Análises de URA: o que rastrear e por quê

Análises de URA: o que rastrear e por quê

Você sabia que mais de 50% dos consumidores dos EUA ainda recorrem a chamadas telefônicas quando precisam de atendimento ao cliente? Apesar da crescente popularidade de canais digitais, como chat em tempo real e redes sociais, as interações telefônicas tradicionais continuam sendo preferência. 

Mas não se trata apenas de oferecer suporte por telefone. Os clientes de hoje esperam uma comunicação tranquila e sem complicações. Eles não querem esperar ouvindo música de elevador por alguns minutos antes de falar com um agente do contact center. As gerações mais jovens, em particular, escolhem cada vez mais opções de suporte por autoatendimento. 

É aí que os sistemas de unidade de resposta audível (URA) entram em cena. Eles permitem que as empresas forneçam suporte telefônico eficiente e escalável 24 horas por dia. No entanto, simplesmente configurar um menu de URA para autoatendimento não é suficiente. Para garantir que seu sistema esteja entregando os resultados desejados, é crucial monitorar e analisar o desempenho. É aí que as análises de URA entram em cena.

Neste artigo, exploraremos as análises de URA, examinaremos as principais métricas a serem rastreadas e forneceremos um guia passo a passo para implementação.

Introdução aos sistemas de URA

A unidade de resposta audível é uma tecnologia que automatiza o processo de roteamento de chamadas inbound em contact centers. Por meio de um menu pré-gravado, os sistemas de URA guiam os autores das chamadas por opções de menu para resolver eficientemente questões rotineiras, como:

• Consultar saldos de contas

• Efetuar pagamentos

• Agendar compromissos

• Cancelar assinaturas

Quando os clientes precisam de assistência mais personalizada, os sistemas de URA utilizam a distribuição automática de chamadas para direcioná-los a agentes adequados com base em suas necessidades específicas. 

Essa abordagem dupla, que combina autoatendimento automatizado com roteamento inteligente de agentes, não apenas aumenta a satisfação do cliente com tempos de resolução mais rápidos, mas também otimiza os recursos do contact center ao garantir que os agentes se concentrem em questões complexas que realmente exigem conhecimento humano.

O resultado? Mais eficiência de custos para o contact center e uma experiência fluida para os clientes. Por isso, não é nenhuma surpresa que o mercado global de sistemas de URA deva crescer para US$ 9,26 bilhões até 2031, uma taxa de crescimento anual de 6,19%. 

A evolução dos sistemas de URA

Os sistemas de URA evoluíram muito desde sua introdução no início dos anos 1970. A primeira geração da tecnologia de URA era bastante básica, oferecendo estruturas de menu simples com flexibilidade limitada, normalmente oferecendo aos autores das chamadas opções predefinidas acessíveis ao pressionar números no teclado. Esses primeiros sistemas serviam principalmente como ferramentas de triagem, coletando informações essenciais dos clientes antes de transferir a chamada para um agente. Com operação via linhas telefônicas tradicionais, eles se limitavam à comunicação apenas por voz, com pouca flexibilidade.

Já os sistemas de URA atuais aproveitam tecnologias avançadas, como:

• Sinalização de multifrequência por tons

• Reconhecimento de voz

• Processamento de linguagem natural

• Machine learning

Essas melhorias permitem que os clientes interajam com o sistema de forma mais natural, descrevendo os problemas com suas próprias palavras em vez de depender de entradas numéricas. 

Os sistemas modernos também melhoraram na interpretação da fala humana, incluindo o reconhecimento de diferentes sotaques e dialetos. Alguns até conseguem detectar emoções como raiva ou frustração em padrões de voz, escalando chamadas para agentes antes que o cliente desligue o telefone. 

Os sistemas de URA modernos conseguem identificar autores das chamadas recorrentes e personalizar respostas com base em interações e preferências anteriores. Eles se integram perfeitamente a outros canais de comunicação, como chat em tempo real, e-mail e redes sociais, proporcionando uma experiência omnichannel mais unificada para os clientes. 

