Como as métricas de atendimento ao cliente estão mudando na era da IA?

O que todas as melhores equipes de suporte ao cliente têm em comum? Um compromisso obsessivo em criar uma excelente experiência para o cliente é um bom primeiro passo, mas só o levará até certo ponto sem um ingrediente crucial: relatórios rigorosos sobre as principais métricas de atendimento ao cliente.

Saber encontrar o sinal no ruído dos dados é o que permite que as melhores equipes de suporte continuem oferecendo atendimento de qualidade, alta satisfação do cliente e uma equipe de alto desempenho. Mas com a IA transformando o atendimento ao cliente como o conhecemos, como os líderes de suporte devem adaptar suas principais métricas para obter uma medida real de sucesso nesta nova era?

“Os líderes que buscam aproveitar a imensa oportunidade que a IA apresenta precisarão pensar de forma diferente sobre métricas e KPIs”

O cenário do atendimento ao cliente está passando por uma mudança monumental à medida que a IA se torna mais avançada. Com a tecnologia agora permitindo interações mais atraentes com os clientes e soluções quase instantâneas para muitas dúvidas dos clientes, as equipes de suporte podem se concentrar em atividades que criam valor adicional para seus clientes. Uma pesquisa recente do relatório State of AI in Customer Service: 2023 da Intercom mostra que o investimento em IA para atendimento ao cliente está acelerando rapidamente, com 69% dos líderes de suporte planejando investir mais em IA no próximo ano.

Os líderes que procuram aproveitar a imensa oportunidade que a IA apresenta terão de pensar de forma diferente sobre métricas e KPIs para garantir que, num mundo onde a IA está em primeiro lugar, o verdadeiro impacto do serviço ao cliente seja medido da forma correta.

A evolução das métricas de suporte tradicionais

Embora as métricas de suporte como as conhecemos estejam evoluindo, elas continuarão essenciais para o sucesso da sua equipe. A IA mudará fundamentalmente a forma como as equipes de suporte trabalham, e algumas das métricas que eram importantes para uma oferta de suporte de última geração podem se tornar menos relevantes em um mundo onde os humanos e a IA trabalham perfeitamente juntos.

“Será crucial pensar na experiência do cliente e dos colegas de equipe ao avaliar sua abordagem atual de relatórios”

As expectativas de suporte dos clientes também estão evoluindo rapidamente como resultado da IA ​​oferecer respostas e resoluções extremamente rápidas, o que significa que os acordos de nível de serviço (SLAs) e os benchmarks da equipe de suporte precisarão ser redefinidos. Nossa própria equipe de suporte ao cliente já está ajustando as métricas e benchmarks que usamos para medir o sucesso à medida que nosso chatbot de IA, Fin, resolve cada vez mais dúvidas de nossos clientes.

Para preparar sua equipe para o sucesso nesta nova era de atendimento ao cliente, será crucial pensar na experiência do cliente e do colega de equipe ao avaliar sua abordagem atual de relatórios, para que você possa garantir que está acompanhando os números que importam maioria.

Aqui estão algumas das principais áreas e métricas que serão impactadas por essas mudanças, juntamente com nossas dicas para adaptar sua abordagem de relatórios para aproveitar a oportunidade que está por vir.

Como você interage com os clientes

Para muitas equipes de atendimento ao cliente, a tecnologia generativa de IA – como chatbots alimentados por IA – se tornará o primeiro ponto de contato para clientes que buscam suporte. Esses bots são capazes de oferecer respostas rápidas e úteis e também podem esclarecer dúvidas e encaminhá-las a um representante de suporte humano para fornecer assistência adicional caso não saibam a resposta.

Com a IA na linha de frente para lidar com o volume de suporte recebido, algumas das principais métricas usadas para medir a velocidade e a eficácia da prestação de suporte precisarão ser adaptadas.

Primeiro tempo de resposta (FRT)

“Tempo de primeira resposta” (FRT) é o tempo que sua equipe leva para enviar uma resposta inicial à consulta de um cliente.

Dado que os principais bots de IA são capazes de oferecer aos clientes respostas quase instantâneas, os tempos de resposta lentos – e os longos tempos de espera dos clientes – estão a tornar-se coisas do passado. Isto mudará drasticamente as expectativas dos clientes; a suposição de que a resposta e a resolução final exigiriam uma espera será substituída pela expectativa de uma resposta imediata e de uma resolução rápida.

