Los datos de atención al cliente pueden ser una mina de oro si se gestionan correctamente.
Imagina que, tras implementar tu aplicación, empiezas a recibir mensajes frecuentes sobre usuarios que no pueden iniciar sesión. Al examinar tu panel de control con más detalle, ves que todas las solicitudes provienen del Reino Unido. Esta información ayuda a tu equipo de producto a detectar rápidamente el problema y encontrar la solución, sin necesidad de recurrir a Sherlock Holmes.
Este es solo un pequeño ejemplo de cómo los datos de soporte pueden salvar su reputación y mejorar la experiencia del cliente. Con una empresa mediana o grande que recibe 578 tickets al día, imagine los terabytes de valiosos datos comerciales que recibe constantemente.
Pero ¿cómo convertir la información de soporte dispersa en información útil? Aquí es donde entra en juego el análisis de clientes.
Datos de atención al cliente: definición y tipos
Los datos de atención al cliente pueden ser cuantitativos y cualitativos. Los datos cuantitativos o estructurados son todo aquello que se puede cuantificar, como el número de tickets atendidos, la puntuación de satisfacción del cliente (CSAT) o las visitas a la base de conocimientos. Los datos cualitativos o no estructurados son lo opuesto. Pueden presentarse en forma de respuestas que los usuarios dejan al interactuar con sus agentes de soporte o de llamadas telefónicas grabadas.
Tener toda esta información está muy bien, pero si no la usas, solo ocupa espacio innecesario. Necesitas un análisis exhaustivo de los clientes para que funcione.
¿Qué es el análisis de clientes?
El análisis de clientes, o análisis de datos de clientes, es el proceso de recopilar, organizar y dar sentido a los datos de los clientes.
Hay cuatro tipos de análisis de clientes:
- Análisis descriptivo: arroja luz sobre los datos históricos y revela patrones en el comportamiento de sus clientes en el pasado.
- Análisis de diagnóstico: determina las razones que provocaron problemas específicos o el comportamiento del cliente.
- Análisis predictivo: ayuda a pronosticar resultados futuros y anticipar las necesidades de los clientes basándose en datos históricos.
- Análisis prescriptivo: ofrece la mejor solución o curso de acción en una situación específica
Puedes usar herramientas como Google Analytics y software de atención al cliente para recopilar y analizar información de los clientes (incluidos los datos de soporte) y convertirlos en información valiosa para tu negocio. Sí, son valiosas. Y eso es…
¿Por qué debería recopilar datos de atención al cliente?
Si usted duda a la hora de recopilar datos de atención al cliente, estos motivos pueden ayudarle a inclinar la balanza a favor de la acción.
Puede evaluar el desempeño de su equipo de soporte
Los datos de atención al cliente muestran de inmediato si su equipo tiene un rendimiento bajo. Además, le permiten identificar las razones y resolver esos problemas. Por ejemplo, si observa que sus representantes responden a las solicitudes más tarde de lo debido, puede configurar un sistema que les recuerde la próxima fecha límite de respuesta.
Puedes mejorar tus resultados finales
Su departamento de soporte es la voz de sus clientes. La voz que puede señalarle errores no detectados en su producto, artículos agotados, problemas en sus procesos internos o un soporte indiferente. Escuchar esta voz y extraer conclusiones basadas en datos le ayudará a anticipar las necesidades de los clientes, mejorar su retencióny alcanzar los objetivos de toda la empresa.
Puede aumentar la aceptación de las partes interesadas
Convencer a la gerencia para que te dé dinero siempre es difícil, especialmente si tu empresa se está iniciando con recursos propios. Las cifras te ayudan a respaldar tu caso y a obtener la financiación que necesitas. Así, puedes usar los datos de atención al cliente para demostrar lo bien que va todo.
Y si los datos no son tan atractivos como esperabas, al menos sabrás qué mejorar antes de acudir a los gestores o inversores.
Pero ¿cómo se decide en qué métricas centrarse? Es decir, ¿son todos los datos de los clientes lo suficientemente buenos como para recopilarlos, analizarlos y almacenarlos? Por supuesto que no.
¿Qué datos de atención al cliente deberías seguir?