Ao aproveitar insights de dados desses sistemas, como a análise de padrões de interação e comportamento do cliente, as empresas podem continuamente aprimorar seus menus de URA, monitorar o desempenho do contact center e elevar a experiência do cliente sem aumentar os custos. 

O que são análises de URA?

Embora um sistema de URA funcione como um elo vital entre uma empresa e os clientes, nem todas as empresas maximizam seu potencial. Isso frequentemente ocorre porque a implementação de URA é vista apenas como a configuração de um menu gravado para cumprimentar clientes e direcionar suas chamadas em vez de utilizá-la como uma solução completa de atendimento ao cliente. 

O sucesso com a tecnologia de URA envolve o monitoramento contínuo do desempenho. As ferramentas de análise de URA rastreiam e analisam dados das interações dos clientes com os sistemas de URA, monitorando as principais métricas, como conclusão de chamadas, tempos de resolução e taxas de desistências. Essas ferramentas conseguem até identificar padrões de comportamento e emoções analisando as entradas de voz dos clientes.

Com análises de URA, é possível obter insights mais profundos sobre fluxos de chamadas, pontos de transferência e áreas onde os clientes tendem a abandonar o menu ou solicitar suporte em tempo real. Essa abordagem orientada por dados ajuda a identificar onde o suporte do agente é mais necessário, simplificar menus e criar recursos de treinamento direcionados para sua equipe com base em dados concretos em vez de depender exclusivamente da experiência e da intuição.

Ao entender os obstáculos e preferências dos clientes, é possível ajustar continuamente a estratégia de URA para atender às necessidades em evolução e melhorar a satisfação geral do cliente.

Os principais benefícios das análises de URA incluem:

• Menus otimizados: as análises de URA ajudam a ajustar menus ao identificar prompts confusos ou redundantes, permitindo uma resolução mais eficiente dos problemas dos clientes e minimizando transferências para agentes.

• Mais satisfação do cliente: ao analisar as interações com o cliente, é possível simplificar menus e personalizar prompts com base nos registros de chamadas anteriores, resultando em resoluções rápidas e uma experiência geral melhor para o cliente.

• Mais eficiência operacional: com as análises de URA, é possível identificar pontos onde os clientes tendem a abandonar as chamadas, permitindo ajustar fluxos de chamadas e introduzir suporte humano nos momentos certos. Além disso, áreas ganham mais destaque e automação, reduzindo a necessidade de agentes humanos, otimizando recursos e diminuindo custos. 

Oito métricas essenciais para rastrear análises de URA

Caso seja iniciante no rastreamento de URA, comece focando nestas métricas cruciais:

1. Taxa de contenção de chamadas

Também conhecida como taxa de conclusão de autoatendimento, essa métrica mede a porcentagem de autores das chamadas que têm seus problemas resolvidos sem precisar de ajuda de um agente humano. Uma taxa de contenção mais alta significa menores custos operacionais e tempos de espera mais curtos, o que aumenta a satisfação do cliente. Já uma taxa baixa pode indicar problemas no menu da URA. 

Para calcular sua taxa de contenção de chamadas, divida o número de chamadas tratadas inteiramente dentro da URA pelo número total de chamadas roteadas por ela. Não existe um padrão universal para essa métrica, já que diferentes indústrias e contact centers lidam com tipos e complexidades variados de chamadas. No entanto, ao rastrear o desempenho da sua taxa de contenção de chamadas ao longo de meses e anos, é possível estabelecer um padrão interno que reflete as necessidades exclusivas do seu contact center.

Além disso, é possível melhorar sua taxa de contenção de chamadas realizando análises de percurso para identificar pontos onde os clientes solicitam falar com um agente. Da mesma forma, analise consultas frequentes e adicione-as ao sistema de URA, para que os clientes obtenham respostas de forma imediata. 

2. Tempo médio de atendimento

A medição do tempo que um autor da chamada passa dentro do sistema de URA, desde o início até a conclusão da chamada, é conhecida como tempo médio de atendimento (TMA). Basicamente, é a duração média da chamada e pode ser calculada somando-se os tempos de conversa, espera e acompanhamento, dividindo-se o total pelo número de chamadas. Um TMA mais baixo pode sugerir que os clientes conseguem navegar facilmente pelo menu da URA para encontrar a assistência necessária, resultando em uma experiência mais positiva.

