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Saiba quais são os principais KPIs de call center e melhore sua gestão

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Escrito por Wittel

Estatísticas são fundamentais para a gestão eficiente dos serviços. Por isso, é possível dizer que os KPIS de call center são decisivos para o sucesso da experiência do cliente. São números que permitem acompanhar a qualidade do atendimento, o aumento das vendas, a eficiência operacional, o dimensionamento de equipe e até mesmo a motivação dos atendentes.

O equilíbrio desses elementos é traduzido em um atendimento surpreendente — e saber quais KPIs manter no dashboard é crucial para uma boa gestão. Acompanhe neste post os principais indicadores que seu call center deve acompanhar.

Métrica e KPI: entenda a diferença

Antes de tudo, é preciso esclarecer uma confusão causada pela diferença entre as duas nomenclaturas. Se, na rotina diária, esse equívoco pode gerar falhas de comunicação, no Business Intelligence (BI) um erro é capaz de alterar o curso das estratégias.

Para resumir, as métricas são representações numéricas brutas, como a quantidade total de ligações recebidas pelo call center. Um KPI — Key Performance Indicator, ou indicador-chave de performance — também é um indicador quantitativo, mas criado a partir de uma ou mais métricas — possuindo total alinhamento com a estratégia definida para o negócio.

KPIs de call center

Tempo Médio de Atendimento (TMA)

O TMA é calculado a partir da divisão do tempo total e ininterrupto utilizado nos atendimentos e o número de ligações atendidas.

Ou seja, é composto por duas métricas importantes e é utilizado para analisar a produtividade dos operadores. Essa análise, porém, deve ser feita em conjunto com os demais KPIs, pois fatores como a complexidade das ligações podem afetar o cálculo.

Tempo Médio de Espera (TME)

Esse é um indicador extremamente importante para medira a qualidade do atendimento. Quanto menor o tempo de espera, melhor é a experiência do cliente. É preciso dividir o tempo total de espera para atendimento pelo número de ligações concluídas para descobrir o TME da operação.

Com esse KPI associado a outros dados, é possível avaliar se a equipe está bem dimensionada, se os serviços de autoatendimento da URA são satisfatórios e até se os atendentes necessitam de treinamentos.

Taxa de contato ou chamadas atendidas

É um indicador que varia conforme o tipo de operação: call centers ativos acompanham a quantidade de ligações realizadas, enquanto os receptivos calculam o número de ligações recebidas. Mesmo sendo uma métrica — ou uma apresentação numérica bruta das chamadas — essa taxa é utilizada como KPI, pois é fundamental para avaliar a capacidade da operação.

Taxa de abandono

A taxa de abandono é a consequência do Tempo Médio de Espera (TME) muito alto. Com isso, os clientes desistem do atendimento e abandonam as ligações antes do contato. É um dado útil para acompanhar a eficiência da URA na distribuição de chamadas, a produtividade da equipe e até mesmo a configuração de discadores preditivos nas operações ativas.

Um discador preditivo é um sistema que utiliza uma série de estatísticas para determinar a antecedência com que podem iniciar a ligação para o próximo cliente. E se o cálculo estiver errado, o cliente atenderá a ligação antes que o agente tenha terminado o chamado anterior, gerando custos de telefonia e a insatisfação dos consumidores.

Nível de serviço

Esse é um KPI muito utilizado para o acompanhamento da performance de call centers terceirizados. O SLA — Service Level Agreement — estipula um limite de tempo máximo para que as ligações sejam atendidas, e o nível de serviço acompanha a porcentagem das que cumpriram tais exigências.

Retenção na URA

URAs modernas podem executar diversos serviços e fornecem informações importantes para os clientes, deixando os operadores disponíveis para assuntos mais complexos. A eficiência da retenção na Unidade de Resposta Audível (URA) é calculada pelo número de ligações concluídas no autoatendimento divido pela quantidade total de chamadas recebidas.

