
AHT (Average Handling Time atau Rata-rata Waktu Penanganan) adalah nilai rata-rata waktu yang dihabiskan agent Call Center untuk menangani satu permintaan dari pelanggan.
Mengelola dan meningkatkan indikator ini secara tepat berhubungan langsung dengan peningkatan produktivitas call center dan pemeliharaan kepuasan pelanggan.
Peningkatan AHT bukan sekadar mempersingkat waktu, tetapi penting untuk menyeimbangkannya dengan kepuasan pelanggan.
Untuk itu, diperlukan pendekatan sistematis mulai dari analisis penyebab, penyusunan langkah perbaikan konkret, hingga penetapan target yang tepat.
Artikel ini akan menjelaskan secara komprehensif mulai dari pengetahuan dasar tentang AHT, cara menghitungnya, hingga metode perbaikan konkret yang tidak mengorbankan kepuasan pelanggan.
AHT adalah singkatan dari ‘Average Handling Time’, yang dalam bahasa Indonesia berarti ‘Rata-rata Waktu Penanganan’. Ini adalah nilai rata-rata waktu yang dihabiskan operator untuk menangani satu permintaan dari pelanggan.
AHT terutama merupakan indikator untuk mengukur efisiensi, sedangkan kualitas dievaluasi dengan mengombinasikannya dengan kepuasan pelanggan dan indikator evaluasi kualitas.
AHT digunakan secara luas sebagai KPI (Key Performance Indicator) penting untuk menghitung produktivitas call center, kualitas pelayanan, dan bahkan jumlah staf yang dibutuhkan.
Ringkasan: AHT dapat dihitung dengan rumus =
(Total Waktu Bicara + Total Waktu Pasca-Panggilan + Total Waktu Tunggu) ÷ Total Panggilan yang Ditangani.
Rata-rata AHT setiap industri berbeda-beda, namun target umum adalah sekitar 6 menit (360 detik).
Untuk menilai apakah AHT perusahaan Anda sudah tepat, pertama-tama Anda perlu mengetahui cara menghitung yang akurat. Setelah itu, bandingkan dengan angka rata-rata industri untuk memahami posisi call center Anda secara objektif.
AHT dihitung dengan menjumlahkan semua waktu yang dihabiskan operator dalam menangani pelanggan, lalu dibagi dengan jumlah panggilan yang ditangani.
AHT = (Total Waktu Bicara + Total Waktu Pasca-Panggilan + Total Waktu Tunggu) ÷ Total Panggilan yang Ditangani
Sebagai gambaran, ATT (rata-rata waktu bicara) rata-rata adalah 6,75 menit dan ACW (rata-rata waktu pasca-panggilan) rata-rata adalah 4,8 menit. Berikut contoh konkret bagaimana rumus ini digunakan:
Contoh Data Hasil Satu Hari di Suatu Call Center
Jika dimasukkan ke dalam rumus:
AHT = (1.350 menit + 960 menit + 100 menit) ÷ 200 panggilan = 2.410 ÷ 200 = 12,05 menit
AHT untuk hari itu di call center ini adalah ‘12,05 menit (sekitar 12 menit 3 detik)’.
Namun, hasil ini hanyalah salah satu nilai berdasarkan angka rata-rata umum 6-7 menit. Yang terpenting adalah memasukkan data aktual perusahaan Anda ke dalam rumus ini dan menetapkan target yang realistis.
Tips: Penetapan target AHT penting untuk disesuaikan dengan jenis layanan dan segmen pelanggan perusahaan Anda, sambil tetap merujuk pada rata-rata industri. Berhati-hatilah untuk tidak memberikan tekanan berlebihan pada operator karena terburu-buru mencapai target.
Sebelum mulai memperbaiki AHT, perlu dicari tahu akar masalah yang sebenarnya. Penyebabnya tidak selalu satu, dan seringkali beberapa faktor saling terkait secara kompleks.
Berikut penjelasan rinci tentang 5 penyebab yang telah diidentifikasi.
Jika pengetahuan tentang produk atau layanan kurang, waktu untuk mencari jawaban menjadi lebih lama. Ketidakbiasaan dengan operasi sistem juga menjadi salah satu faktor yang memperpanjang waktu pemrosesan. Ini terutama sering terlihat pada agent baru.
Jika permintaan keputusan kepada supervisor, eskalasi, dan pertanyaan ke departemen terkait sering terjadi, waktu tunggu menjadi lebih panjang. Ini kemungkinan disebabkan oleh kurangnya informasi atau keterbatasan wewenang yang tidak dapat diselesaikan oleh operator sendiri.
Ini adalah pola di mana memasukkan riwayat tanggapan setelah panggilan membutuhkan banyak waktu. Jika terlalu banyak item yang harus dimasukkan atau aturan penulisan terlalu rumit, beban operator meningkat dan ACW cenderung memanjang.
