Call Center Analytics: como analisar efetivamente os dados de chamadas

A análise do call center é crucial para monitorar e melhorar o gerenciamento do call center e a experiência do cliente.

Embora as plataformas de Call Center as a Service (CCaaS) forneçam insights básicos, elas não têm o nível de sofisticação necessário para ajudar as empresas a identificar tendências nas operações de call center, desempenho do agente e níveis de envolvimento do cliente.

A análise do call center fornece uma visão de 360 ​​graus da atividade histórica e em tempo real do call center , completa com modelos de relatórios pré-fabricados e personalizáveis.

Neste artigo, exploraremos o que são análises de call center, como elas ajudarão você a otimizar os agentes e diminuir o tempo de espera do cliente e os benefícios que o monitoramento de call center de qualidade oferece.

Ir para ↓

• O que são análises de call center?
• Tipos de análise de call center
• Recursos essenciais de análise em um software de call center
• Por que o Call Center Analytics é importante?
• Como o Call Center Analytics afeta a experiência do cliente?
• perguntas frequentes

O que são análises de call center?

A análise do call center é o processo de coleta e análise de dados do call center para melhorar a experiência do cliente, o desempenho do agente, o atendimento ao cliente e a eficiência operacional.

Embora a análise do call center certamente otimize os relatórios internos, seu objetivo principal é fornecer insights acionáveis ​​que levem a uma melhor tomada de decisão , uma compreensão mais profunda do cliente e processos de negócios aprimorados por meio da solução de problemas informada por dados.

O software de análise de call center simplifica o processo de monitoramento e geração de relatórios, permitindo que as empresas rastreiem e avaliem métricas adicionais de call center com precisão, clareza e facilidade.

Alertas e notificações de atividade em tempo real ajudam os supervisores a responder imediatamente a problemas inesperados antes que eles saiam do controle. O software de análise de hoje também usa tecnologia de IA de ponta , painéis personalizados, atualizações em tempo real e previsões comportamentais.

A coleta e análise de dados podem ser automatizadas, personalizadas e condensadas em relatórios compartilháveis, fornecendo informações detalhadas sobre KPIs (indicadores-chave de desempenho), como tempo médio de atendimento de chamadas, volume diário de chamadas e custo por chamada.

A análise do contact center usa dados de várias fontes e canais de comunicação, como:

• Transcrições de chamadas de voz
• Gravações de vídeo
• Histórico de conversa
• Registros de eventos
• Software de CRM
• Entrada IVR (Resposta de Voz Interativa)
• Pesquisas de clientes

Tipos de análise de call center

A análise do call center pode ser dividida em oito tipos principais:

1. Análise de fala

A análise de fala fornece informações sobre como os clientes interagem com sua central de atendimento, analisando fluxos de áudio de chamadas, mensagens de correio de voz e respostas de menu de chamadas IVR .

A análise de fala usa transcrição em tempo real, tecnologia de Inteligência Artificial (IA) e aprendizado de máquina para distinguir entre falantes, reconhecer palavras-chave específicas e acionar palavras, lembrar padrões de fala e até notar mudanças no tom.

Todas as gravações e transcrições de chamadas do contact center são analisadas para criar resumos pós-chamada com insights sobre:

• Sentimento do cliente
• Intenção do cliente
• Desempenho do agente
• Histórico e informações do cliente (como quando o cliente fornece um endereço ou número de telefone)
• Perguntas frequentes
• Problemas e reclamações recorrentes
• Informação do produto

2. Análise de Texto

A análise de texto é um tipo de solução de análise de dados que usa processamento de linguagem natural (NLP) para obter insights de dados escritos, o que significa que não há necessidade de transcrever a fala em um formato de texto.

