平均处理时长（AHT）

什么是平均处理时长（AHT）？

平均处理时长（AHT）是客服人员处理单次客户交互所花费的平均总时间。它包括通话时间、保持等待时间和话后处理（ACW）时间，后者涵盖撰写备注、更新记录或发送跟进信息等工作。AHT 是全球联络中心和客户服务运营中最常被追踪的指标之一。

结合解决率和 CSAT，AHT 可以全面反映您的团队是快、是有效，还是两者兼具。

如何计算平均处理时长

AHT =（总通话时间 + 总保持等待时间 + 总话后处理时间）/ 处理的交互次数

例如，某位客服人员一天处理 40 通电话，通话时间 120 分钟，保持等待时间 20 分钟，话后处理时间 40 分钟，则其 AHT 为：

(120 + 20 + 40) / 40 = 每通电话 4.5 分钟

重要的衡量注意事项：

行业基准

不同行业的 AHT 基准差异显著，反映出问题复杂度和客户期望的不同：

**研究洞察：**据 McKinsey 研究，领先的联络中心正从单纯优化 AHT 转向兼顾速度与解决质量。AI 赋能的支持正在推动这一转变：在常规问题上缩短处理时长，同时在复杂问题上保持质量。

为何重要

AHT 直接影响支持运营的三个关键领域：

团队最常犯的错误是把 AHT 当作孤立的目标。只有在首次联系解决率和 CSAT 表现良好的前提下，更低的 AHT 才有价值。

AI 如何改善这一指标

联络中心 AI 通过多种机制缩短 AHT：

Maven AGI 的优势

Maven AGI 从两个方面缩短 AHT。第一，Agent Maven 无需人工客服即可解决 80-93% 的问题，这些交互完全不计入 AHT。第二，对于确实需要人工客服处理的工单，Maven 的 AI Copilot 提供完整上下文和建议回复，加快解决速度。

**Maven AGI 的做法：**缩短 AHT 最有效的方法，是在工单到达客服人员之前解决大部分问题。Maven AGI 的 AI 智能体承担大量工作量，AI Copilot 则为人工客服提供所需上下文，帮助他们更快解决剩余问题。最终带来更低的 AHT、更低的单工单成本和更高的 CSAT。

常见问题

多长的平均处理时长算理想？

跨行业基准约为 6 分钟。但“理想”与否取决于您的具体情况。零售业的目标是 3-5 分钟，而技术支持的目标可能是 8-10 分钟。关键在于 AHT 要与较高的解决率相匹配。如果客户还得再次来电，3 分钟的 AHT 毫无意义。

AHT 与解决时间有何不同？

AHT 衡量每次交互中客服人员的实际工作时间：通话、保持等待和话后处理。解决时间衡量从工单创建到解决的全部耗时，可能跨越多次交互，并包含两次联系之间的等待时间。

是否应该尽量压缩 AHT？

不能以牺牲质量为代价。一味要求客服人员压缩 AHT，可能导致问题解决不彻底、重复联系增加以及客户费力度评分下降。目标是减少不必要的时间（保持等待、查找资料、行政事务），同时保留彻底解决问题所需的时间。

AI 能否专门减少话后处理时间？

可以。AI 擅长处理交互后的任务，例如总结对话、标记工单、更新 CRM 记录和生成跟进邮件。据 Forrester 研究，话后处理通常占 AHT 的 15-25%，而 AI 驱动的自动化可将 ACW 减少 30-50%，带来可衡量的客服生产力提升。