Os dados de atendimento ao cliente fornecem informações valiosas sobre seus clientes que você pode — e deve — usar para melhorar a experiência que sua empresa oferece. Mas como esses dados vêm de várias fontes, você precisa de uma ferramenta confiável de análise de atendimento ao cliente que revele a verdadeira experiência de seus clientes para diferentes departamentos dentro de sua empresa. Felizmente, o mercado oferece muitas opções confiáveis.
Neste artigo, vamos apresentar algumas opções. Além disso, vamos abordar por que a análise de atendimento ao cliente é importante e quais métricas rastrear. Vamos começar definindo o que é análise de atendimento ao cliente.
O que é Análise de Atendimento ao Cliente?
Como parte integrante da análise de clientes, a análise de atendimento ao cliente oferece insights a partir de dados gerados pela sua equipe de suporte ao cliente. Em muitos casos, os próprios clientes fornecem os dados, intencionalmente ou não, quando interagem com sua marca, seja por e-mail, mídia social, telefone, site ou qualquer outro canal.
A análise de atendimento ao cliente é um desafio assustador quando os canais de suporte ao cliente estão segmentados, pois você pode obter uma visão fragmentada dos dados e, assim, perder insights importantes. Se você deseja aproveitar ao máximo os dados de suporte ao cliente, é preciso manter sua integridade. Isso significa garantir que sejam completos, precisos e consistentes. Usar uma plataforma de help desk equipada com recursos avançados de análise ajudará você a seguir uma abordagem que mantém a integridade de seus dados.
Como a Análise de Atendimento ao Cliente se Relaciona com a Integridade de Seus Dados?
Quando abordada corretamente, a análise de atendimento ao cliente mantém empresas e clientes focados em experiências positivas do cliente. Você saberá quais produtos e soluções os clientes desejam mais, quais estratégias de suporte ao cliente atendem às necessidades dos clientes e onde sua empresa deve se esforçar para garantir uma experiência impecável ao cliente.
| Aspecto dos Dados | Descrição | Importância para uma Análise de Atendimento ao Cliente Confiável |
| Acuidade dos Dados | A análise de atendimento ao cliente depende de dados precisos para fornecer insights significativos. Se os dados usados na análise forem imprecisos ou contiverem erros, isso pode resultar em conclusões e recomendações incorretas. Garantir que seus dados sejam precisos e atualizados é essencial para uma análise de atendimento ao cliente confiável. | Alta importância |
| Consistência dos Dados | A consistência dos dados é crucial para uma análise significativa. Se os dados forem registrados em diferentes formatos ou unidades inconsistentes, isso pode levar a interpretações e insights incorretos. Manter a consistência na forma como os dados são registrados, armazenados e analisados é fundamental para uma análise de atendimento ao cliente confiável. | Alta importância |
| Completude dos Dados | Para obter insights abrangentes, é importante ter dados completos. Dados incompletos podem resultar em conclusões incompletas ou tendenciosas. Garantir que todos os dados relevantes sejam capturados e incluídos na análise é crucial para uma análise precisa de atendimento ao cliente. | Alta importância |
| Qualidade dos Dados | A qualidade dos seus dados é crucial para uma análise de atendimento ao cliente confiável. Má qualidade dos dados, como registros duplicados, informações desatualizadas ou erros de entrada de dados, pode resultar em insights e tomada de decisão pouco confiáveis. Garantir a qualidade dos dados por meio de processos regulares de limpeza, validação e verificação de dados é vital para manter a integridade dos seus dados e uma análise precisa de atendimento ao cliente. | Alta importância |
| Segurança dos Dados | Proteger a segurança e privacidade dos dados do cliente é essencial para manter a integridade dos seus dados. Violações de dados ou acesso não autorizado aos dados do cliente podem comprometer a precisão, consistência e completude dos seus dados, levando a uma análise de atendimento ao cliente imprecisa. | Alta importância |
Mas onde você encontra os dados do seu atendimento ao cliente? Vamos revisar as principais fontes.
8 Fontes de Dados do Atendimento ao Cliente
A análise do atendimento ao cliente utiliza dados de todos os canais que você utiliza para interagir com os clientes.
Seu objetivo final é encontrar uma maneira de manter todas essas informações em um só lugar, encontrar uma ferramenta para processar os dados e obter insights acionáveis. Aqui estão as principais fontes de dados do atendimento ao cliente.
