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quarta-feira, 16 de setembro de 2020

Como criar métricas de qualidade no atendimento ao cliente

O planejamento de metas é algo comum – e importante – para as empresas. Mas o processo de criar, mensurar e controlar as métricas de qualidade deve ser muito bem pensado para que, de fato, as tomadas de decisão possam ser realizadas em cima de informações corretas e valiosas. Isso porque, quando bem alinhadas às estratégias do negócio, essas métricas apresentam ótimos indicadores para análise do trabalho que está sendo realizado – o que é imprescindível para garantir a experiência e aprimorar o atendimento ao cliente.

Gabriel Cantanhede, COO da Meeta Solutions, explica que no dia a dia do mundo corporativo muito se define e pouco se aproveita. “Falar sobre métricas de qualidade é falar sobre norte, é decidir por qual direção deseja-se seguir. Mas, para que realmente a métrica de qualidade faça a diferença e ajude a estreitar o relacionamento com o cliente, mais do que saber o que medir é preciso ter bastante clara a ideia do porquê medir e como analisar cada um desses indicadores.”

Para que isso seja possível, o especialista lista alguns passos importantes. Confira.

Olhar para o contexto

Quais são os objetivos a serem atingidos? A resposta desta pergunta é o ponto de partida para tornar as métricas relevantes. Com isso muito bem definido, é hora de decidir quais são as informações responsáveis por mostrar se o trabalho está no caminho certo e ajudar no processo de tomada de decisão. Entre essas informações terão as que são mais importantes e as que trazem uma visão complementar, capazes, por exemplo, de ajudar a entender o comportamento do cliente.

“Alguns segmentos já têm muito bem mapeados os indicadores que fazem a diferença na jornada do cliente. Por exemplo, sabe-se que a SLA (nível de serviço) é uma métrica de qualidade importante para a maioria  dos segmentos de mercado, mas nem sempre o que compõe esse SLA está evidente para todos”, explica Gabriel.

Detalhar as informações

Um dos principais erros ao analisar as métricas é restringir-se ao quantitativo e não aprofundar o nível de detalhamento do dado. Gabriel Cantanhede afirma que não se pode focar apenas na foto, é necessário procurar ver o filme. Em outras palavras, para chegar a uma informação de valor que ajude nas decisões é preciso ir além. Para o especialista, este mindset é um passo essencial para a jornada do cliente.

Visão ampla

A abordagem técnica e a específica, distintas, mas complementares, devem ser levadas em consideração. A primeira parte da informação mais granular possível para um universo mais amplo. A segunda está relacionada com o estudo do próprio negócio para identificar parâmetros e especificidades da empresa – mapeando o fluxo, desde o planejamento até o faturamento, e garantindo que todos usem sempre do mesmo conceito.

Usando novamente o exemplo do SLA, Gabriel indica responder algumas perguntas como “os parâmetros utilizados na operação são os mesmos estabelecidos em contrato?” e “a informação disponibilizada na origem é confiável e aderente aos mesmo parâmetros?”.

Governança e análise

Gerenciar os dados, garantindo sua coleta, disponibilidade e segurança está entre os maiores desafios da criação de uma plataforma de informações – e suas métricas de qualidade. A governança deve manter a aderência e evitar a “descaracterização” da informação dentro da cadeia, além de garantir uma camada de consumo única. Esse é um trabalho diário.

Outra tarefa difícil é analisar esses dados e transformá-los em informação de valor. O processo deve ser cuidadoso e respaldado por diretrizes. O melhor caminho é contratar um especialista em data science para isso, ele saberá consolidar as informações levando em consideração as necessidade do negócio para trazer insights.

“Quanto mais embutido estiver o conceito de métrica de qualidade, mais ele faz sentido em um determinado contexto, com um propósito específico. As informações estão à nossa disposição, e depende de nós fazer bom uso delas e torná-las úteis para o negócio”, afirma Gabriel. 

Fonte: Consumidor Moderno

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