Ticket volume menjadi dasar untuk menentukan jumlah agen yang perlu bertugas setiap hari. Saat angkanya naik lebih cepat daripada kapasitas tim, antrean menumpuk dan pelanggan menunggu terlalu lama.
Menambah FAQ atau chatbot belum tentu menurunkan angka ini. Survei Gartner terhadap lebih dari 5.700 pelanggan menemukan hanya 14% masalah layanan yang tuntas lewat self-service, yaitu kanal swalayan tanpa bantuan agen.
Artikel ini membahas pengertian ticket volume, alasan memantaunya, cara menghitung, penyebab kenaikannya, cara memakainya untuk menghitung kebutuhan agen, dan cara menurunkannya.
Apa Itu Ticket Volume
Ticket volume adalah jumlah permintaan bantuan pelanggan yang tercatat sebagai tiket dalam satu periode, misalnya per hari, per minggu, atau per bulan. Satu tiket mewakili satu masalah, berapa pun jumlah pesan atau panggilan di dalamnya.
Contohnya, pelanggan yang mengirim lima pesan WhatsApp tentang paket yang belum sampai tetap dihitung sebagai satu tiket. Karena itu, ticket volume biasanya jauh lebih kecil daripada jumlah pesan yang diterima tim.
Di sebagian aplikasi helpdesk, angka ini muncul dengan nama support volume atau case volume.
Apa Saja yang Dihitung dalam Ticket Volume
Yang dihitung dalam ticket volume hanya tiket baru, yaitu setiap permintaan bantuan yang dibuka pada periode tersebut lewat email, WhatsApp, telepon, live chat, formulir web, atau media sosial. Tiket lama yang masih dikerjakan dari periode sebelumnya tidak menambah hitungan.
Aturan hitungnya juga berbeda antarsistem, karena sebagian aplikasi mencatat setiap sesi chat sebagai tiket, sedangkan aplikasi lain hanya membuat tiket dari email dan formulir. Sepakati aturan berikut agar angkanya bisa dibandingkan dari bulan ke bulan:
- Catat tiket yang dibuka ulang sebagai tiket buka ulang, bukan tiket baru.
- Gabungkan satu masalah yang dikirim lewat dua kanal, misalnya email lalu WhatsApp, menjadi satu tiket.
- Keluarkan spam, balasan otomatis, dan pesan terima kasih yang tidak meminta bantuan dari hitungan.
- Pisahkan permintaan internal karyawan, misalnya reset kata sandi, dari tiket pelanggan jika ditangani tim yang sama.
Tanpa aturan ini, ticket volume bisa naik hanya karena satu pelanggan mengirim keluhan yang sama ke tiga kanal. Angka yang menggelembung seperti itu membuat tim tampak lebih sibuk daripada kenyataannya dan merusak perhitungan kebutuhan agen.
Mengapa Ticket Volume Perlu Dipantau
Ticket volume perlu dipantau karena angka ini menjadi dasar anggaran layanan pelanggan sekaligus sinyal paling awal ketika produk atau proses bermasalah. Bagi perusahaan di sektor yang diawasi regulator, angka ini juga menentukan apakah tenggat penanganan pengaduan bisa dipenuhi.
Dasar Anggaran dan Biaya per Tiket
Biaya per tiket adalah total biaya layanan pelanggan dalam sebulan dibagi ticket volume pada bulan yang sama. Misalnya, jika gaji agen, lisensi aplikasi, biaya telepon, dan pelatihan berjumlah Rp120 juta untuk 4.000 tiket, biaya per tiket Anda Rp30.000.
Hitungan ini membuat diskusi anggaran lebih konkret. Mencegah 500 tiket berulang setiap bulan pada contoh tadi berarti membebaskan kapasitas agen senilai sekitar Rp15 juta.
Sinyal Awal Masalah Produk
Lonjakan tiket mendadak hampir selalu punya penyebab yang bisa ditelusuri, misalnya pembayaran gagal setelah pembaruan aplikasi atau email promo dengan tautan salah. Tim yang memantau volume per jam bisa menemukan masalah itu pada hari yang sama, bukan setelah laporan bulanan keluar.
Penjaga Target Waktu Layanan dan Kepatuhan
Saat ticket volume melampaui kapasitas agen, waktu respons pertama memanjang dan target SLA (service level agreement, yaitu janji waktu layanan kepada pelanggan) mulai terlewat. Tiket yang belum selesai menumpuk menjadi backlog, yaitu tiket terbuka yang terbawa ke hari berikutnya.
