EnableYourData.com

KPI · Klantenservice

Gemiddelde afhandeltijd (AHT): formule en voorbeeld.

De gemiddelde afhandeltijd, of average handle time (AHT), is de gemiddelde tijd die een medewerker actief aan één klantcontact besteedt. Bij telefonie is dat de gesprekstijd plus de tijd in de wachtstand plus het nawerk na het gesprek. De AHT is een belangrijke input voor het berekenen van de benodigde bezetting.

Plan een demo Alle KPI's

Formule voor gemiddelde afhandeltijd (AHT)

(Totale gesprekstijd + totale tijd in de wachtstand + totaal nawerk) ÷ aantal afgehandelde contacten

Rekenvoorbeeld

De klantenservice van Acme Groothandel beantwoordde in maart 2.000 telefoongesprekken. De totale gesprekstijd inclusief wachtstand was 280.000 seconden en het nawerk 80.000 seconden. De AHT is (280.000 + 80.000) ÷ 2.000 = 180 seconden, oftewel 3 minuten.

Fictieve cijfers van Acme Groothandel.

Zo lees je deze KPI

Een kortere AHT betekent dat er per medewerker meer contacten kunnen worden afgehandeld. Korter is echter niet altijd beter: als gesprekken worden afgeraffeld, bellen meer klanten terug. Lees de AHT daarom samen met de FCR en de klanttevredenheid, en vergelijk per vraagtype.

Valkuilen bij gemiddelde afhandeltijd (AHT)

  • Nawerk vergeten, waardoor de AHT te laag uitvalt en de bezettingsplanning niet klopt.
  • Doorverbonden gesprekken dubbel tellen of juist helemaal niet meetellen.
  • Medewerkers sturen op een lage AHT, waardoor vragen niet volledig worden opgelost.

SQL & DAX

Gemiddelde afhandeltijd (AHT) berekenen in SQL en DAX

Twee voorbeelden op een fictief datawarehouse van Acme Groothandel: een query in PostgreSQL en een measure voor een Power BI-model. Pas tabel- en kolomnamen aan je eigen model aan.

SQL · PostgreSQL
SELECT date_trunc('month', started_at)::date AS month,
       COUNT(*) AS answered_calls,
       ROUND(AVG(handle_seconds), 0) AS aht_seconds,
       ROUND(AVG(handle_seconds) / 60.0, 1) AS aht_minutes
FROM calls
WHERE NOT abandoned
  AND answered_at IS NOT NULL
  AND started_at >= current_date - interval '12 months'
GROUP BY 1
ORDER BY 1;
DAX · Power BI
Answered Calls = CALCULATE(COUNTROWS(Calls), Calls[Abandoned] = FALSE())

AHT (seconds) = DIVIDE(CALCULATE(SUM(Calls[HandleSeconds]), Calls[Abandoned] = FALSE()), [Answered Calls])

In ENABLE

Deze KPI volgen in ENABLE

Vragen in gewone taal

Vraag naar gemiddelde afhandeltijd (AHT) per maand, klant of product in de SQL Explorer met AI. De AI schrijft de SQL, jij ziet de query en voert hem zelf uit; de AI krijgt alleen metadata.

Lees meer →

In je Power BI-dashboard

Leg de KPI vast als measure in je Power BI-model en toon hem in het portaal, met "Laatst ververst" erbij. Toegangsprofielen en optioneel row-level security bepalen wie welke cijfers ziet.

Lees meer →

Eigen dashboards (pilot)

Zet de KPI als tegel in een eigen dashboard, met vergelijking met vorig jaar. De Dashboard Builder is een pilot en per klant aan te zetten.

Lees meer →

Doelen per maand

Met de ingebouwde app Targets leg je per maand een doel voor de KPI vast, zodat je realisatie en doel naast elkaar ziet.

Lees meer →

FAQ

Veelgestelde vragen

Hoe bereken je de gemiddelde afhandeltijd?

Je telt de gesprekstijd, de tijd in de wachtstand en het nawerk van alle afgehandelde contacten op en deelt dat door het aantal contacten. Bij 360.000 seconden over 2.000 gesprekken is de AHT 180 seconden, ofwel 3 minuten.

Wat is het verschil tussen afhandeltijd en oplostijd?

De afhandeltijd is alleen de tijd die een medewerker actief aan een contact besteedt. De oplostijd is de totale doorlooptijd van een vraag, inclusief wachten op de klant of op andere afdelingen. Een vraag met een AHT van 3 minuten kan dus een oplostijd van een dag hebben.

Wat valt onder nawerk?

Nawerk is het werk dat een medewerker direct na een gesprek doet om het af te ronden, zoals notities maken, een ticket bijwerken of een retour aanmaken. Het hoort bij de afhandeltijd, omdat de medewerker in die tijd geen nieuw contact kan aannemen.

AI gebruiken op je eigen data. Veilig, en zonder hoofdpijn.

In een online demo laten we zien hoe ENABLE je data veilig beschikbaar maakt en hoe je erop bouwt: een app beschrijven in de AI Builder, vragen in gewone taal, dashboards en API's. En hoe wij het voor je inrichten en beheren.

Plan een demo info@enableyourdata.com