Os dados de suporte ao cliente podem ser uma mina de ouro se forem gerenciados corretamente.
Imagine que, após o lançamento do seu aplicativo, você começa a receber mensagens frequentes de usuários que não conseguem fazer login. Ao analisar o painel de controle, você percebe que todas as solicitações vêm do Reino Unido. Essa informação ajuda sua equipe de produto a detectar o problema rapidamente e encontrar a solução, sem precisar de nenhum gênio da informática.
Este é apenas um pequeno exemplo de como os dados de suporte podem salvar sua reputação e melhorar a experiência do cliente . Imagine a quantidade de terabytes de dados valiosos que uma empresa de médio a grande porte recebe constantemente, considerando que ela recebe em média 578 chamados por dia.
Mas como transformar informações de suporte dispersas em insights acionáveis? É aí que entra a análise de clientes.
Dados de suporte ao cliente: Definição e tipos
Os dados de suporte ao cliente podem ser quantitativos e qualitativos . Dados quantitativos ou estruturados são tudo aquilo que pode ser quantificado e contabilizado, como o número de chamados atendidos, a pontuação de satisfação do cliente (CSAT) ou visualizações de páginas da base de conhecimento. Dados qualitativos ou não estruturados são o oposto. Podem vir na forma de respostas deixadas pelos clientes ao interagirem com seus agentes de suporte ou gravações de chamadas telefônicas.
Ter todas essas informações é ótimo, mas se você não as utiliza, elas só ocupam espaço desnecessariamente. Você precisa de análises de clientes para que isso funcione.
O que é análise de clientes?
A análise de clientes, ou análise de dados de clientes, é o processo de coletar, organizar e interpretar dados de clientes.
Existem quatro tipos de análise de clientes:
- Análise descritiva : esclarece os dados históricos e revela padrões no comportamento dos seus clientes no passado.
- Análise diagnóstica : determina as razões que causaram problemas específicos ou comportamentos do cliente.
- Análise preditiva : ajuda a prever resultados futuros e antecipar as necessidades dos clientes com base em dados históricos.
- Análise prescritiva : oferece a melhor solução ou curso de ação em uma situação específica.
Você pode usar ferramentas como o Google Analytics e softwares de atendimento ao cliente para coletar e analisar informações do cliente (incluindo dados de suporte ao cliente) e transformá-las em insights valiosos para o seu negócio. Sim, eles são valiosos. E isso é…
Por que você deve coletar dados de suporte ao cliente?
Se você se pegar hesitando na hora de coletar dados de suporte ao cliente, esses motivos podem ajudar a inclinar a balança a favor da ação.
Você pode avaliar o desempenho da sua equipe de suporte
Os dados de suporte ao cliente mostram imediatamente se sua equipe está com baixo desempenho. Mais do que isso, permitem identificar os motivos e solucionar esses problemas. Por exemplo, se você perceber que seus representantes estão respondendo às solicitações com atraso, pode configurar um sistema que os lembre do prazo de resposta que se aproxima.
Você pode melhorar seus resultados financeiros
Seu departamento de suporte é a voz dos seus clientes . A voz que pode chamar sua atenção para bugs não detectados em seu produto, itens fora de estoque, problemas em seus processos internos ou suporte indiferente. Ouvir essa voz e tirar conclusões baseadas em dados ajudará você a antecipar as necessidades dos clientes, melhorar a retenção de clientes e alcançar as metas estabelecidas para toda a empresa.
Você pode aumentar o engajamento das partes interessadas
Convencer a gerência a investir dinheiro na sua empresa é sempre uma tarefa difícil, especialmente se ela está começando com recursos próprios. Os números ajudam a fundamentar seus argumentos e a obter o financiamento necessário. Portanto, você pode usar os dados de suporte ao cliente para demonstrar o bom desempenho da sua empresa.
E se os dados não forem tão atraentes quanto você esperava, pelo menos saberá o que precisa ser melhorado antes de apresentar a proposta aos gestores ou investidores.
Mas como decidir em quais métricas focar? Ou seja, será que todos os dados de clientes são bons o suficiente para serem coletados, analisados e armazenados? Claro que não.
