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Há 20 anos, o relacionamento com o cliente se resumia ao contato telefônico por meio de algum tipo de sistema eletrônico, que apenas direcionava a ligação a uma célula específica na central de atendimento. Chegamos aos dias atuais com call centers inteligentes, dotados de tecnologias que possibilitaram criar serviços automatizados em diversos canais, que agregaram funcionalidades e um enorme volume de dados e cenários a serem interpretados pelo time de gestão dos processos de relacionamento com clientes. A quantidade de tecnologias e informações cresceu bastante.

O painel de quem faz a gestão do atendimento é ocupado por indicadores complexos, onde a necessidade de cruzamento de informações, identificação de padrões e análise de correlação se tornou rotineira. Apesar de se ouvir falar muito em inteligência analítica, poucas empresas se debruçam sobre os dados que possuem em suas centrais de atendimento para tomar as decisões de forma assertiva e com resultados.

Você já percebeu que o comportamento do cliente no canal de voz é diferente do chat, por exemplo? Com certeza, já. Mas, você está usando as parametrizações do sistema de forma diferenciada entre os canais e sabe quanto cada um deles gera de resultado?

Já viu que determinados assuntos são acessados mais por chat do que por contato telefônico e, neste caso, o perfil dos atendentes tem que ser diferente para maximizar o tempo de atendimento? Sabe a relação de pedidos efetuados e a demanda que chega à sua central de atendimento de forma que consiga prever as vendas efetuadas? As perguntas acima exemplificam a quantidade de informações que uma central de atendimento possui e a oportunidade que existe para trabalhar estes dados e gerar ações que aumentem a satisfação do cliente. Para isso, muitas empresas estão criando equipes com foco em análises e estudos dos dados, assim como processos estruturados para tratar os resultados obtidos.

Na maioria dos casos, a empresa não possui todo o conhecimento e experiência internamente, e opta pela terceirização do serviço. Um dos enganos que as empresas cometem é avaliar as informações de uma amostra de dados sem levar em consideração o período de tempo necessário para conhecê-la. Por exemplo, as sazonalidades que envolvem o negócio. Com isso, tomam decisões que não se sustentam em tempo integral, ou por um período satisfatório para novas intervenções.

Outra questão são as mudanças de processos, novos produtos e serviços, que ocasionam impactos de forma direta no atendimento ao cliente. O que o cliente deseja é fidelidade nas informações, não interessando por qual canal ele está sendo atendido. A velocidade e o foco na criação de um novo serviço, muitas vezes, são maiores do que a adequação destes ao processo de atendimento. Diante disso, a melhor estratégia é executar o processo de coleta e análise de dados periodicamente. Fazendo medições das intervenções para garantir que os resultados estejam acontecendo. E, até quando uma intervenção não gera o resultado esperado dentro de um processo periódico, é possível corrigir o rumo a tempo de não gerar insatisfação.

Esta é a chave para a aplicação de melhorias contínuas. Para que isso aconteça é necessário o envolvimento de um time multidisciplinar, unindo as informações do negócio, experiência no relacionamento com clientes, conhecimento das soluções que dão apoio e fazem parte da rotina da central de atendimento e, por fim, experiência e embasamento técnico para fazer as análises. Elaboração de relatórios, dashboards e planos de ação não são suficientes para o sucesso. Consolidar volumes de dados é o que mais as empresas se comprometem e fazem.

Muitas vezes, possuem relatórios alocados cada um em um sistema, e a dificuldade em se consolidar os dados é maior e complexa. Neste caso, o que há são as “ilhas de informações”, que nada mais são do que dados de baixa qualidade, com informações desconectadas e que podem distorcer a realidade. Portanto, é necessário aplicar a inteligência analítica que, provavelmente, levantará informações não vistas anteriormente, fará projeções e mostrará os impactos das ações a serem tomadas nos processos de atendimento.

A função da inteligência analítica é transformar dados críticos em informações significativas que mostram tendências e padrões. Assim, a decisão pode ser tomada de forma mais assertiva. Não temos como fugir. Tornou-se obrigatório este papel dentro das centrais de atendimento.

Seja ele feito por uma consultoria com sua experiência de mercado, seja pela equipe de dentro de casa, ou de forma maximizada e mais garantida, com a união do conhecimento de ambos os lados.