Plataforma de help desk
Sua ferramenta de help desk é a fonte primária de feedback dos clientes e outros dados do cliente. Você pode analisar que tipos de preocupações seus clientes levantam com mais frequência, quais canais eles normalmente usam para entrar em contato com você, com que frequência eles entram em contato com sua equipe de suporte e quando, e assim por diante. E então, existem as métricas de desempenho da sua equipe de suporte, que exploraremos com mais detalhes posteriormente.
Observe que, se em algum momento você decidir mudar de uma ferramenta de help desk para outra, você deve garantir que transfira todos os seus dados para manter a continuidade da análise do atendimento ao cliente.
Website e base de conhecimento (BC)
Perceber como seus clientes interagem com seu site (e com sua base de conhecimento, em particular) pode ajudá-lo a melhorar continuamente a jornada do cliente.
Taxa de engajamento, tempo médio na página, taxa de rolagem, taxa de cliques e outros indicadores ajudam as empresas a avaliar como os clientes interagem com o negócio online e quais conteúdos eles procuram com mais frequência.
Respostas de pesquisa
As pesquisas são uma maneira fácil de obter feedback dos clientes sobre seu produto ou serviço. Além disso, as pesquisas são uma ferramenta perfeita para aprender sobre aspectos específicos das interações dos clientes, como a cortesia do representante de atendimento ao cliente, a rapidez na resolução do problema do cliente, se o representante entendeu a necessidade do cliente e muito mais.
As pesquisas fornecem uma avaliação quase em tempo real das interações dos clientes com o seu negócio, mas do ponto de vista dos clientes. As pesquisas também são dados importantes de análise do cliente para entender a dinâmica de desempenho da sua equipe de suporte.
Avaliações online
Seus agentes de suporte leem e respondem às avaliações dos clientes? Você pode usar esse tipo de feedback dos clientes para avaliar a satisfação e aceitação dos clientes com seus produtos e serviços, bem como a satisfação geral com a empresa.
Interações com o cliente
Isso inclui dados gerados a partir das interações dos clientes com os representantes do serviço de atendimento ao cliente por meio de canais como ligações telefônicas, e-mails, registros de chat, mensagens de mídia social e outros canais de comunicação. Esses dados podem incluir consultas de clientes, reclamações, feedback e outras interações.
Mídias Sociais
As plataformas de mídia social, como Facebook, Twitter e LinkedIn, podem ser uma rica fonte de dados de atendimento ao cliente. As organizações podem monitorar as mídias sociais em busca de menções, comentários e mensagens dos clientes, o que pode fornecer insights sobre o sentimento dos clientes, problemas e feedback.
Gravações e Transcrições de Chamadas
As organizações podem gravar chamadas telefônicas de atendimento ao cliente para fins de garantia de qualidade. Essas gravações podem ser transcritas e analisadas para extrair insights sobre problemas, preferências e feedback dos clientes.
Outras Fontes de Dados
Dependendo da organização e do setor, os dados de atendimento ao cliente também podem ser provenientes de outras fontes, como dados de uso do produto, solicitações de garantia, devoluções e trocas, avaliações dos clientes e fontes de dados de terceiros.
Vamos recapitular todas as fontes de informações em uma tabela para obter uma versão resumida.
