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Usar insights gerados por dados no atendimento

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

  • Explicar a pontuação de esforço do cliente.
  • Justificar a frequência de pesquisas com clientes.
  • Explicar como as pesquisas afetam o planejamento da capacidade.

O Einstein Analytics oferece um painel dinâmico que dá insights sem a necessidade de criar um tíquete e esperar o atendimento da solicitação de TI. Nesta unidade, você verá como o Einstein oferece aos centros de contato recursos como insights sobre seu CSAT atual, a quantidade de casos abertos e a média de dias necessários para fechar um caso. 

Colocar todos em sintonia

Com o Einstein Analytics, usamos uma única fonte confiável. Os mesmos dados são usados em toda a organização a fim de gerar transparência para todas as equipes. Por exemplo, se virmos menos resoluções de casos do que o normal em um dia, os gerentes poderão determinar a causa com a ajuda do Einstein. Eles poderão ver rapidamente se houve um problema técnico ou um pico no volume de chamadas naquele dia. O Einstein Analytics permite que os gerentes encontrem os motivos das anomalias rapidamente quando elas ocorrem. Todos estão olhando para o mesmo painel, desde os gerentes da linha de frente até a gerência executiva, ou seja, estão todos em sintonia.

Para uma organização, saber como tem sido seu desempenho é essencial para a melhoria contínua. Com o uso do Einstein Analytics e o ajuste de nossos processos, nossos KPIs continuam a crescer ano após ano. Temos excedido nossa meta CSAT nos últimos 48 meses, ou seja, sabemos que o uso de IA tem nos ajudado a melhorar a satisfação dos clientes. 

Medir o esforço do cliente

Queremos que a interação de atendimento seja a mais simples e fácil possível. Para descobrir como tem sido nosso desempenho, calculamos o esforço do cliente em cada caso. A pontuação de esforço do cliente é calculada usando uma escala de cinco pontos que classifica as interações de “muito difícil” até “muito fácil”. Fazemos a pesquisa com os clientes depois que cada caso é fechado para obter suas respostas. Há alguns anos, nós enviávamos pesquisas uma vez a cada 30 dias; acabamos reduzindo para uma vez a cada 15 dias para ter uma visão mais atualizada. Agora estamos enviando pesquisas depois de cada caso fechado. 

O envio de pesquisas ajuda a entender quais são as necessidades dos clientes todos os dias e, assim, podemos nos ajustar continuamente às mudanças de expectativa. As pesquisas nos ajudam a identificar questões específicas para sabermos o que pode ser melhorado. Independentemente de a questão estar relacionada a um produto, a um agente ou a algo que esteja faltando em nossa base de conhecimento, queremos resolvê-la rapidamente. Com essa abordagem, reduzimos a quantidade de dias até a resolução do caso em 50% nos últimos quatro anos. 

Planejar para o futuro

Costumamos nos fazer a seguinte pergunta: daqui a 10 anos, como estará nosso centro de sucesso? Essa forma de pensar nos ajuda a orientar os planos de crescimento. Estamos sempre procurando novas formas de usar os avanços tecnológicos e nossas próprias ferramentas para moldar nossos processos e nos tornarmos mais inteligentes e preditivos. Isso ajuda a reduzir o esforço dos clientes e a aumentar a satisfação dos clientes sem precisar aumentar a equipe dramaticamente. Atualmente, o volume de casos gira em torno de 25% do crescimento dos clientes, mas o crescimento do número de funcionários tem se mantido relativamente estável. 

Conclusão

Todas as organizações têm desafios e dificuldades. Na Salesforce, a análise de dados nos ajuda a aprender com esses desafios e nossas ferramentas nos ajudam a resolvê-los. No entanto, dados e ferramentas são apenas uma parte. As pessoas são o componente mais importante. Na próxima unidade, você verá como treinamos e retemos agentes em nosso centro de sucesso. 

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