Que dados de suporte ao cliente você deve monitorar?
Idealmente, essa resposta deve depender dos seus objetivos de negócios em um determinado momento. Mas, para lhe dar uma ideia geral, aqui estão algumas métricas de atendimento ao cliente que você pode querer acompanhar constantemente:
- Satisfação do cliente (CSAT) . Uma pesquisa simples como o Net Promoter Score (NPS) para atendimento ao cliente pode ajudar a revelar o nível de satisfação dos clientes com seus serviços. Se a pontuação for alta, você está no caminho certo, oferecendo uma experiência superior ao cliente. Caso contrário, é hora de analisar outras métricas mais abaixo na lista.
- Tempo de resolução de chamados . Essa métrica indica duas coisas: a eficiência dos seus representantes de suporte e a complexidade dos problemas que eles resolvem.
- Taxa de resolução de tickets . Altas taxas de resolução demonstram que sua equipe de suporte possui representantes suficientes e um sistema eficaz. A maioria das plataformas de suporte ao cliente calcula essa taxa automaticamente, mas veja como você pode fazer isso por conta própria:
Taxa de resolução de chamados (%) / Total de chamados x 100
- Volume de chamados . Você pode acompanhar o número geral de chamados recebidos e o volume de chamados para produtos ou áreas específicas do seu negócio para identificar problemas.
- Tempo médio de primeira resposta . Essa métrica indica quanto tempo seus clientes esperam após enviar uma solicitação até que seus agentes de suporte entrem em contato com eles.
- Taxa de resolução no primeiro contato (FCR) . Uma alta taxa de FCR ocorre quando uma alta porcentagem dos problemas dos clientes são resolvidos após a primeira interação com um agente. Uma alta taxa de FCR indica que sua equipe é eficaz e específica na resolução dos problemas dos clientes.
- Tudo isso por representante . Ter metas de desempenho para diferentes níveis de senioridade é importante, pois ajuda a identificar quando alguém está ficando para trás e a resolver o problema imediatamente.
Esses são apenas alguns dos dados que você pode medir para se manter informado, e fique à vontade para incorporar outras métricas aos seus processos.
Como abordar a coleta e análise de dados de suporte?
Capturar dados de suporte ao cliente do seu sistema de help desk não é suficiente. Para ver os resultados, você também precisa usar esses dados. Aqui estão algumas maneiras de lidar com suas novas informações de forma eficaz:
- Priorize as métricas com sabedoria . Existem métricas como CSAT ou tempo de primeira resposta que você deve sempre acompanhar. Outras métricas, como o desempenho individual dos agentes, podem aparecer no seu radar uma vez por mês. Decida o que é importante para a sua agenda e concentre-se em uma coisa de cada vez.
- Determine quais métricas outros departamentos precisam conhecer . Antes de apresentar seus relatórios aos seus colegas ou à gerência, pergunte a si mesmo (ou a eles) o que esses dados podem fazer por eles.
- Determine quais métricas impactam os resultados financeiros da empresa. Sempre conecte o desempenho da sua equipe de atendimento ao cliente às metas da empresa como um todo. Demonstrar como o status quo está afetando a receita agora ajudará na sua argumentação ao apresentar um novo software de atendimento ao cliente ou ao solicitar um orçamento para novos membros da equipe.
- Tire conclusões a partir de métricas qualitativas e quantitativas . Os dados qualitativos dão cor aos números, ajudando você a identificar padrões e a tirar conclusões mais abrangentes sobre a experiência do cliente.
Esperamos que estas dicas ajudem você a obter o máximo de informações e retorno sobre o investimento a partir dos dados de suporte coletados.
Resumo
A coleta de dados de suporte ao cliente ajudará você a aprimorar o atendimento, acompanhar o desempenho da equipe de suporte, obter o investimento necessário da alta administração e melhorar a experiência do cliente.
É claro que, quanto melhor você for em coletar, interpretar e usar as informações de apoio, melhores serão os resultados. Portanto, se você deseja que seus dados de apoio trabalhem a seu favor, ser muito criterioso e ponderado na forma como os coleta e analisa é o caminho certo.
