Los datos de soporte al cliente pueden ser una mina de oro si se manejan correctamente.
Imagina que después de lanzar tu aplicación, comienzas a recibir mensajes frecuentes de usuarios que no pueden iniciar sesión. Después de observar más de cerca tu panel de control, 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 Sherlock.
Este es solo un pequeño ejemplo de cómo los datos de soporte pueden salvar tu reputación y mejorar la experiencia del cliente. Con una empresa mediana-grande promedio recibiendo 578 tickets al día, imagina los terabytes de valiosos datos comerciales que la empresa recibe constantemente.
Pero, ¿cómo conviertes la información de soporte dispersa en información útil? Aquí es donde entra la analítica de cliente.
Datos de soporte al cliente: Definición y Tipos
Los datos de soporte al cliente pueden ser cuantitativos y cualitativos. Los datos cuantitativos o estructurados son todo lo que se puede cuantificar y contar, como la cantidad de tickets resueltos, la puntuación de satisfacción del cliente (CSAT) o las visitas a la base de conocimiento. Los datos cualitativos o no estructurados son lo opuesto. Pueden tomar la forma de respuestas que las personas dejan al interactuar con tus agentes de soporte o llamadas telefónicas grabadas.
Tener toda esta información es bueno, pero si no la utilizas, simplemente ocupará espacio. Necesitas una analítica de cliente exhaustiva para que funcione.
¿Qué es la Analítica de Cliente?
La analítica de cliente, o análisis de datos de cliente, es el proceso de recopilar, organizar y dar sentido a los datos de los clientes.
Existen cuatro tipos de analítica de cliente:
- Análisis descriptivo: arroja luz sobre los datos históricos y revela patrones en el comportamiento de tus clientes en el pasado.
- Análisis diagnóstico: determina las razones que causaron problemas específicos o el comportamiento de los clientes.
- Análisis predictivo: ayuda a prever resultados futuros y anticipar las necesidades de los clientes en función de datos históricos.
- Análisis prescriptivo: ofrece la mejor solución o curso de acción en una situación específica.
Puedes utilizar herramientas como Google Analytics y software de servicio al cliente para recopilar y destilar información de cliente (incluidos los datos de soporte al cliente) en valiosos conocimientos comerciales. Sí, son valiosos. Y eso es…
¿Por qué Deberías Recopilar Datos de Soporte al Cliente?
Si te encuentras dudando cuando se trata de recopilar datos de soporte al cliente, estas razones pueden ayudar a inclinar la balanza a favor de la acción.
Puedes evaluar el rendimiento de tu equipo de soporte
Los datos de soporte al cliente muestran de inmediato si tu equipo está rindiendo por debajo de lo esperado. Además, te permite identificar las razones y resolver esos problemas. Por ejemplo, si ves que tus representantes responden a las solicitudes más tarde de lo debido, puedes establecer un sistema que les recuerde la fecha límite de respuesta que se acerca.
Puedes mejorar tus resultados financieros
Tu departamento de soporte es la voz de tus clientes. La voz que puede señalar tu atención hacia errores no detectados en tu producto, productos agotados, problemas en tu proceso interno o un soporte indiferente. Escuchar esta voz y sacar conclusiones respaldadas por datos te ayudará a anticipar las necesidades de los clientes, mejorar la retención de clientes y alcanzar los objetivos establecidos en toda la empresa.
Puedes aumentar el compromiso de los interesados
Convencer a la dirección de tu empresa para que te otorgue fondos siempre es complicado, especialmente si tu empresa está comenzando. Los números te ayudan a respaldar tu caso y obtener el financiamiento que necesitas. Entonces, puedes utilizar tus datos de soporte al cliente para mostrar lo bien que van las cosas.
Y si los datos no son tan atractivos como esperabas, al menos sabrás qué mejorar antes de presentarte ante los gerentes o inversores.
Pero, ¿cómo decides en qué métricas enfocarte? Queremos decir, ¿todos los datos de cliente son lo suficientemente buenos como para recopilarlos, analizarlos y almacenarlos? Por supuesto que no.
