Ya no es ninguna novedad que los contact center gestionan redes sociales. Facebook, Instagram, WhatsApp, Twitter, TikTok… Los nuevos medios de comunicación demandan a las marcas actualizar la gestión del contact center para satisfacer a los consumidores.
De hecho, más del 70% de los proyectos que gestionamos en inConcert incorporan canales sociales.
La pandemia y la representación cada vez mayor de la Generación Z en los mercados ha llegado para transformar definitivamente la comunicación de los clientes con las marcas: cada vez más hay más usuarios y nativos de las redes sociales que pasan cada vez más tiempo en ellas. Y es allí donde prefieren encontrarse con sus marcas favoritas, conocer sus ofertas, interactuar con ellas, efectuar sus compras y gestionar sus servicios.
48% de los consumidores espera una respuesta a sus consultas en redes sociales dentro de las primeras 24 horas
Statista
42% de los usuarios de redes sociales las usan para investigar productos
Data Reportal
En este artículo queremos guiar a los analistas de Workforce con herramientas para monitorizar en tiempo real y medir la calidad del servicio en redes sociales al estilo de inConcert. Un método de 4 pasos, sencillo pero infalible para mantener tus canales sociales bajo control.
4 pasos para monitorizar redes sociales
1) Flujos de interacción
2) KPIs principales
3) Estados de los agentes
4) Reportes y alertas
1) Flujos de interacción
Lo primero que un analista debe hacer es identificar las distintas casuísticas de los flujos de interacción, es decir, el paso a paso que tiene cada interacción de redes sociales. Conocer qué sucede desde que un cliente inicia la conversación en redes sociales hasta que el agente la finaliza nos permite detectar posibles cuellos de botella y oportunidades de mejora.
Un ejemplo de flujo de interacción en redes:
En los flujos de interacción en redes sociales se destacan dos situaciones particulares:
Uso de bots:
En algunos casos la interacción es resuelta íntegramente por un bot inteligente, sin pasar nunca a un agente. En otros, el bot brinda una primera línea de atención (como en el ejemplo) y luego transfiere la conversación a un agente. El analista de Workforce debe segmentar todos los tiempos dedicados en cada paso de la interacción para hacer un correcto dimensionamiento de agentes y una monitorización precisa. Si la plataforma de contact center no segmenta la atención entre bots y agentes, será muy difícil controlar los indicadores con exactitud.
Inexistencia de abandonos:
La diferencia más relevante entre las redes sociales y las llamadas o los chats es que no hay posibilidades de abandono, por lo que las interacciones pueden crear backlog (acumulación de interacciones sin resolver) y afectar indicadores como nivel de atención, tiempos de espera y satisfacción del cliente. La solución omnicanal que elijamos debe, como mínimo, permitir identificar estas interacciones de manera fácil y el tiempo que han estado esperando por una resolución.
2) KPIs principales
Dentro de la función de cualquier analista está cuidar los indicadores de la operación.
Para no perder el foco y concentrarse en lo que resulta verdaderamente importante, recomendamos definir KPIs que estén directamente asociados al tipo de operación y al compromiso con los clientes tanto internos como externos.
Qué debemos definir sobre nuestros KPIs:
La fórmula para medirlos, el resultado meta, las franjas de incumplimiento, a quién alertar cuando el indicador está fuera de meta, y la matriz de acciones a seguir en caso de desvío.
A modo de ejemplo enumeramos algunos de nuestros KPIs favoritos para las campañas de redes sociales:
– Precisión del pronóstico: Diferencia entre el volumen real de interacciones y el pronóstico, expresado en %.
– TMO: Tiempo medio de operación. Este KPI se puede construir a medida según los datos que nuestra plataforma nos facilite. Generalmente, en la atención por redes sociales se eliminan tiempos clásicos del contact center como el hold (espera) y el ACW (after-call work, trabajo posterior a la llamada), dado que la interacción no implica una respuesta instantánea al cliente, y el trabajo de gestión se hace de forma paralela al chat. Entonces podemos medir el TMO con el tiempo resultante entre la primera interacción del cliente y la última del agente, o la primera respuesta del agente y la última interacción del agente, o inclusive contabilizar los cierres automáticos por inactividad tras cierta cantidad de tiempo.
