O Contact Center Analytics é a coleta sistemática e a análise de dados relacionados às interações do cliente. Com esses dados, as empresas podem avaliar a eficiência de seu contact center e determinar as maiores alavancas que precisam melhorar.
No núcleo estão os painéis de análise, que transformam registros de detalhes de chamadas (CDRs) e dados de outros canais em informações claras sobre a satisfação do cliente, o desempenho do agente e a eficiência operacional.
Qualquer contact center decente terá análises internas, mas cabe aos gerentes decidirem quais métricas realmente importam e o que os dados significam no contexto. Com essas ferramentas de análise on -line na ponta dos dedos, você pode identificar uma ampla gama de problemas antes que eles surjam e fique um passo à frente dos seus concorrentes.
1. Uso baixo de autoatendimento
O uso de autoatendimento refere-se a clientes que usam sistemas automatizados, como resposta de voz interativa (IVR) e chatbots, para resolver problemas sem precisar interagir com um agente. Essa é a chave. Quando os chamadores podem se ajudar, reduz o volume de chamadas e libera agentes para lidar com consultas mais complexas.
Veja: Descubra por que agentes e clientes apreciam os IVRs.
Quando o uso de autoatendimento estiver caindo, você verá o oposto-maior volume de chamadas e agentes sobrecarregados.
O Contact Center Analytics pode ajudá-lo a identificar oportunidades para aprimorar e promover opções de autoatendimento disponíveis. Isso não apenas melhora a eficiência operacional, mas também fornece aos clientes soluções mais rápidas e convenientes, aumentando a satisfação.
Por exemplo, se as análises mostrarem um alto volume de consultas de rotina, como perguntas de cobrança ou redefinições de senha, elas podem ser abordadas por meio de ferramentas automatizadas de autoatendimento, como chatbots ou Visual IVR.
Consulte: Explore exemplos de chatbot de call center e casos de uso visual de IVR.
Além disso, a análise pode acompanhar como os clientes interagem com as opções de autoatendimento, identificando onde os usuários deixam ou abandonam o processo. Por exemplo, se muitos clientes começarem a usar um chatbot, mas não concluir sua consulta, isso pode destacar áreas em que o chatbot pode não estar fornecendo informações suficientes ou uma experiência perfeita.
Ao usar essas idéias, as empresas podem refinar seus sistemas de autoatendimento-configurando fluxos de chamadas, atualizando o conteúdo e melhorando a usabilidade-e incentivar o maior uso. Isso pode aumentar a satisfação do cliente, oferecendo soluções mais rápidas e convenientes.
2. Resolução baixa de primeira ligação (FCR)
A baixa FCR indica que os clientes estão ligando várias vezes para resolver o mesmo problema, o que leva à insatisfação, ineficiências e tempos de filas de alta chamada – isso cria estresse para agentes e clientes.
Veja: Aprenda as cinco principais causas dos tempos de fila de chamadas altas e como corrigi -las.
O Contact Center Analytics é uma ferramenta perfeita para se aprofundar nos tipos de problemas que geralmente levam a várias chamadas, como perguntas de cobrança ou solicitações de suporte técnico.
Depois que esses problemas recorrentes forem identificados, eu criaria recursos direcionados – como perguntas frequentes ou guias específicos – para ajudar seus clientes antes mesmo de ligar para agentes. A publicação desses recursos on -line é intensiva em mão -de -obra, mas pode diminuir a complexidade das perguntas que os agentes são forçados a responder, educando os chamadores com antecedência.
Mas você não pode contar com todos os chamadores para encontrar e usar esses recursos com antecedência. Uma FCR consistentemente baixa pode indicar que os agentes precisam de mais treinamento ou acesso aprimorado aos recursos para lidar com esses tipos de casos.
A oferta de treinamento especializado aos agentes que lida com essas consultas de baixo FCR pode aumentar sua capacidade de abordar questões complexas imediatamente. Considere também fornecer aos agentes uma base de conhecimento útil que possa ajudá -los a resolver uma gama mais ampla de consultas de clientes sobre a primeira tentativa.
