A análise de causa raiz (RCA, do inglês root cause analysis) no atendimento ao cliente é encontrar o motivo de fundo pelo qual um problema de atendimento continua acontecendo, para corrigir a origem e não o sintoma. Para as equipes de atendimento, isso significa ler os resultados da monitoria de qualidade em busca de padrões entre atendentes, tickets e processos, e então decidir se a correção é coaching, uma mudança de processo ou uma mudança no produto.
Em resumo
- RCA significa análise de causa raiz: descobrir por que um problema de atendimento continua acontecendo, e não apenas quem errou.
- Comece pelos dados de QA, como a sua nota de qualidade interna (IQS), e não por uma pilha aleatória de tickets.
- O mesmo erro em vários atendentes costuma apontar para uma falha de processo, não para uma necessidade de coaching.
- Métodos simples como os 3 porquês funcionam para a maioria das equipes de atendimento; diagramas de espinha de peixe e a análise de árvore de falhas ajudam com problemas maiores.
- O resultado da RCA é uma ação: treinamento, uma sessão de coaching, uma correção de processo ou uma correção no produto.
Analisar a nota de qualidade interna (IQS) do seu atendimento não fica completo sem investigar quais padrões de qualidade os atendentes não cumprem, que tipo de ticket é mais afetado e quais erros se repetem. A IQS é o percentual de pontos de qualidade que a sua equipe conquista quando as conversas são avaliadas com o seu próprio formulário de monitoria; o nosso guia da nota de qualidade interna explica a fórmula.
Entender o problema principal por trás do desempenho de um atendente ajuda você a evitar que problemas parecidos voltem a acontecer, dar um feedback consistente, organizar sessões de coaching e melhorar o engajamento dos atendentes e a motivação. Quando você quer fazer isso em todas as conversas, e não em uma amostra, é nos insights de atendimento, construídos sobre os dados de QA, que as causas raiz ficam visíveis.
O que é análise de causa raiz no atendimento?
A análise de causa raiz no atendimento ao cliente é um método para examinar de perto os tickets dos seus atendentes e a forma como eles interagem com os clientes, a fim de identificar o motivo de fundo de problemas comuns ou críticos. Ela explica por que o trabalho de um atendente fica abaixo do esperado, ou por que os clientes reclamam de interações pouco confiáveis, para que o mesmo problema não volte.
Esses problemas de fundo são a causa raiz. Se eles forem corrigidos, você evita que problemas parecidos voltem a acontecer.
Mas o segredo é este: você só pode começar a análise de causa raiz depois de ter os dados. Apenas percorrer os tickets não basta, porque cada ticket é muito individual e precisa cumprir padrões de qualidade exatos. Em vez disso, você se apoia nos padrões de qualidade da sua própria empresa para obter os resultados de IQS.
Então, primeiro você precisa concluir várias avaliações de tickets e reunir os dados, tanto no nível da IQS quanto olhando exatamente o que cada atendente cumpriu ou deixou de cumprir. Isso mostra quais tickets você pode usar para começar a sua análise de causa raiz.
Por que a análise de causa raiz é útil para as equipes de atendimento?
A análise de causa raiz mostra aos líderes de QA e aos gestores se um problema vem do atendente, do processo ou do produto. Ela separa o atendente que precisa de treinamento de um dia ruim isolado, e ambos de um processo pouco claro que confunde vários atendentes. Essa distinção decide se você agenda um coaching, reescreve um processo ou escala o problema para a equipe de produto.
Analistas de qualidade e gestores usam a RCA para entender:
- Se um atendente não sabe como lidar com casos específicos e precisa de treinamento
- Se um atendente teve um dia ruim quando um erro pontual aconteceu
- Se o seu processo para casos específicos não está claro, por exemplo quando você percebe padrões de erro parecidos entre atendentes diferentes
Por exemplo, se a sua equipe de QA conclui que os atendentes realmente não têm conhecimento suficiente para casos específicos, eles podem ser inscritos em uma sessão de treinamento. Outra opção é atribuir algumas sessões de coaching a um líder de equipe. O atendente aumenta o seu know-how e provavelmente evita repetir o mesmo erro no futuro. O nosso guia sobre como transformar dados de QA em coaching detalha essa etapa.
Outro benefício para os atendentes é a transparência. Líderes de equipe que compartilham os detalhes exatos por trás dos erros comuns, e onde eles acontecem, levam os atendentes a ter mais cuidado. Por exemplo, os atendentes revisam os tickets com mais frequência antes de propor uma solução ao cliente.
Com a análise de causa raiz, você identifica problemas de desempenho dos atendentes e problemas estruturais que afetam tanto a experiência do atendente quanto a experiência do cliente. Depois, você pode definir ações corretivas e preventivas para que o problema não se repita. A análise de causa raiz ajuda você a encontrar soluções de longo prazo, em vez de apenas tratar os sintomas no trabalho de um único atendente.
Observação: não se trata só dos seus atendentes. A análise de causa raiz também pode ajudar a melhorar o seu produto, identificando problemas centrais no próprio produto, no fluxo de uso e na experiência do cliente em geral. O nosso artigo sobre avaliações negativas do atendimento mostra como rastrear reclamações públicas até as conversas por trás delas.
