Contact Centers

Analytics, a chave de sucesso do Contact Center, o superpoder de descodificar o que sente e deseja o seu cliente

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Os contact centers geram diariamente toneladas de informações relacionadas com o cliente. Ao analisá-los por meio de tabelas e gráficos, é possível obter informações essenciais para melhorar a experiência do cliente.

O que ter em mente ao usar essa informação para gerir os contact center:

  1. Priorize as suas necessidades – Em vez de obter uma grande quantidade de dados (mesmo aqueles de que não precisa), avalie o que é realmente importante para o seu negócio. Use uma estrutura de priorização para entender o que de facto necessita. Aqui estão algumas perguntas que pode fazer: Que tipo de conhecimento deseja obter? Quais são as suas principais plataformas de contato? Que métricas precisa monitorizar agora e quais seriam úteis mais tarde? Obter respostas a estas perguntas ajudará a desenvolver uma estratégia analítica clara e focada para que possa medir as métricas corretas.
  2. Tenha um único ponto de acesso a todos os dados – Mesmo que tenha um sistema de contato omnicanal, é importante garantir que as análises sejam detalhadas. Isso ajudará a ter uma visão geral e a melhorar a experiência do cliente. Pode conseguir isso analisando dados de vários canais em um único sistema para que possa aceder a todos os dados do cliente a partir de um único ponto. Mesmo que um cliente use várias plataformas para resolver as suas dúvidas, ter todos os dados do cliente num só lugar permitirá oferecer a esse cliente uma melhor experiência de serviço.
  3. Certifique-se de que os seus colaboradores estão prontos para agir de acordo com os insights – Pode ter um sistema de análise brilhante instalado. Mas quão útil será se os seus colaboradores não estiverem dispostos a agir de acordo com os insights? Elucide e eduque os operadores para que percebam a importância desses insights baseados em dados e como eles podem ajudá-los e à empresa a melhorar a experiência do cliente. Assim que estiverem “convencidos” do valor dessas análises, estarão mais abertos e receptivos.

Não substitua totalmente a interpretação humana – Certos tipos de análises avançadas, como análises de voz, podem sem dúvida ajudar a analisar dados que de outra forma seriam difíceis de interpretar. No entanto, às vezes uma interpretação humana pode ser superior à IA. Por exemplo, um sentimento do cliente, como sarcasmo, pode ser difícil de interpretar por meio do software, mas pode ser facilmente compreendido pelo operador. Não ignore completamente o instinto humano ao utilizar análises de dados.