Customer Effort Score (CES)

Apa Itu Customer Effort Score (CES)?

Customer Effort Score (CES) mengukur seberapa besar upaya yang harus dikeluarkan pelanggan agar masalahnya terselesaikan, pertanyaannya terjawab, atau tugasnya tuntas. Metrik ini biasanya dikumpulkan melalui satu pertanyaan survei yang diajukan segera setelah interaksi dukungan: "Seberapa mudah masalah Anda diselesaikan hari ini?"

CES telah menjadi salah satu metrik loyalitas terpenting dalam layanan pelanggan. Riset secara konsisten menunjukkan bahwa mengurangi upaya pelanggan adalah jalan yang lebih andal menuju loyalitas dibandingkan berusaha "memukau" pelanggan dengan layanan yang berlebihan. Pelanggan tidak ingin dibuat terkesan. Mereka ingin masalahnya selesai dengan hambatan seminimal mungkin.

Cara Menghitung Customer Effort Score

CES = Jumlah Seluruh Jawaban Survei / Jumlah Responden

Survei CES yang paling umum menggunakan skala 1 sampai 5 atau 1 sampai 7, dengan 1 berarti "sangat sulit" dan angka tertinggi berarti "sangat mudah". Sebagian tim membalik skalanya untuk mengukur upaya secara langsung (semakin rendah semakin baik), jadi penting untuk mendokumentasikan arah skala Anda agar benchmarking tetap konsisten.

Sebagai contoh, jika 10 pelanggan menilai upaya mereka 2, 4, 4, 5, 3, 2, 3, 4, 4, dan 5 pada skala 1-5, CES Anda adalah 3,6 dari 5.

Metode perhitungan alternatif meliputi:

• Persentase positif: Hitung persentase responden yang memilih 2 atau 3 opsi teratas pada skala. Cara ini menyederhanakan pelaporan dan memudahkan pemantauan tren.
• CES per kanal: Kelompokkan skor berdasarkan live chat, email, telepon, dan self-service untuk mengetahui di mana hambatan terjadi.

Benchmark Industri

Benchmark CES bergantung pada skala, industri, dan kompleksitas interaksi Anda:

• Skala 1 sampai 5: CES yang baik adalah 4,0 atau lebih tinggi. Skor di bawah 3,5 menandakan hambatan yang signifikan dalam pengalaman dukungan Anda.
• Skala 1 sampai 7: Targetkan 5,5 atau lebih tinggi, yang setara dengan sekitar 80% atau lebih pelanggan menyatakan pengalamannya mudah.
• B2C dan e-commerce: Interaksi yang lebih sederhana cenderung menghasilkan skor CES lebih tinggi karena masalahnya sering kali tidak rumit.
• B2B dan dukungan teknis: Troubleshooting yang kompleks, proses multi-langkah, dan waktu penyelesaian yang lebih lama sering kali menghasilkan skor CES lebih rendah.

Wawasan Riset: Riset Gartner, berdasarkan lebih dari 125.000 interaksi pelanggan, menemukan bahwa interaksi layanan 4x lebih mungkin mendorong ketidakloyalan daripada loyalitas. Mengurangi upaya, bukan melampaui ekspektasi, adalah strategi paling efektif untuk mempertahankan pelanggan.

Mengapa Ini Penting

CES adalah salah satu prediktor terkuat perilaku pelanggan di masa depan. Datanya jelas:

• Loyalitas: 94% pelanggan yang melaporkan pengalaman dengan upaya rendah menyatakan berniat membeli kembali. Di antara pelanggan dengan upaya tinggi, 96% melaporkan meningkatnya ketidakloyalan.
• Daya prediksi: Untuk interaksi layanan, CES sekitar 1,8x lebih prediktif terhadap loyalitas pelanggan dibandingkan CSAT dan 2x lebih prediktif dibandingkan NPS.
• Dampak pendapatan: Pengalaman dengan upaya tinggi mendorong churn. Mengurangi upaya di titik kontak utama, terutama dalam dukungan, secara langsung melindungi pendapatan berulang.