O que significa RCA em um BPO?
Em um BPO, a RCA é o mesmo método aplicado ao atendimento terceirizado: você descobre por que um problema de qualidade continua acontecendo na operação de um cliente e o corrige junto com o cliente, em vez de apenas fazer coaching com os atendentes. Ela pesa mais em um BPO porque a causa muitas vezes está do lado do cliente, em uma política, uma mudança no produto ou uma base de conhecimento que não pertence ao BPO.
Veja um exemplo típico. Um BPO atende pedidos de reembolso para um cliente do varejo, e as notas de QA no critério “informação correta” caem em todos os turnos na mesma semana. Um atendente errando seria um caso de coaching. Todos os atendentes errando apontam para outro lugar. Perguntar “por quê” algumas vezes mostra que o cliente mudou o prazo de reembolso, mas a atualização nunca chegou à base de conhecimento do BPO, então os atendentes continuaram informando a política antiga.
A correção tem três partes: atualizar a base de conhecimento, incluir no contrato com o cliente uma etapa de aviso de mudanças para que as atualizações de política cheguem à operação antes de entrarem em vigor, e adicionar o prazo de reembolso ao formulário de monitoria para que o QA identifique o problema da próxima vez. É isso que separa a RCA de culpar os atendentes, e dá ao BPO algo concreto para reportar ao cliente. Para os números que um BPO reporta por cliente, veja a nossa lista de indicadores de BPO.
Como fazer análise de causa raiz com a Kaizo?
Com a Kaizo, a análise de causa raiz começa pelas suas avaliações de QA. Você define as metas da sua nota de qualidade interna, avalia as conversas com o seu formulário de monitoria e depois abre o Root Cause Dashboard. Ele mostra quais critérios do formulário têm mais impacto na IQS, quais são selecionados com mais frequência e uma linha de tendência que indica se um erro é recente ou antigo.
Confira o nosso guia para configurar as metas de IQS para preparar os seus insights e revisar os resultados dos atendentes. Com isso pronto, é hora de ver como esses resultados, bons ou ruins, foram alcançados.
O Root Cause Dashboard da Kaizo mostra o impacto de cada formulário, categoria e critério selecionado durante a avaliação de QA:
Esse dashboard e os resultados de impacto ajudam você a entender os critérios de maior e de menor impacto no comportamento dos atendentes.
Dependendo do foco de quem faz a avaliação de QA, a análise de causa raiz pode ser feita a partir de três ângulos diferentes:
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O coach pode se concentrar nos critérios de maior ou de menor impacto do formulário, conforme a configuração que preferir. Isso mostra quais padrões contribuem mais (ou menos) para a IQS final do atendente.
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Os instrutores podem identificar os critérios selecionados mais ou menos vezes. Isso mostra com que frequência a equipe cumpre os seus padrões de qualidade.
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Você também pode olhar para as duas coisas ao mesmo tempo, identificando os critérios que tiveram mais impacto na IQS ou que foram selecionados com mais frequência nas avaliações de QA dos tickets.
Uma linha de tendência também ajuda a identificar erros recentes ou problemas antigos que já não acontecem. Você pode consultá-la antes da sua próxima reunião individual ou sessão de coaching para planejar o que quer discutir ou treinar com um atendente.
O Root Cause Dashboard também mostra com que frequência cada critério, categoria e formulário foi selecionado durante a avaliação de QA. Isso ajuda você a identificar erros recorrentes que os seus atendentes, ou uma equipe inteira, estão cometendo:
Nesse caso, a linha de tendência ajuda você a entender se o erro é recente ou se vem de mais tempo.
Por fim, o Root Cause Dashboard mostra o número exato de critérios marcados e o impacto deles durante a avaliação de QA:
No fim das contas, são o QA e a gestão que dão seguimento aos resultados de uma análise de causa raiz para melhorar o desempenho e a produtividade da equipe. Líderes de equipe, a equipe de QA ou os coaches decidem como melhorar os resultados dos atendentes e que treinamento agendar com cada um. Transformar as conclusões em coaching é onde se ganha tempo: a EverHelp, um BPO com mais de 100 projetos de clientes, reduziu em 75% o tempo de preparação do coaching depois de levar o controle de qualidade para a Kaizo (leia o caso da EverHelp).
Veja as causas raiz nas suas próprias conversas. A Kaizo avalia 100% das suas conversas de atendimento e transforma as conclusões em coaching. Agende uma demo.
Que outros métodos de análise de causa raiz funcionam no atendimento?
Os métodos de análise de causa raiz mais práticos para o atendimento ao cliente são a técnica dos porquês, os diagramas de espinha de peixe (também chamados de diagramas de causa e efeito) e a análise de árvore de falhas. Cada um organiza o seu raciocínio e conduz você por um processo lógico até a causa dos maus resultados de um atendente, para que a correção mire o problema real e não o sintoma mais visível.
Kristina Georgiou, líder de atendimento ao cliente da Uexo, recomenda usar a abordagem dos “3 porquês” na análise de causa raiz para identificar problemas de fundo no comportamento dos atendentes.
