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Customer Analytics: principales métricas e indicadores de atención al cliente para acompañar 

El análisis de datos es un proceso que permite entender el comportamiento de los clientes a partir del almacenamiento y procesamiento de información. En ese sentido, es una actividad que ayuda a la hora de percibir nuevas oportunidades en la atención al cliente de la empresa, e incluso a identificar posibles problemas en relación a los productos o servicios ofrecidos. 

En esa perspectiva, las métricas e indicadores poseen un rol fundamental en la organización de los datos, ya que facilitan la creación de estrategias más asertivas. Siendo así, te mostramos las principales métricas e indicadores de atención al cliente para que acompañes y optimices los procesos de tu empresa. ¡Continúa leyendo para saber más!
 

La importancia del análisis de datos para el éxito del cliente

La atención al cliente siempre ha sido una de las partes más importantes en la construcción de una buena relación entre empresas y clientes. Sin embargo, con el surgimiento de tecnologías digitales y nuevas posibilidades de experiencias, se ha tornado aún más necesario entender cómo es posible crear estrategias eficientes para conquistar el corazón de los consumidores y prospectos de las empresas.

Es en ese escenario que el análisis de datos gana espacio y protagonismo. A partir de aplicaciones, softwares y sistemas es posible almacenar las interacciones entre los clientes y las empresas. Estos datos pueden ser interpretados a través de métricas e indicadores, siendo utilizados para alcanzar las metas y los objetivos de las compañías. 

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Métricas x Indicadores de atención al cliente: ¿cuál es la diferencia?
 

Primero es esencial entender la diferencia entre métricas e indicadores. Al contrario de lo que algunas personas piensan, la información se complementa, pero en este caso son dos cosas diferentes.

De forma resumida, la métrica es un dato bruto que representa un comportamiento o acción del cliente. A partir de ella, es posible encontrar oportunidades de negocio y puntos flacos de la organización. Ya los indicadores son calculados con base en las métricas y sirven para evaluar el desempeño de la empresa. 

En este sentido, métricas e indicadores ofrecen información necesaria para entender, analizar y evaluar cómo la empresa está construyendo su relación con sus clientes. 
 

Principales métricas e indicadores utilizados en la evaluación de atención al cliente
 

Para lograr evaluar la atención al cliente de una empresa con eficiencia, es necesario conocer las principales métricas e indicadores disponibles. ¡Por eso, continúa leyendo para conocer más sobre métricas!
 

Métricas de atención al cliente

  • Número de llamadas recibidas: esta métrica está relacionada con la cantidad de llamadas recibidas por el equipo. Es un dato interesante para entender si es necesario contratar nuevos colaboradores.
  • Tiempo de respuesta inicial: una de las métricas más importantes de una empresa, pero muchas veces puede ser olvidadas. Para visualizarla basta conferir la ventana de tiempo que existe entre el primer contacto y la respuesta de la empresa.
  • First Call Resolution (FCR): la métrica Resolución al Primer Contacto también es autoexplicativa. Este dato puede ser obtenido a través de la división del número total de atendimientos por el número de problemas resueltos en el primer contacto con la empresa.
  • Tasa de abandono: esta métrica permite identificar cuántos clientes desistieron de ser atendidos durante la relación con la empresa. Para calcular la tasa, es necesario sustraer el número de abandonos de la lista de contactos de la organización.

Indicadores de atención al cliente

  • Tiempo Medio de Atención (TMA): este indicador es uno de los más importantes y las empresas deben prestarle atención, ya que él mide la duración de los atendimientos hechos por el equipo. A partir de éste es posible entender si existe algún problema en la empresa que esté demandano mucho tiempo.
  • Tiempo Medio de Espera (TME): el TME es un indicador fundamental para las empresas que son valoradas por la buena experiencia de los clientes. Es importante garantizar que esa media no sea muy alta para evitar crisis en torno a la relación con el cliente.
  • Customer Satisfaction Score (CSAT): el CSAT es un indicador que permite entender la opinión del cliente a partir de un sistema de puntuación. Al finalizar el servicio al cliente, el encargado pregunta la nota que el cliente quiere dar al servicio prestado, ésta puede ser numérica o cualitativa como: “no satisfecho”; “satisfecho” y “muy satisfecho”. 
  • Net Promoter Score (NPS): el NPS es un indicador que mide la satisfacción del cliente. Sin embargo, él también se refiere al propio producto o servicio ofrecido por la empresa. En este contexto, el cliente debe evaluar si recomendaría la empresa a otras personas, utilizando una nota de 1 al 10.

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¿Cómo seleccionar métricas e indicadores para evaluar tus servicios?

Como hablamos anteriormente, existen diferentes métricas e indicadores que pueden ser utilizados para evaluar tus servicios. Por eso, es importante percibir qué información es más interesante para las necesidades de tu empresa en específico.

Las métricas que te mostramos son datos que pueden ser acompañados por la mayoría de las empresas, ya que darán una visión amplia sobre la organización. Pero, los indicadores deben ser elegidos con más atención, por ejemplo, el CSAT y el NPS cumplen funciones similares.
Es interesante entender cuál de ellos puede ser aplicado y analizado con más facilidad y eficiencia. Otro punto importante, es seleccionar las métricas e indicadores que estén alineados a tus metas y objetivos organizacionales.

 

¿Cómo la inteligencia artificial puede ayudar en el trabajo de customer analytics?

Para interpretar las diferentes métricas existentes, muchas empresas utilizan softwares específicos y que cuentan con inteligencia artificial (IA). En este contexto, esos programas y aplicaciones ofrecen datos importantes que facilitan insights para tomar decisiones estratégicas.

Entre las posibilidades que la IA ofrece para el trabajo de customer analytics, se destaca la capacidad de analizar el recorrido del cliente. A partir de esto, es posible visualizar quiénes fueron los clientes que cerraron -  o no -  tratos con la empresa, lo que permite entender cuáles son los problemas y dificultades existentes en la experiencia del cliente.

Además de eso, la IA junto al Machine Learning ayuda a la hora de identificar patrones de comportamiento en relación al sitio y otros puntos de contacto de una empresa. En ese sentido, la información es extremadamente útil para conocer mejor a los clientes y percibir nuevas oportunidades de conexión.

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