Uma métrica importante para realizar a análise dos dados de atendimento é o volume de solicitações que eu time de help desk recebe. Os dados fornecidos pela análise do atendimento ao cliente norteiam tudo isso. Eles podem apontar o que está correto e o que precisa melhorar para que o cliente tenha uma experiência agradável e continue consumindo da marca. Quanto a isso, é essencial deixarmos claro que a análise dos indicadores de atendimento ao cliente, por si só, não apontam o que você precisa fazer. Na prática, os dados mensurados servem de insights para identificar o que precisa ser melhorado. No caso da análise do atendimento ao cliente, significa identificar qual indicador dará a informação que você precisa.

Afinal, como mencionamos anteriormente, a porcentagem ideal varia de uma empresa para outra. O objetivo dessas questões é fazer com que o cliente resuma, de maneira rápida, como foi a sua experiência com aquela empresa. Também é importante disponibilizar materiais de consulta – em uma sistema de atendimento (mas esse é um assunto para mais tarde, ok?).

E lembra que falamos que usar boas ferramentas faz toda a diferença na hora de gerar dados para análise do atendimento ao cliente? Uma solução que pode ajudar você nesse ponto, e também a otimizar o trabalho dos agentes e o contato dos seus consumidores é o software de atendimento ao cliente da Zendesk. Num mundo onde a concorrência se intensifica diariamente e as expectativas dos consumidores aumentam constantemente, a qualidade do atendimento tornou-se um fator crucial para o sucesso dos negócios.

Além disso, ao analisar essa métrica a empresa consegue identificar horários de pico – isto é, períodos em que o TME aumenta – e planejar ações para reduzir o tempo de espera. Você já teve que passar horas no telefone enquanto alguém buscava informações para resolver o seu problema? Então, já sabe o quanto Canais é chato ter que recontar a sua história porque a empresa não salvou os históricos de atendimento. Uma das maiores características do atendimento via chat é a interação instantânea que ele proporciona. Por isso, é natural que o recurso seja uma das melhores maneiras de reduzir o tempo de atendimento.

Definir as informações a serem coletadas

Se uma empresa perceber que muitos clientes estão usando a mesma funcionalidade do produto ou serviço, pode ser necessário investir em melhorias ou personalização dessa funcionalidade. A análise de dados também pode ajudar as empresas a tomar decisões mais eficazes sobre a alocação de recursos. Se a análise de dados mostrar que um grande número de clientes está usando um canal específico de atendimento, a empresa pode alocar mais recursos para esse canal. Em um mercado competitivo, é essencial que as empresas se concentrem em fornecer um excelente atendimento ao cliente para diferenciar-se da concorrência.

Se ele estiver muito baixo, significa que a empresa precisa mudar de estratégia para não ficar no vermelho. Se ele estiver alto, é hora de aumentar os investimentos e continuar buscando o crescimento. A fórmula do payback é simples, mas você terá que tomar alguns cuidados na hora de calcular as variáveis. Afinal, todos os custos relacionados ao seu investimento – como equipamentos, funcionários, despesas administrativas e operacionais – devem ser contabilizados. Agora, se você tem um negócio de compras recorrentes, e vende software por assinatura, por exemplo, o seu CAC deve ser menor do que o Lifetime Value (LTV).

Como criar um plano de ação?

Por mais que não exista um tempo ideal de atendimento, um TMA muito alto significa problemas na produtividade da equipe e falta de objetividade na hora de resolver problemas. Já um TMA baixo pode revelar que o cliente está recebendo menos atenção do que deveria. Não há muito segredo para conceituar esse indicador de atendimento ao cliente. Em uma reunião entre os gestores, todos se sentiram atraídos pelo valor mais baixo e acreditaram que a primeira opção valeria mais a pena.

A análise de dados é uma ferramenta poderosa que pode ajudar as empresas a melhorar a qualidade do atendimento ao cliente. Para garantir o sucesso do processo de análise de dados, as empresas devem coletar dados relevantes, analisá-los corretamente, tomar ação com base nos insights obtidos e continuar monitorando e medindo o desempenho. Por fim, é importante que as empresas estejam dispostas a ajustar e adaptar continuamente seu processo de atendimento ao cliente com base nos dados coletados e nos insights obtidos. A análise de dados pode ajudar a melhorar a qualidade do atendimento ao cliente, mas é importante lembrar que a melhoria é um processo contínuo e que as necessidades e expectativas dos clientes podem mudar ao longo do tempo. Acompanhar a satisfação do cliente é uma parte essencial do processo de atendimento ao cliente e a análise de dados pode ser uma ferramenta valiosa para esse fim. As empresas podem coletar dados sobre a satisfação do cliente por meio de pesquisas de feedback, análise de mídias sociais, registros de reclamações, entre outros.

Identificar os pontos de contato

Neste artigo, exploraremos como a análise de dados pode ajudar a melhorar a qualidade do atendimento ao cliente e quais são as melhores práticas a serem seguidas para garantir o sucesso desse processo. Identificar problemas e oportunidades de melhoria é uma das principais razões pelas quais as empresas usam a análise de dados para melhorar a qualidade do atendimento ao cliente. Ao coletar dados sobre o desempenho do atendimento ao cliente, as empresas podem identificar áreas problemáticas, tais como atrasos no tempo de resposta, altas taxas de abandono, ou solicitações repetitivas dos clientes.