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Investigações e recomendações na assistência ao gerente
Quando você faz uma pergunta que começa comwhy, ou quando solicita uma investigação sobre uma alteração de métrica, uma investigação é executada. Uma investigação é uma análise de várias etapas que vai além de retornar um único valor métrico: ela examina vários pontos de dados relacionados em sua central de contato para identificar quais fatores contribuíram para a mudança e o que você pode fazer a respeito.
Importante
As respostas geradas durante as investigações podem conter imprecisões. As investigações identificam correlações em seus dados e não podem confirmar as causas definitivas. Sempre valide os resultados da investigação antes de tomar decisões operacionais.
Como as investigações funcionam
Quando você faz uma pergunta investigativa, as seguintes etapas são executadas:
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Identificar — determina a métrica ou condição que você deseja explicar.
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Investigue — examina métricas relacionadas em várias dimensões, incluindo atividade do agente, padrões de contato e tendências históricas.
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Correlacione — identifica padrões e fatores contribuintes nos dados do seu contact center.
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Recomendar — retorna as descobertas com as ações recomendadas.
Exemplo de investigação
O exemplo a seguir mostra uma investigação de uma queda no nível de serviço, começando com esta pergunta: Our service level is impacted in the last hour but volume looks
normal. Investigate what happened.
Quando um problema potencial é identificado, solicitações de investigação também são sugeridas. A escolha de um prompt inicia a análise em várias etapas.
Durante a investigação, um estado de processamento é exibido enquanto várias dimensões de dados são examinadas. As investigações exigem mais tempo de processamento do que as pesquisas de métricas padrão, portanto, espere que as respostas demorem mais do que as de uma pergunta simples.
Quando a investigação é concluída, uma análise estruturada é retornada. O formato varia de acordo com a complexidade do problema e normalmente inclui os principais fatores contribuintes, os fatores que foram eliminados e as ações recomendadas.
Após a análise dos principais fatores contribuintes, as ações recomendadas priorizadas são fornecidas. Cada recomendação inclui o motivo pelo qual ela aborda o problema identificado e pode incluir um indicador de confiança que reflita o quão diretamente a ação aborda esse problema. A tabela a seguir mostra exemplos de ações recomendadas para esta investigação.
| Prioridade | Ação | Confiança |
|---|---|---|
Imediato |
Passe para o gerenciamento da força de trabalho para restaurar a equipe para o restante do dia de hoje. Identifique por que os agentes estão ausentes: ausências não programadas, uso indevido do status ou uma lacuna no agendamento. Com uma queda de 28% no volume, mesmo uma restauração parcial da equipe deve recuperar o nível de serviço rapidamente. |
Alto |
Agora |
Ative os retornos de chamada da fila para desviar os 59 por cento dos contatos que estão sendo abandonados no momento. Cada retorno de chamada converte um abandono em um contato recuperável e reduz a espera por outros clientes. |
Médio |
Evitar |
Não aumente a simultaneidade de agentes como substituto do número de funcionários. O tempo de atendimento já é baixo (cerca de 122 segundos), então o gargalo é o número de agentes on-line, não a rapidez com que eles lidam com os contatos. Adicionar simultaneidade a uma fila com falta de pessoal não resolve o problema e corre o risco de degradar a qualidade. |
Não aplicável |
Estratégico |
Investigue a linha de base de sexta-feira. O nível de serviço da última sexta-feira de 48,7% também ficou bem abaixo da meta, o que sugere que este não é um evento único. Uma revisão estrutural da equipe de sexta-feira é necessária. |
Alto |
Características das respostas da investigação
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Comparação da linha de base — cada descoberta é comparada com o mesmo dia da semana no período anterior, em vez de com um limite arbitrário.
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Atribuição primária e secundária — as investigações distinguem os fatores contribuintes dos sintomas. Por exemplo, como os contatos abandonados são excluídos da velocidade média de resposta, essa métrica pode parecer saudável enquanto os clientes estão abandonando.
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Eliminação explícita — quando um fator não contribuiu, como o volume de contato no exemplo anterior, a resposta afirma isso com dados de suporte.
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Raciocínio nas recomendações — cada ação recomendada explica por que ela aborda o problema.
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Intensidade do sinal — quando os dados disponíveis são insuficientes para apoiar uma conclusão, como um baixo número de avaliações, a resposta relata a ausência de um sinal em vez de tirar uma conclusão sem suporte.
Dicas para perguntas de investigação eficazes
| Em vez disso | Experimente isso |
|---|---|
Por que as coisas estão ruins? |
Nosso nível de serviço caiu para 40% na última hora, mas o volume parece normal. O que aconteceu? |
O que está errado? |
Por que o tempo médio de atendimento é maior hoje em comparação com a última terça-feira? |
Corrija a fila. |
O que causou o aumento do abandono na fila de suporte entre 14h e 15h? |
Investigações apoiadas
Você pode iniciar uma investigação perguntando por que perguntas como as seguintes.
| Tipo de investigação | Exemplo de pergunta |
|---|---|
Queda do nível de serviço |
Nosso nível de serviço caiu para 40,6%, mas o volume parece normal. O que aconteceu? |
Aumento do tempo de manuseio |
Por que o tempo de atendimento é 2 minutos maior hoje do que na terça-feira passada? |
Pico de abandono |
O que causou o aumento do abandono na última hora? |
Anomalia de volume |
Por que o volume aumentou 50% hoje? |
Mudança de ocupação |
Por que a ocupação é de 30% quando temos uma equipe completa? |
Lacuna de aderência |
Por que a adesão da equipe de cobrança está baixa atualmente? |
Variação do desempenho do agente |
Por que 3 agentes lidam com o dobro do tempo médio de atendimento do resto da equipe? |
Considerações importantes
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As investigações são somente para leitura. Eles não podem fazer alterações na configuração do seu contact center.
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As descobertas identificam correlações e relacionamentos em seus dados. Não são causas raiz garantidas.
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Quando os dados disponíveis são insuficientes para apoiar uma conclusão, a resposta afirma isso explicitamente, em vez de especular.
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As investigações examinam os mesmos dados que estão disponíveis nos painéis e relatórios do Connect Customer.
