Myymäläpäällikkö tietää yleensä, että torstai-iltapäivä ruuhkautuu. Hän ei tiedä, johtuuko se asiakasmäärästä vai siitä, että yksi palvelutyyppi kestää kolme kertaa muita kauemmin.
Päätöksiä jonotilanteesta ja resursseista tehdään usein arvailun varassa, koska muuta tietoa ei ole tarjolla. Juuri tähän tyhjiöön jonotusjärjestelmän data asettuu. Älykäs jonotusjärjestelmä kerää tietoa siitä, mitä palvelutilanteen ympärillä todella tapahtuu: milloin asiakas otti vuoronumeron, minkä palvelun hän valitsi, kuinka kauan hän odotti, kuinka kauan palvelu kesti ja poistuiko hän jonosta ennen kutsua. Näistä tiedoista muodostuvat esimerkiksi odotusajat, palveluajat, ruuhkahuiput, no-show-luvut ja toimipisteiden väliset erot.
Kun mittareita tarkastellaan yhdessä, jonotusdata kertoo enemmän kuin sen, kuinka pitkä jono oli. Sen avulla voi tunnistaa ruuhkan syyn, suunnitella työvuorot toteutuneen kysynnän mukaan, mitata muutosten vaikutuksen ja nähdä, missä kohdassa asiointi alkaa tuntua asiakkaasta hankalalta. Alla viisi tapaa, miten tämä käytännössä toimii.
Mitä dataa jonotusjärjestelmä kerää?
Jonotusjärjestelmä kirjaa tapahtumat automaattisesti, ilman erillistä raportointia. Keskeiset mittarit ovat:
- Jonotusaika: Kuinka kauan asiakas odottaa vuoroaan otettuaan vuoronumeron.
- Palveluaika: Kuinka kauan yksittäinen palvelutilanne kestää, eriteltynä palvelutyypin mukaan: nouto, asiakaspalvelu, palautus jne.
- Asiakasvirrat ja ruuhkahuiput: Milloin asiakkaita tulee, mihin palveluun ja kuinka paljon.
- No-show ja ohi menneet kutsut: Kuinka moni ottaa vuoronumeron mutta poistuu ennen kutsua – ja missä vaiheessa.
- Palvelupisteiden käyttöaste: Miten kuormitus jakautuu palvelupisteiden ja työvuorojen välillä.
- Asiakaspalaute: Palvelutilanteen jälkeen kerätty arvio.
- Toimipistekohtainen erittely: Toimipisteiden vertailu ja sama mittaristo kaikista pisteistä.
Yksittäinen mittari kertoo vain osan tilanteesta. Kun mittareita yhdistetään, data paljastaa myös syitä lukujen takana.
Miten jonotusdataa tulkitaan oikein?
Kuvitellaan esimerkiksi tilanne, jossa keskimääräinen jonotusaika on viisi minuuttia. Tämä voi vaikuttaa hyvältä, mutta yksittäinen luku ei kuitenkaan kerro koko tilannetta. Kun samaa dataa tarkastellaan tarkemmin, kokonaiskuva muuttuu.
Valtaosa asiakkaista pääsee palveluun kahdessa minuutissa, mutta joka kymmenes odottaa yli kaksikymmentä minuuttia. Juuri tämän ryhmän kohdalla kannattaa tarkastella, kasvaako esimerkiksi no-show-aste tai heikkeneekö asiakaspalaute.
Esimerkkejä datan tulkinnasta:
- Odotusaika ja palveluaika. Jos palveluaika pysyy tasaisena, mutta odotusaika venyy, kyse on kapasiteetista eikä palvelun hitaudesta. Jos palveluaika kasvaa, katse kannattaa kääntää prosessiin tai perehdytykseen.
- No-show ja odotusaika. Poistumien kasautuminen tiettyyn kellonaikaan kertoo, missä kohdassa päivää odotusaika alkaa karata käsistä.
- Palaute ja odotusaika. Sama kymmenen minuutin odotus voi saada hyvän tai huonon arvion sen mukaan, tiesikö asiakas, kuinka kauan jonotus kestäisi.
1. Reagoi ruuhkaan ennen kuin se näkyy asiakkaalle
Reaaliaikainen näkymä kertoo, miltä jonotilanne juuri nyt näyttää. Jos yksi palvelupiste ruuhkautuu samalla kun toisella on kapasiteettia, asiakasvirtaa tai henkilöstöä voidaan ohjata nopeasti tasaisemmin ennen kuin odotusajat venyvät.
Pidemmällä aikavälillä data auttaa selvittämään, mistä toistuva ruuhka syntyy. Jos esimerkiksi tietyn palvelutyypin palveluaika on jatkuvasti muita pidempi, palvelu voidaan eriyttää omaan jonoonsa, siirtää ajanvaraukseen tai ohjata osittain verkkoon. Jos taas erot näkyvät palvelupisteiden välillä, syytä voidaan etsiä esimerkiksi prosesseista, työnjaosta tai perehdytyksestä.
