מדדי תלונות לקוח (Customer complains KPI)

תלונות לקוח יכולות להיות הזדמנות מצויינת לשיפור

שימוש במדדי תלונות לקוח יאפשרו לנו לדעת האם יש לנו בעיה בתהליך שהולכת ומחמירה והאם אנחנו בדרך לשיפור תהליכים בעייתיים שקיבלנו עליהם תלונות בעבר.

על מנת לטפל בתלונת הלקוח אנחנו צריכים לקחת מהלקוח פרטים רבים ואחר כך להמשיך ולתעד את התהליך שלנו. בעתיד נרצה לנתח את המידע ולהגיע ממנו למסקנות ולכן מומלץ מאד שיהיו לנו השדות הבאים:

  1. סוג התלונה: פונקציונלית (מוצר לא תקין), אריזה, לוגיסטית, ויזואלית וכו'
  2. תת סוג (לדוגמה, תלונה על אריזה, תת סוגים: אריזה חיצונית פגומה, מדבקה שגויה, אריזה פנימית פגומה וכו').
  3. שם הלקוח
  4. תגים: בסעיף זה נשתמש כאשר אנחנו מכירים תופעה מסויימת ואנחנו רוצים לעקוב אחר החזרות שלה. לדוגמה: זיהינו פגיעה באריזה החיצונית שמתרחשת על ידי העגורן בעת העמסה. הפגיעה מאופיינת על ידי מיקום מסויים באריזה ו/או על ידי צורת הקרע. אנחנו מבצעים פעולות תיקון ורוצים לדעת האם מספר הפגיעות הזה אכן יורד בצורה משמעותית. השימוש בסוג ותת סוג תלונה לא יעזור כאן, אלא נצטרך להשתמש במזהה מיוחד כדי שאחר כך נוכל להציג רק את התלונות הללו.
  5.  חומרה 1: (מנקודת מבט של הלקוח)
  6. חומרה 2: כמה חמור היה הכשל מבחינה לוגיסטית/ייצורית.
  7. נתונים ספציפיים לחומר: מק"ט, מספר אצווה, משפחת מקטים וכו'
  8. מרכזי עבודה רלוונטים: המכונות שהשתמשו בהם כדי לייצר את המוצר והמכונות שהשתמשו בהם לאריזה (מגיע ממספר האצווה).
  9. אנשים רלוונטים: שמות של מפעילי המכונות/אורזים  (מגיע ממספר האצווה).
  10. קטגוריות של פעולות מתקנות: פעולה ראשית + פעולה משנית
  11. קטגוריית סיבת הכשל
  12. עלות הפיצוי (במונחי כסף)
  13. יום הייצור של החומר
  14. יום פתיחת התלונה (היום שבו הלקוח שלח את התלונה, לא בהכרח היום שבו הוקלדה)
  15. יום התגובה הראשונה ללקוח (פעמים רבות הטיפול בתלונה לוקח זמן רב, אבל כבר בהתחלה ניתן לשלוח ללקוח את הפיצוי + הסבר קצר על אופי הכשל ופעולות מתקנות שיבוצעו).
  16. יום ביצוע הפעולה המתקנת הראשונה
  17. יום ביצוע הפעולה המתקנת האחרונה
  18. יום סגירת התלונה
  19. האם התלונה מוצדקת?
  20. שם המשווק (איש הקשר שעומד מול הלקוח, אם זה רלוונטי)
  21. מחלקה אחראית על הכשל

כאשר אנחנו מחפשים מדדי ביצועים (KPI) בתחום תלונות הלקוחות אנחנו בוחנים את הדברים הבאים:

  1. סוגי התלונות (אריזה, חומר פגום וכו')
  2. הסיבות לכשל
  3. יוזמי התלונות (אנשי שיווק, הלקוח עצמו, לקוח פנימי וכו')
  4. פעולות מתקנות
  5. הזמן שלקח לטפל בכל שלב בתלונה (זמן לתגובה ראשונה, זמן לביצוע פעולות מתקנות וכו')

הערה חשובה – צריך להחליט האם להציג רק תלונות מוצדקות או לא. אני אומר שיש להציג רק תלונות מוצדקות אבל גם לתחקר מדי פעם את הסיבות לתלונות הלא מוצדקות.

