A inteligência de negócios do call center é a prática de coletar, analisar e apresentar dados operacionais de um contact center de forma a apoiar uma melhor tomada de decisões.
Ele reúne informações de toda a central de atendimento, inclusive volumes de chamadas, tempos de atendimento, índices de qualidade, desempenho dos agentes e métricas de satisfação do cliente, e as organiza em painéis e relatórios que dão aos gerentes e líderes uma visão clara do que está acontecendo e, principalmente, por que está acontecendo.
Sem ele, você pode acabar tomando decisões com base no instinto e em informações incompletas.
Business intelligence é um termo que é aplicado de forma ampla, portanto, vale a pena ser específico sobre o que ele significa aqui.
Em uma central de atendimento, o BI tem a ver com dar sentido aos dados que a operação já gera. Cada chamada, cada bate-papo, cada avaliação de qualidade, cada pesquisa de satisfação do cliente produz dados. A questão é se esses dados permanecem isolados em diferentes sistemas ou se são reunidos de uma forma que seja realmente utilizável.
O software de BI para centros de contato faz isso.
Ele agrega dados de várias fontes, aplica estrutura a eles e os apresenta em formatos com os quais os não cientistas de dados podem trabalhar. Isso pode significar, para citar alguns exemplos:
Um painel de controle em tempo real mostrando os volumes atuais da fila e a disponibilidade dos agentes
Um relatório semanal sobre as pontuações de controle de qualidade por equipe
Uma análise de tendências mostrando como as taxas de resolução na primeira chamada mudaram no último trimestre
O objetivo é substituir o gerenciamento intuitivo por decisões baseadas em evidências. Não porque o instinto seja inútil, mas porque o instinto mais os dados são significativamente melhores do que o instinto sozinho.
Uma das coisas que torna o BI do contact center genuinamente complexo é o número de sistemas envolvidos.
Uma central de atendimento típica gera dados de canais como
Plataforma de telefonia
CRM
Sistema de gerenciamento da força de trabalho
Ferramenta de pesquisa de satisfação do cliente
Sistema de emissão de tíquetes
E cada um desses sistemas captura uma fatia diferente da realidade operacional.
O software de BI conecta essas fontes e cria uma visão unificada. Isso é importante porque os insights mais úteis tendem a estar na interseção de diferentes fluxos de dados.
Considere um cenário em que o tempo médio de atendimento está aumentando. Isoladamente, isso pode significar que os agentes estão sendo minuciosos ou que estão tendo dificuldades. Faça uma referência cruzada com os índices de qualidade e os dados de satisfação do cliente e o quadro se tornará muito mais claro.
Esse tipo de referência cruzada é difícil de ser feito manualmente quando os dados estão em sistemas separados. Felizmente, o software de BI foi projetado para resolver esse problema e tornar as coisas muito mais simples.
Nem todas as métricas são igualmente úteis, e uma das primeiras decisões em qualquer implementação de BI é escolher o que realmente medir. As métricas mais comumente rastreadas no business intelligence do call center incluem as seguintes.
Resolução na primeira chamada. Mede a porcentagem de interações resolvidas sem a necessidade de repetir o contato. É um dos mais fortes preditores da satisfação do cliente e da eficiência operacional simultaneamente, o que o torna uma métrica de alto valor a ser rastreada e aprimorada.
Tempo médio de atendimento. Captura o tempo que os agentes gastam em cada interação, incluindo o trabalho pós-chamada. Por si só, é um instrumento contundente, mas, em combinação com dados de qualidade e satisfação, revela muito sobre onde é possível obter ganhos de eficiência sem comprometer a experiência do cliente.
Pontuações de qualidade das avaliações de controle de qualidade. Mostram a consistência com que os agentes estão atendendo aos padrões de desempenho definidos. Quando rastreados ao longo do tempo e divididos por equipe, agente e tipo de interação, eles revelam padrões que seriam invisíveis em avaliações individuais.
