Métricas do Interaction Analytics

• Cálculo: O número total de casos distintos em que o indicador de frustração do cliente é igual a 1. Essa métrica representa se alguma instância de frustração do cliente ocorreu durante o período selecionado.

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  • Atributos: NA

• Canal suportado: Todos os canais

• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para baixo, um valor de métrica mais baixo é melhor.

• Caso de uso: Identificando a Frustração do cliente durante as interações Em um centro de contato, detectar momentos de frustração do cliente é fundamental para melhorar a qualidade do serviço e a satisfação do cliente. Essa métrica ajuda a identificar se alguma interação durante o período do relatório envolveu um cliente frustrado (em que o sistema sinalizou ID de frustração do cliente = 1). Por exemplo, se um cliente expressar repetidamente insatisfação durante uma chamada ou bate-papo, como reclamar de atrasos ou transações com falha, a interação será marcada como frustrada. O rastreamento dessa métrica permite que os supervisores identifiquem rapidamente sessões que podem exigir revisão, treinamento de agentes ou escalonamento.

  Ao monitorar indicadores de frustração, os contact centers podem:

  • Identifique áreas em que processos ou políticas causam insatisfação do cliente.

  • Tome medidas proativas para resolver problemas recorrentes.

  • Melhore o treinamento de agentes para lidar com conversas difíceis.

  • Melhore a experiência geral do cliente, reduzindo os gatilhos de frustração.

• Cálculo: essa métrica indica se alguma interação foi resolvida com êxito durante o período selecionado.

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para cima, um valor de métrica mais alto é melhor.

• Caso de uso: o rastreamento dessa métrica permite que os supervisores vejam rapidamente se as resoluções estão ocorrendo durante o período do relatório. Um valor baixo sinaliza que nenhum problema foi resolvido, o que pode indicar uma lista de pendências ou ineficiência do processo. Ao monitorar isso, os contact centers podem melhorar as taxas de resolução, reduzir contatos repetidos e aumentar a satisfação do cliente.

• Cálculo: o número total de segmentos de interação distintos no período selecionado. Cada segmento representa uma parte de uma interação, como uma chamada, chat ou outra atividade de canal de comunicação.

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para cima, um valor de métrica mais alto é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, uma única chamada de cliente pode envolver vários segmentos, como a conversa inicial com um agente, uma transferência para um especialista e uma confirmação de acompanhamento. Da mesma forma, uma interação de chat pode incluir segmentos separados para diferentes tópicos ou escalações. A contagem de segmentos distintos fornece informações sobre quantas partes de interação os agentes gerenciam, o que pode indicar complexidade e necessidades de recursos.

• Cálculo: a duração média dos segmentos de interação durante o período selecionado. Essa métrica é calculada dividindo a soma de todas as durações de segmentos distintos pelo número de segmentos distintos. Ele representa o comprimento típico de um segmento dentro de uma interação.

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para baixo, um valor de métrica mais baixo é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, uma única chamada de cliente pode incluir vários segmentos, como saudação inicial, solução de problemas e escalonamento. Se a duração total desses segmentos for de 900 segundos e houver 3 segmentos, a duração média do segmento será de 300 segundos (5 minutos). O monitoramento dessa métrica ajuda os gerentes a identificar padrões como etapas de solução de problemas excepcionalmente longas ou interações curtas e apressadas, permitindo um melhor planejamento e treinamento de recursos.

• Cálculo: a duração média dos segmentos de interação durante o período selecionado. Essa métrica é calculada dividindo a soma de todas as durações de segmentos distintos pelo número de segmentos distintos. Ele representa o comprimento típico de um segmento dentro de uma interação.

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para baixo, um valor de métrica mais baixo é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, uma chamada pode incluir etapas de solução de problemas em que o agente está procurando informações ou aguardando respostas do sistema, resultando em silêncio. Se o silêncio total entre os segmentos for de 120 segundos e houver 4 segmentos, o silêncio médio por segmento será de 30 segundos. Médias altas de silêncio podem sinalizar a necessidade de melhor treinamento do agente, ferramentas mais rápidas ou processos aprimorados para manter os clientes engajados.

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• Cálculo: a proporção de segmentos de interação em que o ID de Sentimento do Cliente é igual a sentimentos negativos. Essa métrica é calculada dividindo o número de segmentos distintos com ID de sentimento igual a sentimentos negativos pelo número total de segmentos. Ele representa a porcentagem de segmentos que refletem um sentimento específico.

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para baixo, um valor de métrica mais baixo é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, se a análise de sentimento marcar segmentos em que os clientes expressam satisfação como Sentimento negativo, essa métrica calculará qual parte de todos os segmentos foi negativa. Por exemplo, se houver 100 segmentos e 40 deles tiverem Sentimento negativo, a métrica mostrará 40%. Monitorar isso ajuda os gerentes a rastrear tendências no sentimento do cliente, identificar áreas de melhoria e avaliar o impacto das mudanças de serviço na percepção do cliente.

