Análisis del servicio de atención al cliente: Cómo dar sentido a todos sus datos

Como gestor de servicios, imagínese dedicar 10 minutos por la mañana a revisar sus indicadores clave de rendimiento (KPI) más importantes y, en ese breve espacio de tiempo, ver rápidamente qué tipos de casos tienen los tiempos de gestión más elevados. O, como agente de servicio, tener de repente el superpoder de saber cuándo es probable que un cliente se dé de baja y qué puede hacer para evitarlo. Estas son aplicaciones del mundo real de la analítica de atención al cliente actual.

Todos los días, los clientes acuden a su centro de contacto en buscade ayuda. Estas interacciones crean montañas de datos de clientes, información que su empresa puede utilizar para impulsar el crecimiento. La analítica de servicio al cliente da sentido a los datos de todas sus interacciones con los clientes y los convierte en información que puede utilizar para mejorar sus operaciones de servicio al cliente.

Esto es lo que necesita saber para beneficiarse.

¿Qué es la analítica de servicio al cliente?

El análisis del servicio de atención al cliente consiste en evaluar los datos generados por las interacciones del servicio para descubrir información procesable. Estos datos proceden de múltiples fuentes -incluidas conversaciones telefónicas, correos electrónicos, chats, redes sociales y encuestas a clientes- y pueden clasificarse en cuantitativos y cualitativos.

Los datos cuantitativos de servicio al cliente incluyen los hechos medibles de una interacción de servicio al cliente, como cuánto tiempo tuvo que esperar el cliente, qué agente respondió, cuánto duró la interacción de servicio y qué canal utilizó el cliente. Los datos cualitativos del servicio incluyen información como el sentimiento del cliente, quejas sobre defectos del producto, comentarios sobre la marca o incluso opiniones de los clientes sobre los puntos fuertes y débiles de la competencia.

La analítica de servicio al cliente destila todos estos datos en útiles pepitas de información, lo que resulta especialmente útil a medida que su empresa crece y asume un mayor volumen de interacciones de servicio. Los análisis pueden revelar las preferencias de los clientes, posibles mejoras de los productos o formas de aumentar la eficiencia operativa.

¿Pero cómo empezar? Con una potente aplicación de análisis, como Service Intelligence para Service Cloud, puede dar sentido a todos sus datos rápidamente y obtener las perspectivas que necesita para tomar mejores decisiones empresariales.

¿Qué tipos de análisis de servicio al cliente existen?

En primer lugar, vamos a entender los diferentes tipos de análisis de servicio al cliente que puede utilizar. Algunas categorías son:

• Análisis descriptivo: se trata de analizar los datos históricos para comprender las interacciones y patrones pasados de los clientes, proporcionando información sobre lo que ha sucedido.
• Análisis Diagnóstico: esta categoría se centra en identificar las razones que subyacen a determinados resultados del servicio de atención al cliente, ayudando a su empresa a comprender por qué se han producido ciertos acontecimientos.
• Análisis predictivo: utiliza IA, datos, algoritmos estadísticos y aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros basándose en datos históricos, lo que permite tomar medidas proactivas.
• Análisis prescriptivo: Gracias a la IA, este tipo de analítica sugiere acciones para optimizar los resultados basándose en los insights de la analítica predictiva, guiando la toma de decisiones en tiempo real.
• Prescriptive Analytics

Todos estos tipos de análisis pueden ser útiles para sus operaciones de servicio. Podría utilizar la analítica omnicanal, una forma de analítica descriptiva, para comprender qué ocurrió un martes reciente. A continuación, utilice la analítica de diagnóstico para entender las razones. Tal vez vea que los tiempos de espera eran demasiado altos en voz, porque los agentes no tienen la formación adecuada en ese canal. Tal vez el tiempo medio de gestión fue largo, debido a una llamada extremadamente larga. Entonces podría revisar la transcripción de la llamada para ver si los agentes necesitan más formación sobre ese tema.

Los análisis predictivos le ayudan a prever la capacidad de personal que necesitará durante cualquier periodo, desde un martes normal hasta las próximas vacaciones, basándose en patrones anteriores. También puede utilizar el análisis predictivo para determinar la categoría o gravedad de un caso a medida que se registra.

El análisis predictivo, en combinación con el análisis prescriptivo, permite a sus agentes tomar mejores decisiones. Por ejemplo, puede proporcionar a los agentes información durante su trabajo que les ayude a prestar un mejor servicio a los clientes. La analítica le ayuda a optimizar las operaciones de servicio.

Análisis de la IA y del servicio de atención al cliente

El poder detrás de muchas analíticas es la IA, que tritura los datos y ofrece hechos y sugerencias útiles en tiempo real. Los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos de clientes rápidamente, proporcionando información valiosa sobre el comportamiento, las preferencias y las tendencias de los clientes. La IA puede incluso indicarle qué tipos de procesos debe automatizar.

Para que la IA pueda hacer su trabajo, los datos de sus clientes -desde las compras hasta las interacciones web y los casos de atención al cliente– deben estar conectados y unificados. Nada de sistemas desconectados y en silos que ocultan información importante a los agentes. Cuando los datos de los clientes están unificados, sólo hay una fuente de verdad. A continuación, la IA lleva estos datos limpios y fiables al siguiente nivel al ofrecer predicciones y recomendaciones inteligentes para ayudar a su equipo a mejorar el servicio que presta.

La inteligencia artificial puede ayudar a su equipo a mejorar el servicio que presta

¿Cuáles son los beneficios de seguir analíticas de servicio al cliente?

