A análise de motivos de contato organiza as conversas pelo motivo real que levou o cliente a entrar em contato, e não pela tabulação do ticket. Ela mostra quais contatos eram evitáveis e o que os teria evitado, para que você corrija a causa na origem.
Em resumo
- As categorias de ticket mostram como o trabalho foi registrado, não por que os clientes entraram em contato.
- Os atendentes tabulam rápido e de forma inconsistente, então as taxonomias manuais se desviam com o tempo.
- Leia o conteúdo de todas as conversas, e não de uma amostra, para ter um retrato mais fiel.
- O motivo mais valioso costuma ser o contato evitável que você pode eliminar.
Por que as categorias de ticket não são motivos de contato
A maioria das equipes acredita que já faz isso, porque tem categorias de ticket. Mas uma categoria de ticket é o que um atendente escolheu em um menu suspenso no fim de uma conversa, normalmente a opção disponível mais próxima, escolhida com pressa. Ela diz como o trabalho foi registrado, não por que o cliente entrou em contato. São coisas diferentes, e a distância entre elas é onde está a informação útil.
Um motivo de contato é a causa de fundo. Dois tickets registrados como cobrança podem ter motivos completamente diferentes: um cliente não entendeu uma linha da fatura, outro foi cobrado duas vezes por um erro do sistema. O primeiro é um problema de clareza, que você resolve com um texto melhor; o segundo é um bug, que você resolve no produto. A categoria junta os dois; o motivo os separa. A análise de motivos de contato é uma aplicação específica da análise de causa raiz à demanda do atendimento, e é a capacidade por trás da linguagem de pontos de atrito e causa raiz dos insights de atendimento.
As categorias que tornam a análise de motivos útil
Uma taxonomia de motivos se paga quando separa as conversas pelo que você faria a respeito delas, e não só por assunto. Uma divisão útil é assim.
| Tipo de motivo | O que significa | A ação que indica |
|---|---|---|
| Evitável: atrito no produto | Um recurso é confuso ou está quebrado | Corrigir ou redesenhar o recurso |
| Evitável: falta de informação | A resposta existia, mas o cliente não conseguiu encontrá-la | Corrigir o artigo de ajuda ou a orientação dentro do produto |
| Evitável: falha de processo | Uma interação anterior ou um sistema não fez o seu trabalho | Corrigir o processo na origem |
| Necessário: ajuda real | O cliente precisava de um julgamento ou de uma ação humana | Atender bem e com eficiência |
| Sinal de demanda: necessidade não atendida | Os clientes pedem repetidamente algo que você não oferece | Levar às áreas responsáveis pelo produto ou pelas políticas |
Por que a tabulação manual não consegue produzir isso
O motivo pelo qual a maioria das equipes não tem uma análise de motivos de verdade, apesar de ter categorias, é que a tabulação manual não dá conta. Os atendentes tabulam no fim da conversa, sob pressão de tempo, a partir de uma lista pensada para roteamento, e não para análise. Atendentes diferentes tabulam a mesma conversa de formas diferentes, a taxonomia se desvia à medida que novas opções são adicionadas, e ninguém retabula os tickets antigos quando isso acontece. O resultado é uma categorização ruidosa e rasa demais para embasar uma decisão de produto ou de política.
Analisar diretamente o conteúdo da conversa evita tudo isso. Ler o que o cliente realmente disse, e não o que foi tabulado, gera um motivo que reflete a razão real do contato, aplicado de forma consistente, com o mesmo padrão, em todas as conversas. E, como trabalha a partir do conteúdo, a análise pode ser reaplicada às conversas antigas para ver a tendência de um motivo, algo que a tabulação manual nunca permite.
Como transformar motivos em ação na origem
A análise de motivos de contato só compensa se mudar algo fora da equipe de atendimento. O objetivo de separar contatos evitáveis de necessários é que os evitáveis representam uma demanda que você pode eliminar, em vez de atender com mais eficiência. Uma etapa confusa no checkout que gera centenas de contatos por semana não é um problema de dimensionamento a resolver com um atendimento mais rápido; é uma correção de produto que elimina os contatos por completo, e a análise de motivos é o que defende esse caso com evidências, e não com histórias soltas.
Duas coisas tornam a análise confiável o bastante para levar a uma área de produto ou de políticas. Cobertura: um retrato de motivos construído a partir de uma amostra pode deixar passar, ou pesar errado, justamente os motivos que importam, então analisar todas as conversas (em inglês) é o que permite dizer que um motivo representa uma parcela real da demanda, e não um palpite. E rastreabilidade: quando a contagem de um motivo pode ser aberta até as conversas reais por trás dela, a equipe de produto pode ler a linguagem real dos clientes, em vez de discutir a sua categorização. A análise da Kaizo trabalha a partir das conversas no seu helpdesk Zendesk ou Salesforce, então cada motivo remete às conversas que o geraram. Essa é a camada de análise que fica ao lado de um dashboard de atendimento mais amplo.
Perguntas frequentes
O que é análise de motivos de contato?
É a prática de categorizar as conversas com clientes pelo motivo de fundo que os levou a entrar em contato, para ver o que está gerando demanda no atendimento e agir sobre isso. Ela vai além de um menu de categorias de ticket ao perguntar o que realmente causou o contato, se ele era evitável e o que o teria evitado, o que transforma o volume de atendimento em inteligência sobre o produto e as políticas que o geram.
Qual é a diferença entre um motivo de contato e uma categoria de ticket?
Uma categoria de ticket é o que um atendente escolheu em um menu, muitas vezes com pressa, e descreve como o trabalho foi registrado. Um motivo de contato é a causa de fundo do contato. Dois tickets na mesma categoria podem ter motivos diferentes, um problema de texto e um bug de produto, que apontam para correções completamente diferentes. É sobre o motivo que você age.
Por que a tabulação manual não basta para a análise de motivos?
Porque os atendentes tabulam sob pressão de tempo, a partir de listas feitas para roteamento, atendentes diferentes tabulam a mesma conversa de formas diferentes, a taxonomia se desvia e os tickets antigos nunca são retabulados. Isso gera uma categorização ruidosa e rasa demais para embasar uma decisão de produto ou de política. Analisar diretamente o conteúdo da conversa dá um motivo consistente e mais fiel, que também pode ser reaplicado às conversas antigas.
O que fazer com a análise de motivos de contato?
Agir na origem. Separe os contatos evitáveis (atrito no produto, falta de informação, falhas de processo) dos necessários e elimine a demanda evitável, em vez de apenas atendê-la mais rápido. Um motivo que gera centenas de contatos por semana costuma ser uma correção de produto ou de conteúdo, e a análise de motivos é o que defende esse caso junto à área responsável com evidências, e não com histórias soltas.
Por que analisar todas as conversas, e não uma amostra?
Porque um retrato de motivos feito a partir de uma amostra pode deixar passar, ou pesar errado, justamente os motivos que importam. Analisar todas as conversas permite dizer que um motivo representa uma parcela real da demanda, e não um palpite. E, quando cada contagem pode ser aberta até as conversas por trás dela, a equipe de produto lê a linguagem real dos clientes.
Termos relacionados
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- Como medir a qualidade das conversas
- How to score 100% of conversations (em inglês)
Descubra quais dos seus contatos não deveriam ter acontecido
Traga um mês de conversas. Vamos mostrar os motivos reais pelos quais os clientes entram em contato com você, quanto dessa demanda era evitável e quais correções de produto ou de conteúdo a eliminariam, a partir das conversas no seu helpdesk Zendesk ou Salesforce, com cada motivo rastreável até as conversas por trás dele.