• Cálculo: a porcentagem de segmentos de interação em que o Sentimento do Cliente é Positivo. Essa métrica é calculada dividindo o número de segmentos distintos com sentimentos positivos pelo número total de segmentos. Representa a proporção de segmentos que refletem um sentimento específico

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para cima, um valor de métrica mais alto é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, se a análise de sentimento marcar segmentos em que os clientes expressam insatisfação como Sentimento positivo, essa métrica calculará a participação de todos os segmentos que foram positivos. Por exemplo, se houver 200 segmentos e 50 deles tiverem Sentimento positivo, a métrica mostrará 25%. Monitorar isso ajuda os gerentes a detectar tendências em sentimentos positivos, tomar ações corretivas e melhorar a experiência geral do cliente.

• Cálculo: a porcentagem de segmentos de interação em que Sentimento do agente Sentimento negativo. Essa métrica é calculada dividindo o número de segmentos distintos com sentimento negativo do agente pelo número total de segmentos. Representa a frequência com que os agentes exibem sentimentos negativos durante as interações.

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para baixo, um valor de métrica mais baixo é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, a análise de sentimentos pode detectar sentimentos negativos do agente quando um agente usa linguagem áspera, parece impaciente ou expressa frustração durante uma chamada ou bate-papo. Por exemplo, se houver 100 segmentos no total e 8 segmentos mostrarem sentimento negativo (Sentimento do agente), a métrica exibirá 8%. Acompanhar isso ajuda os supervisores a identificar padrões de sentimentos negativos, fornecer treinamento e garantir que os agentes mantenham o profissionalismo e a empatia durante as interações.

• Cálculo: a porcentagem de segmentos de interação com o Sentimento do agente positivo. Isso é calculado dividindo o número de segmentos distintos sinalizados com Sentimento do agente positivo pelo número total de segmentos.

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para cima, um valor de métrica mais alto é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, se a análise de sentimento marcar segmentos em que os clientes expressam satisfação como Sentimento positivo, essa métrica calculará a participação de todos os segmentos que foram positivos. Por exemplo, se houver 200 segmentos e 50 deles tiverem Sentimento positivo, a métrica mostrará 25%. Monitorar isso ajuda os gerentes a detectar tendências em sentimentos positivos, tomar ações corretivas e melhorar a experiência geral do cliente.

• Cálculo: a porcentagem de segmentos de interação em que o cliente iniciou a interação com sentimento negativo. Isso é calculado dividindo o número de segmentos distintos em que o sentimento negativo de início do cliente pelo número total de segmentos.

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para baixo, um valor de métrica mais baixo é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, se a análise de sentimento detectar que um cliente inicia uma chamada ou bate-papo parecendo chateado ou frustrado (sentimento negativo de início do cliente), essa métrica calcula a proporção desses segmentos. Por exemplo, se houver 100 segmentos no total e 15 iniciados com sentimento negativo, a métrica mostrará 15%. O monitoramento ajuda os gerentes a entender as tendências de sentimento do cliente no início das interações e a tomar medidas para melhorar as primeiras impressões, como reduzir os tempos de espera ou aprimorar as opções de autoatendimento.

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• Cálculo: a porcentagem de segmentos de interação em que o cliente iniciou a interação com um sentimento positivo. Isso é calculado dividindo o número de segmentos distintos em que o Sentimento Positivo de Início do Cliente pelo número total de segmentos.

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para cima, um valor de métrica mais alto é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, se a análise de sentimento detectar que um cliente inicia uma chamada ou bate-papo parecendo feliz ou satisfeito (Sentimento positivo de início do cliente), essa métrica calcula a proporção desses segmentos. Por exemplo, se houver 100 segmentos no total e 40 iniciados com sentimento positivo, a métrica mostrará 40%. Monitorar isso ajuda os gerentes a entender o humor do cliente no início das interações e tomar medidas para manter ou melhorar o engajamento positivo.

• Cálculo: a porcentagem de segmentos de interação em que o cliente encerrou a interação com um sentimento negativo. Isso é calculado dividindo o número de segmentos distintos em que o Sentimento Final Negativo do Cliente pelo número total de segmentos.

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para baixo, um valor de métrica mais baixo é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, se a análise de sentimento detectar que um cliente encerra uma chamada ou bate-papo parecendo frustrado ou insatisfeito (Sentimento Final Negativo do Cliente), essa métrica calcula a proporção desses segmentos. Por exemplo, se houver 100 segmentos no total e 20 terminaram com sentimento negativo, a métrica mostrará 20%. O monitoramento ajuda os gerentes a identificar interações que não atenderam às expectativas do cliente e a tomar ações corretivas para melhorar a resolução e a experiência do cliente.

• Cálculo: a porcentagem de segmentos de interação em que o cliente encerrou a interação com um sentimento positivo. Isso é calculado dividindo o número de segmentos distintos em que o Sentimento Final Positivo do Cliente pelo número total de segmentos.

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para cima, um valor de métrica mais alto é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, se a análise de sentimento detectar que um cliente encerra uma chamada ou chat parecendo feliz ou satisfeito (Sentimento Final Positivo do Cliente), essa métrica calcula a proporção desses segmentos. Por exemplo, se houver 100 segmentos no total e 60 terminaram com sentimento positivo, a métrica mostrará 60%. Monitorar isso ajuda os gerentes a avaliar a qualidade do serviço, identificar as melhores práticas e melhorar os processos para garantir que os clientes saiam das interações com sentimentos positivos.