La analítica de servicio al cliente ofrece muchas ventajas a las empresas que quieren retener a sus clientes y también ahorrar en costes. Entre ellas se incluyen:

1. Mejora de la experiencia del cliente. Nuestros estudios demuestran que 94% de los clientes afirman que una buena experiencia de servicio les hace más propensos a realizar otra compra. Las analíticas le ayudan a comprender las expectativas y experiencias de los clientes, de modo que su empresa puede adaptar los servicios para satisfacer esas expectativas de forma eficaz.
2. Identificar los puntos débiles: al analizar los comentarios y las quejas de los clientes, su empresa puede identificar los problemas recurrentes y abordarlos de forma proactiva, lo que mejora la satisfacción del cliente.
3. Eficiencia operativa: Hemos descubierto que el 78% de los agentes de servicio afirman que es difícil equilibrar velocidad y calidad. Analizar los datos del servicio de atención al cliente permite a su empresa optimizar sus procesos, asignar recursos de forma eficiente y mejorar la eficacia operativa general.
4. Mejora de productos y servicios: los conocimientos procedentes de la analítica pueden orientar el desarrollo de productos y servicios, garantizando que se alinean con las necesidades y preferencias de los clientes. Después de todo, el 73% de los clientes esperan que usted comprenda sus necesidades y expectativas.
5. Retención y fidelización de clientes: Comprender el comportamiento y las preferencias de los clientes permite a su empresa diseñar estrategias que fomenten la fidelidad de los clientes y mejoren las tasas de retención.

Qué medir para la analítica de servicio al cliente

Si bien la analítica de servicio al cliente es la categoría amplia, a un nivel más granular necesita decidir qué datos desea medir. Aquí es donde entran en juego sus KPI. Aquí hay algunos importantes a considerar y cómo usarlos:

1. Satisfacción del cliente (CSAT)

Para encontrar CSAT, realice encuestas posteriores a la interacción y pida a sus clientes que valoren su satisfacción en una escala (por ejemplo, de 1 a 5). La puntuación media indica la satisfacción general.

2. Puntuación neta del promotor (NPS)

Después de una interacción con el cliente, pregunte: «¿Qué probabilidad hay de que recomiende nuestra empresa a un amigo o colega?» Haga que los clientes respondan en una escala de 0 a 10. Clasifique a los encuestados en promotores (9-10), pasivos (7-8) y detractores (0-6). Calcule el NPS restando el porcentaje de Detractores del porcentaje de Promotores.

NPS

3. Puntuación del esfuerzo del cliente (CES)

Después de una interacción, pregunta a tus clientes: «¿Cómo de fácil te ha resultado conseguir la ayuda que querías hoy?» La escala suele ser de 1 a 7, y las puntuaciones más altas indican una experiencia sin problemas. Dato curioso: nuestra investigación descubrió que CES era uno de los KPI de servicio de más rápido crecimiento entre 2020 y 2022. Es así de de importante.

4. Tiempo medio de respuesta (ART)

Calcula el tiempo medio que se tarda en responder a una consulta de un cliente desde el contacto inicial. Un ART más bajo indica un servicio eficiente.

5. Tiempo medio de gestión (AHT)

Esta métrica es la duración media que se tarda en gestionar una interacción con el cliente de forma exhaustiva. El AHT es un poco delicado, porque no se quiere que los agentes se apresuren a cerrar las llamadas o los chats antes de que se resuelva el problema. El objetivo es optimizar los procesos para reducir la AHT sin comprometer la calidad

6. Resolución en el primer contacto

También conocida como resolución en la primera llamada o resolución en el primer contacto, la resolución en el primer contacto es el porcentaje de consultas o problemas de los clientes resueltos con éxito en la primera interacción.

7. Desviación de casos

Esta es una forma de medir los problemas de los clientes que nunca se convirtieron en casos – a menudo porque los clientes pudieron ayudarse a sí mismos a través de herramientas de autoservicio, o mediante procesos automatizados.

8. Volumen de casos de agentes

El volumen de casos de los agentes es importante y sencillo. Su seguimiento puede mostrar cuándo los agentes están sobrecargados o, por el contrario, cuándo tienes exceso de personal.

9. Valor de vida del cliente (CLV)

El CLV estima el valor que un cliente aporta a la empresa a lo largo de toda su relación con ella. Conocer esta información ayuda a la empresa en la toma de decisiones estratégicas para la adquisición y retención de clientes, y puede ayudar a los agentes de servicio a reconocer a los clientes de alto valor que merecen un poco de ayuda extra.

Valor de vida del cliente

10. Tasa de retención de clientes

Es el porcentaje de clientes al principio de un periodo determinado que siguen siendo clientes al final. Un mayor índice de retención de clientes demuestra lealtad. Los agentes de servicio tienen el poder de ayudar a dar la vuelta a las malas situaciones y contribuir a la retención de clientes.

11. Análisis de sentimiento

A través del poder de la IA, puede utilizar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para analizar las opiniones y comentarios de los clientes para medir el sentimiento general (positivo, negativo, neutro) e identificar áreas de mejora.

La Inteligencia Artificial (IA) es una de las herramientas de análisis más utilizadas en la industria

Empieza con la analítica de servicio al cliente

La analítica de servicio al cliente es una poderosa herramienta para impulsar la satisfacción del cliente y el éxito empresarial a través de la toma de decisiones basada en datos. Estos son algunos pasos que puede seguir para empezar:

1. Decida qué KPI desea medir, en función de sus objetivos.
2. Conozca las soluciones tecnológicas de análisis del servicio de atención al cliente que le ayudarán a realizar un seguimiento de estos KPI.
3. Implemente su solución tecnológica y forme al personal.
4. Afronte las áreas que necesitan mejoras una a una, en función de sus objetivos.

AI apoyó a los redactores y editores que crearon este artículo.

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Esta es una traducción realizada por EGA Futura, y este es el link a la publicación original: https://www.salesforce.com/blog/customer-service-analytics/