Já um TMA mais alto pode indicar menus muito complexos que frustram os autores das chamadas. Dito isso, o TMA também pode depender da complexidade das consultas. Consultas mais simples geralmente têm tempos de atendimento mais curtos, ao passo que as mais complexas podem levar mais tempo. Considere esses fatores ao usar o TMA para analisar a eficácia da sua URA e equipe de suporte. 

Seu parâmetro de comparação de TMA também deve permitir que a URA e os agentes forneçam suporte de qualidade sem gerar prejuízos com chamadas prolongadas. Use essa métrica com a satisfação do cliente para obter uma visão completa. 

3. Satisfação do cliente

O nível de satisfação dos autores das chamadas com suas interações na URA é refletido na pontuação de satisfação do cliente (CSAT). Uma pontuação alta de CSAT indica que o sistema de URA atende efetivamente às necessidades dos clientes ou os conecta a agentes quando necessário. Também sugere que o menu é fácil de navegar e entender. 

Colete dados de CSAT por meio de feedback dos clientes ao final das chamadas, solicitando que avaliem sua experiência em uma escala de 1 a 5 ou 1 a 10, com a opção de fornecer comentários detalhados. 

4. Resolução na primeira chamada

Outra métrica essencial que indica a eficácia de um sistema de URA é a resolução na primeira chamada (RPC). A RPC mede a porcentagem de consultas dos clientes resolvidas durante a primeira chamada. Uma RPC mais alta significa que seu sistema de URA oferece prompts claros e úteis escalona eficientemente questões complexas para agentes antes que os autores das chamadas fiquem frustrados. 

O rastreamento da RPC ajuda a refinar os prompts da URA e melhorar a eficiência operacional. Também aumenta a lealdade e a satisfação dos clientes, já que recebem resoluções rápidas para os problemas. 

5. Taxa de desistência de chamadas

A porcentagem de autores das chamadas que desligam antes que o problema seja resolvido é conhecida como taxa de desistência de chamadas. Rastrear essa métrica ajuda a identificar lacunas no fluxo de chamadas que fazem os clientes desistirem. Uma alta taxa de desistência pode indicar que os clientes têm dificuldades para navegar nos menus da URA ou que suas chamadas não estão sendo transferidas para agentes de forma rápida quando necessário.

Realize análises de percurso para identificar pontos de desistência e descubra os fatores que levam os clientes a encerrar as chamadas. Resolver essas questões pode melhorar a experiência geral do cliente com o sistema de URA. Considere também coletar feedback dos clientes para entender por que as chamadas foram abandonadas.

6. Análise da fala

Os sistemas modernos de URA usam algoritmos avançados impulsionados por inteligência artificial para interpretar com precisão a fala humana, garantindo o reconhecimento correto de comandos de voz. Ao analisar chamadas gravadas, é possível avaliar quão bem seu sistema de URA entende e processa a fala. A análise de fala fornece insights sobre quão eficazmente o sistema resolve problemas, especialmente para clientes frustrados.

7. Análise de percurso

Para entender por que alguns clientes conseguem resoluções oportunas ao passo que outros abandonam as chamadas, é crucial realizar uma análise de percurso. A análise de percurso envolve rastrear as rotas que os autores das chamadas seguem dentro de um sistema de URA. Ela fornece insights detalhados sobre pontos de transferência e onde os clientes desistem, permitindo identificar eventos ou prompts que levam os clientes a buscar assistência de um agente ou encerrar a chamada. 

Com os insights descobertos pela análise de percurso, é possível refinar os menus da URA e remover prompts raramente usados. O objetivo é usar esses dados para criar caminhos mais suaves e eficientes que mantenham os clientes satisfeitos. 

