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BI no call center: o que é e quais métricas acompanhar?

Por Douglas da Silva, Web Content & SEO Associate, LATAM

Última atualização em 28 julho 2021

Quando se trata de estratégias para melhorar a experiência do cliente e a eficiência do atendimento, o BI no call center não pode ser deixado de lado. Por meio dele é possível fazer a gestão dos dados a respeito das interações feitas com os consumidores e obter insights para otimizar esse processo. 

Para isso funcionar, as informações devem ser armazenadas em um banco de dados e é recomendável que seja prático criar relatórios e dashboards para facilitar a análise de dados.

Quer saber mais? Continue lendo e entenda a importância do BI no call center.

Business Intelligence: o que é?

BI é a sigla para Business Intelligence (em português, Inteligência Empresarial ou Inteligência de Negócio), por meio do qual as empresas conseguem coletar, analisar e monitorar dados a respeito do negócio. Ou seja, são todas as ações que permitem transformar esses dados em insumos relevantes para o negócio.

Essas ações vão além da contratação de uma ferramenta: também são tecnologias, processos e metodologias que visam melhorar os resultados alcançados pela empresa. 

Além disso, por meio da adoção de uma estratégia de BI, as decisões se tornam mais assertivas e a empresa passa a ser mais data driven.

Por exemplo, quando se trata do BI no call center, a análise de dados permite entender melhor a jornada do cliente e como ele se relaciona com a marca, identificar fortalezas e fraquezas do atendimento, assim como obter insights importantes sobre como reter e fidelizar clientes

Principais motivos para usar o BI no call center

Ao implementar o BI no call center, será possível coletar e analisar todos os dados a respeito das interações com os consumidores, e identificar com mais agilidade novas oportunidades de atuação e tomar decisões mais assertivas

Ou seja, essa estratégia facilita a obtenção dos insumos necessários para atuar continuamente na melhoria do atendimento da sua empresa. Por isso, dentre os motivos para usar o BI no contact center, destaque para:

  • Redução de custos operacionais e aumento de receita

  • Melhor aproveitamento dos recursos já disponíveis

  • Aumento da eficiência do atendimento

  • Tomada de decisão mais assertiva

  • Automação de processos manuais

  • Aumento da satisfação dos clientes
  • Acompanhamento de métricas relevantes para o negócio

Falando em métricas, outro aspecto que merece atenção é a leitura e interpretação dos dados. Inclusive, esse é um desafio para as empresas, já que existe uma infinidade de informações à disposição, mas dificuldade em extrair insights a partir delas. 

Lembre-se que um dado isolado é apenas um número. Agora, quando está contextualizado e é cruzado com outras informações, é possível fazer uma interpretação mais acurada. Por isso, considere ter profissionais dedicados exclusivamente para essa tarefa. 

Para te ajudar nesse assunto, a seguir mostraremos quais são algumas das principais métricas para analisar. 

Quais métricas e KPIs acompanhar quando se trata de BI no call center?

Antes de mostrarmos as recomendações de métricas e KPIs de call center para acompanhar, vale reforçar que cada empresa tem necessidades específicas, por isso é fundamental que você entenda quais são as prioridades do seu negócio. 

Para você ter referências para começar, selecionamos algumas sugestões:

  • Canais de preferência dos clientes 

  • Perfil dos clientes

  • Tempo médio de espera

  • Tempo médio de atendimento (TMA)

  • Produtividade dos agentes 

  • FCR (First Contact Resolution)
  • CES (Customer Effort Score)
  • NPS (Net Promoter Score)

Canais de preferência dos clientes 

Ao implementar o BI no call center, será possível entender melhor quais são os canais que funcionam melhor para o seu público. 

É claro que a premissa do call center são os atendimentos telefônicos, mas a análise das informações permitirá identificar se de fato os clientes preferem esse tipo de contato ou outros meios, como o e-mail ou redes sociais.

Perfil dos clientes

A análise das informações também possibilitará traçar um perfil dos clientes e ter mais clareza sobre quais são suas necessidades, demandas e preferências. Dessa forma, ficará mais fácil definir ações para atuar com seu público.

Tempo médio de espera 

Agora se tratando do atendimento em si, outro dado fundamental é o tempo médio de espera. Essa métrica mostra quanto tempo os clientes precisam esperar para serem atendidos no call center. 

Aliás, os consumidores tendem a desistir de entrar em contato com uma marca se a espera é muito longa, por isso atenção redobrada com esse indicador.

Tempo médio de atendimento (TMA)

Já o tempo médio de atendimento mede o tempo total que um atendente leva para resolver uma solicitação de um cliente. Esse número mostra a eficiência e performance dos agentes, assim como a qualidade de cada contato realizado.

Produtividade dos agentes

Esse indicador está diretamente relacionado à métrica mencionada anteriormente. A análise dos atendimentos realizados no call center permite entender se os colaboradores estão atuando com a produtividade necessária e, se não, quais são as falhas no processo que estão levando a isso.

FCR (First Contact Resolution)

First Contact Resolution, em português Resolução no Primeiro Contato, é a métrica que mostra se os clientes estão conseguindo resolver o que precisam já no primeiro contato com a empresa, sem precisar voltar a solicitar o atendimento. Ao analisá-la, será possível entender a eficiência dos agentes e o nível de satisfação dos consumidores.

CES (Customer Effort Score)

CES é o Índice de Esforço do Cliente, indicador que mostra quanto um consumidor precisa se esforçar para atingir um objetivo com a empresa, da compra de um produto à solicitação de suporte.

NPS (Net Promoter Score)

Por fim, o NPS mostra quanto os clientes estão satisfeitos com a empresa em uma escala de 0 a 10. Normalmente, apenas uma pergunta é feita, como “De 0 a 10, qual a probabilidade de você indicar a empresa para alguém?”. 

Esses são apenas alguns exemplos, mas existe uma infinidade de análises que podem ser feitas por meio do BI no call center.

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