 

סוגי תלונות לקוח + כללי

1. מספר תלונות לקוח לתקופה

  1. תאור קצר: מספר תלונות חודשי/רבעוני/שנתי
  2. מי משתמש בזה (חשיבות): הנהלה בכירה (חשוב), הנהלת המפעל (חשוב), הנהלה זוטרה (חשוב)
  3. תאור: המדד הזה הוא אחד החשובים ביותר מכיוון שהוא מאפשר לנו לראות תמונת מצב ולהבין האם מספר התלונות במגמת עליה או ירידה.מספר תלונות בחודש

2. עלות תלונות לתקופה

  1. תאור קצר: עלויות ישירות של תלונות לקוח
  2. מי משתמש בזה (חשיבות): הנהלה בכירה (חשוב), הנהלת המפעל (חשוב), הנהלה זוטרה (חשוב)
  3. תאור: חישוב עלות התלונה משתנה בין ארגונים. העלות צריכה לכלול את כל או חלק  מהעלויות הישירות כגון: פיצוי ללקוח, אובדן מוצרים, עלויות משלוח, עלויות זמן טיפול בתלונה של מגוון גורמים וכן כל דבר אחר שהארגון רואה בו הוצאה ישירה. המדד הזה מטרתו לשקף לארגון כמה באמת עולות לנו תלונות הלקוח ולכן אנחנו לא מכניסים לתוכו את אובדן המוניטין ואובדן של עסקאות עתידיות (את שני האחרונים תמיד קשה להעריך).

עלות חודשית לתלונות לקוח

3. מספר תלונות לפי סוג תלונה וחודש

  1. תאור קצרמספר התלונות לפי חלוקה לסוגי תלונות
  2. מי משתמש בזה (חשיבות): הנהלה בכירה (חשוב), הנהלת המפעל (חשוב), הנהלה זוטרה (חשוב)
  3. תאור: המדד הזה מאפשר להנהלה להבין איזה סוגי תלונות אנחנו מקבלים מהלקוחות ואיך אנחנו מתמודדים איתם לאורך זמן. בגרף המופיע כאן ישנם 5 קטגוריות של סוגי תלונות וניתן בקלות לראות ש 70% מהתלונות הן פונקציונאליות או קשורות לאריזה. אם נבחר להתמקד בטיפול בהן אז נציג גם את הגרף השני ונדע אם אנחנו בכיוון הנכון.חלוקת תלונות לקוח לפי סוגים.png

נמקד את המבט שלנו רק על 2 הקטגוריות עליהן אנחנו רוצים לנהל מעקב:חלוקת תלונות לקוח לפי סוגים-מיקוד

4. מספר תלונות לתת סוג 

  1. תאור קצר: מספר התלונות לתת סוג קטגוריה
  2. מי משתמש בזה (חשיבות): הנהלה בכירה (נמוכה), הנהלת המפעל (חשוב), הנהלה זוטרה (חשוב)
  3. תאור: מדד זה ניתן להוציא עבור כל סוג קטגוריה שאותו אנחנו רוצים לבחון ולעקוב. לאחר שנבחר את סוג התלונה (לדוגמה: אריזה או זיהום) נראה ממה מורכבות התלונות ברמת הסיווג השניה (תת סוג). בגרפים למטה ניתן לראות חלוקה ראשונה של מספר תלונות לתת קטגוריה עבור תקופה של שנה על מנת להבין איזה תת קטגוריה היא המשמעותית ביותר (גרף ראשון). הגרף השני מראה לנו את פילוח התת קטגוריה על פי רבעונים וכך ניתן לראות האם המגמה של הבעיה היא החמרה או פתרון. ניתוח קטגוריית תלונת לקוח 1ניתוח קטגוריית תלונת לקוח 2

משני הגרפים ניתן להסיק שהבעיה העיקרית בקטגוריית הפונקציונאליות היתה חומר מחוץ ל Spec ושהבעיה הזאת הצטמצמה לקראת סוף השנה.

