets non traités augmente, alors votre capacité à répondre à cette charge de travail n’est pas remplie. Vous devez élaborer une stratégie d’amélioration de votre parcours client sous peine d’en perdre beaucoup en route !

L'analyse du taux de résolution gagne en pertinence lorsqu'elle est segmentée par type de problème. Par exemple, un taux faible pour les tickets liés à un produit en particulier peut signaler des défauts récurrents qui nécessitent une intervention au niveau de la conception ou de la production. À l'inverse, un taux élevé pour les demandes d'information simples devrait vous pousser à mettre en place un système d’auto-assistance (self-service).

Les variations temporelles de ce taux peuvent révéler l'impact de changements organisationnels ou technologiques. Une baisse soudaine pourrait par exemple coïncider avec le lancement d'un nouveau CRM (mal maîtrisé par les agents) ou d’un nouveau produit, tandis qu'une amélioration progressive pourrait refléter l'efficacité d'un programme de formation récemment mis en place.

8. Délai de réponse Chat (asynchrone)

C'est le délai entre le message reçu dans le chat et la première réponse. Si vous êtes en LiveChat, l’objectif est d’atteindre un niveau de réponse en moins de 30 secondes, même si la plupart des données indique que la moyenne est de 50 secondes. Ce délai représente un équilibre entre réactivité et qualité de réponse dans de nombreux secteurs. 

L’interprétation de ce KPI doit être nuancée selon le contexte de l'entreprise et les attentes des clients. Dans le e-commerce, par exemple, un délai court va éviter l’abandon de panier. Dans le support technique B2B, un délai légèrement plus long (tout en restant raisonnable) peut être acceptable si la réponse est complète, précise et satisfaisante.

La corrélation de ce KPI se fait généralement avec le taux de résolution au premier contact. Si le premier est court mais que le second est faible, les réponses sont probablement hâtives et inefficaces. 

9. Délai de réponse Mail (asynchrone)

Ce KPI mesure le temps entre la réception d'un email client et l'envoi d'une réponse. Contrairement au chat, les attentes pour les réponses par email sont généralement plus souples, autour de 24 heures, même si les entreprises les plus performantes visent 4 à 8 heures.

Un délai long peut entraîner une accumulation de demandes non traitées et créer rapidement un cercle vicieux où les agents peinent à rattraper le retard. Plusieurs techniques peuvent être utilisées pour éviter cet engrenage si le flux des emails est important : 

• Utiliser l'IA pour trier et prioriser les emails entrants selon leur urgence et leur complexité ;
• Pour les requêtes complexes, envoyer un accusé de réception rapide suivi d'une réponse plus détaillée dans un second temps ;
• Employer des outils d'analyse textuelle pour identifier les emails à caractère urgent ou les clients potentiellement mécontents ;
• Mettre en place des réponses automatiques informant le client du délai de traitement prévu en fonction de la charge de travail actuelle.

10. Taux d’occupation des conseillers

‍‍‍‍Utilisé particulièrement sur le média téléphone, cet indicateur mesure la proportion de son temps de travail que le conseiller passe en communication versus son temps effectif de production. Il permet donc de réaliser rapidement si les conseillers sont sur-sollicités ou, au contraire, sous-sollicités, pour agir en conséquence.

Pour les appels entrants, il doit avoisiner les 85 %. Au-delà, le risque de surcharge et de stress des conseillers augmente. En deçà, vous êtes probablement dans un cas de sous-utilisation des ressources.

L'analyse de ce taux gagne en pertinence lorsqu'elle est croisée avec d'autres KPIs :

1. Qualité de service : un taux d'occupation élevé peut impacter négativement la qualité des interactions si les conseillers sont constamment sous pression ;
2. Taux d'absentéisme : une corrélation entre un taux d'occupation élevé et une augmentation de l'absentéisme peut signaler un problème de burn-out ;
3. Satisfaction des employés : un taux d'occupation trop bas peut entraîner de l'ennui (bore-out) et une baisse de motivation chez les conseillers. Un taux d’occupation trop élevé se traduira par un stress continu et une dégradation des conditions de travail.

Le taux d'occupation doit être analysé sur différentes échelles de temps (horaire, journalière, hebdomadaire) pour identifier les tendances et ajuster les ressources en conséquence. Il peut également varier selon les compétences de chaque agent. Certains conseillers seront en effet plus sollicités en raison de leurs compétences ou du volet de votre activité dont ils ont la charge.

11. Le taux de résolution au premier contact

Le taux de résolution au premier contact (ou FCR pour First Contact Resolution), est un indicateur CAPITAL pour les centres qui gèrent du support technique, du service client et, plus généralement, toute activité qui implique une forme de résolution de problèmes : 

• Environnements B2B avec problématiques complexes ;
• Service après-vente B2C ;
• Hotlines bancaires ;
• Helpdesks informatiques, etc.

Ce KPI impacte à la fois les coûts opérationnels et la satisfaction client.

Le taux de résolution au premier contact mesure le pourcentage de demandes clients entièrement résolues dès la première interaction. Le client ne rappelle pas (pour le problème en question), et l’entreprise ne le rappelle pas de manière proactive.

Comment calculer le FCR ?

Le calcul s'effectue en divisant le nombre de contacts résolus dès la première interaction par le nombre total de contacts traités sur une période donnée. 

