5 métricas para medir a qualidade do seu atendimento

Como posso saber se meu time de Customer Experience está entregando uma boa experiência ao meu usuário?

É comum que dúvidas desse tipo surjam quando pensamos em implementar ou aperfeiçoar um time de atendimento, já que precisamos tomar decisões estratégicas. Para te ajudar a entender o que aprimorar, as métricas de customer experience podem se tornar um indicador essencial.

Para te auxiliar, neste artigo vamos falar sobre essas métricas e qual é o uso adequado para cada uma delas:

• Service Level Agree;
• Tempo Médio de Atendimento;
• First Call Resolution (FCR);
• CSAT - Customer Satisfaction Score;
• NPS - Net Promoter Score.

Caso você queira saber mais sobre o que é e o que faz um time de Customer Experience (CX), comece por esse artigo.

Vamos lá?

Quando falamos de interação, precisamos pensar que, usualmente, entramos em contato com alguma empresa quando não conseguimos executar alguma ação de forma autônoma e ficamos frustrados por não conseguirmos resolver algo sem depender de um atendimento. É exatamente por isso que se torna cada vez mais importante falarmos de Customer Experience e a cultura centrada no usuário.

A cultura centrada no usuário é pautada no seu usuário, então é importante que você conheça sobre quem está usando o seu produto ou serviço, ou seja, a sua persona. Se você tem dúvidas ou quer saber mais a respeito da persona, temos um artigo sobre Guia Prático de Proto-personas e Personas aqui na Alura.

Usualmente, os times de marketing e produto costumam ter esse mapeamento de persona, mas é importante lembrar que é o time de Customer Experience quem está em contato direto com o usuário, ou seja, os feedbacks orgânicos chegarão muito facilmente por esse caminho, então pode ser interessante essa troca entre times para que ambos tenham bons insights sobre as dores dos usuários.

Normalmente, para tomar decisões estratégicas, precisamos de algumas análises. Essas análises costumam ser feitas por meio de métricas – até porque as métricas não são estáticas e, numericamente falando, é possível comparar um período com outro, como mês a mês por exemplo, tendo uma visualização clara do desenvolvimento do seu time de atendimento.

Vamos conhecê-las?

Service Level Agreement (SLA)

Suponhamos que uma pessoa tenha comprado um livro de forma online, mas que não chegou dentro do prazo estabelecido. Ela entra em contato com a loja solicitando o reembolso e é informada de que o prazo para retorno da solicitação é de 72h úteis. Esse prazo se chama SLA.

SLA significa Service Level Agreement (acordo de nível de serviço, em tradução livre) e é basicamente o ponto de partida das demais métricas. É a partir do SLA que definimos pontos estratégicos para acompanhar o atendimento e também definimos qual será o nosso prazo para retornos às solicitações – em casos de empresas SAAS (software como serviço), em que pode haver problemas técnicos, pode ser interessante ter também critérios de prioridade.

No entanto, nem sempre o SLA está documentado, mas é importante que todo o time de Customer Experience esteja ciente do SLA aplicado, ou seja, que saibam o que é esperado do atendimento e consigam executá-lo.

Por meio do SLA conseguiremos identificar se as métricas correspondem com o esperado ou não. Dessa forma, é importante entender que não existe uma regra para definição do SLA, já que ele será baseado na necessidade do seu usuário.

Tempo Médio de Atendimento (TMA)

Uma das métricas mais usadas em Customer Experience é o Tempo Médio de Atendimento (TMA). Essa métrica é usada para medir qual é o tempo médio que a pessoa atendente – ou o time, se olharmos a métrica de forma coletiva – leva para resolver uma solicitação. Existe uma fórmula para esse cálculo:

TMA = tempo de atendimento + tempo total em espera ÷ total de atendimentos

O ideal é que o tempo de atendimento seja sempre menor, certo? Mas é importante mencionar que essa é uma métrica suscetível a interpretações incorretas caso seja utilizada sozinha, justamente porque não podemos considerar o tempo em detrimento da qualidade, ou seja, é ideal que entendamos se a rapidez está prejudicando a satisfação do usuário.

Você pode estar se perguntando por que isso prejudicaria a experiência, e a resposta é que quanto mais personalizado o atendimento, mais longo ele costuma ser, por isso é importante utilizar uma métrica para tempo e outra para qualidade.

First Call Resolution (FCR)

Você utiliza alguma inteligência artificial - chatbots, por exemplo - para dar o primeiro atendimento ao seu usuário? Se sim, essa é uma métrica importante para ser acompanhada.

A métrica de First Call Resolution ou First Contact Resolution (FCR) aponta para a taxa de resolução da solicitação ao primeiro contato. Ou seja, ela indica se sua equipe – ou chatbot, conforme falamos anteriormente – está atendendo à solicitação no primeiro contato.