Idealmente, esta respuesta debería depender de los objetivos de su negocio en cada momento. Pero para darle una visión general, aquí tiene algunas métricas de servicio al cliente que debería controlar en todo momento:
- Satisfacción del cliente (CSAT). Una encuesta sencilla como el Net Promoter Score (NPS) para el servicio al cliente puede revelar el grado de satisfacción de los clientes con sus servicios. Si la puntuación es alta, va por buen camino, ofreciendo una experiencia superior al cliente. De lo contrario, es momento de analizar detenidamente otras métricas.
- Tiempo de resolución de tickets. Esta métrica indica dos cosas: la eficiencia de tus representantes de soporte y la complejidad de los problemas que gestionan.
- Tasa de resolución de tickets. Las altas tasas de resolución demuestran que tu equipo de soporte cuenta con suficientes agentes y un sistema eficaz. La mayoría de las plataformas de atención al cliente calculan esta tasa automáticamente, pero aquí te explicamos cómo puedes hacerlo tú mismo:
Tickets resueltos/Total de tickets x 100 = Tasa de resolución de tickets (%)
- Volumen de tickets. Puede realizar un seguimiento del número general de tickets entrantes y del volumen de tickets para productos o áreas específicas de su negocio para identificar problemas.
- Tiempo promedio de primera respuesta. Esta métrica indica cuánto tiempo esperan tus clientes después de enviar una solicitud antes de que tus agentes de soporte les respondan.
- Tasa de resolución en el primer contacto (FCR). Una tasa de FCR alta se produce cuando un alto porcentaje de los problemas de los clientes se resuelven tras la primera interacción con un agente. Una FCR alta indica que su equipo es eficaz y específico al abordar los problemas de los clientes.
- Todo lo anterior por representante. Es importante contar con indicadores de rendimiento para diferentes niveles de antigüedad, ya que ayuda a detectar cuándo alguien se está quedando atrás y a abordar el problema de inmediato.
Estos son solo algunos de los datos que puede medir para mantenerse al tanto de las cosas y puede incorporar otras métricas a sus procesos.
¿Cómo abordar la recopilación y el análisis de datos de soporte?
recopilar datos de atención al cliente de tu sistema de soporte técnico . Para ver los resultados, también necesitas utilizar estos datos. Aquí te mostramos algunas maneras de gestionar eficazmente la información que has obtenido:
- Prioriza las métricas con prudencia. Hay métricas como la satisfacción del cliente (CSAT) o el tiempo de primera respuesta que siempre debes tener en cuenta. Otras métricas, como el rendimiento individual de los agentes, pueden aparecer en tu radar una vez al mes. Decide qué es importante para la agenda y concéntrate en una sola cosa a la vez.
- Determine qué métricas necesitan conocer otros departamentos. Antes de presentar sus informes a sus colegas o a la gerencia, pregúntese (o pregúnteles) qué pueden aportarles estos datos.
- Determina qué métricas impactan en los resultados de la empresa. Vincula siempre el desempeño de tu equipo de atención al cliente con los objetivos generales de la compañía. Demostrar cómo la situación actual afecta los ingresos te ayudará a presentar un nuevo software de atención al cliente o a solicitar presupuesto para nuevos miembros del equipo.
- Extraiga conclusiones de métricas tanto cualitativas como cuantitativas. Los datos cualitativos aportan color a las cifras, lo que le ayuda a identificar patrones y a extraer conclusiones más completas sobre la experiencia del cliente.
Esperamos que estos consejos le ayuden a obtener el máximo conocimiento y retorno de la inversión a partir de los datos de soporte recopilados.
Resumen
La captura de datos de soporte al cliente le ayudará a mejorar su servicio al cliente, realizar un seguimiento del rendimiento de su equipo de soporte, obtener la inversión necesaria de la alta gerencia y mejorar la experiencia del cliente.
Por supuesto, cuanto mejor recopile, interprete y utilice su información de soporte, mejores resultados obtendrá. Por lo tanto, si desea que sus datos de soporte le resulten útiles, la mejor manera de recopilarlos y analizarlos es ser muy meticuloso y reflexivo.
