Análise de atendimento ao cliente: ache o motivo do contato

Quase todo material sobre análise de atendimento ao cliente começa pelos mesmos números: tempo médio de atendimento, tempo de primeira resposta, CSAT, resolução no primeiro contato. Todos têm lugar no painel, mas olham para a conversa depois que ela começou. Nenhum diz por que o cliente precisou escrever.

No fechamento do mês, o painel costuma vir bonito: TMA menor, CSAT parado no mesmo lugar. E a fila maior que no mês anterior. Alguém pergunta o que está enchendo a fila, e a resposta honesta é “a gente acha que é a nota fiscal, mas precisa confirmar”.

O que os indicadores contam e o que fica de fora #

Pense no lojista que escreve numa segunda de manhã porque a NF-e da venda de sábado voltou rejeitada. O agente orienta a reemitir, o lojista reemite, volta rejeitada de novo, e só no terceiro contato alguém percebe que o XML sai com erro para quem usa a maquininha nova. No relatório, ficam três atendimentos curtos, talvez até bem avaliados. Nada ali diz que existe um defeito no emissor, nem quantos outros lojistas bateram na mesma parede naquele fim de semana.

Os indicadores de atendimento respondem bem a perguntas de capacidade: se a equipe dá conta do volume e se o cliente sai satisfeito da conversa. A diretoria quer saber outra coisa: o que está quebrado, ou confuso, a ponto de o cliente precisar falar com a gente. Essa resposta só está no texto dos tickets.

Cada contato aponta para algum lugar da empresa #

Bill Price, que foi o primeiro vice-presidente de atendimento global da Amazon, escreveu com David Jaffe um livro de título provocador, The Best Service Is No Service. A ideia central é tratar a demanda de atendimento como sinal de que algo falhou antes, e perseguir os contatos que nem deveriam existir, que eles chamam de dumb contacts.

A gente concorda com a direção, com uma ressalva: tem contato que a empresa quer receber. Na prática, ajuda separar os tickets em três grupos.

O contato evitável nasce de um boleto que não chegou ou de uma tela que ninguém entende, e o dono está fora do atendimento: produto, financeiro, logística, central de ajuda. O contato de valor é o cliente que quer um plano maior ou precisa configurar algo complexo de verdade. E o contato de falha do próprio atendimento é o que se repete porque a primeira resposta não resolveu, como no caso da NF-e. Esse último costuma incomodar o próprio time, e é o que mais rende, porque o dono está dentro de casa.

Como fazer a análise de atendimento ao cliente pelo motivo do contato #

Dá para começar sem ferramenta nova. É o que a gente faz na primeira semana numa operação que nunca olhou para isso.

Monte uma amostra que não minta #

Pegue algumas centenas de tickets finalizados do último mês e divida por canal e por nível de suporte, para que o chat não engula o resto. Inclua de propósito os tickets reabertos e os que tiveram CSAT baixo: são poucos, e são os que mais ensinam.

Coloque duas pessoas para ler a mesma fatia, cada uma numa aba da planilha, escrevendo numa linha o que o cliente precisava com as palavras dele (“a nota volta rejeitada”, “o QR code do Pix não lê na maquininha”), e reserve uma tarde no fim da semana para comparar as abas linha por linha, porque é nas divergências que o critério do time aparece. Só depois, agrupe.

A tentação é abrir a planilha já com as categorias que você imagina e ir encaixando. Não faça isso. A lista pronta só confirma o que você já sabia e esconde o que apareceu na semana passada.

Separe assunto de motivo #

“Pix” é assunto. “Pagamento por QR code falha na maquininha” é motivo. A diferença importa porque assunto não tem dono e motivo tem. Se você levar o nome do grupo para a reunião de produto e a reação for “depende”, ele ainda está largo demais. Tem mais sobre isso em motivos de contato.

