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3 dicas para incorporar Data Driven em um Contact Center

por: Afonso Bazolli
fonte: Novax Telecom
02 de outubro de 2019 - 17:05

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Muitas empresas entendem a importância dos dados, mas nem todas sabem utilizá-los a favor dos próprios negócios. Com tanta informação disponível, tornou-se essencial a análise e o acompanhamento de todos os pontos críticos de uma operação. Quando falamos do universo do Contact Center, relatórios e dashboards aparecem como direcionadores da tomada de decisões e aperfeiçoamento de um call center, bem como as melhorias necessárias aos atendentes. Para que tudo isso funcione de maneira mais assertiva, o Data Driven deve fazer parte do dia a dia dos gestores, analistas e customer success dos clientes.

O que é Data Driven?

De maneira geral, o Data Driven é o marketing orientado a dados. Entendendo os dados e fazendo os cruzamentos certos, as empresas conseguem tomar decisões e obter as respostas necessárias para entender ainda mais os consumidores, o mercado, a concorrência e a própria estratégia como um todo. Fora isso, essa compreensão ajudará a fortalecer a comunicação entre atendentes e clientes em uma central de atendimento.

Como utilizá-lo no Contact Center?

Para aproveitar todos os benefícios do Data Driven, sua equipe de métricas precisa acompanhar os dados dos relatórios, interpretá-los e compartilhá-los com o gestor, para que as mudanças sejam feitas de acordo com a urgência ou prioridade.

Abaixo, reunimos três dicas para ajudar sua empresa a decifrar os dados da melhor maneira possível e, com isso, melhor o atendimento ao cliente e as vendas.

1. Saiba o que você quer medir

O primeiro passo para tornar seu Contact Center orientado por Data Driven é determinar as perguntas que seus dados devem responder. Por exemplo, você quer saber por que o tempo médio de espera são mais longos do que o normal ou por que a quantidade de chamadas diárias estão diminuindo? Determinar essas questões de antemão irá ajudá-lo a verificar quais os principais indicadores de desempenho que você deve coletar e analisar.

2. Una dados de todos os canais

Os dados estão distribuídos em vários canais de comunicação, incluindo redes sociais, serviços de cobrança, pesquisas, site, entre outros. Muitas vezes, esses dados são distribuídos por diferentes sistemas, dificultando o entendimento da jornada do cliente e as falhas ou acertos. Para obter o máximo de informação, integre dados de diferentes departamentos e canais em uma visão unificada.

3. Comece lento e estável

Como acontece com qualquer grande empreendimento, comece pequeno ao considerar a implantação de um grande programa de big data para que não fique sobrecarregado. Concentre-se em uma área de mudança e depois gradualmente evolua em escala para algo maior; por exemplo, comece por analisar as métricas dos agentes como, por exemplo, quanto tempo eles passam em cada fase da ligação, para verificar a necessidade de novos treinamentos ou suporte adicional.

Acreditamos que o uso do Data Driven para análise de dados é primordial para verificar os resultados de uma equipe de atendimento multidisciplinar. Por isso, recomendamos o uso da plataforma de voz NXT3000, que possui dashboard e relatórios completos de Contact Center.

Funções do dashboard do NXT3000

– Diversos gráficos agrupados em tela única;

– Gráficos personalizados nos formatos de barra e pizza;

– Visualização das ligações simultâneas (entrada, saída e interna);

– Acompanhamento do nível de serviço das filas (SLA);

– Visualização dos motivos do não atendimento das chamadas;

– Volume de chamadas ativas (atendidas, não atendidas e ocupadas);

– Volume de chamadas receptivas (atendidas e não atendidas);

– Quantidade de ramais por status.

Funções dos relatórios do NXT3000

– Relatórios analíticos e detalhados;

– Diversos relatórios em formato gráfico;

– Acompanhamento dos custos de telefonia (tarifação);

– Análise completa das chamadas ativas e receptivas;

– Visualização da produtividade e disponibilidade;

– Histórico das ligações simultâneas;

– Acompanhamento das pausas de todos os colaboradores;

– Histórico de login e logout.

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