5. מעקב אחר הסיבות לכשלים  – מדד מעקב למתקדמים

  1. תאור קצר: מעקב לפי תקופות זמן אחר הסיבות לכשלים
  2. מי משתמש בזה (חשיבות): הנהלה בכירה (נמוכה), הנהלת המפעל (בינוני), הנהלה זוטרה (בינוני), אבטחת איכות (גבוהה)
  3. תאור: המדד הזה מודד את הצלחת הטיפול בסיבות לכשלים שמובילים לתלונות לקוח מקטגוריה מסויימת. בטבלה הראשונה אנחנו רואים את התת סוגים של קטגוריית תלונות מסויימת. אנחנו רואים את השינוי בזמן והאם יש החמרה או הקלה בסוגי התלונות הללו. בטבלה השניה אנחנו מצליבים את סוג התלונה עם סיבת הכשל. ההצלבה הזאת מאפשרת לנו לראות האם שיפורים שעשינו אכן נותנים לנו את התוצאה הרצויה. לדוגמה: בטבלה הראשונה אנחנו רואים שנושא הסדקים לא השתפר ולכאורה נשאר אותו הדבר אבל בטבלה השניה קל לראות שהסיבה "לא נעשה ציפוי חיצוני" כמעט ונפתרה לחלוטין והסיבה לתלונות על הסדקים היא לא המחסור בציפוי אלא שהציפוי נעשה באופן לא תקין. מבחינת טיפול בבעיה ניתן להסיק שהפעולה המתקנת שנעשה בנוגע למחסור בחומר חיצוני ככל הנראה הצליחה (כי מספר התלונות ירד וכמעט נעלם) ואילו הבעיה החדשה הנוגעת לסדקים היא בעיה ייצורית, האופן שבו אנחנו מצפים או בעיה בסוג החומר. אם היינו נשארים עם הטבלה הראשונה לא היינו מבינים שהסיבה לכשל השתנתה. סיבות לכשלים מול סוגי תלונות 1סיבות לכשלים מול סוגי תלונות 2

הסיבות לתלונות הלקוח

6. סוגי תלונות מול סוגי סיבות

  1. תאור קצר: ההסבר התפעולי לתלונות הלקוח
  2. מי משתמש בזה (חשיבות): הנהלה בכירה (נמוכה), הנהלת המפעל (גבוהה), הנהלה זוטרה (גבוהה), אבטחת איכות (גבוהה)
  3. תאור: אחרי שחקרנו את הכשל של כל תלונה אנחנו חוקרים את הסיבה לכשל.

לדוגמה: הלקוח התלונן שתכונה מסויימת לא עובדת במוצר, בבדיקה נמצא שהכשל היה "אי הכנסת חומר מסוים לתערובת" והסיבה לכשל היא "הנחיות לא ברורות בדף העבודה".

המטרה של חקר הסיבה לכשל היא להבין האם הפעולות המתקנות שעשינו אפקטיביות. בנוסף החקר מאפשר לזהות קטגוריות מסויימות שהופכות להיות הבעיה העיקרית שיוצרת לנו כשלים וכך להקצות לפתרון הבעיה הזאת את המשאבים הנחוצים. בגרף שלפנינו ניתן לראות שהסיבה העיקרית "אי עמידה בנהלים" מראה על מגמת שיפור וזאת כמעט תמיד כתוצאה מתהליך מאומץ שהמפעל עושה להדריך שוב ושוב עובדים לעבוד על פי הנהלים.

הסיבות לכשלים בתלונות לקוח

7. סוגי תלונות מול סוגי סיבות לכשל – מדד מעקב למתקדמים

  1. תאור קצר: מה גורם לתלונות הלקוח לפי קטגוריה (לפי תקופת זמן)
  2. מי משתמש בזה (חשיבות): הנהלה בכירה (נמוכה), הנהלת המפעל (גבוהה), הנהלה זוטרה (גבוהה), אבטחת איכות (גבוהה)
  3. תאור: בטבלה אחת נציג את התלונות לקוח לפי קטגוריה מול הסיבות לכשל באותה תקופת זמן. הדוגמה הבאה ממחישה איך ניתן לזהות לכל קטגוריה של תלונות לקוח את הסיבה העיקרית לכשל ובאופן הזה ניתן להקצות משאבים ולהתמקד בפתרון הבעיה הרלוונטית.טבלת קטגוריות תלונה מול קטגוריות סיבות לכשל

הערה – יש לזכור שתלונת לקוח מסוג מסויים (למשל פונקצינאליות) חשובה ללקוח הרבה יותר מסוג אחר (לדוגמה אריזה חיצונית). לכן, מציאת הסיבה לכשלים לכל קטגוריה בנפרד היא חשובה מאד כאשר רוצים לטפל בבעיות האיכות הקריטיות. המדד הבא ינסה להתמודד גם עם הנושא הזה.

