Como medir métricas de desempenho de IA para sua equipe de suporte

Muito bem, conseguiu. Lançou um agente de suporte com IA. Ele está no terreno, a responder a tickets, a interagir com clientes e a trabalhar ao lado da sua equipa. Mas a verdadeira questão é: está realmente a ajudar?

Uma coisa é sentir que está a funcionar, mas outra completamente diferente é ir ter com o seu chefe e dizer: "Aumentámos a eficiência em 27%." Passar de um palpite para um número concreto exige um plano sólido para medir o seu impacto.

Acompanhar as métricas de desempenho de IA certas não é apenas para cumprir um requisito para um relatório. É a forma como prova o valor da ferramenta, encontra maneiras de a melhorar e garante que o seu investimento está de facto a compensar para os seus clientes, os seus agentes e a empresa. Este guia oferece uma abordagem prática, passo a passo, para acompanhar os números que realmente importam.

O que precisa para começar a medir as métricas de desempenho da IA

Antes de poder começar a medir, precisa de colocar a casa em ordem. Pense nisso como reunir os seus ingredientes antes de começar a cozinhar. Não precisa de um diploma em ciência de dados, mas precisará de ter algumas coisas resolvidas:

• Objetivos claros: O que é uma "vitória" para si? É reduzir os tickets de Nível 1 em 30%? Ou talvez acelerar o seu tempo de primeira resposta para metade? Seja o que for, anote.

• Acesso às análises do seu helpdesk: Precisará de conseguir extrair dados do seu helpdesk (como Zendesk, Freshdesk, ou Intercom) para ver o que muda assim que a sua IA estiver ativa.

• Uma linha de base de desempenho: Não pode medir a melhoria se não souber de onde partiu. Extraia relatórios dos últimos 30-60 dias sobre as suas métricas principais antes de lançar a IA.

• Uma plataforma de IA com bons relatórios: A sua ferramenta de IA deve facilitar a visualização do que está a fazer. Plataformas como a eesel AI têm painéis integrados que acompanham o que é importante, para que não precise de adivinhar.

Um guia de 5 passos para medir as suas métricas de desempenho da IA

Assim que tiver os seus objetivos e uma linha de base, pode seguir este processo para obter uma visão completa de como a sua IA está a sair-se.

Passo 1: Obtenha a sua linha de base com métricas operacionais

Primeiro que tudo, precisa de uma foto do "antes" das suas operações de suporte. Estas são as estatísticas básicas que mostram como a sua equipa se desempenha por si só. Ao obter esta linha de base, terá um ponto de comparação claro para ver a real diferença que a IA está a fazer.

Analise os dados do último mês ou dois e anote estes números centrais:

• Tempo de Primeira Resposta (FRT): Quanto tempo um cliente espera por essa primeira resposta? Este é um grande indicador de quão atenta a sua equipa está.

• Tempo Médio de Tratamento (AHT): Qual é o tempo médio que um agente passa num único ticket, desde a sua abertura até ao fecho? Este número diz muito sobre a eficiência do agente.

• Volume de Tickets: Quantos tickets recebe por dia ou por semana? Também é útil detalhar isto por tópicos comuns como "questões de faturação" ou "reposições de palavra-passe" para ver onde o tempo está realmente a ser gasto.

• Backlog de Tickets: Quantos tickets estão simplesmente na fila, à espera de serem resolvidos? Se este número for sempre alto, é um bom sinal de que a sua equipa está sobrecarregada.

Estes números são o seu ponto de partida. À medida que implementa a IA, poderá observar e ver exatamente como ela altera estas métricas centrais.

Passo 2: Acompanhe as métricas de desempenho chave da IA para eficiência e automação

Com a sua linha de base definida, é hora de ver o que a IA está realmente a fazer. Estas métricas focam-se em quão bem a IA está a tratar dos tickets e a retirar tarefas repetitivas das mãos da sua equipa, que é geralmente a razão pela qual se adquire uma.

Eis os pontos chave a observar:

• Taxa de Automação (ou Taxa de Deflexão): Esta é a mais importante. É a percentagem de tickets que a IA resolve completamente por si só, sem que um humano alguma vez lhes toque. Uma alta taxa de automação é um sinal direto de que a sua equipa está a ganhar mais tempo.