Dica

Para obter uma leitura precisa do desempenho da sua equipe e do bot de IA, considere criar relatórios separados para “tempo de primeira resposta do bot” e “tempo de primeira resposta humana” para uma visão holística da rapidez com que seus clientes estão obtendo respostas gerais.

Ao avaliar uma experiência de suporte humano-IA, também será importante olhar para um conjunto mais amplo de métricas juntamente com o tempo de primeira resposta, como o tempo médio de atendimento, para compreender a rapidez com que os problemas dos clientes estão a ser resolvidos para além do primeiro ponto de contacto.

Tempo médio de atendimento (AHT)

O “tempo médio de atendimento” (AHT) mede o tempo médio que sua equipe gasta trabalhando nas conversas com os clientes e é frequentemente usado por líderes de suporte para entender a capacidade da equipe e as necessidades de pessoal.

Com os bots de IA resolvendo a maioria das consultas simples, sua equipe lidará com questões mais complexas e demoradas, portanto, novos benchmarks precisarão ser identificados para o tempo médio de tratamento das conversas com os clientes para abrir espaço para esse ajuste.

Dica

Semelhante ao tempo da primeira resposta, tente criar relatórios separados para “tempo médio de atendimento do bot” e “tempo médio de atendimento humano” para obter uma visão completa de quanto tempo leva para seus clientes obterem soluções para seus problemas.

Embora você possa ver o tempo de tratamento geral e do bot diminuindo, o tempo de tratamento humano provavelmente aumentará como resultado dos representantes de suporte lidarem com problemas mais complicados. Se você perceber que o tempo de atendimento humano está aumentando, considere observar outras métricas, como CSAT, para ver se isso está tendo um efeito indireto em outras áreas.

Como você mede a produtividade

Sabemos que, para ter um impacto descomunal nesta nova era de atendimento ao cliente, os humanos e a IA precisarão trabalhar juntos. A IA deve efetivamente ser pensada como um novo representante de suporte na sua equipa e, como tal, será crucial saber medir o seu desempenho, bem como o efeito dominó que terá na capacidade da sua equipa.

A implantação de um chatbot de IA inevitavelmente liberará o tempo da sua equipe para se concentrar em outras atividades, como suporte consultivo ou proativo ou gerenciamento de conhecimento. Com a sua equipe focada em uma ampla gama de tarefas, a forma como você mede a produtividade e avalia a capacidade da sua equipe precisará ser adaptada.

Casos tratados

“Casos tratados” refere-se ao número de casos, tickets ou conversas tratadas por agentes de suporte. Isso pode ser medido de hora em hora, diariamente ou semanalmente e é frequentemente usado como uma medida de desempenho e produtividade da equipe.

Tradicionalmente, espera-se que os representantes de suporte lidem com um certo número de consultas de clientes durante um determinado período de tempo, portanto, haveria uma referência para avaliar a produtividade da equipe. Na era da IA, isso mudou. Os representantes de suporte agora estão lidando com um conjunto muito mais complexo de problemas dos clientes, sendo os mais simples resolvidos por bots de IA. E dado que os casos complexos exigem muitas vezes mais investigação e investimento de tempo, o número de casos tratados por hora, dia ou semana irá mudar.

A função de “representante de suporte ao cliente” também está se tornando muito mais diversificada, com os representantes cada vez mais envolvidos em outras áreas, como criação de conteúdo da central de ajuda e gerenciamento de conhecimento. Com sua equipe dividindo o tempo entre diferentes tarefas, o número de casos atendidos torna-se uma métrica menos relevante para avaliar a produtividade da equipe.

Dica

Considere mapear todas as outras áreas de impacto para as quais sua equipe pode contribuir e entender como cada área pode ser considerada em um sistema geral para medir o desempenho. Ao identificar essas outras áreas de foco da sua equipe, como criação de conteúdo da central de ajuda ou moderação da comunidade, você poderá obter uma leitura mais precisa sobre a produtividade da equipe.