– Tiempo entre mensajes: Tiempo que pasa entre el mensaje del cliente y la respuesta del agente. Idealmente, tu plataforma de contact center debe permitir la medición de estos tiempos, presentando un resumen consolidado por contacto, y detallado por mensaje.
– Concurrencia: Número de casos que un agente resuelve simultáneamente en un determinado tiempo.
– Casos por hora: Número de interacciones respondidas por un agente en una hora.
– Resolución en el primer contacto o FCR (First Contact Resolution): Este indicador hace referencia a si la consulta o el caso del cliente fue resuelto en el primer contacto, y no es necesario que el cliente nos escriba de nuevo para dar seguimiento.
– ASA (Tiempo promedio de respuesta): Mide cuánto tiempo debe esperar la persona que nos contacta para ser atendida por un agente (dicho de otra forma, la rapidez promedio de respuesta).
3) Estados de los agentes
El análisis de tiempo real no estaría completo hasta tener en cuenta la conexión de los agentes. De los estados de los agentes podemos obtener múltiples reportes de productividad.
Las métricas de agentes se establecen según las necesidades de cada operación, si bien todas están basadas en la suma del tiempo y el número de veces que los agentes pasan en determinados estados. Las dos métricas principales en las operaciones son utilización y ocupación.
Aunque el uso de ambas ya está bastante extendido, todavía tienden a confundirse.
La utilización está formulada para medir el tiempo que un agente pasa en trabajo o disponible para trabajo, sobre el tiempo total (pago) de su conexión. Esto nos ayuda a comparar el uso de estados productivos vs. no productivos.
La ocupación pone el foco en qué parte de su tiempo disponible el agente realmente atiende interacciones. La ocupación no toma en cuenta los intervalos no productivos como los tiempos de descanso o entrenamientos. Por esta razón, la ocupación es más recomendada como indicador de productividad en canales digitales, ya que se busca que el agente realmente esté trabajando la mayor parte de su tiempo disponible: que siempre tenga casos asignados, que tenga habilitados los queues (colas de trabajo) correctos, etc.
4) Reportes y alertas
Por último, una vez el analista de tiempo real tenga definidos los indicadores y las metas para gestionar la operación, deberá acordar con su equipo el formato del reporte a entregar, su frecuencia, a quién será dirigido y por qué medio.
Para esto, recomendamos construir una matriz de escalado. En esta se detallan:
– los indicadores
– la meta
– las alertas a configurar por rangos de resultado
– las acciones recomendadas para cada caso
– a quién dirigir la información
Veamos un ejemplo de matriz de escalado para el indicador ASA (Tiempo promedio de respuesta) en una red social, por ejemplo Facebook.
INDICADOR: ASA – Tiempo promedio de respuesta
META: 120 segundos
| Resultado | Acciones | Alerta tipo | Escalar a | Medio |
|---|---|---|---|---|
| Resultado Más de 120 segundos | Acciones
|
Alerta tipo
|
Escalar a
|
Medio
|
| Resultado Menor o igual a 120 segundos | Acciones
|
Alerta tipo
|
Escalar a
|
Medio
|
| Resultado En promedio 120 segundos | Acciones
|
Alerta tipo
|
La frecuencia de entrega de los reportes y alertas se puede determinar por la capacidad de la plataforma de contact center. Es decir, cada cuánto tiempo ésta provee actualización de los datos, ya sea a través de dashboards integrados, descargas de datos automáticas o automatización de emails.
Siguiendo estas cuatro claves, el analista de Workforce tendrá herramientas para aportar al mantenimiento y mejora de la calidad del servicio en el contact center, considerando todos los canales.
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