Dar aos agentes acesso rápido a informações relevantes reduzirá a necessidade de chamadas de acompanhamento, permitindo soluções mais rápidas e precisas durante a interação inicial.
3 Taxas de abandono de alta chamada
O abandono da chamada geralmente acontece quando os clientes experimentam longos tempos de espera, levando à frustração e, finalmente, a uma má experiência do cliente. A análise do Contact Center pode ajudar identificando horários específicos do dia ou dos dias da semana, quando as taxas de abandono picos.
Por exemplo, se as análises mostrarem uma alta taxa de abandono de chamadas durante o início da tarde, os gerentes poderão ajustar os níveis de pessoal para atender a essa demanda ou considerar a implementação de uma opção de retorno de chamada para reduzir os tempos de espera do cliente.
Para abordar as altas taxas de abandono de chamadas, comece ajustando os horários de pessoal com base nos tempos de pico de demanda destacados em suas análises. Isso garante que agentes suficientes estejam disponíveis durante os períodos mais movimentados, reduzindo os tempos de espera e diminuindo as chances de os clientes desligarem.
Além disso, considere experimentar algumas novas estratégias de gerenciamento de filas de chamadas, como permitir a fila virtual ou oferecer uma opção de retorno de chamada, para que os clientes não sejam forçados a esperar indefinidamente.
O monitoramento do painel em tempo real pode ajudar ainda mais os gerentes a se manter informados sobre as filas atuais de chamadas e tendências de abandono, permitindo que eles façam ajustes imediatos na equipe ou priorizem as chamadas conforme necessário.
4. Baixa retenção de clientes
Gerenciar a retenção de clientes é uma das responsabilidades mais importantes de um contact center. Os supervisores precisam ser capazes de solucionar quaisquer ameaças para retenção e resolvê -las rapidamente.
A análise do Contact Center pode melhorar a lealdade do cliente, identificando problemas que podem afastar os clientes e facilitar aprimoramentos proativos de serviços. Analisando as principais métricas, como taxas de chamadas repetidas, tempo de resolução e frequência de escalação, os gerentes podem identificar e resolver problemas recorrentes que afetam negativamente a experiência do cliente.
Por exemplo, se as taxas de chamadas repetidas forem altas, pode sinalizar que os clientes não estão recebendo soluções adequadas na primeira chamada, o que pode corroer a lealdade ao longo do tempo.
Ao analisar interações em vários canais, você pode identificar para onde a maioria de seus clientes está indo primeiro. Escolha um canal para começar e concentre seus esforços na criação de um processo de solução de problemas para os problemas mais espinhosos. Então, se possível, aplique o que você aprendeu para melhorar seus outros canais também.
5. Baixa satisfação do cliente
É muito mais fácil manter um cliente satisfeito do que reconquistar um infeliz, portanto, corrigir quaisquer lacunas no serviço de qualidade é essencial para o sucesso geral.
O Call Center Analytics fornece as ferramentas necessárias para medir a satisfação do atendimento ao cliente (CSAT), que pode ajudar a entrar em contato com o curso de contato correto antes que os clientes insatisfeitos levem a uma maior taxa de rotatividade.
Primeiro, os relatórios básicos podem indiciá -lo em possíveis problemas. Um tempo médio de altura médio (AHT) ou baixo FCR pode indicar que os agentes estão lutando para resolver problemas com eficiência, levando à frustração do cliente. Da mesma forma, um aumento na taxa de abandono de chamadas pode sugerir que os clientes estão insatisfeitos com os longos tempos de espera, uma fonte comum de baixas pontuações do CSAT.
Muitas soluções de análise também vêm com construtores de pesquisas de clientes em tempo real, além de recursos para avaliar o sucesso de seus esforços. Isso pode ser fundamental para entender onde as coisas estão dando errado.
Se você executar uma pesquisa, tente configurá -la para identificar onde os clientes estão encontrando mais problemas em todos os seus canais. Veja se existem padrões nos tipos de problemas que eles experimentam e nos canais em que eles não conseguem encontrar resoluções.