Taxa de resolução automatizada

“Taxa de resolução automatizada” ou “taxa de resolução automatizada” (ROAR), mede o número de tickets de suporte ou conversas que são totalmente resolvidas por automação, como bots.

Antes do lançamento de bots com tecnologia de IA, a taxa de resolução automatizada consistia em consultas que eram resolvidas por bots simples ou modelos mais avançados baseados em aprendizado de máquina, como Respostas Personalizadas para Fin (anteriormente Resolução Bot).

Agora, alguns dos bots de IA mais poderosos do mercado são capazes de resolver automaticamente até 50% das dúvidas dos clientes, liberando as equipes de suporte para se concentrarem nas consultas mais complexas que exigem um toque humano. Com o bot respondendo a até metade das perguntas mais frequentes ou mais comuns, os líderes de suporte provavelmente verão um salto significativo na taxa de resolução automatizada em seus painéis de relatórios.

Dica

Com o aumento da taxa de resolução automatizada, é importante pensar em outras formas de obter insights dessa métrica. Por exemplo, se a sua taxa de resolução automatizada saltou de 15 para 50%, considere os efeitos indiretos que isso está tendo em outras áreas. Quanto tempo sua equipe está economizando? Quão mais satisfeitos estão seus clientes com a velocidade e a qualidade do suporte?

Por outro lado, se você notar uma queda na taxa de resolução automatizada, provavelmente há um problema subjacente que precisa ser resolvido. Isso pode indicar que seu bot não tem acesso ao conteúdo certo de que precisa para responder às dúvidas dos clientes. Considere auditar sua central de ajuda para garantir que seu conteúdo esteja atualizado e que seu bot tenha tudo o que precisa para ajudar seus clientes.

Resolução de primeiro contato (FCR)

A “resolução no primeiro contato” (FCR) mede a frequência com que as dúvidas de seus clientes são resolvidas após a primeira ligação, e-mail, mensagem de texto ou sessão de bate-papo com a equipe de suporte da sua empresa.

Certos bots com tecnologia de IA, como o Fin da Intercom, usam o conteúdo da sua central de ajuda para fornecer respostas relevantes às perguntas dos seus clientes e, em muitos casos, são capazes de responder a essas perguntas na primeira tentativa. Isso não significa apenas que seus clientes estão obtendo suporte mais rápido do que nunca, mas também provavelmente resultará no aumento da taxa de resolução do primeiro contato.

Dica

Com mais dúvidas de clientes sendo resolvidas em uma única interação graças ao seu chatbot de IA, você deve começar a pensar antecipadamente em outros trabalhos impactantes que sua equipe pode realizar com o tempo adicional que o bot está liberando e como você pode medir o sucesso desse trabalho. Ao definir o escopo deste trabalho agora, você pode permitir que sua equipe aprimore suas habilidades em novas áreas para que, quando o tempo começar a ficar livre, eles possam ir direto para o impacto e contribuir para o negócio além das métricas de suporte padrão.

A IA também está oferecendo às equipes de atendimento ao cliente a oportunidade de tornar as metas de suporte mais competitivas. Por exemplo, as equipes poderiam oferecer suporte humano em tempo real para determinados problemas ou clientes, ou começar a trabalhar de forma mais proativa com os clientes na configuração e ativação.

Tempo para resolução (TTR)

O “Tempo de resolução” (TTR) mede o tempo médio que leva para uma consulta do cliente ser totalmente resolvida, desde o momento em que um ticket ou conversa é aberto até o ponto em que é marcado como “resolvido” ou “fechado”.

Tal como acontece com muitas outras métricas, o tempo de resolução será enormemente impactado pela capacidade dos bots de IA de resolver rapidamente um grande número de dúvidas dos clientes. É provável que o tempo de resolução do bot diminua e o tempo humano de resolução aumente. Isso é de se esperar, pois sua equipe lidará com questões mais complexas que levarão mais tempo para serem resolvidas.

Dica

Considere dividir seus relatórios por “tempo de resolução do bot” e “tempo humano para resolução” para entender a rapidez com que consultas comuns ou simples estão sendo resolvidas, bem como quanto tempo leva para sua equipe resolver as mais complexas.

À medida que seu bot de IA começa a lidar com consultas mais complexas que envolvem muitas idas e vindas, será importante entender quanto tempo leva para resolver esses problemas.