Jika skrip percakapan sulit dipahami atau informasinya sudah usang, operator tidak dapat memberikan panduan dengan lancar. Juga, jika pencarian FAQ internal sulit digunakan, operator tidak dapat segera menemukan informasi yang diperlukan sehingga membuat pelanggan menunggu.
Jika tidak dapat menggali dengan akurat apa yang sebenarnya ingin ditanyakan pelanggan, percakapan cenderung berputar-putar. Selain itu, obrolan yang tidak langsung berkaitan dengan penyelesaian masalah yang berkepanjangan juga menjadi salah satu faktor yang memperpanjang AHT.
Penting untuk mendefinisikan standar konkret tentang apa yang dimaksud dengan pelayanan yang baik, dan berbagi dengan semua operator. Dengan menggunakan tidak hanya teks, tetapi juga data rekaman contoh pelayanan terbaik untuk pelatihan, serta melakukan role-playing secara rutin, Anda dapat meningkatkan keterampilan pelayanan seluruh tim dan mencapai standardisasi.
Daripada bergantung pada keterampilan individu, bangunlah mekanisme untuk mengumpulkan dan berbagi pengetahuan pelayanan terbaik sebagai pengetahuan organisasi secara keseluruhan. Dengan mentranskripsikan pelayanan operator berpengalaman menjadi pengetahuan, dan melaksanakan pelatihan operasi sistem secara menyeluruh, bahkan operator baru pun dapat memberikan pelayanan berkualitas tinggi sejak dini.
Dengan memperkenalkan skrip berformat flowchart yang mengantisipasi alur pertanyaan pelanggan dan menyusun percabangan dengan jelas, operator dapat dengan cepat memilih panduan yang tepat. Selain itu, memasukkan panduan yang mendorong pelanggan untuk menyelesaikan masalah sendiri, seperti mengarahkan ke halaman FAQ website, juga berkontribusi pada pengurangan volume panggilan masuk.
Perlu ada upaya agar operator dapat menemukan informasi yang dibutuhkan secepat mungkin, seperti meningkatkan akurasi pencarian kata kunci di FAQ dan manual, serta meninjau ulang kategori. Selain itu, penting juga untuk menetapkan alur pembaruan rutin agar informasi selalu terkini.
Waktu pasca-panggilan adalah area yang dapat dikurangi secara signifikan dengan sedikit kreativitas. Efektif untuk mempersempit item input riwayat tanggapan hingga minimum yang diperlukan, atau memanfaatkan fitur template yang dapat mendaftarkan teks standar. Selain itu, dengan memperkenalkan alat ringkasan otomatis panggilan berbasis AI, beban kerja operator dapat dikurangi secara signifikan.
Dengan memanfaatkan sistem CTI, informasi pelanggan dan riwayat tanggapan sebelumnya dapat ditampilkan (pop-up) di layar PC bersamaan dengan masuknya panggilan telepon, sehingga operator dapat segera memahami nama dan situasi pelanggan. Karena tidak perlu repot menanyakan informasi setiap saat, operator dapat langsung masuk ke inti pembicaraan, sehingga mendorong pengurangan waktu panggilan.
Alat analisis panggilan yang dilengkapi AI menjadi senjata ampuh dalam perbaikan AHT. Semua panggilan ditranskripsi secara otomatis, dan bagian-bagian di mana ada banyak waktu tunggu atau keheningan, serta bagian-bagian di mana percakapan antara pelanggan dan operator tumpang tindih, dapat divisualisasikan. Karena dapat mengidentifikasi poin masalah berdasarkan data objektif, langkah perbaikan yang efektif dapat disusun secara efisien.
Perbaikan AHT adalah tantangan bagi banyak call center, tetapi mengorbankan kualitas pelayanan dalam prosesnya justru menghilangkan makna utamanya.
Berikut ringkasan tips untuk menyeimbangkan perbaikan AHT dengan peningkatan kepuasan pelanggan.
Operator jadi hanya mengejar cepat selesai, sehingga cara bicara jadi terburu-buru dan terkesan tidak natural. Ini bisa membuat pelanggan tidak nyaman dan merusak citra perusahaan.
Operator akan selalu merasa dikejar waktu, sehingga sulit mendengarkan pelanggan dengan baik atau memberi solusi yang tepat. Akibatnya, masalah tidak benar-benar selesai dan pelanggan bisa menelepon kembali.
Agent menjadi ragu untuk melakukan konfirmasi atau menjelaskan hal penting, yang justru bisa menyebabkan kesalahan atau miskomunikasi.
Misalnya, selain AHT, ukur juga dari survei kepuasan pelanggan. Ini membantu tim menjaga keseimbangan antara cepat dan berkualitas.