• Interações da IA por Ticket: Para as conversas que a IA trata, quantas mensagens de ida e volta são necessárias para resolver o problema ou escalá-lo? Menos interações geralmente significam que a IA está a entender o cliente e a dar-lhe a resposta certa rapidamente.

• Precisão da Triagem: Se está a usar a IA para etiquetar e encaminhar tickets automaticamente, com que frequência acerta na categoria, prioridade ou atribuição de agente? Quando isto é preciso, os tickets chegam à pessoa certa mais rápido, o que acelera tudo.

Uma boa plataforma de IA dá-lhe muito controlo aqui. Por exemplo, a eesel AI permite-lhe configurar regras específicas para decidir exatamente quais os tickets que a IA deve tratar. Pode começar com calma, com coisas de alto volume como "estado da encomenda" e dizer à IA para escalar tudo o resto. Este controlo, juntamente com ferramentas como o seu produto AI Triage, ajuda-o a aumentar com confiança a sua taxa de automação ao longo do tempo.

Esta imagem mostra um painel da eesel AI a exibir métricas de desempenho chave da IA, como a taxa de deflexão e as lacunas de conhecimento.

Passo 3: Meça as métricas de desempenho da IA focadas no cliente

Fechar tickets mais rápido é ótimo, mas não se deixar os seus clientes insatisfeitos. Este passo consiste em verificar como as pessoas se sentem ao falar com a sua IA. Uma excelente IA não é apenas rápida; é também genuinamente útil.

Fique de olho nestas métricas focadas no cliente:

• Satisfação do Cliente (CSAT): Esta é a forma mais direta de verificar a felicidade do cliente. Após o fecho de um ticket, basta pedir-lhes que avaliem a experiência. O truque aqui é separar as pontuações de CSAT para os tickets tratados apenas pela IA versus aqueles tratados pelos seus agentes humanos.

• Pontuação de Esforço do Cliente (CES): Faça uma pergunta simples: "Quão fácil foi resolver o seu problema?" Se os clientes sentirem que tiveram de lutar com a IA para obter uma resposta, o seu CES dir-lhe-á. Uma experiência de baixo esforço é quase sempre uma boa experiência.

• Taxa de Resolução no Primeiro Contacto: Que percentagem de problemas é resolvida numa única interação? Quando a IA consegue acertar na resolução à primeira tentativa, mostra que realmente entende o problema e a sua base de conhecimento.

Se estes números parecerem bons, sabe que a sua IA não é apenas uma máquina de eficiência, está a criar experiências positivas. Se começarem a cair, é o seu sinal para analisar as respostas e as fontes de conhecimento da IA para ver o que está a correr mal.

Passo 4: Avalie as métricas de desempenho da IA focadas no agente

O sucesso de um agente de IA também se mede pela forma como ele trabalha com a sua equipa humana. Uma boa IA deve parecer um colega super prestável, e não mais uma ferramenta irritante. Estas métricas são muitas vezes esquecidas, mas são muito importantes para o moral da equipa e para garantir que as pessoas realmente usam a ferramenta.

Eis o que deve analisar:

• Taxa de Adoção pelos Agentes (para Copilotos): Se a sua IA tem uma funcionalidade que sugere respostas para os agentes, eles estão realmente a usá-la? Se estiverem, é um bom sinal de que as sugestões são precisas e lhes poupam tempo.

• Redução de Tickets Repetitivos: Dê uma olhada nos tipos de tickets que os seus agentes estão a tratar agora. Ainda estão presos em reposições de palavra-passe, ou passaram para problemas de clientes mais complexos? Essa mudança é uma enorme vitória para a satisfação no trabalho.

• Satisfação dos Colaboradores (eNPS): Uma equipa mais feliz é uma equipa melhor. Ao retirar-lhes o trabalho aborrecido e repetitivo, a IA pode reduzir o stress e tornar os seus trabalhos mais interessantes. Inquira a sua equipa e pergunte se sentem que a IA está a facilitar a sua vida profissional.