Lembre-se de que, embora você possa revisar manualmente dados como pesquisas pós-serviço, a análise preditiva também pode ajudá-lo a descobrir oportunidades para otimizar o atendimento ao cliente e personalizar ainda mais a jornada de compra.
6. Altas taxas de desgaste do agente
A análise de contact center pode ajudar a impedir a desgaste do agente, identificando padrões de altos volumes de chamadas e tempos de manuseio prolongados que os agentes de tensão. Ao monitorar essas métricas, os gerentes podem fazer ajustes oportunos na distribuição de pessoal e carga de trabalho, ajudando a manter um ambiente equilibrado e sustentável para os agentes.
Um center típico verá uma taxa de atrito anual de 30 a 40 %. Se você pode obter esse número, isso significa que os gerentes podem gastar menos tempo contratando, menos tempo treinando novos agentes e mais tempo para melhorar as operações.
O Burnout do Call Center sempre foi um grande motivo pelo qual bons funcionários saem – eles ficam impressionados com o volume de chamadas, fartos de más atitudes de clientes ou cansadas de serem monitoradas incansavelmente.
Veja: Entenda as principais causas do desgaste do call center e como evitá -las.
Nos contatos, onde os funcionários são responsáveis por mais canais, o potencial de esgotamento é ainda maior. Um único agente pode ter vários bate -papos em andamento enquanto eles conversam com um cliente ao telefone.
As principais análises que ajudam a detectar riscos de burnout incluem métricas no volume de chamadas por agente, tempo médio de manuseio e taxa de ocupação. Altos níveis de volume de chamadas sustentadas e longos tempos de manuseio podem indicar tensão excessiva, enquanto a taxa de ocupação mostra quanto tempo os agentes gastam ativamente se engajaram com os clientes versus o tempo disponível para intervalos.
Quando as análises revelam sinais de estresse, os gerentes devem ajustar a programação, aumentar a equipe durante os horários de pico ou girar casos complexos entre os agentes para distribuir a carga de trabalho uniformemente.
Check-ins regulares com agentes e oferecer intervalos curtos ou micro-quebra durante períodos de alta demanda também podem mitigar o esgotamento. Com insights orientados a dados, os gerentes podem apoiar proativamente os agentes, ajudando a manter a produtividade e o moral.
Você também pode usar análises preditivas para ajudar a garantir a equipe adequada durante blocos de tempo de alto volume. Isso pode afetar seriamente o agente e a experiência do cliente durante esses tempos estressantes.
A alternativa é uma pessoa esmagadora, a ponto de os agentes evitarem ativamente chamadas e forçam seu supervisor a se tornar uma babá.
Veja: Aprenda a detectar a prevenção de call center mais cedo.
7. Manter a qualidade do serviço com equipe remota
Existem muitas razões excelentes para administrar um contact center virtual, em vez de pagar por um contrato comercial e estreitando sua piscina de contratação a candidatos a uma distância de condução.
No entanto, ambientes de trabalho remotos podem tornar um desafio garantir um desempenho consistente em todos os agentes. A análise deve desempenhar um papel importante na garantia da qualidade do Contact Center.
Métricas como o tempo médio de manipulação (AHT), o tempo de espera e a taxa de transferência também são indicadores de sucesso úteis – mas lembre -se de que a abordagem de um agente individual não é a única variável que contribui para esses números.
Considere complementar as análises padrão com as ferramentas de monitoramento de qualidade de call center, o que pode fornecer informações mais profundas sobre a natureza das conversas dos agentes. Quando usados bem, essas ferramentas podem sinalizar uma conversa quando os sentimentos estão crescendo aquecidos, alertando os gerentes sobre os problemas à medida que ocorrem.
Algumas ferramentas vêm com recursos de assistência com palavras-chave que podem permitir criar mensagens pop-up com soluções para problemas comuns, suportando agentes para oferecer o melhor atendimento ao cliente possível.
Fonte: VEJA Economia