Fokus pada bagaimana operator menangani pelanggan, bukan hanya durasi. Ini bisa mendorong peningkatan skill secara berkelanjutan.
Dengan bantuan teknologi, operator bisa lebih fokus ke percakapan dengan pelanggan, sehingga kualitas layanan meningkat.
Q1. Berapa nilai target AHT yang sebaiknya ditetapkan?
Sangat berbeda tergantung industri dan isi pertanyaan, namun umumnya banyak kasus yang menargetkan sekitar 6 menit.
Pertama-tama, pahami dengan akurat AHT perusahaan Anda saat ini, lalu kami sarankan untuk menetapkan target bertahap seperti pengurangan 10%, pengurangan 15% dari sana. Anggap rata-rata industri sebatas referensi.
Q2. Apakah AHT semakin pendek semakin baik?
Tidak, tidak bisa dikatakan demikian secara umum. Pengurangan AHT yang dipaksakan berisiko tidak dapat memberikan informasi yang diperlukan kepada pelanggan, atau memberikan kesan dingin, yang justru mengakibatkan penurunan kepuasan pelanggan.
Kondisi ideal adalah AHT berkurang sebagai hasil dari mempertahankan dan meningkatkan kualitas pelayanan.
Q3. Bagaimana cara menyeimbangkan pengurangan AHT dengan kepuasan pelanggan?
Daripada mengandalkan upaya individu operator, penting untuk menyelesaikan masalah melalui mekanisme, seperti penyiapan sistem FAQ dan pengenalan alat yang mengotomatiskan pasca-panggilan. Selain itu, dengan juga mengejar angka kuesioner kepuasan pelanggan sebagai KPI bersama AHT, Anda dapat melanjutkan perbaikan sambil mencegah penurunan kualitas pelayanan.
Q4. Waktu pasca-panggilan (ACW) saya panjang, bagaimana cara mempersingkatnya?
Efektif untuk membuat template input riwayat tanggapan, atau mendaftarkan kata-kata yang sering digunakan. Selain itu, jika memperkenalkan alat yang secara otomatis meringkas isi panggilan dengan AI, operator hanya perlu mengkonfirmasi dan mengoreksi isinya, sehingga dapat mengurangi waktu pasca-panggilan secara signifikan.
Q5. Sebagai SV (Supervisor), apa yang harus dilakukan untuk perbaikan AHT?
Daripada sekadar menunjukkan AHT masing-masing operator, penting untuk mendengarkan rekaman panggilan dengan AHT yang panjang, menganalisis penyebab spesifik (banyak waktu tunggu, penjelasan bertele-tele, dll.) bersama, dan melakukan coaching menuju perbaikan. Selain itu, berupayalah menciptakan lingkungan yang meningkatkan performa seluruh tim, seperti pembaruan FAQ dan perencanaan pelatihan.
Perlu dipahami bahwa meningkatkan AHT bukanlah hal yang mudah. Dibutuhkan keseimbangan antara efisiensi dan kualitas layanan, analisis penyebab yang tepat, serta penerapan berbagai strategi secara konsisten.
Untuk membantu mengatasi tantangan tersebut, solusi berbasis teknologi seperti AI analisis telepon MiiTel Phone dapat menjadi pilihan yang efektif.
1. Rekaman dan transkripsi otomatis semua percakapan
Semua panggilan direkam dan diubah menjadi teks secara otomatis. Supervisor bisa meninjau percakapan secara objektif dan memberikan feedback yang lebih tepat. Selain itu, sistem juga dapat mendeteksi panggilan dengan waktu hold atau jeda yang lama, sehingga analisis jadi lebih cepat.
2. Analisis dan penilaian percakapan dengan AI
AI akan menilai berbagai aspek seperti kecepatan bicara, tumpang tindih percakapan, dan jumlah interaksi. Operator bisa melihat performanya sendiri dan melakukan evaluasi mandiri untuk meningkatkan skill.
3. Berbagi praktik terbaik ke seluruh tim
Percakapan dari operator terbaik dapat dijadikan contoh dan dibagikan ke seluruh tim. Hal ini membantu meningkatkan kualitas layanan secara merata dan mendukung perbaikan AHT.
4. Ringkasan otomatis percakapan
AI secara otomatis merangkum isi percakapan. Operator tidak perlu lagi menulis laporan dari awal saat proses setelah panggilan (ACW), sehingga waktu kerja bisa lebih efisien.
MiiTel Phone tidak hanya membantu menurunkan AHT, tetapi juga mendukung peningkatan penjualan dan pengembangan skill operator.
Tertarik mengeksplorasi solusi MiiTel Phone untuk perusahaan Anda? Isi data diri Anda pada form di bawah untuk konsultasi dan demo gratis!