Contato com a pessoa certa (CPC)

Esse KPI mede a qualidade das listas de prospecção criadas pelo Business Intelligence (BI) ou por relatórios dos sistemas de CRM da operação. O CPC avalia a quantidade de ligações que foram atendidas pela pessoa que tem o poder de decisão de compra, tornando a operação mais eficiente em suas abordagens.

Best Time to Call (BTC)

Outro indicador que também depende da qualidade de relatórios de BI, o Best Time to Call, como o nome indica, determina o melhor horário para tentar contato com os clientes. Avaliando históricos de ligações passadas e o tipo de contato, seja residencial, celular ou comercial, o BTC, aliado ao CPC, auxilia na assertividade das chamadas.

Taxa de conversão

A taxa de conversão é calculada pelo número de vendas ou resoluções concluídas de acordo com a quantidade de chamadas realizadas. Ou seja, acompanha o índice de acertos das abordagens de vendas ou de negociações de conflitos, por exemplo.

First Call Resolution (FCR)

Muito presente em call centers receptivos, o First Call Resolution acompanha o número de atendimentos que foram concluídos satisfatoriamente na primeira ligação. Uma boa performance de FCR indica que o atendimento satisfaz as necessidades dos clientes de maneira eficiente, com baixo custo e sem retrabalho.

Net Promoter Score (NPS)

O NPS é um modelo de pesquisa de satisfação muito utilizado por empresas de diversos segmentos — incluindo call centers. Por meio dele, é avaliado — de acordo com a nota — o quanto o cliente estaria disposto a recomendar a empresa e seus produtos para terceiros.

Quanto melhor o NPS, maior será o nível de satisfação dos consumidores e o potencial de defensores da marca. Pode ser medido por meio da somatória das notas dividida pela quantidade de pesquisas respondidas.

Turnover

Esse é um KPI que acompanha a performance da gestão dos Recursos Humanos do call center. O índice de turnover avalia a relação entre o número de atendentes desligados da operação e o tamanho da equipe. Um percentual de turnover alto pode indicar falhas no recrutamento, desmotivação da equipe e necessidade da melhoria das condições de trabalho.

Satisfação dos operadores

Outra pesquisa de satisfação, mas que direciona o foco para a opinião dos atendentes quanto às condições de trabalho. Permite que os colaboradores indiquem anonimamente seu grau de satisfação com a empresa, permitindo que a gestão do call center estude melhorias, novos planos motivacionais e metas possíveis de serem alcançadas.

Aderência à escala

Esse KPI também é relacionado à gestão de Recursos Humanos e acompanha o número de atendentes que compareceram ao trabalho da forma determinada no quadro de horários. Esse dimensionamento é feito considerando o tamanho da equipe e as demandas de cada horário, mas alguns fatores podem influenciar essa aderência.

Licenças médicas e greves trabalhistas são alguns exemplos que não podem ser previstos, mas que impactam diretamente na capacidade de atendimento, e, portanto, na qualidade do serviço.

Os KPIs de call center podem acompanhar a produtividade, os custos da operação, a eficiência das tecnologias empregadas, a gestão dos Recursos Humanos — tudo isso de acordo com as estratégias traçadas pela companhia. Esses dados podem mudar as características do atendimento, moldando até a forma como os atendentes se relacionam com os clientes.

E esses indicadores também podem ser aproveitados nas estratégias de Customer Success (CS), que usam registros e dados dos clientes para identificar falhas e solucioná-las antecipadamente. Quer conhecer mais sobre o assunto? Saiba como usar os dados para prever problemas.

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Comemorando 25 anos de experiência, a Wittel integra as necessidades das empresas com ferramentas de comunicação disponíveis no mercado. Tudo isso por meio de soluções que auxiliam nas interações internas (entre colaboradores) e com seus clientes, tornando o dia a dia mais produtivo. Oferece soluções de conferências e colaboração, contact center, trading floor, além de todas as aplicações voltadas ao processo de qualidade e eficiência no atendimento, tanto no modelo OnPremise como também na nuvem.

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