如何計算首次解決率指標
業內交流，你經常會聽到一種說法，FCR的計算是由測量時段內首次解決的來電數量除以該時段內的總來電量。這里面的問題是，這個首次解決的來電數量和總來電量里面有部分是這個時段之前來電的重復來電。這部分數據的存在會干擾真實的首次解決率的計算。真正的首次解決率應該是時段內首次來電得到解決的數量除以時段內的首次來電數量。繞口令一般，問題變得越來越復雜。但對運營的精益求精就需要刨根問底，不能籠統地大約可能似乎是。
如何分析首次解決率指標
從數據的角度看，指標分析的類別和方法是大體固定的，只是要根據業務問題的需求進行選擇和調整而已。如果要看FCR的改善程度，那就進行趨勢分析；如果要看各種話務類型各自的FCR是多少，那就進行話務類型對比分析；如果要想知道影響FCR的主要原因是什么，就要進行根源分析，比如客戶原因、員工原因、支撐原因等各占多少；如果想了解FCR對資源利用效率的影響，就要進行有效工時浪費比例的分析；如果想知道FCR與其它效率、質量、客戶指標間的互動關系，就要進行相關分析；如果FCR跟某些指標關系特別密切，想對未來走勢做些預測，就要進行多元回歸分析。當然，如果你的數據累計足夠多足夠全的話，還可以進行更深層次的數據探索，比如員工關鍵行為偵測、疑難客戶聚類等。鑒于受眾及篇幅的問題，本文將不涉及具體的分析過程。有需求的話，可以隨時關注我的培訓課程信息。(+微信關注CTI論壇微信號ctiforumnews)
下面是SQM一組有關首次呼叫解決率（FCR）的數字
調查范圍:400多家呼叫中心，100萬多客戶，25000多名呼叫中心員工
1. 業界平均首次呼叫解決率為68%，32%的客戶需要就同一問題重復致電。
2. 首次呼叫解決率每提高1個百分點，客戶滿意度也大約對應提高1個百分點。
3. 當客戶的問題首次呼叫就被解決時，他們對交叉銷售產品推薦的接受程度大約高20%。
4. 呼叫中心的員工滿意度與首次呼叫解決率有著密切的關聯關系。
5. 首次呼叫問題即被解決的客戶中，僅有1%的客戶可能會轉向競爭對手的產品；而如果首次呼叫問題得不到解決，這一比例則會上升到15%。
6. 在造成客戶問題未能首次得到解決的所有原因中，客戶方面的原因占17%，企業方面的原因占37%，一線坐席的原因占44%
7. 將會有越來越多的呼叫中心逐漸把客戶直接反饋融入到QA工作流程中，從QA過渡到CQA。
8. 傳統QA分數與客戶滿意度的關聯度只有12%，而CQA的關聯度則上升到了54%。
9. 傳統QA分數的標準差為2%，而CQA分數的標準差則為11.
10.首次呼叫解決率能夠達到80%以上才算是理想狀態，在這種情況下，平均每1.2個電話解決一個客戶問題。
下圖是一組FCR與AHT之間的關系受員工在職時長影響的探索示例，影響可能明顯，也可能并不明顯。
如何改善首次解決率指標
FCR指標的改善主要從兩個方面來考慮：人和運營支撐環境。人的問題可具體細分為意識、能力和意愿；運營支撐環境的問題主要會涉及系統、流程、授權、規定、培訓、輔導、激勵考核導向等。一般對于新員工來說，個人能力問題是影響他們FCR的首要因素；而當新員工的知識和能力水平逐漸進入主流水平后，則影響因素逐漸偏向于系統環境等因素。下面就是一些提升和改善FCR的思路和最佳實踐分享，其實也是老生常談，關鍵是你能不能做得到且能夠持之以恒地去做：
- 培訓員工有關FCR的重要性意識
- 通過針對性培訓、輔導和分享提升員工的技能和知識
- 優化系統和工具支撐，尤其是知識庫和客戶信息系統
- 合理充分的員工授權
- 真正以客戶為中心的流程和制度
- 不斷分析和根除阻礙問題解決的根源障礙
- 從員工中征詢改善意見
- 獎勵高FCR員工
- 征詢客戶的意見
- 取消接通量與AHT考核
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