Two people tag customer interactions in Zendesk.

Como Melhorar a Marcação das Interações dos Clientes do Zendesk

Enquanto a marcação das conversas dos seus clientes pode parecer uma pequena parte de suas operações, ela é na verdade uma parte fundamental na direção de um centro de comunicação produtivo. Marcar as interações de seus clientes no Zendesk – ou qualquer outro software – deveria ser uma prioridade. 

Porque Você Deve Marcar as Conversas dos Clientes Apropriadamente

Toda interação é uma oportunidade para aprender mais sobre seus clientes, como e porque eles usam o seu produto, e como fazer com que eles continuem usando. É também uma oportunidade de descobrir qualquer problema e como resolvê-los.  Quando as conversas de chat são marcadas apropriadamente, fica mais fácil de minar os insights gerados por elas. 

Aqui está um exemplo: Os clientes que usam a versão premium do seu produto já mencionaram repetitivamente a ideia de trocar por um abaixo ou cancelar durante os últimos meses em suas conversas de chat. Se essas conversas forem marcadas de forma apropriada, você irá reconhecer essa tendência muito mais rápido e vai ter a chance de tomar uma atitude. Se não forem marcadas apropriadamente, você pode perder clientes de uma forma mais rápida do que o esperado e ficar se perguntando o porquê disso estar acontecendo. 

Identificar os problemas o quanto antes é importante. Hoje em dia os clientes não voltam se eles seguem experienciando os mesmos problemas – 71% dizem que iriam trocar uma empresa por um competidor devido a diversas experiências negativas com o atendimento. 

Como Melhorar a Marcação das Interações dos Clientes do Zendesk customer interactions

Criando uma Estratégia de Marcação na Zendesk

A equipe da Zendesk criou um guia para as mecânicas de criação das marcações e como usá-las com os chats dos clientes.

Mas antes de começarmos com esses passos, tire um tempo para pensar sobre sua estratégia de marcação e faça essas perguntas para você mesmo:

  • Os meus agentes deveriam estar marcando as conversas manualmente ou eu deveria procurar uma solução automatizada?
  • Será que nós deveríamos usar uma taxonomia de marcação plana ou uma estrutura hierárquica?
  • O que eu farei com os insights que eu tiver e como eu vou agir em relação a eles?

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Marcação Manual Vs Marcação Automática

Existem alguns problemas com a marcação manual para as interações dos clientes. Primeiro, pode não ser preciso. Seus agentes estão lidando com muitas interações, e podem facilmente marcar algumas de forma incorreta. Isso irá afetar os seus esforços para enxergar padrões e tendências em suas ligações com os clientes e identificar problemas rapidamente.  

Segundo, marcação manual, mesmo que demore menos de um minuto a cada vez, pode chegar a sair caro para o seu negócio. Esses segundos acumulam através de seus agentes em todas as suas conversas todos os dias – e isso tira o tempo que eles têm para servir aos clientes, afetando suas métricas

A marcação automática com inteligência artificial entende o contexto e sentimento de uma interação com o cliente para que as marcações sejam sempre aplicadas de forma apropriada, abastecendo sua pesquisa de consumidor com as informações certas. Pelo fato de os agentes não estarem perdendo tempo pensando sobre qual seria a melhor marcação e depois aplicando ela, eles têm mais tempo para seguir com as próximas interações, ajudando você a se conectar com os clientes de forma mais rápida. 

Como Melhorar a Marcação das Interações dos Clientes do Zendesk customer interactions

Taxonomia de Marcação Plana Vs Marcação Hierárquica 

Uma taxonomia de marcação é a estrutura que você escolhe para organizar suas marcações. Uma taxonomia plana é mais simples de usar porém menos robusta, contendo mais categorias gerais. Uma estrutura hierárquica possui diferentes níveis de organização e permite um rastreio e análise mais preciso de suas marcações. 

Ambos os tipos de marcações tem seu tempo e lugar. Para um centro de comunicação que recebe centenas de interações por mês, uma taxonomia plana geralmente mantém as coisas simples para uma equipe menor. 

Mas para um centro de comunicação em crescimento lidando com milhares de interações por mês, uma estrutura hierárquica vai permitir que você marque o feedback dos clientes de forma mais precisa e analise-os aprofundadamente. 

A graph with "Data volume" on the x axis and "Number of tags" on the y axis. The graph displays when it's appropriate to use a hierarchical tagging taxonomy versus a flat tagging taxonomy.
Source: Playvox

Com qualquer uma das taxonomias de marcação, você vai querer manter uma precisão em como as marcações são adicionadas. Deixar com que os agentes adicionem novas marcações durante conversas pode atrapalhar no feedback do cliente e complicar a avaliação dos retornos.

A Zendesk permite apenas os administradores a adicionarem marcações durante os chats – não os agentes – ajudando a manter sua estrutura consistente e ordenada sem ser atrapalhada por adições às pressas. Você precisa ter cautela com os administradores do Zendesk para que eles entendam como adicionar as marcações corretamente. Mesmo em uma taxonomia plana, agentes podem se confundir com uma lista de opções que é muito longa. 

O que Fazer com os Insights que Você Obter das Marcações

Uma marcação efetiva trás problemas e oportunidades de forma mais rápida. Mas se a marcação ajuda você a descobrir o problema de um produto a ser corrigido, pode ser difícil tornar isso uma prioridade com a equipe de produção, que é geralmente sobrecarregada com os pedidos.  

A melhor maneira de agilizar as coisas – e chamar a atenção para a sua liderança – é apresentar o problema como um problema da empresa. Quando você demonstra que um problema do cliente está custando dinheiro a sua empresa, você tem mais chances de chamar a atenção rapidamente. 

Quando você está fazendo um caso para uma troca em um produto, esteja preparado para os números, assim como:

  • O número de clientes que o problema afetou. 
  • O número e quantidade de perdas causadas pelo problema.
  • O número de clientes que não voltaram mais e o prejuízo que isso causou. 

Os números tem uma forma de chamar a atenção das pessoas certas. Quando você consegue organizar os dados facilmente graças às marcações, você está um passo mais próximo de resolver as coisas. 

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Como Uma Análise Automática de Feedback Ajuda Você a Gerenciar as Marcações de Conversas no Zendesk

Quando você está usando uma ferramenta poderosa como o Zendesk para gerenciar conversas com os clientes entre a equipe de vendas e suporte, você está criando muitas informações para administrar. E conforme você escalar, criando mais produtos e atendendo mais clientes, vai se tornar difícil lidar com tudo às pressas. 

Além do volume, o contexto de como os clientes falam sobre o problema também importa. Mesmo que o Zendesk ofereça algumas ferramentas de marcação automática, muitas vezes não irá acompanhar as diferentes formas de o cliente descrever o problema. 

Customer AI relata insights dos clientes que podem ser direcionados ao analisar conversas de cada ticket, pesquisa, e interação digital. Através da análise por Inteligência Artificial dos feedbacks e sentimento dos clientes, você pode descobrir informações importantes sobre seus clientes e seus produtos. Independente das palavras que forem usadas – com muito menos esforço. 

Ao monitorar ativamente o sentimento do cliente e procurando alternativas de resolver o problema, você irá lidar com menos problemas repetitivos e menos clientes insatisfeitos. Você irá entregar a experiência certa para o cliente e facilitar seu próprio trabalho ao mesmo tempo. 

Quer saber como as empresas como a sua estão diminuindo a perda de tempo com a marcação automática? Leia nosso customer story from Stockpile sobre como eles economizaram aproximadamente 600 horas dos agentes por ano e desvendaram um problema que salvou $27,000 em custos operacionais. 

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