Visualizações de conteúdo

“Visualizações de conteúdo” é uma medida do número de vezes que os clientes visualizaram o conteúdo da sua central de ajuda, por exemplo, artigos da sua base de conhecimento.

Compreender como a IA atua em sua experiência abrangente de suporte de autoatendimento é importante, portanto, você deve observar como os clientes estão interagindo com os artigos da sua central de ajuda para ter uma noção de quão facilmente eles conseguem encontrar respostas para suas próprias perguntas. Em um mundo que prioriza a IA, as visualizações dos artigos da sua central de ajuda podem começar a diminuir à medida que os chatbots de IA aproveitam o conteúdo para fornecer respostas aos seus clientes, em vez de criar links para os próprios artigos.

Dica

Ao monitorar o número de visualizações que sua central de ajuda e o conteúdo da comunidade de suporte obtém, você pode entender se os clientes que visualizam esse conteúdo precisam buscar suporte adicional depois de ler um artigo ou postagem, ou se isso os ajudou a resolver sua dúvida. É útil definir um parâmetro de tempo em torno disso, por exemplo, se um cliente não entrar em contato com sua equipe dentro de 24 horas após visualizar o conteúdo, você pode considerar isso um “desvio” de uma possível conversa de suporte.

Depois de implantar um chatbot de IA, o volume total de visualizações de conteúdo provavelmente começará a diminuir à medida que seus clientes obtiverem ajuda diretamente de seu bot, em vez de terem que ir à central de ajuda. Se isso acontecer, tente contextualizar as visualizações de conteúdo em sua experiência abrangente de suporte de autoatendimento para entender como os clientes estão obtendo ajuda por diferentes meios.

Como você mede a experiência do cliente

Naturalmente, todas as mudanças trazidas pela IA transformarão a experiência do cliente. Claro, seus clientes obterão os benefícios de um suporte mais rápido e eficiente, mas também interagirão com novas tecnologias, por isso será crucial monitorar essa nova experiência do cliente para garantir que suas necessidades ainda sejam atendidas.

Satisfação do cliente (CSAT)

“Satisfação do cliente” (CSAT) é uma medida que revela o quão satisfeitos seus clientes estão com seu negócio e envolve o cálculo da porcentagem de conversas avaliadas positivamente em relação ao número total de conversas avaliadas por seus clientes. As pesquisas CSAT podem variar de profundas a leves – desde pedir aos clientes que avaliem uma interação de zero a 10, enviar-lhes perguntas de feedback direto ou até mesmo deixá-los escolher o emoji que melhor representa sua experiência.

Não é nenhum segredo que os clientes têm vários graus de confiança nos bots como um todo. No passado, muitas vezes eles conduziam os clientes por caminhos de árvores de decisão sem solução ou os apanhavam em um ciclo interminável do qual não conseguiam sair. Obviamente, esta não é uma experiência ideal para ninguém. Mas os avanços recentes na IA generativa começaram a inspirar mais confiança dos clientes nos bots, em grande parte devido ao facto de serem capazes de comunicar de forma mais eficaz do que os bots tradicionais, e a expectativa é que tenham uma maior probabilidade de devolver uma resposta útil – rápido.

As equipes de suporte estão muito conscientes de que devem acompanhar a satisfação do cliente à medida que dependem mais de bots de IA. E de acordo com o relatório State of AI in Customer Service: 2023 Report da Intercom, 58% dos líderes de suporte observaram melhorias em suas pontuações de CSAT como resultado do uso de IA e automação.

Dica

É crucial que as equipes de suporte possam avaliar com atenção a eficiência e a eficácia com que os clientes estão obtendo ajuda. O CSAT desempenha um papel importante nisso, por isso é importante entender como os clientes classificam as conversas nas quais seu bot de IA está envolvido.

Ao analisar seus relatórios de CSAT, tente entender como as conversas nas quais o bot esteve envolvido estão sendo avaliadas - ou se estão sendo avaliadas (pode acontecer que os clientes estejam menos inclinados a deixar classificações após interações com bots do que com humanos). Isso ajudará você a entender se os clientes estão satisfeitos com a interação, o nível de suporte que o bot foi capaz de fornecer e como foi fácil ser transferido para um membro de sua equipe caso fosse necessária mais ajuda. Ao se aprofundar nessas áreas, você poderá melhorar o desempenho do bot e garantir que seus clientes tenham uma ótima experiência de forma consistente.