Ferramentas como o AI Copilot da eesel AI são construídas para melhorar a vida dos agentes. Ele elabora instantaneamente respostas alinhadas com a marca, usando os seus tickets passados e a base de conhecimento, ajudando os agentes a moverem-se mais rápido e a serem mais consistentes. Isto tem um efeito direto tanto no tempo de tratamento como no CSAT das conversas que eles gerem.

Uma captura de ecrã do Copiloto da eesel AI a sugerir uma resposta num cliente de e-mail, ilustrando métricas de desempenho da IA focadas no agente.

Passo 5: Calcule as métricas de desempenho da IA para valor de negócio e ROI

Por último, mas não menos importante, tem de ligar os pontos de volta ao dinheiro. É assim que mostra à liderança que o investimento valeu a pena e defende o seu uso ainda maior.

Concentre-se nestas duas métricas a nível de negócio:

• Custo por Resolução: Primeiro, calcule o custo médio para resolver um ticket com um agente humano (pense em salário, benefícios, software, etc.). Depois, calcule o custo de um ticket resolvido por IA com base no preço da sua plataforma. A diferença são as suas poupanças diretas cada vez que a IA trata de algo por si só.

• Retorno sobre o Investimento (ROI): Esta é a prova final. Some todo o valor que a sua IA criou (poupanças de custos, agentes mais produtivos, talvez até melhor retenção de clientes) e compare-o com o que gastou na plataforma. Um ROI positivo mostra que a ferramenta está a gerar dinheiro para a empresa.

Calcular o ROI é muito mais fácil quando sabe o que vai gastar. Pode tornar-se complicado com plataformas que cobram por resolução, porque a sua fatura pode variar. Uma plataforma como a eesel AI, que oferece preços previsíveis e fixos, permite-lhe prever os seus custos sem qualquer adivinhação. Não é penalizado com uma fatura surpresa por ter um mês de sucesso com um alto volume de tickets, o que mantém os seus cálculos de ROI limpos e simples.

A página pública de preços da eesel AI, a demonstrar o modelo de preços transparente e fixo que simplifica os cálculos de ROI para as métricas de desempenho da IA.

Dicas profissionais e erros comuns a evitar ao acompanhar as métricas de desempenho da IA

Medir o desempenho da IA não é algo que se faz uma vez e se esquece. Aqui ficam algumas dicas para o ajudar a tirar mais proveito dos seus dados e evitar algumas armadilhas comuns.

O modo de simulação na eesel AI ajuda os utilizadores a prever as métricas de desempenho da IA antes da implementação completa.

• Erro Comum: Focar-se apenas na taxa de automação.

  Uma taxa de automação de 90% pode parecer incrível numa apresentação, mas é um fracasso total se a sua pontuação de CSAT cair a pique porque as respostas são péssimas. Olhe sempre para as suas métricas de eficiência (como a taxa de automação) juntamente com as suas métricas de qualidade (como o CSAT).

• Erro Comum: Usar uma IA genérica, pronta a usar.

  Uma IA que não foi treinada no seu negócio não será capaz de dar respostas específicas e úteis. O seu desempenho será sempre medíocre. Os melhores resultados vêm de uma IA que aprende com os seus dados. É por isso que a eesel AI se conecta diretamente aos seus tickets passados e documentos internos em locais como Confluence ou Google Docs para dar respostas que são realmente adaptadas ao seu negócio.

Das métricas de desempenho da IA ao domínio

A medição das suas métricas de desempenho da IA não é algo que se faz uma vez e depois se esquece. Pense nisso como um ciclo contínuo: acompanha, descobre o que os números significam e melhora as coisas. Seguindo estes passos, pode ir além das suposições e desenvolver uma compreensão clara e baseada em dados de como o seu agente de IA está realmente a sair-se. Esse conhecimento ajuda-o a ajustar as suas configurações, preencher lacunas de conhecimento e construir uma melhor experiência de suporte para todos os envolvidos.

Pronto para ver as suas métricas de desempenho da IA em ação? A eesel AI facilita não só ter um agente de IA poderoso a funcionar em minutos, mas também medir o seu sucesso com ferramentas integradas de simulação e relatórios.

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