| Fonte de Dados | Descrição |
| Plataforma de Help Desk | Fonte primária de feedback dos clientes e outros dados do cliente. Pode fornecer insights sobre preocupações dos clientes, canais utilizados para comunicação, métricas de desempenho da equipe de suporte, etc. |
| Website e Base de Conhecimento | Fornece insights sobre as interações dos clientes com o site e a base de conhecimento, incluindo taxa de engajamento, tempo médio na página, taxa de rolagem, taxa de cliques, etc. |
| Respostas de Pesquisas | Fornecem feedback dos clientes por meio de pesquisas, oferecendo insights sobre aspectos específicos das interações com os clientes, como satisfação com os representantes de serviço, velocidade de resolução de problemas, etc. |
| Avaliações Online | Feedback dos clientes obtido a partir de avaliações online, que pode ser usado para avaliar a satisfação dos clientes com produtos/serviços e a satisfação geral com a empresa. |
| Interações com o Cliente | Dados gerados a partir das interações dos clientes com os representantes de serviço através de vários canais, como ligações telefônicas, e-mails, registros de chat, mensagens em mídias sociais, etc. Inclui consultas dos clientes, reclamações, feedback, etc. |
| Mídias Sociais | Dados obtidos ao monitorar plataformas de mídias sociais em busca de menções, comentários e mensagens dos clientes, fornecendo insights sobre o sentimento dos clientes, problemas e feedback. |
| Gravações e Transcrições de Chamadas | Gravações de chamadas telefônicas de atendimento ao cliente que podem ser transcritas e analisadas para obter insights sobre problemas dos clientes, preferências, feedback, etc. |
| Outras Fontes de Dados | Outras possíveis fontes de dados de atendimento ao cliente, como dados de uso do produto, solicitações de garantia, devoluções e trocas, avaliações dos clientes e fontes de dados de terceiros. |
Métricas de Atendimento ao Cliente que Você Precisa Acompanhar para uma Análise Robusta
Ao escolher quais métricas acompanhar para o suporte ao cliente analytics, você deve considerar métricas tanto para a experiência do cliente quanto para o desempenho da equipe. Dessa forma, você saberá do que os clientes não estão satisfeitos e o quão bem sua equipe resolve seus problemas.
Vamos dar uma olhada mais de perto nas métricas mais comuns para a experiência do cliente e para o desempenho da equipe de suporte.
Métricas de desempenho da equipe
Para avaliar o desempenho da sua equipe de suporte ao cliente, você pode medir as seguintes métricas:
- Volume de chamados mede o número total de chamados na fila de suporte em um determinado período de tempo.
- Tempo de primeira resposta (TFR) é o tempo entre um cliente enviar sua solicitação e a primeira resposta da sua equipe.
- Tempo médio de resposta (TMR) é muito semelhante ao TFR, mas o TMR calcula o tempo médio que um cliente espera por uma resposta, independentemente de ser sua primeira mensagem ou não.
- Tempo médio de resolução (TMR) reflete quanto tempo, em média, a equipe de suporte leva para resolver uma solicitação do cliente.
Em resumo, essas métricas mostram quantas solicitações sua equipe de suporte ao cliente recebe e quanto tempo leva para responder e resolver os problemas. Compreender essas métricas fornecerá insights acionáveis para melhorar os fluxos de trabalho da equipe de suporte. Por exemplo, você pode precisar adotar ferramentas de automação para reduzir o trabalho manual e acelerar os tempos de resposta e resolução.
A análise do desempenho dos agentes de atendimento ao cliente revela a experiência que seus clientes estão recebendo. Por exemplo, se um cliente espera sistematicamente dias para receber uma resposta de um agente, é provável que estejam considerando abandonar sua empresa.
Métricas de experiência do cliente
Essas métricas ajudam a analisar os dados de suporte ao cliente para fornecer uma visão abrangente de como seus clientes se sentem ao interagir com sua equipe de suporte, chatbots, artigos da base de conhecimento e com a empresa em geral.
Aqui estão algumas métricas úteis para se ter em mente.
- Net Promoter Score (NPS) avalia a probabilidade de o cliente continuar usando e recomendar seu negócio.
- Índice de satisfação do cliente (CSAT) mede o nível de satisfação dos clientes com o desempenho geral da empresa ou com um aspecto específico do suporte.
- Índice de esforço do cliente (CES) avalia a percepção dos clientes sobre a facilidade de uso do produto, serviço, website, canais de suporte e outros elementos da sua empresa.
A maioria das métricas necessárias para análise de atendimento ao cliente já está incorporada nas ferramentas utilizadas pelos diversos departamentos da sua empresa, como marketing, suporte e RH.