2. Suunnittele työvuorot toteutuneen kysynnän mukaan
Jonotusjärjestelmän data muuttaa työvuorosuunnittelun arvauksesta analyysiksi. Kun tiedetään tarkasti, milloin asiakasvirta on suurimmillaan, henkilöstö voidaan kohdentaa sinne, missä sitä eniten tarvitaan. Älykäs jonotusdata vie tällaisen tiedon uudelle tasolle: vaikka kokemuksesta tiedettäisiin, että jonot ovat pisimmillään torstai-iltapäivisin, data kertoo lisäksi, miten asiakkaat jakautuvat eri palveluihin ja miten viime kuussa tehty aukioloaikamuutos vaikutti ruuhkahuippuun.
Älykkään jonotusjärjestelmän avulla henkilöstö näkee reaaliajassa jonon kuormituksen ja odotusajat. Myymäläpäällikkö voi tehdä nopeasti muutoksia reaaliaikaisen tilanteen perusteella ja hyödyntää kertynyttä historiaa tulevien työvuorojen suunnittelussa. Lisäksi, kun palvelupisteitä on auki aina ennakoidusti sopiva määrä, henkilökunnan kuormitus pysyy sopivana.
Data paljastaa myös epätasapainon pisteiden välillä. Jos osa tiskeistä ruuhkautuu, samalla kun toisilla on väljää, asiakasvirtaa voidaan ohjata toisiin pisteisiin. Lisäksi asiakkaita voidaan ohjeistaa infonäytöillä esimerkiksi etukäteen kysyttävistä asioista.
Lue myös blogi: Älykäs jonotusjärjestelmä palvelumyymälässä »
3. Yhdistä asiakaspalaute jonotusdataan
Jonotusjärjestelmän kautta kerätty palaute on arvokasta palvelun kehittämiseksi. Mobiilijonoon liittynyt asiakas saa palvelutilanteen jälkeen kyselyn omaan puhelimeensa, jolloin vastaamisen kynnys on matalampi ja tuore palvelutilanne vielä hyvässä muistissa.
Palaute yhdistettynä jonotusdataan auttaa tunnistamaan, mitkä palvelutilanteet ja odotusajat korreloivat hyviin arvioihin ja mitkä laskevat tyytyväisyyttä. Näin kehitystoimenpiteet voidaan kohdentaa oikeisiin ajankohtiin, palvelupisteisiin tai toimipisteisiin.
Lue lisää, miten jonotusjärjestelmä parantaa asiakaskokemusta »
4. Mittaa jonotusajan viestinnän vaikutus
Jonotusdata palvelee myös viestinnän suunnittelua ja kehittämistä. Kun tiedetään, milloin asiakkailla on eniten aikaa odottaessaan, infonäyttöjen sisältö voidaan kohdentaa näihin hetkiin ja niille asiakasryhmille, jotka kulloinkin tyypillisesti asioivat toimipisteessä. Yhdistämällä jonotus- ja asiakasvirtadataa myyntidataan voidaan tarkastella, näkyvätkö esimerkiksi eri ajankohtina tai kampanjoiden aikana tehdyt tuotenostot myös ostokäyttäytymisessä.
Viestinnällä voidaan vaikuttaa myös asiakkaiden pysymiseen jonossa, ja vähentää no-show-tilanteita. Arvioidun odotusajan näyttäminen vähentää epätietoisuutta ja voi vaikuttaa siihen, miten pitkäksi asiakas kokee odotuksen. Tutkimuksissa on havaittu, että tieto odotettavissa olevasta odotusajasta vähensi odotusajan yliarviointia. Myös markkinointiviestinnän ja viihdyttävien sisältöjen näyttäminen jonotuksen aikana infonäytöillä voivat vaikuttaa asiakkaiden viihtymiseen.
Syvenny aiheeseen tarkemmin blogissa: Markkinointi jonotuksen aikana tuo lisämyyntiä »
5. Todenna muutosten vaikutus pitkällä aikavälillä
Jonotusdatan arvo kasvaa ajan myötä. Yksittäinen päivä antaa tilannekuvan, mutta kuukausien ja vuosien data kertoo suunnan. Kun palveluprosessiin tehdään muutos – avataan uusi palvelupiste, muutetaan työvuorojakaumaa tai otetaan käyttöön uusi opaste – raportista voidaan seurata, muuttuivatko odotusajat, no-show-aste tai asiakaspalaute.
Ketjutasolla vertailu on erityisen arvokasta. Jos yksi toimipiste suoriutuu samalla asiakasmäärällä jatkuvasti muita paremmin, sen käytännöistä voidaan etsiä ratkaisuja myös muiden pisteiden kehittämiseen. Uusia toimintamalleja voidaan lisäksi pilotoida ensin yhdessä toimipisteessä ja mitata tulokset ennen laajempaa käyttöönottoa.