La complexité réside dans l'identification des contacts « résolus », qui nécessite généralement un suivi dans le CRM sur 7 à 30 jours pour vérifier l'absence de réouverture du dossier : 

• Certains centres utilisent le code de clôture saisi par le conseiller ; 
• D'autres croisent avec les données de rappel sur le même numéro client ; 
• D'autres encore intègrent les retours des enquêtes satisfaction où l'on demande directement au client si son problème a été résolu. 

Les centres les plus matures vont combiner plusieurs sources d’information pour affiner le calcul du FCR : codification agent, absence de rappel sous 72h, absence de ticket dans le CRM et éventuellement une confirmation client post-appel (bouton par email).

Attention aux objectifs irréalistes : viser un taux FCR trop élevé va pousser les conseillers à des comportements contre-productifs, par exemple : 

• Marquer « résolu » sur des requêtes complexes qui nécessitent un suivi ; 
• Investir un temps disproportionné sur chaque appel.

En règle générale, l’optimum économique se situe quelque part entre 70 % et 85 %, selon les secteurs et le degré de complexité moyen des requêtes. 

Les centres doivent enfin segmenter l'analyse par type de demande et aller dans une certaine granularité. En effet, il vaut mieux : 

• Un taux de 95 % sur les demandes simples (changement d'adresse) et de 60 % sur les incidents techniques complexes ;
• Qu’un taux moyen (trop) global à 75 % qui s’aligne peut-être avec l’objectif de départ mais qui masque les disparités.

12. Le coût par contact

Le coût par contact exprime combien dépense le centre, en moyenne, pour traiter une interaction : appel, chat, email, demande sur les réseaux sociaux, etc. Il agrège l’ensemble des coûts liés à la production du service, notamment les salaires, le management, les outils, la formation…

C’est un KPI financier très intéressant qui permet d’alimenter la prise de décision opérationnelle et stratégique, notamment dans les contextes suivants : 

• Centres à fort volume transactionnel (e-commerce, billetterie), pour relier le coût moyen par contact à la marge par commande et décider s’il faut automatiser ou prioriser le Live ;
• Équipes commerciales (inbound/outbound, rétention) pour comparer directement le coût par contact et la valeur moyenne générée par interaction. Objectif : orienter le ciblage, la durée et la structure des scripts + affiner le calcul du variable des commerciaux ;
• Support B2B avec SLA facturés : ce KPI va permettre d’allouer les coûts par client, vérifier la rentabilité des contrats et ajuster la tarification ou le niveau de services si le coût excède ce qui était prévu.

Comment calculer le coût par contact ?

Le coût par contact se calcule en divisant la totalité des charges affectées à l’activité par le nombre de contacts traités sur une période donnée. 

Coût par contact = (coût sur la période) / (nombre de contacts traités sur la période).

Évidemment, il faut définir en amont les différents éléments que l’on va agréger dans le calcul.

Ce que l’on met dans le numérateur

Les coûts sur la période peuvent englober : 

• Les salaires et les charges liées aux conseillers ;
• Les charges liées à la supervision et au coaching (superviseurs, QA) ;
• Les coûts télécom et plateforme omnicanale ;
• Les licences CRM, les outils de base de connaissances, les IA… ;
• Les coûts de la formation initiale et continue ;
• Les coûts de back-office imputables aux contacts (traitements post-appel, gestion des tickets) ;
• Et idéalement, pour affiner le calcul : les amortissements des équipements, les prestations externes (outsourcing partiel, centres distants) et les frais généraux affectés selon une règle d’allocation définie avec la comptabilité analytique ou le contrôle de gestion.

Ce que l’on met dans le dénominateur

Là encore, il y a un choix à faire au préalable, car vous avez plusieurs options. Dans la grande majorité des cas, on travaille avec l’ensemble des contacts traités (par canal). En somme, chaque interaction prise en charge est comptée : un appel = 1, une session de chat = 1, un e-mail = 1, etc. 

C’est la méthode de base pour le pilotage opérationnel et le reporting quotidien. L’avantage est évident : la donnée est relativement simple à extraire du CRM ou de la plateforme utilisée.

Méthode alternative : travailler par objets ou par intentions. Dans ce cas, nous allons plutôt grouper toutes les interactions liées au même objet (ticket, incident, commande) et compter une seule unité par résolution effective. La donnée se calcule en réalisant la somme des objets fermés (ou incidents résolus) sur la période. 

C’est une méthode intéressante si l’activité génère beaucoup de réouvertures et de rappels, car le coût est plus représentatif de la charge réelle. Mais il faudra un CRM bien tagué et des règles claires pour associer plusieurs interactions au même objet.

Quels sont les usages opérationnels du coût par contact ?

Le coût par contact donne une lecture financière qui permet de relier les volumes traités aux moyens engagés. Il contribue à la prise de décision sur le dimensionnement des équipes, la pertinence d’un projet d’automatisation ou encore l’élaboration des modèles de facturation. Voici quelques usages opérationnels de ce KPI : 

• Budgétisation et effectifs : utiliser le coût par contact cible pour estimer le budget global de l’activité et déterminer combien d’agents sont nécessaires pour absorber le volume prévu.
• Business case d’automatisation : estimer le ROI d’un bot ou d’une ressource de selfcare client en comparant le coût de développement de la solution et la réduction attendue du nombre de contacts humains ;
• Le pricing et cost-to-serve : pour l’assistance facturée (B2B), le KPI permet de fixer des tarifs en connaissance de cause ;
• L’arbitrage outsourcing vs. internalisation : comparer le coût interne vs. les offres des prestataires en s’assurant que le périmètre et les SLAs sont bien équivalents.