Índices de satisfação do cliente. Seja a partir de pesquisas pós-chamada ou de outros mecanismos de feedback, eles conectam diretamente o desempenho operacional à experiência do cliente. Acompanhá-los juntamente com as métricas operacionais ajuda a explicar por que a satisfação se move na direção em que se move.
Dados de adesão e ocupação de agentes. Extraídos de sistemas de gerenciamento da força de trabalho, eles mostram se os níveis de pessoal estão correspondendo à demanda, o que afeta os tempos de espera do cliente e a carga de trabalho do agente.
A garantia de qualidade gera alguns dos dados mais ricos em qualquer contact center e merece um lugar de destaque na sua configuração de BI.
As pontuações de QA, os resultados de calibração, os resultados de treinamento e as tendências de avaliação alimentam uma imagem de como a central de atendimento está realmente se saindo em relação aos seus próprios padrões.
A conexão funciona em ambas as direções. O BI revela padrões nos dados de controle de qualidade que informam onde os esforços de treinamento e capacitação devem ser concentrados. E as descobertas de QA ajudam a explicar os movimentos em outras métricas de BI.
Se a satisfação do cliente cair em uma determinada semana, os dados de controle de qualidade muitas vezes podem dizer se isso corresponde a uma queda em critérios de avaliação específicos, o que dá aos gerentes algo concreto para agir, em vez de apenas um número que mudou.
Soluções como a ferramenta de business intelligence para contact center da Scorebuddy foram projetadas especificamente em torno dessa conexão, reunindo dados de QA e operacionais em um formato criado para casos de uso de contact center, em vez de ser adaptado de um software de BI genérico.
É importante fazer uma distinção clara aqui. Enquanto os relatórios informam o que aconteceu, o business intelligence ajuda a entender por que isso aconteceu e o que fazer a respeito.
Um relatório que mostra que o tempo médio de atendimento aumentou em 45 segundos na semana passada é útil. Um sistema de BI que correlacione esse aumento com o lançamento de um novo produto, mostre quais coortes de agentes foram mais afetados e apresente quais tipos específicos de interação estão impulsionando a mudança é significativamente mais impactante, pois oferece algo que pode ser usado para agir.
De acordo com uma pesquisa da McKinsey, as empresas que usam a análise de clientes de forma abrangente têm duas vezes mais chances de gerar lucros acima da média do que aquelas que não usam. O mesmo princípio se aplica ao nível do contact center. As operações orientadas por dados superam consistentemente as que funcionam apenas com base em relatórios.
Alguns padrões tendem a minar os programas de BI das centrais de atendimento antes que eles ganhem força.
Acompanhamento de muitas métricas de uma só vez. Mais dados nem sempre são melhores. As centrais de atendimento que tentam monitorar tudo, muitas vezes, acabam não agindo sobre nada porque não há uma hierarquia clara do que é mais importante. Comece com um pequeno número de métricas de alto impacto e aumente a complexidade à medida que o programa amadurece.
Criar painéis que ninguém usa. Um painel bonito que não corresponde à forma como os gerentes realmente trabalham é um esforço desperdiçado. A implementação do BI funciona melhor quando as pessoas que usarão os dados estão envolvidas na decisão do que eles devem mostrar e como devem ser apresentados.
Tratar o BI como um projeto único. As operações do contact center mudam. As métricas que eram relevantes há seis meses podem precisar ser substituídas ou complementadas. Os programas de BI precisam de manutenção e revisão contínuas para permanecerem úteis.
As centrais de atendimento que obtêm valor genuíno do business intelligence geralmente compartilham algumas características.
Eles concordaram com um conjunto central de métricas que refletem suas prioridades comerciais reais. Conectaram suas principais fontes de dados para trabalhar com uma imagem unificada em vez de uma colcha de retalhos de relatórios separados. E criaram um ritmo de análise e ação sobre os dados, em vez de gerar relatórios que não são lidos.
Se a sua central de atendimento está tomando decisões operacionais importantes sem uma estrutura clara de BI, vale a pena resolver esse problema. É quase certo que os dados já estão lá. A questão é se eles estão sendo usados.