Todos vivemos online e, sejamos honestos, a nossa paciência tornou-se bastante curta. Quando tem uma pergunta para uma empresa, esperar horas por uma resposta parece uma eternidade. E uma resposta lenta não só sabe mal, como é ativamente má para o negócio.
De acordo com a Sprout Social, uns impressionantes 73% das pessoas simplesmente comprarão de um concorrente se uma marca demorar demasiado a responder. Portanto, sim, a velocidade já não é uma funcionalidade bónus, é o preço de entrada.
O problema é que, muitas vezes, existe uma enorme lacuna entre o que os clientes esperam e o que as equipas de suporte conseguem realisticamente entregar. Isto leva a clientes frustrados, pessoas a cancelar as suas subscrições e uma equipa de suporte que sente que está sempre um passo atrás.
Este guia dar-lhe-á algumas dicas práticas para reduzir o seu tempo da primeira resposta. Começaremos pelos fundamentos, analisaremos a tecnologia que a maioria das equipas já utiliza e, em seguida, mergulharemos em como a IA moderna e integrada pode ajudar a fechar essa lacuna de expectativas para sempre.
O que é o FRT e porque é que é importante?
O Tempo da Primeira Resposta, ou FRT, é simplesmente o tempo entre um cliente enviar um ticket de suporte e uma pessoa real da sua equipa enviar a primeira resposta. As confirmações automáticas de "recebemos o seu email" não contam aqui. Estamos a falar do momento em que um ser humano real intervém.
Mas o FRT é mais do que apenas um número num painel de controlo. É a primeira impressão real que o seu cliente tem do seu suporte. Um FRT rápido diz: "Vemo-lo e valorizamos o seu tempo." Um lento... bem, envia a mensagem exatamente oposta, criando uma má impressão antes mesmo de ter tido a oportunidade de ajudar. Não é surpreendente que um FRT mais baixo quase sempre leve a clientes mais felizes, maior lealdade e menos cancelamentos.
Então, o que é que "bom" realmente significa? Pode variar, mas aqui está um guia aproximado para almejar.
| Canal | Bom | Melhor | Excelente |
|---|---|---|---|
Perguntas frequentes
Um Tempo da Primeira Resposta (FRT) baixo mostra aos clientes que valoriza o tempo deles e leva a uma maior satisfação e lealdade. Pelo contrário, respostas lentas podem levar os clientes para a concorrência, tornando-o uma métrica crítica para o sucesso do negócio.
Os SLAs fornecem metas mensuráveis para os tempos de resposta, transformando objetivos vagos em objetivos acionáveis. Eles ajudam as equipas a compreender as expectativas e a identificar áreas onde os processos podem estar a causar atrasos.
A triagem manual cria estrangulamentos, uma vez que os agentes têm de organizar cada ticket, abrandando a resposta inicial. Este passo manual pode atrasar significativamente a primeira resposta, especialmente durante volumes elevados de tickets.
Uma base de conhecimento permite que os clientes se sirvam a si próprios, evitando a criação de tickets e, assim, reduzindo o FRT. No entanto, mantê-la atualizada e facilmente pesquisável pode ser um desafio, muitas vezes forçando os agentes a sair do seu helpdesk para encontrar informação.
Os agentes de IA modernos integram-se com todas as suas fontes de conhecimento existentes, aprendendo com tickets passados e documentos internos para fornecer primeiras respostas precisas e úteis. Os chatbots de primeira geração estavam muitas vezes desconectados, fornecendo respostas genéricas que frustravam os clientes.
As plataformas de IA modernas como a eesel AI são concebidas para self-service, permitindo-lhe conectar o helpdesk e as fontes de conhecimento e lançar um agente de IA em minutos. Esta implementação rápida significa que pode começar a ver melhorias quase imediatamente sem uma configuração extensiva.
Unificar fontes de conhecimento significa que a IA aprende com o seu centro de ajuda público, tickets passados e documentos internos. Isto permite que a IA dê primeiras respostas altamente relevantes e precisas, muitas vezes resolvendo problemas instantaneamente e reduzindo significativamente o FRT.