Pontuação líquida do promotor (NPS)

“Net promoter score” (NPS) é uma métrica que as organizações usam para medir a fidelidade do cliente em relação à sua marca, produto ou serviço. É medido como uma pontuação que varia de -100 a +100.

Semelhante ao CSAT, as empresas centradas no cliente colocam grande ênfase no monitoramento do seu NPS. Ele permite que eles verifiquem as atitudes dos clientes em relação ao seu produto ou serviço e criem planos de engajamento personalizados para, por exemplo, conectar um “detrator” – alguém que deu uma pontuação baixa em sua pesquisa NPS – com alguém de sua equipe, a fim de entender seus desafios e melhorar sua experiência.

Os bots com tecnologia de IA agora serão incluídos no mix de serviços revisados ​​pelos seus clientes nas pesquisas NPS, por isso será crucial entender o impacto que eles estão tendo nas suas pontuações.

Dica

Sua pesquisa NPS lhe dá a oportunidade de detalhar os elementos do seu produto ou serviço que o cliente gosta ou não gosta. Sem a ajuda da IA, a análise desses comentários pode consumir muito tempo. Mas, felizmente, a IA agora oferece a capacidade de resumir rapidamente os insights que seus clientes estão fornecendo. Considere em quais questões você gostaria de focar e use a IA para extrair os principais aprendizados de suas pesquisas.

Pontuação de esforço do cliente (CES)

A “pontuação de esforço do cliente” (CES) determina a quantidade de esforço que um cliente deve fazer para que sua solicitação seja processada. Isso pode incluir obter uma resposta a uma pergunta, resolver um problema, concluir a compra de um produto ou assinar um contrato. O CES pode ser medido por meio de pesquisas para perguntar aos clientes o quão difícil ou fácil foi atender às suas necessidades, por exemplo, em uma escala móvel de “muito fácil” a “muito difícil”.

O CES é uma métrica importante para os líderes de suporte acompanharem, pois a felicidade do cliente – e, subsequentemente, a fidelidade e a retenção – geralmente depende da facilidade com que o cliente acha trabalhar com sua empresa. Tradicionalmente, as pesquisas de pontuação de esforço do cliente seriam enviadas aos clientes em marcos importantes de sua jornada, como após uma interação que levou a uma compra ou após uma interação com sua equipe de suporte, para descobrir o quão fácil ou difícil foi a experiência para eles.

Neste novo mundo de suporte baseado em IA, o objetivo é reduzir ainda mais o esforço geral do cliente. Os bots de IA são capazes de agilizar a experiência de suporte, oferecendo respostas rápidas e precisas para desbloquear clientes e proporcionar uma experiência agradável. No entanto, você precisará entender exatamente como a IA está impactando o nível de esforço exigido do cliente e se os clientes estão enfrentando um alto nível de esforço em outras áreas.

Dica

Considere enviar uma pesquisa de pontuação de esforço do cliente depois que um cliente interagiu com seu chatbot de IA para entender o quão difícil ou fácil foi para ele obter a ajuda de que precisava. Você pode usar essas classificações para avaliar se seu bot está atendendo às necessidades de seus clientes e fornecendo uma experiência de suporte tranquila, ou se aprofundar em possíveis pontos de atrito para encontrar maneiras de tornar o processo mais fácil para eles.

Como você mantém a qualidade em todo o seu suporte

A garantia de qualidade (QA) é um componente crítico de qualquer operação de suporte. Para encantar os clientes com uma experiência de cliente consistente e destacada, você precisa monitorar como o suporte está sendo fornecido em sua organização.

Quando se trata de avaliar a qualidade da prestação de suporte, a IA abre novas oportunidades para realizar análises em escala. Cada empresa tem a sua própria interpretação do que constitui uma “experiência de suporte de qualidade”, mas apesar da natureza subjectiva da forma como é medida, a garantia de qualidade será, sem dúvida, transformada pela IA.