Para isso, é importante que o usuário possa indicar se a sua solicitação foi atendida ou não, já que somente ele pode sinalizar se o problema foi realmente resolvido. O cálculo de FCR é feito da seguinte forma:

FCR = solicitações resolvidas no primeiro contato ÷ número total de chamados

Assim como grande parte das métricas, é interessante ser apresentada em forma de porcentagem. Para isso, basta multiplicarmos por 100 o resultado, como no exemplo:

FRC = 70 ÷ 200 = 0,35 x 100 = 35%

Nesse exemplo, temos FCR de 35%, o que significa que 35% das solicitações foram atendidas no primeiro contato.

CSAT - CUSTOMER SATISFACTION SCORE

CSAT (Customer Satisfaction Score) é uma métrica que dá visibilidade para a satisfação do usuário quanto ao serviço prestado.

A pesquisa CSAT se dá no momento imediato ao encerramento do atendimento, independentemente do canal (pode ser usada sem maiores problemas em chats, telefone e e-mail). Sua forma de mensurar é “numa escala de 1 a 5, o quanto você ficou satisfeito com o atendimento prestado?”. Não é incomum vermos apresentado desta forma:

1. Muito insatisfeito
2. Insatisfeito
3. Indiferente
4. Satisfeito
5. Muito satisfeito

Costumamos adotar as respostas 4 (satisfeito) e 5 (muito satisfeito) quando os usuários estão realmente satisfeitos e é por meio dessas notas que fazemos o cálculo CSAT:

usuários satisfeitos ÷ usuários que responderam à pesquisa

Assim como no caso do FCR, é importante que a apresentação seja feita em porcentagem, então podemos também multiplicar por 100 o resultado, como no exemplo a seguir:

CSAT = 78 ÷ 100 = 0,78 x 100 = 78%

NPS - NET PROMOTER SCORE

O NPS (Net Promoter Score) assemelha-se muito com o CSAT, mas a diferença é que ele é uma métrica muito mais ligada à fidelidade do usuário.

Sua pergunta normalmente é "Qual é a probabilidade de você recomendar a empresa/serviço para um amigo(a) ou colega?".

Avaliação 9 ou 10: Promotoras

Os promotores são pessoas que vão divulgar a sua marca e serviço de forma positiva. São considerados advogados da marca (ou brand advocacy), ou seja, defendem a marca porque recebem bom atendimento e acreditam muito no serviço prestado.

Avaliação 7 ou 8: Positivas ou Neutras

Os usuários neutros ou positivos são aqueles que não atingiram um nível de fidelidade pleno em relação ao produto ou serviço, ou seja, só fariam uma nova compra em caso de necessidade. São usuários que, em caso de uma nova necessidade, irão pesquisar outras possibilidades antes de voltar a fazer negócio com a sua empresa.

Avaliação < 6: Detratoras

Os usuários detratores costumam ser os que estão completamente insatisfeitos Eles não possuem nenhum tipo de fidelidade à sua marca e são os usuários com mais possibilidade de se manifestarem publicamente sobre o serviço/produto em canais como Reclame Aqui e Procon, além de redes sociais.

É pensando no usuário detrator que precisamos criar planos de ações quase emergenciais, buscando convertê-lo a um usuário neutro no menor espaço de tempo possível, mas ainda assim de forma estruturada.

A fórmula para calcular o NPS é:

promotores - detratores ÷ número total de respondentes

Considere o seguinte exemplo:

50 pessoas responderam à pesquisa. Dentre elas, 30 deram notas 10 ou 9, enquanto 8 deram notas abaixo de 6. Ou seja, temos 30 promotores e 8 detratores. Portanto, o cálculo será:

30- 8 ÷ 50 respondentes = 0,44 * 100 = 44
NPS = 44

O NPS é uma das poucas métricas apresentadas em número inteiro e não em porcentagem.

Para analisarmos melhor os resultados, precisamos entender como classificá-los. Em geral, um bom NPS varia de acordo com o segmento da empresa e com o momento em que a pesquisa é aplicada, mas temos um parâmetro básico para seguir:

NPS Excelente: 75 - 100

NPS Muito bom: 50 - 47

NPS Razoável: 0 e 49

NPS Ruim: -100 e -1

Conclusão

No geral, grande parte dos softwares usados na área de atendimento já possui as métricas embutidas, mas é importante saber como interpretá-las, apesar de o número eventualmente já chegar calculado para você.

Portanto, para termos métricas assertivas, é importante que conheçamos o nosso usuário para podermos aplicar aos números, estratégias para entregar o melhor atendimento possível enquanto empresa e/ou time de Customer Experience. Cada métrica possui sua particularidade e traz um indicador e, combinadas, é possível alcançar a excelência do seu time – ou engajá-lo para trabalhar duro para chegar lá.

Caso queira saber mais sobre o universo de Customer Experience, temos alguns conteúdos que podem te auxiliar a entender mais a fundo:

• No episódio Afinal o que é CX? trazemos a visão de uma profissional de Customer Experience.
• No Artigo O Cliente no Centro - Customer Centric e Customer Experience abordamos um pouco mais a fundo o conceito de cliente como foco do negócio.

Até mais!