8. חומרה – חומרה בעיני הלקוח + חומרה מבחינה תפעולית

  1. תאור קצר: חומרה (Severity ) היא הדרך בה אנחנו והלקוח תופסים את הכשל שבעקבותיו נוצרה התלונה
  2. מי משתמש בזה (חשיבות): הנהלה בכירה (בינוני), הנהלת המפעל (גבוהה), הנהלה זוטרה (גבוהה), אבטחת איכות (גבוהה)
  3. תאור: חומרת לקוח – איך הלקוח תופס את הכשל. הלקוח מסתכל על איך המוצר עובד אצלו בעסק או בבית ומסתכל על איזה נזק נגרם לו או יכול היה להגרם לו כתוצאה מהכשל. חומרה תפעולית – מסתכלת על הסיבה לכשל מבחינת הייצור, האריזה והמשלוח. פעמים רבות, גם אם הלקוח לא רואה חומרה בסוג תלונה זה, התפעול רואה כשל גדול.

דוגמאות לרמות חומרה תפעולית :

חומרה נמוכה לכשל – טעות אנוש חד פעמית שעובד מעבדה הזין ערך לא נכון וכתוצאה מזה לא זוהה בעיה בתהליך הייצור ולא בוצע תיקון.

חומרה גבוהה לכשל – זיהום צולב של חומרים ממרכזי עבודה שונים, תהליכי איכות שלא בוצעו למרות שהם ב SPEC הבדיקה , חומר גלם פגום שישפיע על אצוות רבות.

בשני המקרים החומרה ללקוח יכולה להיות גדולה אבל מבחינה תפעולית טעות אנוש חד פעמית או חומר גלם פגום שנכנס למערכת הם דרגות חומרה שונות לחלוטין. אגב, גם מצב הפוך יכול בקלות לקרות. הלקוח התלונן על משהו פעוט בעיניו אבל מבחינה תפעולית יש לה משמעויות כבדות.

ה QA בתפעול מחוייב להקטין בעיקר את הכשלים שהלקוח רואה אותם כחמורים. הצוות התפעולי חייב להתמקד בהורדת הכשלים החמורים בתפעול בלי קשר להשפעה על הלקוח. שילוב בטבלה בין השניים מאפשר לנו לזהות את התלונות שחייבות טיפול אינטנסיבי במיוחד.

חומרה בעיני הלקוח

חומרה תפעולית

ההצלבה שלהם נותנת לנו את המקום שבו יש להשקיע את מרב המשאבים בשיפור:

חומרה תפעולית מול חומרה בעיני הלקוח

בהתמקדות במספר הצהוב (שמייצג דרגת חומרה גבוהה גם בעיני הלקוח וגם תפעולית), אנחנו יכולים לעקוב אחר האפקטיביות שלנו בטיפול בבעיות איכות לאורך ציר הזמן.חומרה גבוהה גם תפעולית וגם בעיני הלקוח

9. תלונות לקוח לפי מחלקה (או מרכז תפעולי)

  1. תאור קצר: מספר תלונות לקוח שהכשל שלהן נבע ממחלקה מסויימת
  2. מי משתמש בזה (חשיבות): הנהלה בכירה (נמוך), הנהלת המפעל (בינוני), הנהלה זוטרה (בינוני), אבטחת איכות (בינוני)
  3. תאור: לכל תלונת לקוח אנחנו בדרך כלל מוצאים את הסיבה או לפחות את התהליך שיצר את הסיבה. לכל סיבה כזאת יש מחלקה שאחראית על התהליך. מטרת המדד הבא היא לזהות לאיזו מחלקה בארגון (לא תמיד מחלקה תפעולית) נדרש תהליך שיפור. כמו כן, המדד הזה מאפשר לנו להציב יעדי איכות לכל מחלקה.
  4. בגרף הבא ניתן לראות שלמרות שאין גידול בסה"כ התלונות, יש גידול משמעותי בתלונות שמקורן במחלקת הייצור, כך שמחלקת הייצור חייבת לדעת שמצבה מבחינת תלונות נהיה יותר גרוע.מספר תלונות לפי מחלקה