Índice de qualidade interno (IQS)

Um “índice de qualidade interno” (IQS) é uma medida de quão bem sua equipe está prestando suporte, determinado por pessoas de sua organização, e não por seus clientes. Os revisores internos avaliam as conversas dos clientes com base em quão bem elas mapeiam um conjunto de critérios que são importantes para sua empresa. Esse sistema de pontuação pode ser refletido em um “scorecard de controle de qualidade” e é exclusivo para cada equipe de suporte.

Com a introdução da IA ​​na experiência do cliente, surge a necessidade de um processo de controle de qualidade adaptado. Tradicionalmente, os índices de qualidade internos avaliariam o desempenho dos representantes de suporte, ao passo que agora há uma necessidade cada vez maior de analisar a jornada abrangente do cliente para entender se há limitações em seu produto, se seus processos são eficientes e se a IA está efetivamente transferindo conversas para sua equipe.

Adotar a IA para ajudar nas tarefas rotineiras de controle de qualidade, como criar amostras ou fazer verificações de qualidade, capacitará as equipes de suporte a dimensionar seu processo de garantia de qualidade e garantir que atendam consistentemente a um alto padrão de qualidade em sua oferta de suporte.

Dica

Com o IQS mudando de uma medida de desempenho individual para um indicador de padrões de serviço ao longo da jornada do cliente, considere adaptar seus critérios de controle de qualidade ou scorecard para refletir as áreas mais importantes para o seu negócio.

Por exemplo, na Intercom, dividimos nosso scorecard em três seções:

• Pessoas: A maneira tradicional de garantir que nossos especialistas estejam fazendo a coisa certa.
• Processos: verifica se os processos que implementamos estão corretos – isso também analisa a transferência do nosso chatbot AI Fin para nossos especialistas.
• Produto: O que podemos fazer para tornar nosso produto melhor para a experiência do cliente?

Como você demonstra valor

É fundamental que qualquer equipe de suporte seja capaz de apontar o valor que está criando para seus negócios – bem como comunicar isso à sua equipe de liderança sênior. Nos últimos anos, a percepção das organizações de atendimento ao cliente mudou de “centro de custo” para “gerador de valor” e, nesta era inicial de suporte alimentado por IA, será importante saber como continuar demonstrando e comunicar o valor que está sendo criado em toda a organização de suporte.

Retorno do investimento (ROI)

O retorno sobre o investimento (ROI) é uma métrica usada para entender o valor de um investimento em relação ao seu custo.

Em muitas organizações, o atendimento ao cliente tem sido tradicionalmente visto como um centro de custos. Por esse motivo, os líderes de suporte estão altamente conscientes do gerenciamento do número de funcionários, bem como do uso de métricas como “custo de atendimento” para demonstrar o ROI. Com a chegada da IA ​​generativa, prevemos uma mudança destes cálculos tradicionais de ROI para o ROI de recursos de automação, em particular.

“Nesta nova era de atendimento ao cliente, ser capaz de compreender e relatar os sucessos da IA ​​e da automação será crucial”

A nossa pesquisa mostra que 55% dos líderes de apoio estão preocupados em como equilibrar o investimento em IA com o investimento nos recursos de apoio existentes. Leva tempo para configurar uma ótima estratégia de automação, portanto, para muitos líderes de suporte, dar um passo atrás e desviar recursos da linha de frente para uma estratégia de IA pode parecer um desafio. Porém, há um ROI significativo a ser obtido para as equipes de suporte que derem o salto.

Nesta nova era de atendimento ao cliente, será crucial ser capaz de compreender e relatar os sucessos da IA ​​e da automação. E com 68% dos líderes de suporte lutando para implementar um relatório de referência ou métricas de sucesso para custos economizados pela IA e pela automação, esta é uma área onde as equipes com visão de futuro deveriam considerar investir na melhoria de habilidades.

Dica

Considere calcular a economia de tempo e custo que a IA e a automação trarão para sua equipe para demonstrar seu valor. Por exemplo, tente calcular:

• O número de consultas que sua equipe recebe que poderiam ser tratadas pela IA.
  Como calcular: Divida o número de conversas encerradas em uma mensagem pelo número total de conversas no mesmo período e multiplique por 100 para encontrar a porcentagem.
• A quantidade de transferências de conversa feitas por sua equipe a cada semana.
  Como calcular: Multiplique o tempo médio gasto por transferência x o número de transferências x o número de representantes de suporte em sua equipe.
• O tempo total que os representantes de suporte gastam redigindo respostas.
  Como calcular: Multiplique o tempo médio gasto escrevendo uma mensagem x o número de consultas x o número de representantes de suporte em sua equipe.