Essa técnica consiste em fazer uma série de perguntas “por quê” para chegar à raiz de um problema. Por exemplo, se um atendente deixa repetidamente de dar informações completas para ajudar um cliente, Kristina diz que você pode começar perguntando:
-
P: Por que o atendente está dando informações incompletas?
R: Porque ele não tem todas as informações de que precisa.
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P: Por que o atendente não tem todas as informações necessárias para dar uma solução rápida e eficaz à dúvida do cliente?
R: Porque não demos aos novos atendentes acesso a um detalhamento completo dessas informações.
-
P: Por que não fornecemos todas as informações necessárias?
R: Porque ainda não temos uma base de conhecimento para compartilhar com os novos atendentes desde o primeiro dia.
Em outras palavras, você está respondendo a três perguntas simples:
- Qual é o problema?
- Por que ele está acontecendo?
- O que você pode fazer para corrigir ou evitar que ele aconteça de novo?
Kristina observa ainda que, ao perguntar “por quê” três vezes, muitas vezes você chega à causa de fundo de um problema. Isso pode ajudar a identificar problemas sistêmicos que afetam vários atendentes, como uma falta geral de motivação ou materiais de treinamento fracos.
Ela também recomenda treinar os gestores de atendimento para usar a abordagem dos “3 porquês” sempre que analisarem os resultados dos atendentes:
“Encourage managers to dig deeper to find the underlying cause of an issue, rather than just addressing the surface-level complaint. Once you’ve identified the root cause of an issue, you can take steps to address it, such as implementing new policies or procedures, updating training materials, or fixing new hire onboarding issues.”
Em português: incentive os gestores a ir mais fundo para encontrar a causa de fundo de um problema, em vez de tratar só a reclamação superficial. Depois de identificar a causa raiz, você pode agir: implantar novas políticas ou procedimentos, atualizar os materiais de treinamento ou corrigir problemas no onboarding de novos contratados.
Mas você nem sempre precisa fazer isso manualmente. A IA da Kaizo também executa a análise de causa raiz automaticamente, detectando os principais fatores por trás dos desafios do atendimento para que os gestores tomem decisões baseadas em dados, otimizem processos e melhorem o desempenho dos atendentes. Veja como ela separa problemas de processo, de produto e de habilidade na nossa página de análise de causa raiz.
Quando a análise de causa raiz não vale a pena?
A análise de causa raiz formal não vale a pena quando o problema é claramente pontual, quando você atende só alguns tickets por semana ou quando ainda não tem um formulário de monitoria. Sem conversas avaliadas, não há padrão para analisar. Nesses casos, corrija o ticket isolado, comece a avaliar com um formulário simples e volte à RCA quando tiver dados.
O mesmo vale para um dashboard: se a sua equipe é pequena o bastante para que um líder leia todos os tickets, uma planilha e os 3 porquês bastam. Uma ferramenta se justifica quando o volume de conversas é grande demais para alguém identificar padrões lendo.
Perguntas frequentes
O que significa RCA no atendimento ao cliente?
RCA significa root cause analysis, ou análise de causa raiz. No atendimento ao cliente, é descobrir o motivo de fundo pelo qual um problema continua acontecendo, como um artigo que falta na base de conhecimento ou um processo pouco claro, em vez de apenas corrigir o ticket ou o atendente individual.
De quais dados você precisa antes de começar a análise de causa raiz?
Você precisa de dados de QA: várias avaliações de tickets com base nos seus próprios padrões de qualidade e a nota de qualidade interna resultante. Ler tickets ao acaso não basta, porque são as avaliações que mostram quais critérios os atendentes não cumprem e quais tickets vale a pena analisar.
Como diferenciar um problema do atendente de um problema de processo?
Observe quantos atendentes cometem o mesmo erro. Um atendente que repete um erro geralmente precisa de treinamento ou coaching. O mesmo erro em vários atendentes, ou em todos os turnos, geralmente aponta para uma falha de processo, de política ou da base de conhecimento.
O que é a técnica dos 3 porquês?
A técnica dos 3 porquês pergunta “por quê” três vezes seguidas para ir do problema visível até a sua causa. No exemplo acima, as respostas incompletas dos atendentes tinham origem na falta de uma base de conhecimento para os novos atendentes.
Por que a RCA pesa mais em um BPO?
Em um BPO, a causa muitas vezes está do lado do cliente, em uma política, uma mudança no produto ou uma base de conhecimento que não pertence ao BPO. A RCA dá ao BPO evidências para corrigir o problema junto com o cliente, em vez de apenas fazer coaching com os seus atendentes.
O que fazer com os resultados de uma análise de causa raiz?
Transforme cada conclusão em uma ação. Lacunas de habilidade viram treinamentos ou sessões de coaching, processos pouco claros são reescritos e problemas de produto vão para a equipe de produto. Adicione o critério ao seu formulário de monitoria para que o QA identifique o problema se ele voltar.
Se você quer ver quais critérios movem as suas próprias notas de qualidade, conheça os insights de atendimento da Kaizo ou agende uma demo e nós fazemos a análise nas suas próprias conversas.