Assim como na análise de fala, a análise de texto destaca dados importantes do cliente, como informações de contato, sentimento do cliente, problemas recorrentes e muito mais . Ao contrário da análise de fala, a análise de texto não se limita à comunicação de voz e pode analisar dados de várias fontes, incluindo:

• Feedback sobre pesquisas com clientes
• Comentários ou DMs nas redes sociais
• Conversas de Chat Bot, Live Chat ou Web Chat
• Conversas por SMS

3. Análise de interação

A análise de interação se concentra nas interações entre os agentes do call center e os clientes em todos os canais.

Seu objetivo é melhorar o treinamento dos agentes, a satisfação do cliente, o envolvimento dos funcionários e o resultado final – ao mesmo tempo em que fornece uma visão mais completa do relacionamento com o cliente e das comunicações comerciais.

A análise de interação extrai dados de várias fontes, incluindo mídias sociais, bate-papo na web, chamadas de voz e e-mails.

Esses dados são então analisados, permitindo que a gestão avalie canais de comunicação populares, áreas, onde a empresa se destaca e onde é necessário melhorar.

4. Análise de autoatendimento

A análise de autoatendimento é um recurso que permite que gerentes, supervisores e agentes gerem seus próprios relatórios sem precisar esperar que um profissional de TI o faça.

A análise de autoatendimento fornece insights mais rápidos, custos reduzidos e processos de resolução e melhoria mais rápidos.

A implementação de análises de autoatendimento geralmente envolve a criação de um catálogo de dados – um mapa dos diferentes tipos de dados/KPIs monitorados em um call center.

Os gerentes são então treinados sobre como usar o catálogo de dados e as ferramentas de análise de autoatendimento , após o que podem gerar relatórios relevantes para seus objetivos específicos.

5. Análise Preditiva

A análise preditiva refere-se a processos analíticos de uso de dados históricos para prever o comportamento futuro do cliente .

Em grande parte impulsionada pela automação, IA e aprendizado de máquina, a análise preditiva é informada por uma variedade de fontes de dados históricos.

Por exemplo, para determinar se uma chamada de acompanhamento resultará em uma conversão, uma ferramenta de análise preditiva pode coletar dados como histórico de compras do cliente, palavras e frases usadas e número total de contatos.

Com um pool de dados grande o suficiente e o tipo certo de dados, a ferramenta pode descobrir quais fatores influenciam a conversão e, em seguida, prever com precisão quais chamadas de acompanhamento de clientes serão bem-sucedidas. À medida que os dados históricos se acumulam, a precisão das previsões aumenta.

A análise preditiva tem muitas aplicações em call centers, desde a previsão da probabilidade de uma conversão até a detecção de fraudes.

6. Análise de canal cruzado

A análise de canal cruzado é um tipo de análise usada para medir a eficácia de diferentes canais de comunicação , como e-mail, bate-papo no site, mensagens de texto SMS e chamadas telefônicas.

Também pode ser usado para determinar qual canal é mais eficaz para tipos específicos de clientes ou problemas.

Ao analisar como os clientes reagem às mensagens de marketing em diferentes canais, as empresas podem aprender como segmentar seus clientes ideais usando uma abordagem holística e omnichannel . Alguns dos canais que podem ser monitorados usando a análise entre canais são:

• Anúncios outdoor
• Chamadas frias
• Campanhas de e-mail marketing
• Anúncios on-line
• Colocação do produto
• Marketing de mídia social

7. Análise de área de trabalho

As análises de desktop são análises que monitoram, medem e relatam o desempenho de computadores desktop. Ele ajuda as empresas a identificar problemas com largura de banda do computador, vulnerabilidades de segurança e outros problemas.

A análise de desktop também pode ser usada para rastrear as atividades do agente nos desktops da empresa, fornecendo informações sobre a produtividade do agente.

8. Análise móvel

As análises móveis são usadas para rastrear e relatar a qualidade do serviço de dispositivos móveis , como smartphones ou tablets. É usado principalmente por empresas com um aplicativo móvel para clientes ou empresas que costumam usar a versão móvel de seu software comercial.