• Cálculo: a porcentagem de segmentos de interação em que o agente iniciou a interação com um sentimento negativo. Isso é calculado dividindo o número de segmentos distintos em que o Sentimento de Início do Agente Negativo pelo número total de segmentos.

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para baixo, um valor de métrica mais baixo é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, a análise de sentimentos pode detectar sentimentos negativos do agente no início de uma chamada se o agente parecer impaciente, frustrado ou usar linguagem áspera. Por exemplo, se houver 100 segmentos no total e 10 iniciados com sentimento negativo, a métrica mostrará 10%. Monitorar isso ajuda os supervisores a identificar padrões de tom negativo no início das interações e tomar ações corretivas para melhorar o profissionalismo e a experiência do cliente.

• Cálculo: a porcentagem de segmentos de interação em que o agente iniciou a interação com um sentimento positivo. Isso é calculado dividindo o número de segmentos distintos em que o Sentimento de Início do Agente Positivo pelo número total de segmentos.

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• Direção da métrica: Para cima, um valor de métrica mais alto é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, a análise de sentimentos pode detectar sentimentos positivos do agente no início de uma chamada se o agente cumprimentar o cliente calorosamente e parecer entusiasmado. Por exemplo, se houver 100 segmentos no total e 70 iniciados com sentimento positivo, a métrica mostrará 70%. Monitorar isso ajuda os supervisores a garantir que os agentes iniciem consistentemente as interações com uma nota positiva, o que pode levar a melhores resultados e maior satisfação do cliente.

• Cálculo: a porcentagem de segmentos de interação em que o agente encerrou a interação com um sentimento negativo. Isso é calculado dividindo o número de segmentos distintos em que o Agente Negativo encerra o Sentimento Final pelo número total de segmentos.

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para baixo, um valor de métrica mais baixo é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, a análise de sentimentos pode detectar sentimentos negativos do agente no final de uma chamada se o agente parecer impaciente, usar linguagem áspera ou expressar frustração antes de encerrar a conversa. Por exemplo, se houver 100 segmentos no total e 12 terminaram com sentimento negativo, a métrica mostrará 12%. O monitoramento ajuda os supervisores a identificar padrões de tom negativo no final das interações e a tomar ações corretivas para melhorar a experiência do cliente e o desempenho do agente.

• Cálculo: a porcentagem de segmentos de interação em que o agente encerrou a interação com um sentimento positivo. Isso é calculado dividindo o número de segmentos distintos em que o Agente Positivo Sentimento Final pelo número total de segmentos.

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para cima, um valor de métrica mais alto é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, a análise de sentimento pode detectar um sentimento positivo do agente no final de uma chamada se o agente agradecer calorosamente ao cliente e oferecer ajuda adicional antes de encerrar a conversa. Por exemplo, se houver 100 segmentos no total e 75 terminaram com sentimento positivo, a métrica mostrará 75%. Monitorar isso ajuda os supervisores a garantir que os agentes mantenham consistentemente um tom positivo durante toda a interação, especialmente no fechamento, o que deixa uma impressão duradoura nos clientes.

• Cálculo: a soma total de todos os segmentos distintos de sentimento do cliente registrados durante o período selecionado. Cada ID de segmento representa um segmento de interação exclusivo no qual o sentimento do cliente foi analisado. Essa métrica agrega essencialmente os segmentos exclusivos relacionados a sentimentos para fornecer uma contagem geral de ocorrências de sentimentos.

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para cima, um valor de métrica mais alto é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, uma única chamada pode incluir vários segmentos, como saudação, solução de problemas e fechamento, cada um analisado quanto ao sentimento. Se a análise de sentimento identificar 3 segmentos únicos em uma chamada e 2 em outra, essa métrica somará esses IDs de segmento distintos em todas as interações. O monitoramento ajuda os gerentes a entender com que frequência a análise de sentimentos é aplicada e quantos segmentos contribuem para as tendências gerais de sentimentos.

• Cálculo: a soma total de todos os segmentos distintos de sentimento do agente registrados durante o período selecionado. Cada ID de segmento representa um segmento de interação exclusivo no qual o sentimento do agente foi analisado. Essa métrica agrega os segmentos exclusivos relacionados ao sentimento para fornecer uma contagem geral de segmentos associados ao sentimento do agente.

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• Tipo de métrica: histórica

• Direção da métrica: Para cima, um valor de métrica mais alto é melhor.

• Caso de uso: em um centro de contato, uma única chamada pode incluir vários segmentos, como saudação, solução de problemas e fechamento, cada um analisado quanto ao sentimento do agente. Se a análise de sentimento identificar 3 segmentos únicos em uma chamada e 2 em outra, essa métrica somará esses IDs de segmento distintos em todas as interações. Monitorar: isso ajuda os gerentes a entender com que frequência a análise de sentimento do agente é aplicada e quantos segmentos contribuem para as tendências gerais de sentimento.