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Cinco tendencias reveladas por tus datos de atención al cliente

Por Andrew Forbes, Gerente sénior de marketing de productos

Publicado 11 Febrero 2019
Última modificación realizada 11 Febrero 2019

Las interacciones de soporte generan una gran cantidad de datos, suficientes como para que los responsables de soporte puedan extraer información, descubrir tendencias y mejorar la manera en que sus negocios atienden a los clientes. Aunque los datos solo son un indicio de lo que está pasando con los clientes y agentes, es importante poder identificar las tendencias rápidamente.

Estos son cinco indicadores de que hay una tendencia que incluye a tus clientes y la eficacia de tu atención al cliente:

Cambios en las expectativas de tus clientes

Métricas para seguir: CSAT, aumentos en las resoluciones de autoservicio

Las puntuaciones de satisfacción del cliente (CSAT) significan más que una simple interacción de soporte agradable: son una métrica que puede indicar si los clientes están satisfechos con todo el negocio.

Si hay una disminución de la satisfacción en general, es una buena idea hacer un análisis más a fondo para averiguar el motivo. Podrías enviar una encuesta de seguimiento, o incluso analizar los tickets que recibieron una puntuación de satisfacción baja para ver si hay alguna similitud entre ellos (busca tiempos de resolución lentos o demasiadas derivaciones). Los tickets con una satisfacción baja ofrecen información importante sobre las oportunidades para hacer ajustes en los procesos y proporcionar capacitación adicional al equipo.

También presta atención a los incrementos en las resoluciones de autoservicio. Si varios clientes encuentran la ayuda que necesitan en un artículo de ayuda específico (o si un asistente de IA, como el Answer Bot, recomienda un artículo con frecuencia), es posible que ese sea un punto de interés para tus clientes. Esa información se la puedes enviar al equipo del producto para que hagan mejoras en el futuro, o bien podría servir de inspiración para una campaña que fomente un mejor conocimiento de la función.

Preferencias de canales de tus clientes

Métricas para seguir: volúmenes por canal, resoluciones de autoservicio, índice de redirección de tickets

Si tienes varios canales de soporte, saber cuáles son los canales que más atraen a tus clientes te puede ayudar a optimizar tus estrategias de soporte.

Si analizas los volúmenes de tickets por canal, podrás saber cuántos tickets llegan a través de cada uno. Con esa información, los responsables de soporte pueden tener una mejor idea de cómo distribuir a los agentes en los distintos canales o a qué canales deben dirigir a los clientes. Por ejemplo, un cliente puede preferir chatear en vivo con una persona cuando quiere hacer una compra o necesita ayuda urgente. Esa opción se la podrías mostrar a los clientes en la página de precios o en su carrito de compras.

Muchos clientes prefieren resolver sus propios problemas antes de contactar a un agente, así que es importante tener en cuenta la frecuencia de las resoluciones de autoservicio. Podría valer la pena optimizar esas opciones. Para poder medir el éxito del autoservicio es necesario averiguar el índice de redirección de ticket, que se obtiene dividiendo el número total de usuarios del Centro de ayuda entre la cantidad total de tickets que fueron enviados. También presta especial atención a las visualizaciones y los comentarios de los artículos, esos números te indicarán si los usuarios están usando el Centro de ayuda.

Cuándo prefieren solicitar ayuda tus clientes

Métricas para seguir: aumentos en el volumen de tickets

Los incrementos en el volumen de tickets revelan cuándo prefieren tus clientes usar tus productos, algo que con frecuencia se correlaciona con cuándo solicitan atención. Busca patrones y compáralos con otros factores, como un evento poco frecuente como la interrupción del servicio. Si los aumentos no coinciden con circunstancias inusuales, lo más probable es que tus clientes prefieren solicitar ayuda a esas horas.

Saber a qué horas tus clientes prefieren buscar ayuda también te puede ayudar a optimizar tus estrategias proactivas: si quieres lanzar un nuevo producto, échale una mirada al último lanzamiento de un producto y analiza los aumentos de tickets relacionados con ese lanzamiento. Podría proporcionar información sobre cómo los clientes responden a un producto nuevo: qué preguntas hacen, cuándo las hacen, etc. Así el equipo de agentes podrá tener una mejor idea de lo que vale la pena tener en cuenta.

La complejidad de las solicitudes de tus clientes

Métricas para seguir: tiempo de resolución completa, reaperturas de tickets, resolución en primer contacto, desvío

El tiempo de resolución resalta cuánto tiempo requiere tu organización para resolver un ticket: los tiempos más largos indican que los problemas de los clientes son más complejos. Los detalles de las reaperturas de tickets y los desvíos podrían indicar que los tickets pasan de un agente de soporte a otro (los clientes que tienen problemas difíciles con frecuencia requieren la ayuda de más de un agente).

La resolución en primer contacto (FCR) es una métrica que podría sugerir complejidad, pero ten cuidado. Un número elevado de resoluciones en primer contacto podría indicar que los tickets no están recibiendo la atención que necesitan. Este suele ser el caso sobre todo si hay una gran cantidad de reaperturas de tickets, ya que podría ser que se esté dando más importancia a la velocidad de resolución que a la calidad del soporte.

La eficiencia con la que los agentes administran las solicitudes

Métricas para seguir: CSAT, métricas de tiempo de respuesta, métricas de tiempo de resolución, tickets en proceso, tickets abiertos por agente

Si los agentes tienen problemas para administrar las solicitudes entrantes, no es un buen presagio para que los clientes reciban una atención de calidad. El índice de CSAT puede indicar que los clientes están recibiendo una buena atención, pero también se deben observar las métricas temporales, como el tiempo de respuesta y el tiempo de resolución. Si esas categorías tienen números altos, eso podría significar que los agentes están sobrecargados de trabajo.

Una señal clara de cuán bien un equipo administra las solicitudes de los clientes son los tickets en proceso. Es normal que de vez en cuando haya gran cantidad de tickets en proceso, pero no debería suceder con demasiada frecuencia (se puede aliviar con una sesión coordinada, en equipo y dedicada a resolver la mayor cantidad de tickets, o "ticket smash"). Una métrica que detalle los tickets abiertos por agente puede destacar cómo los agentes administran las solicitudes individualmente: si un agente tiene muchos tickets abiertos eso podría significar que tiene demasiadas cosas entre manos.

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