Novas métricas estão surgindo

Além das mudanças que estamos vendo nas métricas tradicionais de atendimento ao cliente, novas formas de medir o sucesso do suporte também estão surgindo como resultado da IA. Os líderes de suporte que procuram adaptar a sua abordagem de relatórios devem pensar em incorporar estas novas métricas para garantir que estão a medir as coisas certas nesta era em desenvolvimento do serviço ao cliente.

Taxa de envolvimento de bots

À medida que você implementa um bot com tecnologia de IA, será importante entender seu envolvimento ou taxa de cobertura, ou seja, o número de conversas nas quais ele está envolvido em relação ao número total de conversas que sua equipe recebe.

Dica

Para aproveitar ao máximo seu chatbot de IA, considere permitir que ele se envolva no maior número possível de conversas com clientes. Porém, você precisará estar atento aos casos em que não deseja que o bot esteja envolvido e prefere ter uma experiência apenas humana, como fornecer suporte exclusivo para clientes VIP.

Taxa de engajamento do bot

Como acontece com qualquer coisa, não é apenas fundamental saber o que está funcionando bem no seu suporte, mas também o que não está. Se os clientes estão intencionalmente tentando ultrapassar o seu bot para falar com alguém da sua equipe, pode haver oportunidades para melhorar o desempenho do seu bot.

Dica

Tente medir a taxa de engajamento de seus clientes com seu chatbot de IA e observe marcadores como “próxima ação realizada” para entender se o bot está respondendo às perguntas de seus clientes ou se há oportunidades para melhorar a experiência geral. Por exemplo, isso pode permitir que você identifique possíveis lacunas de conhecimento ou avalie o design da conversa para garantir que o bot esteja cumprimentando seus clientes de maneira amigável e útil.

Se os clientes se desligarem, considere pedir-lhes feedback para entender o porquê. Armado com esses insights, você pode fazer alterações informadas na experiência do seu bot para maximizar o impacto.

Insights de conversação

Além de desbloquear novos níveis de eficiência e economia de tempo, a IA também oferece às equipes de suporte a capacidade de analisar as conversas dos clientes de maneiras inovadoras. Agora, a IA pode analisar as interações com os clientes em tempo real e em escala, permitindo que as equipes de suporte descubram insights anteriormente indisponíveis e conduzam programas de “voz do cliente” verdadeiramente impactantes em suas organizações.

Com a capacidade de extrair insights de grandes volumes de conversas com clientes, você pode entender como seus clientes se sentem em relação às interações com sua empresa e capacitar sua equipe para se concentrar no fornecimento de atendimento proativo e personalizado.

Dica

Use IA para fazer uma análise completa das conversas com os clientes e use esses aprendizados para:

• Identifique áreas de melhoria em todo o seu suporte.
• Conscientize outras equipes sobre problemas ou pontos problemáticos recorrentes dos clientes e defenda a voz do cliente internamente.
• Entenda onde sua equipe pode agregar ainda mais valor para seus clientes ao longo de sua jornada e concentre-se em fornecer suporte proativo.

Preparando sua equipe de atendimento ao cliente para o sucesso

A IA apresenta uma enorme oportunidade para os líderes de suporte melhorarem as suas capacidades de relatórios, desbloquearem formas mais fáceis e eficientes de medir a qualidade do suporte e o desempenho das suas equipas e garantirem que os clientes obtêm sempre a melhor experiência possível. Além disso, ao usar IA para liberar o tempo dos representantes de suporte, as equipes de suporte podem se concentrar em aproveitar os dados que estão coletando para obter insights que podem ser usados ​​para melhorar seus sistemas e processos, bem como compartilhar insights de clientes internamente.

Para obter uma medida real do sucesso nesta era emergente do atendimento ao cliente, será crucial compreender como a sua equipe está gastando o tempo e desenvolver novas formas de relatar o sucesso nas áreas que são mais importantes para o seu negócio.