Indicadores de Atendimento: quais acompanhar?

A análise de dados é um processo que permite entender o comportamento dos clientes a partir do armazenamento e processamento de informações. Nesse sentido, é uma atividade que auxilia na hora de perceber novas oportunidades no atendimento da organização, e até mesmo identificar possíveis problemas com relação aos produtos ou serviços oferecidos.

Nessa perspectiva, as métricas e indicadores possuem um papel fundamental na organização desses dados, já que facilitam a criação de estratégias mais assertivas e embasadas. Sendo assim, trouxemos as principais métricas e indicadores de atendimento para você acompanhar e otimizar os processos da sua empresa. Continue a leitura para saber mais!

A importância da análise de dados para o sucesso do cliente

O atendimento sempre foi uma das partes mais importantes na construção de um bom relacionamento entre empresas e clientes. No entanto, com o surgimento de tecnologias digitais e novas possibilidades de experiências, se tornou ainda mais necessário entender como é possível criar estratégias eficientes para conquistar o coração dos consumidores e prospects das organizações.

É nesse cenário que a análise de dados ganha espaço e protagonismo. A partir de aplicativos, softwares e sistemas é possível armazenar as interações entre os clientes e as empresas. Esses dados podem ser interpretados através de métricas e indicadores, sendo utilizados para alcançar as metas e objetivos das organizações.

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Métricas x Indicadores de atendimento: qual a diferença?

Primeiramente, é essencial entender a diferença entre as métricas e os indicadores. Ao contrário do que algumas pessoas pensam, essas informações se complementam mas não são sinônimos.

De forma resumida, a métrica é um dado bruto que representa algum comportamento ou ação do cliente. A partir dela é possível encontrar oportunidades de negócio e pontos fracos da organização. Já os indicadores são calculados com base nas métricas e tem o intuito de avaliar o desempenho da empresa.

Nesse sentido, ambas as informações são necessárias para entender, analisar e avaliar como a empresa está construindo seu relacionamento com os seus clientes.

Principais métricas e indicadores utilizados na avaliação de atendimento ao cliente

Para conseguir avaliar o atendimento de uma empresa com eficiência, é necessário conhecer as principais métricas e indicadores disponíveis. Por isso, continue a leitura para ficar por dentro dessas informações!

Métricas de atendimento ao cliente

• Número de chamadas atendidas: como o próprio nome já diz, essa métrica está relacionada com a quantidade de chamadas atendidas pelo time. É um dado interessante para entender se é necessário fazer a contratação de novos colaboradores.
• Tempo de resposta inicial: essa é uma das métricas mais importantes de uma empresa, porém muitas vezes pode ser esquecida. Para visualizá-la basta conferir a janela de tempo que existe entre o primeiro contato e a resposta da empresa.
• First Call Resolution (FCR): traduzido para o português, a métrica Resolução no Primeiro Contato também é autoexplicativa. Esse dado pode ser obtido através da divisão do número total de atendimentos pelo número de problemas resolvidos no primeiro contato com a empresa.
• Taxa de abandono: essa métrica permite identificar quantos clientes desistiram de serem atendidos durante o relacionamento com a empresa. Para calcular a taxa basta subtrair o número de desistências da lista de contatos da organização.

Indicadores de atendimento ao cliente

• Tempo Médio de Atendimento (TMA): esse é um dos principais indicadores que as empresas devem prestar atenção, pois mede a duração dos atendimentos feitos pela equipe. A partir dele é possível entender se existe algum problema na sua organização que esteja demandando muito tempo.
• Tempo Médio de Espera (TME): o TME é um indicador fundamental para as empresas que prezam pela boa experiência dos clientes. Nesse sentido, é muito importante garantir que essa média não fique muito alta para evitar transtornos e crises com relação ao relacionamento.
• Customer Satisfaction Score (CSAT): o CSAT é um indicador que permite entender a opinião do cliente a partir de um sistema de pontuação. Após finalizar o atendimento, o atendente pergunta a nota que o cliente quer dar, ela pode ser numérica ou qualitativa como: “não satisfeito”; “satisfeito” e “muito satisfeito”.
• Net Promoter Score (NPS): o NPS é um indicador que mede a satisfação do cliente. No entanto, ele também diz respeito ao próprio produto ou serviço oferecido pela empresa. Nesse contexto, o cliente deve avaliar se indicaria determinada empresa a outras pessoas, utilizando notas de 1 a 10.

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Como selecionar métricas e indicadores para avaliar seus serviços?

Como destacado anteriormente, existem diferentes métricas e indicadores que podem ser utilizados para avaliar os seus serviços. Por conta disso, é importante perceber quais são as informações mais interessantes para as necessidades da sua empresa em específico.

As métricas que trouxemos são dados que podem ser acompanhados pela maioria das empresas, já que irão dar uma visão ampla sobre a organização. Porém, os indicadores devem ser escolhidos com mais atenção, por exemplo, o CSAT e o NPS cumprem funções semelhantes, logo é interessante entender qual deles pode ser aplicado e analisado com mais facilidade e eficiência. Outro ponto importante, é selecionar as métricas e indicadores que estejam alinhados às suas metas e objetivos organizacionais.

Como a inteligência artificial pode auxiliar no trabalho de customer analytics?

Para interpretar as diferentes métricas existentes, muitas empresas utilizam softwares específicos e que contam com a inteligência artificial (IA). Nesse contexto, esses programas e aplicativos fornecem dados importantes que possibilitam insights para decisões mais estratégicas.

Dentre as possibilidades que a IA oferece para o trabalho de customer analytics, destaca-se a capacidade de analisar a jornada do cliente. A partir disso, é possível visualizar quem foram os clientes que fecharam – ou não – negócio com a empresa, o que permite entender quais são os problemas e dificuldades existentes na experiência desse cliente.

Além disso, a IA aliada ao Machine Learning auxiliam na hora de identificar padrões de comportamento com relação ao site e outros pontos de contato da empresa. Nesse sentido, essas informações são extremamente úteis para conhecer melhor os clientes e perceber novas oportunidades de relacionamento.

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