8. Pontuação de esforço do cliente

A facilidade com que os autores das chamadas navegam no sistema de URA e chegam a uma resolução é chamada de pontuação de esforço do cliente (PEC). Uma PEC mais baixa indica que a maioria dos clientes acha o menu intuitivo e consegue inserir as respostas corretas para resolver seus problemas. Já uma PEC mais alta pode sugerir uma estrutura de menu confusa ou interpretação incorreta das entradas do usuário.

Implementação de análises de URA para o crescimento dos negócios

O monitoramento do desempenho do seu sistema de URA envolve rastrear métricas-chave usando ferramentas de análise de URA. Este é um guia passo a passo para ajudar você a começar:

• Etapa 1: Defina metas e KPIs. Comece estabelecendo objetivos claros para o seu sistema de URA, como melhorar a retenção de clientes, aumentar a satisfação dos clientes ou aumentar a produtividade dos agentes. Em seguida, selecione as métricas de URA adequadas para medir e rastrear essas metas de forma eficaz. 

• Etapa 2: Escolha uma plataforma de análises de URA. Muitos sistemas modernos de URA vêm com análises integradas. Caso opte por uma solução independente, certifique-se de que ela se integre aos seus sistemas existentes, como softwares de CRM e plataformas de suporte técnico. Procure por soluções com recursos avançados, como detecção de emoções e alertas em tempo real.

• Etapa 3: Treine sua equipe. Após selecionar uma plataforma de análises de URA, treine sua equipe para utilizá-la de forma eficaz. Organize sessões demonstrativas para orientá-los sobre como rastrear as principais métricas e forneça recursos, como tutoriais em vídeo e guias, para que possam navegar na plataforma de forma independente.

• Etapa 4: Meça e melhore. Monitore regularmente as métricas de URA alinhadas aos seus objetivos de negócios e crie relatórios para acompanhar as mudanças ao longo do tempo. Isso ajudará a identificar tendências e entender os fatores que influenciam essas mudanças. Use esses insights para ajustar menus, prompts e fluxos de chamadas. Repita esse processo regularmente para continuar melhorando o sistema de URA.

Superação de desafios comuns

A implementação de análises de URA também pode apresentar desafios, incluindo:

• Sobrecarga de dados: uma plataforma de análises de URA pode gerar uma grande quantidade de dados sobre atividades de chamadas, como volumes, durações e fluxos. Esse influxo de informações pode sobrecarregar a equipe e os supervisores do contact center, dificultando focar no que realmente importa. Para superar isso, priorize o rastreamento das métricas de IVR que se alinham diretamente às suas metas.

• Incompatibilidade com os sistemas existentes: se a sua plataforma de análises de URA não se integrar a outras ferramentas do seu conjunto tecnológico, isso poderá resultar em insights inconsistentes ou imprecisos. Escolha uma plataforma que ofereça suporte a uma ampla variedade de integrações de terceiros para garantir um fluxo de dados confiável.

• Resistência à mudança: para funcionários do contact center que não têm familiaridade com tecnologia, a adoção de uma nova solução de análises de URA pode ser recebida com hesitação. Aborde esse desafio promovendo programas de treinamento que familiarizem sua equipe com os recursos da plataforma e destaquem seus benefícios potenciais.

• Conformidade regulatória: dependendo da localização do seu negócio, é preciso cumprir regulamentos de privacidade de dados, como GDPR e HIPAA. Certifique-se de que sua solução de análises de URA esteja em conformidade com essas leis para evitar problemas jurídicos no futuro.

Aumente o engajamento com a URA da Twilio

Um sistema de URA pode transformar seu atendimento ao cliente, melhorando a velocidade e a qualidade do suporte enquanto reduz os custos do contact center. No entanto, implementar um sistema de URA é apenas o primeiro passo. Também é essencial rastrear as métricas certas e refinar continuamente seu menu e fluxos de chamadas com base nos insights coletados. Essa abordagem garante uma resolução de problemas eficiente, mantendo os clientes satisfeitos e a operação eficiente.

O Twilio Flex oferece uma plataforma escalável de engajamento digital que permite configurar e monitorar um sistema de URA com facilidade. Com o Flex, você tem acesso a dashboards de análises sem necessidade de codificação, que ajudam a monitorar métricas de URA e otimizar fluxos de chamadas. 

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