מקור התלונות

הכוונה במקור התלונות היא להבין מי הכניס את תלונות הלקוח. ניתן לראות האם יש לקוחות שרגישים יותר ומכניסים יותר תלונות לקוח מאחרים. ניתן לראות האם יש סוכן מכירות שהלקוחות שלו מתלוננים יותר (יכול להיות כתוצאה מנתח שוק עם מאפיינים יחודיים). ההבנה של מקור התלונות יכולה לאפשר נהלים מיוחדים שנועדו לתת פיתרונות ללקוחות רגישים יותר או לנתחי שוק רגישים יותר. כמו כן, אנחנו חייבים להבין שלקוח שיש לו בעיות איכות לאורך זמן לא נשאר לקוח.

10. לקוחות מתלוננים עיקריים

  1. תאור קצר: הצגת לקוחות שהכניסו יותר מ X תלונות בפרק זמן מסויים
  2. מי משתמש בזה (חשיבות): הנהלה בכירה (בינוני), הנהלת המפעל (בינוני), הנהלה זוטרה (נמוכה), אבטחת איכות (גבוהה)
  3. תאור: על ידי מיון לפי מספר תלונות ללקוח אנחנו מציגים רק את הלקוחות עם מספר תלונות גבוהה.מספר תלונות בשנה לפי לקוחות

11. תלונות לפי סוכן מכירות (או צוות מכירות)

  1. תאור קצר: מספר תלונות לפי סוכן מכירות (כלומר האיש שנמצא בקשר קבוע  עם הלקוח) לפי תקופה.
  2. מי משתמש בזה (חשיבות): הנהלה בכירה (בינוני), הנהלת המפעל (נמוך), הנהלה זוטרה (נמוכה), אבטחת איכות (בינוני)
  3. תאור: אם לארגון שלכם יש איש קשר יחיד (או צוות מסויים) שאיתו מתנהל השיח העיקרי בין הארגון שלכם והלקוח, אז המדד הזה הוא בשבילכם. המטרה של המדד היא לנסות ולהבין למה לאיש מכירות מסויים יש יותר תלונות מהאחרים. יכול להיות שלסוג שוק שהוא מתמודד איתו יש בעיות מיוחדות שצריך לטפל בהן? יכול להיות שיש לו לקוח או לקוחות בעייתים במיוחד? יכול להיות שזאת הגאוגרפיה כלומר לקוחות באירופה מתלוננים יותר מלקוחות באסיה? האם יש בעיה בהתאמת הציפיות בין הלקוחות של אותו סוכן ובין הארגון שלנו?תלונות לפי סוכן מכירות

זמנים בתהליך הטיפול בתלונה

טיפול טוב בתלונה כולל גם זמן תגובה קצר ללקוח ואת הזמנים שלוקח לנו לטפל פנימית בתוך הארגון. כאשר אנחנו עוקבים אחרי הזמנים הללו אנחנו יכולים לדעת אם השתפרנו. מדידת הזמנים יכולה להתבצע על פני מגוון רחב של תאריכים. בפוסט הזה אני מציג רק 3 עיקריים אבל יש אחרים, החשיבות שלהם תלויה ברמת המעקב אחר תהליכי האיכות בארגון.