A análise móvel fornece informações sobre uma ampla variedade de KPIs, incluindo:

• As interações do cliente com o aplicativo móvel (funis, mapas de calor, etc.)
• Taxas de uso de sites para dispositivos móveis
• Problemas de interface do usuário, como travamentos e congelamentos
• Taxas de cliques e taxas de conversão

Recursos essenciais de análise em um software de call center

Embora os recursos de análise mais importantes dependam do seu call center e das necessidades do cliente, as análises listadas abaixo são consideradas essenciais para todos os tamanhos e tipos de empresas.

Monitoramento em tempo real

O monitoramento em tempo real é um recurso que oferece aos gerentes uma visão geral ao vivo de todos os dados coletados do software de análise, completo com atualizações em tempo real. Os supervisores também podem detalhar os dados ao vivo para identificar problemas imediatamente e tomar medidas.

Por exemplo, um supervisor pode usar um sussurro de chamada ou uma interrupção de chamada para orientar um agente em uma conversa difícil – ou assumir o controle se a situação piorar ainda mais.

O monitoramento em tempo real mantém os clientes satisfeitos, reduz as taxas de atrito e alivia a pressão sobre novos agentes.

Integrações de dados

As integrações de dados permitem que as empresas sincronizem seus dados de várias fontes de terceiros .

Isso significa que os dados de software de CRM, como Salesforce ou Zapier, são integrados automaticamente ao seu software de análise e incluídos nas análises e relatórios gerais de operação e CX.

Wallboards

Um painel de call center apresenta aos supervisores e agentes uma visão panorâmica de todos os dados e atividades do contact center em tempo real, em um só lugar.

As métricas do Wallboard facilitam a identificação rápida de problemas e a tomada de medidas, mas são especialmente valiosas para manter os agentes motivados, aumentar o desempenho e garantir que as metas de negócios sejam cumpridas de forma consistente.

Os gerentes podem personalizar wallboards para exibir os KPIs mais importantes para eles e configurar alertas. Os Wallboards podem exibir praticamente qualquer KPI e geralmente incluem métricas como:

• Número total de chamadas ativas
• Agentes disponíveis
• Tempo médio de espera
• Número de chamadas perdidas
• SLA para cada fila

Pontuação de Habilidade da Equipe

A pontuação de habilidade da equipe é um recurso que permite que uma empresa classifique cada membro da equipe em seu desempenho para avaliar os pontos fortes e fracos do agente e do material de treinamento atual.

Com a maioria das ferramentas de pontuação de habilidade da equipe, os agentes do contact center recebem uma pontuação que é um número inteiro entre 1 e 20, com 1 significando que o representante tem o nível de habilidade mais alto possível.

A atribuição de um nível de habilidade não apenas otimiza o treinamento e a equipe do agente, mas também pode ser usado para melhorar a funcionalidade do call center, como roteamento de chamadas baseado em habilidades.

Análise de sentimento do cliente

A análise de sentimento do cliente é uma ferramenta que classifica cada interação do cliente como positiva ou negativa , analisando certas palavras-chave e frases usadas pelo cliente ou pelo representante ao longo de uma conversa.

A análise de sentimentos históricos fornece aos gerentes informações sobre o nível de atendimento ao cliente e suporte durante um período de tempo específico, enquanto a análise em tempo real permite que os supervisores atendam chamadas ao vivo e salvem negócios quando necessário.

A análise de sentimentos revela as causas-raiz das reclamações ou insatisfação dos clientes, possibilitando melhorias rápidas.

Por que o Call Center Analytics é importante?

Com o aumento das expectativas dos clientes e mercados saturados, a análise de call center tornou-se uma ferramenta essencial para empresas de todos os setores. Aqui estão alguns dos principais benefícios da análise de contact center.

Aumente o desempenho do agente

A análise ajuda os agentes a melhorar seu desempenho fornecendo informações objetivas e orientadas por dados sobre as interações com os clientes.