| Métricas de Atendimento ao Cliente | Definição | Principais Insights |
| Tempo de Primeira Resposta (FRT) | Tempo médio para responder a consultas ou problemas dos clientes | Um FRT menor indica tempos de resposta mais rápidos e melhor atendimento ao cliente |
| Tempo Médio de Atendimento (AHT) | Tempo médio para lidar com uma interação com o cliente, desde o contato inicial até a resolução | Um AHT menor indica um atendimento ao cliente mais eficiente |
| Satisfação do Cliente (CSAT) | Nível de satisfação do cliente com o desempenho da equipe de atendimento ao cliente | Medido por meio de pesquisas pós-interação ou mecanismos de feedback |
| Net Promoter Score (NPS) | Probabilidade de os clientes recomendarem a empresa ou o produto para outras pessoas | Fornecem insights sobre lealdade e defensores do cliente |
| Índice de Esforço do Cliente (CES) | Nível de esforço exigido pelos clientes para resolver problemas com a equipe de atendimento ao cliente | Pontuações de CES mais baixas indicam interação mais fácil e resolução de problemas |
| Taxa de Resolução | Porcentagem de consultas ou problemas dos clientes resolvidos com sucesso pela equipe de atendimento ao cliente | Uma taxa de resolução mais alta indica melhor desempenho no atendimento às necessidades do cliente |
| Conformidade com o Acordo de Nível de Serviço (SLA) | Mede o grau em que a equipe de atendimento ao cliente cumpre os SLAs acordados | Importante para atender às expectativas de desempenho e fornecer serviço de qualidade |
| Taxa de Escalonamento | Porcentagem de consultas ou problemas dos clientes encaminhados para níveis mais altos de suporte ou gerência | Uma taxa de escalonamento mais alta pode indicar desafios na resolução de problemas do cliente na linha de frente |
| Métricas de Desempenho do Agente | Métricas de desempenho individual, como volume de chamadas, qualidade das chamadas, pontuações de feedback do cliente, etc. | Ajuda a identificar os melhores desempenhos, áreas de melhoria e necessidades de treinamento |
| Métricas de Canal | Métricas específicas do canal, como tempo de resposta, tempo de resolução, satisfação do cliente, etc. | Fornecem insights sobre a eficácia do canal e as preferências do cliente |
| Taxa de Retenção de Clientes | Porcentagem de clientes que continuam a fazer negócios com a empresa durante um período específico de tempo | Mede a lealdade do cliente e a eficácia dos esforços de atendimento ao cliente |
| Taxa de Resolução no Primeiro Contato (FCR) | Porcentagem de consultas ou problemas dos clientes resolvidos no primeiro contato | Indicador da eficácia e eficiência do atendimento ao cliente |
| Tempo de Resolução | Tempo necessário para resolver um problema ou consulta do cliente | Impacta diretamente a satisfação e a lealdade do cliente |
| Métricas de Desempenho do Agente | Métricas relacionadas ao desempenho do agente, como volume de chamadas/chat/e-mail, pontuações de qualidade, adesão a roteiros/guia de orientações, etc. | Fornecem insights sobre o desempenho individual do agente e áreas para melhoria |
No entanto, os agentes de suporte ao cliente também podem usar ferramentas especializadas independentes projetadas especificamente para equipes de suporte. Qual delas é melhor para o seu negócio? Vamos analisar mais detalhadamente.
Ferramentas de Análise de Central de Ajuda Incorporadas ou Independentes: Qual é a Melhor para o Seu Negócio?
A grande diferença entre as ferramentas de análise de central de ajuda incorporadas e as ferramentas independentes é que a primeira faz parte da mesma plataforma usada para gerenciamento de relacionamento com o cliente, marketing, suporte, etc., enquanto a última funciona de forma independente com o único propósito de análise de suporte ao cliente.
Outra diferença distinta é que as ferramentas de análise de suporte ao cliente incorporadas permitem que vários departamentos usem e troquem dados por meio da mesma plataforma. Em contraste, o software independente isola os dados gerados pelas ferramentas de análise de central de ajuda dos dados de outros departamentos e vice-versa, o que apresenta um desafio para a integridade dos dados.
Vamos revisar alguns exemplos de cada tipo e descrever alguns casos de uso.
Ferramentas incorporadas
A análise incorporada para o serviço de atendimento ao cliente é uma ótima opção se você já usa alguns dos produtos desta plataforma. Nesse caso, você terá uma única fonte de dados compartilhada entre vários departamentos para ajudar a entender melhor as tendências de comportamento do cliente e o desempenho do negócio. Além disso, integrar e configurar soluções pré-configuradas é mais fácil do que configurar um sistema independente.
Se você está considerando a troca para uma nova ferramenta de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e central de ajuda, recomendamos que escolha uma solução com recursos para vários departamentos, pois será mais fácil de usar e manter. Além disso, garante a integridade dos dados, o que é essencial para a análise de suporte ao cliente de qualidade.