12. זמן תגובה ראשוני ללקוח

  1. תאור קצר: הזמן שלקח מפתיחת התלונה ועד שחזרנו ללקוח עם ממצאים ראשוניים.
  2. מי משתמש בזה (חשיבות): הנהלה בכירה (גבוהה), הנהלת המפעל (בינוני), הנהלה זוטרה (נמוכה), אבטחת איכות (גבוהה)
  3. תאור: פעמים רבות הלקוח ממתין לתשובה הראשונית על מנת לדעת האם שאר המשלוח בטוח לשימוש, האם הכשל שהיה הוא ארוע חד פעמי או שהוא צריך לבדוק כל משלוח שלנו. מבחינה תפעולית צריך לבדוק האם לשלוח בדחיפות חומר ללקוח במקום החומר הבעייתי ולשם כך צריכים להבין מה הבעיה על מנת שלא לשלוח לו שוב חומר פגום. זמן התגובה מהרגע שהלקוח יזם את התלונה ועד לחזרה אליו הוא קריטי ופעמים רבות הוא יתרון תחרותי מהמעלה הראשונה. לכן, הנהלה בכירה שחיה את השוק חייבת לתת תשומת לב לנושא הזה. החישוב הוא ההפרש בין זמן התגובה ובין הזמן שבו נכנסה התלונה (יש לשים לב לקחת את הזמן שהלקוח יצר את הקשר ולא את הזמן שבו הקלידו את התלונה).זמן תגובה ראשוני 1.png

צורה נוספת שניתן להסתכל על הנתונים זה סיכום של תקופת זמן ארוכה יחסית של שנה:זמן תגובה ראשוני 2.png

13. זמן עד לפעולה מתקנת ראשונה

  1. תאור קצר: הזמן שלקח מפתיחת התלונה ועד שביצענו את הפעולה המתקנת הראשונה
  2. מי משתמש בזה (חשיבות): הנהלה בכירה (בינוני), הנהלת המפעל (בינוני), הנהלה זוטרה (נמוכה), אבטחת איכות (בינוני)
  3. תאור: הזמן שלקח למערכת התפעולית לבצע את התיקון הראשון לכשל. זמן התגובה הזה הוא חשוב בהשוואה בין ארגונים. ארגונים עם נטייה חזקה לשיפור האיכות יגיבו מהר על מנת שלא לחזור על אותה טעות.

זמן לפעולה מתקנת =  הזמן שבו בוצע התיקון הראשון פחות הזמן שבו נכנסה התלונה.הזמן עד לפעולת התיקון הראשונה

 

14. זמן ממוצע לסגירת תלונת לקוח

  1. תאור קצר: הזמן שלקח מפתיחת התלונה ועד סגירת התלונה
  2. מי משתמש בזה (חשיבות): הנהלה בכירה (נמוכה), הנהלת המפעל (בינוני), הנהלה זוטרה (נמוכה), אבטחת איכות (בינוני)
  3. תאור: יש להחליט מתי סוגרים תלונה, האם בסוף הפעולות המתקנות או לאחר שבוצעו הפעולות העיקריות. כמובן, שלפני שסוגרים את התלונה יש לנו תהליך של דיווח ללקוח על הממצאים, כלומר מה היה הכשל ואיזה פעולות עשינו על מנת לטפל בהם. הזמן עד לסגירת התלונות מחייב את מחלקת ה QA לנהל מעקב אחר התלונות ולוודא שאכן תשובות נשלחו ללקוח ושפעולות במתקנות נרשמו ונכנסו לתהליך העבודה התפעולי.זמן ממוצע לסגירת תלונה

 

קורא יקר, בפוסט הזה הושקע זמן רב כדי לספק לך ערך מקסימלי.

אנא השאר לי תגובה בבקשה כדי שיהיה לי פידבק להמשך

 

ניתן גם לשלוח במייל לגל מירום : theplanningmaster@gmail.com

 

הפוסט הזה הוא חלק מכלי העבודה האפשריים למהנדסי תעשיה וניהול העוסקים ב KPI

4 comments

  1. הפוסט מפורט ועדכני אך חסר לי כאן הסבר על מדד חשוב מאד – כמות תלונות ואחוזי כשל – דיאגרמה משולבת של אחוז כשל וכמות שורות קבלה.

    1. הי אופיר. תודה על הערה. אתה יכול לפרט קצת למה אתה מתכוון באחוז כשל? אתה מתכוון לכמות שורות הזמנה שהתקבלה עליהם תלונה לחלק לכמות שורות הזמנה?

  2. תודה על פוסט מפורט ואינפורמטיבי! בהחלט פותח את המחשבה לכיוונים נוספים של ניתוח נתונים

השאר תגובה