Mitä hyvä jonotusdashboard sisältää?
Hyvä jonotusdashboard ei yritä näyttää kaikkea kerralla. Jonotusjärjestelmän data palvelee kahta eri tarkoitusta:
Reaaliaikainen näkymä auttaa johtamaan tämänhetkistä jonotilannetta. Tähän seurantaan riittää tieto esimerkiksi jonon pituudesta juuri nyt, arvioitu odotusaika, pisimpään odottaneen asiakkaan odotusaika ja avoinna olevien palvelupisteiden määrä. Näiden perusteella vuorovastaava voi tehdä nopeita päätöksiä tilanteen mukaan.
Historiadata auttaa suunnittelemaan tulevaa. Tällöin huomio siirtyy keskiarvoista trendeihin: milloin ruuhkat syntyvät, missä palveluissa ne toistuvat ja miten tehdyt muutokset ovat vaikuttaneet lukuihin. Tässä näkymässä yksittäinen päivä ei ole kiinnostavin vertailukohta, vaan arvo syntyy pidemmän aikavälin kehityksestä ja toimipisteiden välisestä vertailusta.
Parempi jonotuksen hallinta näkyy myös liiketoiminnassa
Jonotusjärjestelmä, joka lyhentää odotusaikoja, vähentää poistumia ja optimoi henkilöstöresurssit, ei ole kustannus, vaan investointi, jonka tuotto näkyy sekä asiakastyytyväisyydessä että suoraan viivan alla.
Kun odotusaika lyhenee, yhä useampi asiakas päätyy palvelutilanteeseen asti ja saa tehtyä ostoksensa. Toisaalta kun jonotusjärjestelmään yhdistetään infonäytöt ja markkinointiviestintä, jonotusaikaa voidaan hyödyntää myös asiakkaalle relevanttiin markkinointiviestintään. Nämä tulokset saadaan aikaan parhaiten, kun jonotusjärjestelmästä kerätään dataa ja kertynyttä dataa hyödynnetään suunnittelun ja päätöksenteon tukena.
FirstQueue on älykäs jonotusjärjestelmä, joka mittaa odotus- ja palveluajat, ruuhkahuiput ja no-show-tilanteet sekä kerää asiakaspalautteen palvelutilanteen jälkeen – yksittäisestä palvelupisteestä koko ketjun tasolle. Reaaliaikainen näkymä palvelee arjen päätöksiä, kertyvä historia suunnittelua.
Palvelu on suunniteltu parantamaan asiakkaan jonotuskokemusta ja tukemaan liiketoiminnallisia tavoitteita. FirstQueue yhdistyy automaattisesti FirstView’n infonäyttöratkaisuun, jolloin jonotus ja viestintä voidaan nivoa saumattomasti yhteen.
Tutustu myös: Digitaaliset infonäytöt jonotustilassa – enemmän kuin pelkkä vuoronumeronäyttö »
Usein kysyttyä jonotusjärjestelmän datasta
Data syntyy jokaisesta vuoronumerosta: milloin se otettiin, minkä palvelun asiakas valitsi, milloin asiakas kutsuttiin ja milloin palvelutilanne päättyi. Raportit kertovat kellonajoista, palvelutyypeistä ja kestoista. FirstQueue ei kerää mitään asiakkaiden henkilötietoja.
Reaaliaikainen dashboard näyttää tilanteen heti, ja ruuhkautuvaan tilanteeseen voidaan reagoida ennen kuin asiakkaat turhautuvat. Pidemmän aikavälin johtopäätökset, kuten työvuorosuunnittelu tai palveluprosessien kehittäminen, perustuvat viikkojen ja kuukausien aikana kerättyyn dataan.
No-show tarkoittaa asiakasta, joka on ottanut vuoronumeron mutta poistunut ennen kutsua, toisin sanoa asiointi on jäänyt kesken. Korkea no-show-aste on signaali asiakkaan kokemasta ongelmasta. Tällöin on syytä vertailla kasautuvatko poistumat esimerkiksi tiettyyn kellonaikaan tai palvelutilanteeseen.
Usean toimipisteen ketjussa jonotusdatan suurin lisäarvo syntyy toimipisteiden välisestä vertailusta: parhaiten toimivan myymälän käytännöt voidaan tunnistaa ja siirtää muualle, mikä synnyttää jatkuvan parantamisen kierteen koko ketjussa. Keskitetty dashboard mahdollistaa kaikkien toimipisteiden seurannan yhdestä näkymästä ilman, että jokainen myymälä raportoi erikseen.
Jos haluat nähdä, mitä oman palvelutilasi luvut kertoisivat, tutustu FirstQueue-jonotusjärjestelmään tai varaa maksuton esittely asiantuntijoiltamme.
Lähteet
- Antonides, G., Verhoef, P. C. & van Aalst, M. (2002). Consumer Perception and Evaluation of Waiting Time: A Field Experiment. Journal of Consumer Psychology 12(3), 193–202.
