Os dados de suporte ao cliente podem ser uma mina de ouro se forem tratados corretamente.
Imagine que, após o lançamento de seu aplicativo, você comece a receber mensagens frequentes de usuários que não conseguem fazer login. Após examinar mais de perto seu painel, você percebe que todas as solicitações vêm do Reino Unido. Essa informação ajuda sua equipe de produtos a detectar rapidamente o problema e encontrar a solução, sem precisar de um Sherlock.
Este é apenas um pequeno exemplo de como os dados de suporte podem salvar sua reputação e melhorar a experiência do cliente. Com uma empresa de médio a grande porte recebendo em média 578 tickets por dia, imagine os terabytes de dados comerciais valiosos que a empresa está constantemente recebendo.
Mas como você transforma informações de suporte dispersas em insights acionáveis? É aí que entra a análise do cliente.
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 o que você pode quantificar e contar, como o número de tickets resolvidos, a pontuação de satisfação do cliente (CSAT) ou visualizações de páginas da base de conhecimento. Dados qualitativos ou não estruturados são o oposto. Eles podem se apresentar na forma de respostas que as pessoas deixam ao interagir com seus agentes de suporte ou em chamadas telefônicas gravadas.
Ter todas essas informações é bom, mas se você não as usar, elas apenas ocupam espaço. Você precisa de uma análise completa do cliente para que funcione.
O que é Análise do Cliente?
Análise do cliente, ou análise de dados do cliente, é o processo de coletar, organizar e dar sentido aos dados do cliente.
Existem quatro tipos de análise do cliente:
- Análise descritiva: lança luz sobre os dados históricos e revela padrões no comportamento de seus clientes no passado
- Análise diagnóstica: determina as razões que causaram problemas específicos ou o comportamento do cliente
- Análise preditiva: ajuda a prever resultados futuros e antecipar as necessidades do cliente 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 software de serviço ao cliente para coletar e destilar informações do cliente (incluindo dados de suporte ao cliente) em insights valiosos para os negócios. Sim, eles são valiosos. E isso é…
Por que Você Deve Coletar Dados de Suporte ao Cliente?
Se você se pega hesitando quando se trata de coletar dados de suporte ao cliente, essas razões podem ajudar a equilibrar a balança a favor da ação.
Você pode avaliar o desempenho de sua equipe de suporte
Dados de suporte ao cliente mostram imediatamente se sua equipe está com baixo desempenho. Mais do que isso, permite que você identifique as razões e resolva esses problemas. Por exemplo, se você vir seus representantes respondendo a solicitações mais tarde do que deveriam, pode configurar um sistema que os lembra sobre o prazo de resposta iminente.
Você pode melhorar seus resultados financeiros
Seu departamento de suporte é a voz de seus clientes. A voz que pode chamar sua atenção para bugs não detectados em seu produto, itens fora de estoque, problemas em seu processo interno ou suporte indiferente. Ouvir essa voz e tirar conclusões com respaldo de dados dela ajudará você a antecipar as necessidades do cliente, melhorar a retenção de clientes e alcançar as metas estabelecidas em toda a empresa.
Você pode aumentar o apoio dos interessados
Convencer sua gestão a lhe dar dinheiro é sempre um grande desafio, especialmente se sua empresa estiver em fase inicial. Os números ajudam a respaldar seu caso e a obter o financiamento de que você precisa. Portanto, você pode usar seus dados de suporte ao cliente para mostrar como as coisas estão indo bem.
E se os dados não forem tão atraentes quanto você esperava, pelo menos você saberá o que melhorar antes de ir para os gerentes ou investidores.
Mas como você decide em quais métricas se concentrar? Queremos dizer, todos os dados do cliente são bons o suficiente para coletar, analisar e armazenar? Claro que não.
Quais Dados de Suporte ao Cliente Você Deve Acompanhar?
Idealmente, esta resposta deve depender dos objetivos de negócios em um determinado momento. Mas para lhe dar uma imagem geral, aqui estão algumas métricas de atendimento ao cliente que você pode querer acompanhar o tempo todo:
- Satisfação do cliente (CSAT). Uma pesquisa simples, como o índice de promotores líquidos (NPS) para atendimento ao cliente, pode ajudar a revelar o quão satisfeitos os clientes estão com seus serviços. Se a pontuação for alta, você está no caminho certo, oferecendo uma experiência superior ao cliente. Se não for, é hora de olhar de perto outras métricas da lista.
- Tempo de resolução do ticket. Essa métrica informa duas coisas: a eficiência de seus representantes de suporte e a complexidade dos problemas que eles lidam.
- Taxa de resolução de tickets. Taxas elevadas de resolução mostram que sua equipe de suporte tem representantes suficientes e um sistema eficaz. A maioria das plataformas de suporte ao cliente calcula a taxa para você, mas aqui está como você pode fazer isso você mesmo:
Tickets Resolvidos/Tickets Totais x 100 = Taxa de Resolução de Tickets (%)
- Volume de tickets. Você pode acompanhar o número geral de tickets recebidos e o volume de tickets para produtos específicos ou áreas de seu negócio para destacar problemas.
- Tempo médio de primeira resposta. Essa métrica informa quanto tempo seus clientes esperam após enviar uma solicitação antes que seus agentes de suporte respondam a eles.
- Taxa de resolução no primeiro contato (FCR). Uma alta taxa de FCR ocorre quando uma porcentagem elevada de problemas dos clientes é resolvida após a primeira interação com um agente. Um alto FCR indica que sua equipe é eficaz e específica ao abordar problemas do cliente.
- Todas as métricas anteriores por representante. Ter benchmarks de desempenho para diferentes níveis de senioridade é importante, pois ajuda você a ver quando alguém está ficando para trás e abordar o problema imediatamente.
Esses são apenas alguns dos dados que você pode medir para se manter no controle das coisas, e você é bem-vindo para incorporar outras métricas em seus processos.
Como Abordar a Coleta e Análise de Dados de Suporte?
Capturar dados de suporte ao cliente de seu sistema de help desk não é o suficiente. Para ver os resultados, você também precisa usar esses dados. Aqui estão algumas maneiras de lidar eficazmente com suas novas informações:
- 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 em seu radar uma vez por mês. Decida o que é importante para a agenda e concentre-se em uma coisa de cada vez.
- Determine quais métricas outros departamentos precisam conhecer. Antes de apresentar seus relatórios a seus colegas ou gerência, pergunte a si mesmo (ou a eles) o que esses dados podem fazer por eles.
- Determine quais métricas impactam o resultado final da empresa. Sempre conecte o desempenho da equipe de atendimento ao cliente aos objetivos da empresa. Mostrar como o status atual está afetando a receita agora ajudará seu caso ao apresentar novo software de atendimento ao cliente ou pedir um orçamento para novos membros da equipe.
- Tire conclusões de métricas qualitativas e quantitativas. Dados qualitativos adicionam contexto aos números, ajudando você a identificar padrões e tirar conclusões mais abrangentes sobre a experiência do cliente.
Esperamos que essas dicas ajudem você a obter o máximo de insights e retorno sobre o investimento dos dados de suporte coletados.
Conclusão
Capturar dados de suporte ao cliente ajudará você a melhorar seu atendimento ao cliente, acompanhar o desempenho de sua equipe de suporte, obter o investimento necessário da alta administração e melhorar a experiência do cliente.
Claro, quanto melhor você for na coleta, interpretação e uso de suas informações de suporte, melhores serão os resultados. Portanto, se você deseja fazer com que seus dados de suporte funcionem a seu favor, seja muito deliberado e cuidadoso na forma como os coleta e analisa.