Conte o recontato #

O sinal mais barato de contato de falha é o mesmo cliente voltando pelo mesmo motivo numa janela curta, que você define conforme o seu negócio. Motivo com muito recontato quase sempre tem resposta errada ou incompleta na base.

Cruze com satisfação sem pular para a causa #

Olhe também os motivos pequenos com avaliação muito ruim, sem tratar a associação como causa: o CSAT baixo pode vir de um tipo de cliente que avalia mal qualquer coisa. Use a associação para escolher quais tickets ler a seguir. A conclusão vem da leitura.

A outra metade: a qualidade da conversa #

Motivo explica por que o cliente chegou. Não diz como ele foi tratado. Para isso, a maioria das operações tem monitoria: alguém pega um punhado de conversas por agente no mês e preenche um formulário. Serve para dar feedback, mas cobre pouco do volume, e um problema de conduta espalhado em poucos tickets pode passar meses sem cair na amostra.

Onde a análise manual trava #

A amostra funciona bem uma vez. Repetir todo mês com o mesmo critério é onde a coisa desanda. Quem lê os tickets muda, a interpretação muda junto, e o número de março deixa de ser comparável com o de julho.

A saída que quase todo time tenta é pedir que os agentes marquem o motivo no helpdesk. Aí entram os problemas conhecidos das tags: cada agente marca de um jeito e, quando a fila aperta, ninguém marca nada.

Pior que a tag mal marcada é o motivo que ainda não tem tag. Uma falha num meio de pagamento gera contato na hora, mas só entra na lista quando alguém cria a categoria. Até lá, esses tickets vão parar em “Outros”, a categoria que cresce todo mês e que ninguém abre.

Onde o Echo entra #

Foi para esse problema que construímos o Módulo Echo, da plataforma Kairos. Ele se conecta ao helpdesk, lê os atendimentos finalizados e faz essa leitura em escala.

Os tópicos, que é como o Echo chama os motivos, saem do texto das conversas (as tags que você já tem não viram tópicos sozinhas) e chegam como proposta, com volume e tickets de exemplo. O time aprova, rejeita, edita o nome e escolhe a categoria. Um ticket pode ter mais de um tópico, com um primário.

Quem classifica são os tickets de referência que o time aprovou. Se alguém reajustar o tópico, a mudança vale para os tickets novos e não reescreve março: o número de março continua sendo o de março. Os tickets que não se encaixam em nada viram propostas novas para o time revisar, em vez de engordar o “Outros”.

Na qualidade da conversa, o Echo resume cada ticket e responde perguntas fechadas sobre Resolução, Experiência e Conduta. Dá para ver quais perguntas mais reprovam e, em Quebras, os tickets com conduta inadequada. A nota de 0 a 100 soma essas respostas e aponta onde investigar, sem substituir o julgamento do gestor, que pode corrigir uma resposta, e a correção sobrevive ao reprocessamento.

Antes de qualquer análise, identificadores como CPF, chave Pix, e-mail, telefone e cartão são trocados por marcadores. Se a anonimização falha, o ticket não entra na análise. Nomes de pessoas e empresas continuam no texto como contexto. Detalhes em privacidade no Echo.

O que o Echo não faz: acompanhar tickets abertos em tempo real, porque ele olha para o atendimento encerrado. E ele não conserta nada. Aponta onde está o problema, e quem conserta é a área dona.

Como levar o motivo para a área dona #

O gestor para de pedir mais gente e começa a levar casos, numa página: o nome do motivo, o volume no período, de três a cinco trechos de conversa e o dono sugerido. “A falha do QR code gerou esse volume no mês, aqui estão cinco conversas, quem pode olhar?” é uma pergunta que alguém consegue responder.

Revise a lista uma vez por mês. Quando um motivo some, confira se a causa foi corrigida ou se ele só mudou de nome e foi parar em outro grupo. Se a área dona não agir, o motivo volta no mês seguinte com o mesmo volume, e aí o relatório vira cobrança.