Vale a pena conferir as ferramentas incorporadas oferecidas pela Zendesk, Freshdesk, Zoho Desk, Intercom, Help Scout e HubSpot Service Hub valem a pena conferir.
| Software de Help Desk | Métricas Principais Rastreadas | Recursos Adicionais |
| Zendesk | FRT, AHT, CSAT, NPS, taxa de resolução, métricas de desempenho do agente e mais | Opções avançadas de análise e relatórios para análise e personalização mais aprofundadas |
| Freshdesk | Volume de tickets, tempo de resolução, satisfação do cliente, desempenho do agente e mais | Painéis e relatórios personalizáveis para rastrear e analisar métricas específicas com base nos requisitos do negócio |
| Help Scout | FRT, AHT, tempo de resolução, satisfação do cliente e mais | Visualizações e filtros para análise aprofundada de dados e geração de relatórios personalizados |
| Zoho Desk | Volume de tickets, tempo de resolução, satisfação do cliente, desempenho do agente e mais | Painéis e relatórios personalizáveis para rastrear e analisar métricas específicas com base nos requisitos do negócio |
| Intercom | Engajamento do cliente, tempo de resposta, volume de conversas, atividade do usuário | Opções de relatórios personalizados e integrações |
| HubSpot Service Hub | Interações do cliente, volume de tickets, tempo de resposta, desempenho do agente | Painéis, relatórios personalizáveis e integrações com outras ferramentas |
As suas soluções são ideais para empresas de médio a grande porte que já possuem fontes abrangentes de dados para análise de clientes e desejam um ecossistema que simplifique a coleta e o processamento de dados. No entanto, empresas que estão começando agora podem achar os preços proibitivos.
Ferramentas autônomas
Ferramentas autônomas - como o Looker, Tableau, Power BI e Google Analytics - coletam os dados de qualquer canal de suporte ao cliente que você utilize. Essa é uma solução ideal para startups e pequenas empresas que ainda não possuem muitas fontes de dados, mas desejam aproveitar ao máximo as informações que possuem. Os insights obtidos com o uso dessas ferramentas ajudam a saber quais mudanças você precisa fazer para aumentar a satisfação do cliente.
A principal desvantagem dessas ferramentas autônomas de análise de atendimento ao cliente é que elas lidam com a análise de serviço separadamente dos dados coletados pela sua equipe de marketing. Isso leva à fragmentação de dados e interfere na capacidade de diferentes equipes combinarem seus dados sobre o comportamento, preferências e pontos problemáticos dos clientes.
| Ferramentas Independentes | Recursos | Prós | Contras |
| Looker | Coleta dados de canais de suporte ao cliente | Ideal para startups e pequenas empresas | Análises separadas para dados de atendimento ao cliente |
| Tableau | Coleta dados de canais de suporte ao cliente | Fornece insights para melhorar os índices de satisfação do cliente | Fragmentação de dados entre atendimento ao cliente e dados de marketing |
| Power BI | Coleta dados de canais de suporte ao cliente | Oferece visualização de dados avançada e personalizável e análises | Interferência na integração de dados de diferentes equipes |
| Google Analytics | Plataforma de visualização de dados e análises | Fornece relatórios personalizados e análises para sistemas de central de ajuda | Análises separadas dos dados da equipe de marketing |
Além disso, nem todas as ferramentas independentes oferecem suporte a opção de migração de dados baseada em interface de usuário. Se você precisar mudar para uma plataforma diferente, provavelmente terá problemas ao transferir dados entre plataformas, o que pode comprometer a integridade dos seus dados.
Conclusão
Os benefícios da análise de atendimento ao cliente são impressionantes: desde entender melhor seus clientes e obter dados de qualidade até tomar decisões informadas e eliminar gastos com o que não funciona.
Ferramentas confiáveis de análise de atendimento ao cliente, com métricas que ajudam a avaliar diferentes aspectos das interações dos clientes com o seu negócio, são essenciais. Felizmente, existem muitas ferramentas de análise para equipes de suporte de todos os tamanhos e orçamentos que você pode usar tanto como parte de um sistema CRM complexo quanto como uma solução independente.
Conforme o seu negócio evolui, você pode alternar entre diferentes sistemas CRM e ferramentas de análise de clientes. Quando fizer isso, certifique-se sempre de levar todos os seus dados com você. E se você precisar de uma migração de dados suave e rápida que envolva zero esforço manual, o Help Desk Migration está aqui para ajudar.