Bagi bank, perusahaan pembiayaan, asuransi, dan fintech yang diawasi OJK, keterlambatan ini juga menyangkut kepatuhan. POJK 22/2023 mewajibkan pengaduan ditindaklanjuti dan diselesaikan secara tertulis paling lama 10 hari kerja sejak dokumennya lengkap, dengan perpanjangan paling lama 10 hari kerja dalam kondisi tertentu.
Pantau volume harian agar ada waktu untuk menambah agen atau memindahkan tugas sebelum tenggat itu terlewat.
Cara Menghitung Ticket Volume
Ticket volume dihitung dengan menjumlahkan tiket baru dari semua kanal dalam satu periode, misalnya per hari atau per bulan. Angka mentah ini baru berguna untuk keputusan setelah dipotong menurut kanal, kategori, dan jam, lalu dibandingkan dengan jumlah pelanggan.
| Ukuran | Cara menghitung | Kegunaan |
|---|---|---|
| Ticket volume total | Jumlah tiket baru dalam satu periode | Dasar anggaran dan laporan bulanan |
| Volume per kanal | Tiket baru dari tiap kanal, misalnya email, WhatsApp, telepon, dan live chat | Menentukan kanal yang perlu tambahan agen |
| Volume per kategori | Tiket baru menurut jenis masalah, misalnya pembayaran, pengiriman, atau akun | Menemukan penyebab tiket terbesar |
| Volume per jam atau per hari | Tiket baru dalam setiap interval waktu | Menyusun jadwal shift |
| Contact rate | (Ticket volume ÷ jumlah pelanggan aktif atau pesanan) × 100% | Membandingkan periode saat jumlah pelanggan berubah |
Jika Anda hanya sempat menyiapkan satu potongan tambahan, pilih volume per kategori, karena potongan inilah yang menunjukkan masalah mana yang perlu diperbaiki. Potongan ini baru bisa dipercaya jika setiap tiket diberi kategori tiket yang konsisten sejak pertama masuk.
Contact rate, yaitu jumlah tiket per pelanggan aktif atau per pesanan, dipakai saat bisnis sedang tumbuh, karena ticket volume mentah hampir pasti ikut naik ketika pelanggan bertambah.
Contoh Perhitungan Volume Tiket dan Contact Rate
Misalnya, sebuah toko online menerima 3.600 tiket baru pada Maret dari email dan WhatsApp, dengan 48.000 pesanan pada bulan yang sama. Contact rate-nya 3.600 ÷ 48.000 × 100% = 7,5%, artinya ada 7,5 tiket untuk setiap 100 pesanan.
Pada April, tiket naik menjadi 4.200, tetapi pesanan juga naik menjadi 60.000 sehingga contact rate turun menjadi 7%. Ticket volume naik sekitar 17%, padahal setiap pesanan justru menghasilkan lebih sedikit tiket.
Dalam kondisi seperti ini, tim membutuhkan tambahan jam kerja agen, bukan investigasi masalah produk.
Penyebab Ticket Volume Naik
Kenaikan ticket volume berawal dari permintaan bantuan yang bertambah, baik karena bisnis tumbuh maupun karena masalah yang seharusnya bisa dicegah. Berikut penyebab yang umum ditemui tim layanan pelanggan:
- Pelanggan baru yang masih belajar memakai produk dan sering bertanya soal akun, pembayaran, atau cara pakai.
- Rilis fitur, perubahan tampilan aplikasi, atau perubahan harga dan kebijakan pengembalian dana.
- Gangguan teknis, misalnya aplikasi tidak bisa diakses, pembayaran gagal di payment gateway, atau paket tertahan di mitra logistik.
- Momen musiman seperti Ramadan dan Lebaran, promo tanggal kembar seperti 11.11 dan Harbolnas 12.12, tanggal gajian, atau tutup buku akhir tahun bagi layanan B2B.
- Kontak ulang dari masalah yang belum tuntas, saat jawaban pertama tidak menyelesaikan masalah pelanggan.
- Halaman bantuan atau FAQ yang usang, sehingga pelanggan tidak menemukan jawaban sendiri.