Os agentes podem melhorar seu gerenciamento de tempo, reorientar seus esforços onde são mais necessários e identificar quais argumentos de vendas ou scripts de suporte ao cliente têm a maior taxa de sucesso.

A análise também pode reduzir a rotatividade de agentes fornecendo aos representantes as ferramentas necessárias para gerenciar seus fluxos de trabalho com eficiência e fornecer um melhor nível de serviço. Coletar e analisar dados do call center por um longo período de tempo também pode informar muitos aspectos do treinamento da equipe, como criação de scripts e manuais de funcionários.

Aumentar as vendas

A análise ajuda a aumentar as vendas ao identificar padrões no comportamento do cliente e fornecer aos agentes as informações necessárias para interagir com os chamadores em um nível mais pessoal – e, como resultado, manter altas taxas de retenção.

O atendimento ao cliente tem um impacto direto nas vendas e no resultado final. De acordo com a Forbes, até 96% dos clientes considerariam deixar um negócio devido ao mau atendimento ao cliente. Além disso, a análise preditiva pode melhorar as vendas diretamente , oferecendo insights profundos sobre quais tipos de comunicação levam a conversões.

Melhorar a satisfação do cliente

Os clientes modernos esperam um serviço que não seja apenas rápido e conveniente, mas também personalizado de acordo com suas preferências individuais.

O Analytics também ajuda os membros da equipe a criar protótipos de clientes e segmentos de mercado mais precisos .

Por exemplo, os contact centers omnicanal podem aproveitar a análise para saber quais clientes preferem se comunicar por texto, voz, e-mail etc. Ao identificar essas preferências, os agentes podem personalizar suas interações para oferecer a cada cliente uma experiência personalizada.

A análise também identifica tendências no comportamento do cliente.

Se um agente perceber que um determinado grupo de clientes sempre liga nas tardes de segunda-feira com perguntas sobre algo que comprou no fim de semana, ele pode usar essas informações para criar processos e ferramentas melhores para lidar com essas interações.

Acompanhe o progresso do agente em tempo real

No final da semana, é tarde demais para os call centers de alto volume corrigirem erros – o que significa que os relatórios históricos oferecem pouco valor.

Com análises e alertas em tempo real, os supervisores podem ficar de olho em muitas conversas ao mesmo tempo, oferecer assistência quando necessário e corrigir erros rapidamente.

Use painéis personalizáveis

Os painéis personalizáveis ​​permitem que os supervisores se concentrem apenas nos KPIs mais importantes para o contact center , identifiquem tendências antecipadamente e recebam alertas e atualizações personalizados em tempo real em suas agendas.

Existem dezenas, senão centenas, de KPIs que podem ser rastreados em um call center. Monitorar cada métrica não é eficiente ou mesmo viável. Com painéis personalizáveis, a empresa pode se concentrar em alguns KPIs de cada vez e ajustar conforme necessário.

Otimize a gestão da força de trabalho

A análise avançada pode melhorar o gerenciamento da força de trabalho ao:

• Identificando horários de pico de chamadas (chamadas de entrada e chamadas de saída)
• Influenciando as decisões de contratação
• Identificando interações que precisam de conjuntos de habilidades específicas
• Avaliando os tempos médios de atendimento de chamadas

Como o Call Center Analytics afeta a experiência do cliente?

A análise do call center melhora a experiência do cliente ao:

• Fornecendo informações valiosas sobre as preferências, atividade e comportamento do cliente
• Identificando problemas como longos tempos de espera, falta de pessoal e baixas taxas de resolução na primeira chamada
• Avaliar o desempenho do agente e identificar lacunas no treinamento do agente
• Criar ou redesenhar uma melhor solução de autoatendimento para o cliente
• Oferecendo insights sobre a jornada do cliente e identificando os principais pontos de contato

Perguntas frequentes do Call Center Analytics