¿Qué Datos de Soporte al Cliente Deberías Seguir?
Idealmente, esta respuesta debería depender de los objetivos comerciales en un momento dado. Pero para brindarte una imagen general, aquí tienes algunas métricas de servicio al cliente que quizás desees vigilar en todo momento:
- Satisfacción del cliente (CSAT). Una encuesta simple, similar al Net Promoter Score (NPS) para el servicio al cliente, puede ayudarte a descubrir cuán satisfechos están los clientes con tus servicios. Si la puntuación es alta, estás en el camino correcto, ofreciendo una experiencia al cliente superior. Si no lo es, es hora de analizar detenidamente otras métricas en la lista.
- Tiempo de resolución de tickets. Esta métrica te proporciona dos informaciones: la eficiencia de tus representantes de soporte y la complejidad de los problemas que manejan.
- Tasa de resolución de tickets. Las tasas de resolución elevadas indican que tu equipo de soporte cuenta con suficientes representantes y un sistema eficaz. La mayoría de las plataformas de soporte al cliente calculan esta tasa por ti, pero aquí tienes cómo puedes hacerlo por ti mismo:
Tickets Resueltos/Tickets Totales x 100 = Tasa de Resolución de Tickets (%)
- Volumen de tickets. Puedes hacer un seguimiento del número general de tickets entrantes y del volumen de tickets para productos específicos o áreas de tu negocio para resaltar problemas.
- Tiempo promedio de primera respuesta. Esta métrica te dice 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 alta tasa de FCR se produce cuando un alto porcentaje de problemas de los clientes se resuelve después de la primera interacción con un agente. Una alta tasa de FCR indica que tu equipo es efectivo y específico al abordar los problemas de los clientes.
- Todo lo anterior por representante. Establecer benchmarks de rendimiento para diferentes niveles de antigüedad es importante, ya que te ayuda a identificar cuándo alguien se está quedando atrás y abordar el problema de inmediato.
Estos son solo algunos de los datos que puedes medir para mantenerte al tanto de las cosas, y estás invitado a incorporar otras métricas en tus procesos.
Cómo Abordar la Recopilación y el Análisis de Datos de Soporte
Recopilar datos de soporte al cliente de tu sistema de mesa de ayuda no es suficiente. Para ver resultados, también necesitas poner en uso estos datos. Aquí tienes algunas formas de manejar tu nueva información de manera efectiva:
- Prioriza las métricas sabiamente. Hay métricas como 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 en la agenda y enfócate en una cosa a la vez.
- Determina qué métricas deben conocer otros departamentos. Antes de presentar tus informes a tus colegas o directivos, pregúntate (o pregúntales) qué pueden hacer con estos datos.
- Determina qué métricas impactan en los resultados financieros de la empresa. Siempre relaciona el rendimiento de tu equipo de servicio al cliente con los objetivos de toda la empresa. Mostrar cómo la situación actual afecta a los ingresos ayudará a tu caso cuando presentes un nuevo software de servicio al cliente o pidas un presupuesto para nuevos miembros del equipo.
- Extrae conclusiones de métricas cualitativas y cuantitativas. Los datos cualitativos añaden color a los números, ayudándote a identificar patrones y sacar conclusiones más completas sobre la experiencia del cliente.
Esperamos que estos consejos te ayuden a obtener el máximo conocimiento y retorno de inversión de los datos de soporte recopilados.
Conclusión
La recopilación de datos de soporte al cliente te ayudará a mejorar tu servicio al cliente, seguir el rendimiento de tu equipo de soporte, obtener la inversión necesaria de la alta dirección y mejorar la experiencia del cliente.
Por supuesto, cuanto mejor seas recopilando, interpretando y utilizando tu información de soporte, mejores resultados obtendrás. Entonces, si deseas que tus datos de soporte funcionen para ti, sé muy deliberado y reflexivo en la forma en que los recopilas y analizas. Este es el camino a seguir.