Pisahkan penyebab yang bisa direncanakan dari penyebab yang bisa dicegah. Lonjakan Harbolnas bisa diantisipasi dengan jadwal tambahan, sedangkan kontak ulang dan halaman bantuan yang usang adalah volume yang seharusnya tidak muncul.
Cara Memakai Ticket Volume untuk Menghitung Kebutuhan Agen
Kebutuhan agen dihitung dengan mengubah ticket volume menjadi jam kerja, lalu membaginya dengan jam produktif satu agen. Rumus dasarnya bisa dikerjakan di spreadsheet dalam empat langkah:
- Kalikan ticket volume dengan average handle time (AHT), yaitu rata-rata waktu aktif agen untuk menyelesaikan satu tiket.
- Hitung jam produktif per agen, yaitu jam kerja sebulan dikurangi waktu rapat, pelatihan, istirahat, dan cuti.
- Bagi hasil langkah pertama dengan jam produktif per agen, lalu bulatkan ke atas.
- Ulangi perhitungan per hari dan per jam untuk menyusun shift di jam sibuk.
Contoh Menghitung Kebutuhan Agen
Toko online pada contoh sebelumnya menerima 3.600 tiket pada Maret dengan AHT 12 menit, sehingga beban kerjanya 43.200 menit atau 720 jam. Satu agen bekerja 21 hari × 8 jam = 168 jam, dan dengan asumsi 75% waktunya produktif, jam produktifnya 126 jam.
Kebutuhannya 720 ÷ 126 = 5,7, yang dibulatkan menjadi 6 agen. Angka ini adalah kebutuhan minimum untuk volume rata-rata, belum termasuk cadangan untuk agen yang sakit atau cuti mendadak.
Hitung Ulang untuk Jam Sibuk
Rata-rata bulanan menyembunyikan jam sibuk. Misalnya, jika sepertiga tiket harian masuk antara pukul 19.00 dan 22.00, enam agen yang semuanya bekerja pukul 09.00 sampai 17.00 tetap akan meninggalkan antrean setiap malam.
Untuk telepon dan live chat yang menuntut jawaban dalam hitungan menit, tim biasanya menambahkan model antrean seperti Erlang C di atas rumus ini. Model tersebut menghitung jumlah agen agar target tingkat layanan, misalnya persentase panggilan yang dijawab dalam batas detik tertentu, tetap tercapai.
Baca juga: Cara Menghitung dan Memantau SLA agar Layanan Tidak Meleset dari Target
Cara Menurunkan Ticket Volume
Cara paling efektif menurunkan ticket volume adalah mencegah tiket yang seharusnya tidak perlu ada, misalnya pertanyaan berulang dan kontak ulang akibat masalah yang belum tuntas. Jangan menargetkan semua tiket, karena permintaan yang butuh keputusan atau empati tetap perlu ditangani agen.
1. Bangun Self-Service dari Isi Tiket
Self-service berupa halaman FAQ, knowledge base (kumpulan artikel bantuan), atau portal pelanggan menjawab pertanyaan berulang tanpa melibatkan agen. Urutkan kategori tiket tiga bulan terakhir, lalu tulis jawaban untuk pertanyaan yang paling sering muncul di sepuluh kategori teratas.
Susun jawabannya dari isi tiket, bukan dari tebakan tim tentang hal yang ingin diketahui pelanggan. Tempatkan jawaban itu di titik yang dibuka pelanggan sebelum menghubungi Anda, misalnya halaman status pesanan dan email konfirmasi.
FAQ yang tersembunyi di menu bawah situs jarang dibaca, sehingga dampaknya pada tiket kecil.
2. Gunakan Chatbot untuk Pertanyaan Rutin
Chatbot cocok untuk pertanyaan rutin yang jawabannya bisa diambil dari sistem, misalnya status pesanan, jadwal pengiriman, atau cara mengganti kata sandi. Hubungkan chatbot dengan data pesanan atau akun pelanggan, karena bot yang hanya membalas dengan tautan FAQ akan memindahkan pertanyaan yang sama ke agen.
Sediakan jalur cepat ke agen saat bot tidak memahami pertanyaan, dan teruskan riwayat percakapannya agar pelanggan tidak mengulang cerita dari awal. Pantau hasilnya dengan ticket deflection rate, yaitu persentase permintaan yang selesai lewat layanan swalayan tanpa agen.