Setiap transfer, penjelasan berulang, perpindahan kanal, dan kontak lanjutan menambah upaya. CES merangkum akumulasi hambatan tersebut dalam satu angka.

Bagaimana AI Meningkatkan Metrik Ini

Layanan pelanggan berbasis AI mengurangi upaya pelanggan di setiap tahap perjalanan dukungan:

• Jawaban instan: Agen AI langsung menyelesaikan pertanyaan umum, sehingga pelanggan tidak perlu mengantre, menelusuri menu telepon, atau mencari di artikel bantuan.
• Tanpa penjelasan berulang: AI menyimpan konteks percakapan secara lengkap lintas kanal, sehingga pelanggan tidak perlu menjelaskan ulang masalahnya setelah transfer atau eskalasi.
• Penyelesaian proaktif: AI dapat mendeteksi pola dan menyelesaikan potensi masalah bahkan sebelum pelanggan menghubungi dukungan, yang merupakan skor upaya serendah mungkin.
• Lebih sedikit kontak per masalah: Saat AI menyelesaikan masalah pada interaksi pertama, kontak lanjutan berkurang, sehingga first contact resolution dan CES meningkat bersamaan.

Keunggulan Maven AGI

Maven AGI dirancang khusus untuk menciptakan pengalaman pelanggan dengan upaya rendah. Agent Maven menyelesaikan 80-93% masalah secara otonom. Artinya, pelanggan cukup menjelaskan masalahnya sekali dan langsung mendapatkan jawaban, tanpa transfer, tanpa waktu tunggu, dan tanpa mengulang konteks.

• Enumerate (PropTech): tingkat penyelesaian 91%, mengurangi jumlah interaksi yang dibutuhkan per masalah.
• Roo (Kesehatan): pengurangan volume tiket 50% melalui penyelesaian AI yang proaktif.
• K1x (FinTech): 80% terselesaikan, dengan peningkatan 10x dibandingkan tool AI sebelumnya, diterapkan hanya dalam 1 minggu.

Pendekatan Maven AGI: Setiap transfer, antrean, dan penjelasan berulang menambah upaya. Maven AGI menghilangkan titik-titik hambatan tersebut dengan menyelesaikan masalah dalam satu interaksi. Dengan 100+ integrasi, Agent Maven menarik konteks dari CRM, sistem penagihan, dan sistem pengetahuan Anda untuk memberikan jawaban akurat kepada pelanggan tanpa meminta mereka mencari informasi sendiri.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Berapa Customer Effort Score yang baik?

Pada skala 1-5, CES 4,0 atau lebih tinggi dianggap baik. Pada skala 1-7, targetkan 5,5 atau lebih. Yang terpenting adalah konsistensi cara pengukuran, yaitu menggunakan pertanyaan, skala, dan waktu yang sama, agar Anda dapat memantau peningkatannya dari waktu ke waktu.

Apa perbedaan CES dengan CSAT dan NPS?

CES mengukur seberapa mudah suatu interaksi tertentu. CSAT mengukur kepuasan terhadap interaksi tersebut. NPS mengukur loyalitas merek secara keseluruhan dan kesediaan untuk merekomendasikan. CES adalah prediktor terbaik perilaku berulang setelah interaksi layanan, sedangkan NPS lebih mencerminkan sentimen merek jangka panjang.

Kapan sebaiknya survei CES dikirim?

Kirim survei CES segera setelah interaksi selesai, idealnya dalam sesi yang sama atau dalam hitungan menit setelah tiket diselesaikan. Survei yang tertunda menghasilkan tingkat respons lebih rendah dan data yang kurang akurat karena pelanggan lupa detail pengalaman mereka.

Bisakah AI membantu meningkatkan Customer Effort Score?

Bisa. AI mengurangi upaya dengan menyelesaikan masalah secara instan, menyimpan konteks lintas kanal, dan menghilangkan kebutuhan pelanggan untuk mengulang informasi. Menurut Harvard Business Review, faktor terpenting dalam loyalitas pelanggan adalah mengurangi upaya yang dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah, dan itulah tepatnya tujuan Agen AI dirancang.