O alto fluxo de ligações e de dados que passa pelos call centers pode dificultar a implementação de algumas melhorias quando o assunto é monitoria de atendimento. Então, confira esses erros comuns que vão elucidar a sua estratégia!
Todas as empresas cometem erros quando o assunto é atendimento ao cliente. Isso é perfeitamente normal. Porém, quando falamos sobre call centers, esse é um erro quase imperdoável. Afinal, é esse o ponto de comunicação mais importante entre empresas e consumidores.
E é justamente por isso que essas empresas possuem a área de qualidade. Graças à monitoria de atendimento, é possível identificar as fraquezas do call center e encontrar formas de detê-las.
Diante disso, a maioria das empresas encontra as mesmas dificuldades na hora de implementar melhorias. E neste artigo, nós reunimos os 5 erros mais comuns quando o assunto é monitoria de qualidade, além de algumas dicas de como combater cada um deles.
5 erros mais comuns na monitoria de atendimento
1. Análise manual de ligações
A sua equipe de monitoria de atendimento ainda analisa o processo por pequenas amostragens, ouvindo ligação por ligação?
Pois bem, isso, além de estar te fazendo perder dinheiro, desgasta a equipe e limita os insights obtidos. Afinal, a análise manual de 1 hora de ligações leva de 5 a 6 horas de trabalho. E o seu time não tem esse tempo todo de sobra, não é verdade?
Consideramos a análise manual de chamadas um erro sério, pois é pouco efetiva. Ouvir apenas 1% ou 5% das ligações não vai te trazer o parâmetro completo da qualidade do atendimento.
Além disso, a análise humana pode ser falha, não conseguindo retirar das ligações dados realmente relevantes. Alguns detalhes podem passar batido e outros nem sequer é possível identificar, como o tempo de fala do agente, do cliente e de conversa cruzada, por exemplo.
Nesse sentido, a monitoria de atendimento automatizada é a melhor solução para o seu call center. Com ajuda da inteligência artificial, é possível analisar ligações em massa, em tempo real, e extrair delas uma grande quantidade de dados.
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2. Uso incorreto dos dados
Já falamos por aqui sobre a importância e como iniciar uma cultura data driven dentro de call centers. Porém, ter dados em mãos não é o suficiente quando você não sabe utilizá-los da forma correta.
Primeiramente, é preciso extrair os dados que realmente serão úteis para a sua estratégia. E como estamos falando de monitoria de atendimento, informações como a temperatura do cliente, palavras de risco (como Procon) e adesão do atendente ao script são fundamentais.
Depois, você deve saber o que fazer com cada um desses dados. Quais atitudes tomar quando o agente não consegue reduzir a temperatura dos clientes? Quais trechos do Script de atendimento têm um impacto negativo no consumidor? Como reduzir a menção a órgãos de defesa do consumidor?
Dados como tempo de espera e de abandono são importantes, mas não são os únicos que você deve ficar de olho. Afinal, o atendimento não termina quando a URA direciona o cliente até um operador, mas pelo contrário, é nessa altura que o atendimento realmente começa.
3. Equipes pouco engajadas
O trabalho das equipes de monitoria de atendimento é intenso. E é muito frustrante quando os insights obtidos pelo time têm pouco impacto e baixa adesão por parte do restante da empresa.
Nesse sentido, trabalhar o engajamento dos colaboradores é um passo muito importante. E existem diversas formas de se fazer isso.
Por exemplo: trabalhar com o desenvolvimento individual dos atendentes por meio de feedbacks pessoais sobre o desempenho, pontos fortes e fracos do seu atendimento, e daí por diante.
Ou a identificação de um problema em comum de toda a equipe e buscar alternativas para trabalhar em cima dele. Treinamentos e gamificação são um bom ponto de partida nesse processo.
Por fim, também precisamos pensar no engajamento do próprio time de monitoria de qualidade. E é por isso que retomamos o primeiro ponto abordado: a análise manual de ligações desgasta o time e não deixa que ele foque no que realmente importa, que é melhorar o atendimento ao cliente.
Por isso, apostar em tecnologias que façam o trabalho duro é um grande passo para manter a equipe engajada com as tarefas.
4. Deixar o foco no cliente de lado
Um erro muito comum cometido pelos call centers quando o assunto é monitoria de atendimento, é deixar o foco total no cliente em segundo plano. Normalmente, essas empresas estão tão engajadas em reduzir custos, melhorar a estrutura e planejar o futuro, que deixam o pilar mais básico da empresa de lado.
É preciso ter em mente que os call centers são porta-vozes das empresas. E quando o consumidor entra em contato, é porque precisa ser ouvido. Se isso é feito com descuido, as chances da frustração do cliente virar uma grande dor de cabeça para a sua empresa são altíssimas.
Portanto, a experiência do cliente deve ser o centro de toda a sua estratégia e de todas as decisões que você deve tomar. Se o cliente está contente com o atendimento, as outras coisas que você procura melhorar serão consequência.
5. Uso inadequado do Speech Analytics
A maioria dos call centers utilizam a tecnologia do speech analytics para fazer a monitoria de atendimento. Essa inteligência artificial analisa as ligações e transforma em dados, para evitar que a análise seja manual e por amostragens.
No entanto, a maior parte dos players de speech analytics são pouco efetivos. Normalmente, os dados entregues são pouco úteis, incorretos, não permitem uma personalização e dificultam a emissão de relatórios. Além disso, muitas empresas cobram esse serviço em dólares, o que também dificulta a redução de custos.
Por isso, contar com uma boa plataforma de speech analytics é tão importante. Com a tecnologia desenvolvida pelas mãos certas, você otimiza a sua monitoria de atendimento, reduz custos, melhora o atendimento ao cliente e implementa de uma vez por todas a sua cultura data driven.
Então, na hora de escolher a inteligência artificial que fará a análise de ligações da sua empresa, pesquise e escolha muito bem. Não deixe de marcar uma conversa com o time da PhoneTrack. Somos líderes nacionais em dados de voz e call analytics.