Jika ticket volume turun tetapi tiket buka ulang dan keluhan di media sosial naik, bot itu hanya memindahkan masalah ke tempat lain.
3. Perbaiki Penyebab di Produk dan Proses
Kirim data volume per kategori ke tim produk dan operasional setiap bulan, lengkap dengan biayanya. Misalnya, 300 tiket per bulan tentang kode OTP (kode sekali pakai untuk masuk atau bertransaksi) yang tidak terkirim, dengan biaya Rp30.000 per tiket, berarti Rp9 juta per bulan.
Angka rupiah seperti ini lebih mudah diprioritaskan tim engineering daripada keluhan umum bahwa antrean sedang padat. Setelah perbaikan dirilis, bandingkan contact rate kategori itu dengan bulan sebelumnya untuk membuktikan hasilnya.
4. Kirim Informasi Sebelum Pelanggan Bertanya
Pemberitahuan proaktif mencegah tiket sebelum dibuat, misalnya notifikasi keterlambatan pengiriman atau jadwal pemeliharaan sistem. Pesan yang datang lebih dulu juga mengurangi pertanyaan susulan, karena pelanggan sudah tahu kapan masalahnya diperkirakan selesai.
5. Tuntaskan Tiket pada Kontak Pertama
Setiap jawaban yang tidak tuntas melahirkan tiket kedua dari pelanggan yang sama. Beri agen akses ke data pesanan dan riwayat percakapan agar mereka bisa menyelesaikan masalah tanpa meminta pelanggan menghubungi lagi.
Ukurannya adalah first contact resolution (FCR), yaitu persentase tiket yang selesai dalam satu interaksi.
Baca juga: AI Chatbot vs Human Agent: Kapan Menggunakan Apa
Kesimpulan
Angka ticket volume baru berguna setelah dihitung dengan aturan yang konsisten lalu dibaca bersama contact rate dan komposisi kategori. Dari sana, volume bisa diterjemahkan menjadi jumlah agen dan daftar perbaikan produk yang paling berdampak.
Langkah yang bisa dimulai minggu ini adalah menyepakati aturan hitung tiket dan menarik data tiga bulan terakhir per kategori. Data itu cukup untuk menghitung contact rate dan kebutuhan agen, sekaligus memilih sepuluh kategori terbesar sebagai bahan perbaikan pertama.
Optimalkan Layanan Pelanggan Anda
Jadwalkan demo Adaptist Prose dan lihat bagaimana Ticketing System terintegrasi membantu menyatukan tiket, percakapan, dan data pelanggan dalam satu dashboard. Dengan alur kerja yang lebih terstruktur, tim dapat merespons lebih cepat, mengurangi beban operasional, dan menjaga kualitas layanan tetap konsisten seiring pertumbuhan bisnis.
FAQ
Tidak ada angka normal yang berlaku untuk semua bisnis, karena volume bergantung pada jumlah pelanggan, kerumitan produk, kanal yang dibuka, dan musim penjualan. Patokan yang lebih berguna adalah contact rate Anda sendiri selama tiga sampai enam bulan terakhir.
Hitung percakapan chatbot secara terpisah, lalu masukkan ke ticket volume hanya percakapan yang diteruskan ke agen atau dibuat menjadi tiket. Dengan begitu, Anda bisa melihat berapa permintaan yang selesai tanpa agen dan berapa yang tetap membebani tim.
Kalikan contact rate rata-rata dengan perkiraan jumlah pelanggan aktif atau pesanan bulan depan. Setelah itu, sesuaikan hasilnya dengan kalender promo, rilis fitur, perubahan harga, dan musim seperti Ramadan atau akhir tahun yang dulu terbukti menaikkan tiket.
Tidak secara langsung, karena ticket volume mencerminkan permintaan pelanggan, bukan kemampuan agen. Untuk menilai agen, gunakan waktu penyelesaian, tingkat penyelesaian pada kontak pertama, jumlah tiket yang dibuka ulang, dan skor kepuasan per agen dengan memperhitungkan kerumitan tiketnya.
Laporan bulanan cukup memuat ticket volume dibanding bulan lalu, contact rate, lima kategori dengan kenaikan terbesar, dan tindakan yang sudah diambil. Tambahkan perkiraan volume bulan depan agar manajemen bisa menyetujui tambahan jadwal atau anggaran sebelum lonjakan terjadi.
