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Taxa de desvio: o que é e como melhorá-la

Kenneth Pangan

Kenneth Pangan

Writer

Sua equipe de suporte está sobrecarregada com tickets? De acordo com a Harvard Business Review, reduzir a quantidade de trabalho que os clientes têm que fazer é mais importante do que agradá-los, e é aí que uma taxa de desvio de tickets de suporte otimizada se torna essencial.

Uma estratégia de desvio bem implementada pode reduzir os custos de suporte enquanto melhora a satisfação do cliente. Soluções modernas como serviço ao cliente impulsionado por IA estão revolucionando a forma como as equipes lidam com o aumento do volume de tickets sem comprometer a qualidade do serviço.

Screenshot of an eesel AI bot accurately answering a customer question.

Este guia abrangente orienta você por métodos comprovados para melhorar sua taxa de desvio de suporte ao cliente, incluindo:

  • Estruturas de cálculo e referências do setor
  • Estratégias de otimização de autoatendimento
  • Melhores práticas para implementação de chatbots de IA
  • Abordagens de monitoramento de qualidade
  • Dicas práticas para resultados sustentáveis

O que é desvio de tickets de suporte?

O desvio de tickets de suporte mede quão eficazmente seus canais de atendimento ao cliente resolvem consultas sem exigir a intervenção direta de um agente. Por exemplo, se um cliente não consegue encontrar um produto ou serviço específico em um site, ele pode tentar entrar em contato com o suporte. Antes de chegar a um agente, um chatbot pergunta sobre o problema e fornece um link para uma página com as informações necessárias. Desta forma, o cliente obtém uma resposta instantânea sem esperar, e a equipe de suporte lida com tickets mais complexos.

As taxas de desvio de suporte ao cliente funcionam medindo a porcentagem de resoluções bem-sucedidas sem intervenção humana. Altas taxas de desvio indicam resoluções bem-sucedidas através de vários canais de autoatendimento, como:

Artigos de base de conhecimento e FAQs que fornecem respostas a perguntas comuns, reduzindo tickets de suporte repetitivos.

Chatbots com tecnologia de IA que lidam com consultas rotineiras 24/7, oferecendo respostas imediatas enquanto mantêm a consistência.

Fóruns comunitários onde os clientes compartilham soluções e experiências, criando um ecossistema de conhecimento valioso.

Fluxos de trabalho automatizados que resolvem problemas previsíveis como redefinições de senha ou rastreamento de pedidos sem envolvimento de agentes.

A pie chart showing 58% of customer inquiries being solved by AI vs 42% of them being escalated to a human agent.

Como calcular a taxa de desvio de tickets de suporte

Para ver se suas opções de autoatendimento estão realmente reduzindo os tickets de suporte, você precisa acompanhar as métricas corretas. Comparar dados antes e depois de implementar mudanças ajudará a medir seu impacto.

A taxa de desvio de tickets, às vezes chamada de pontuação de autoatendimento, mede quão eficaz é seu centro de ajuda em resolver problemas dos clientes sem a intervenção de agentes. É calculada usando esta fórmula:

Taxa de Desvio = (Interações Totais de Suporte/Resoluções de Autoatendimento)×100

Por exemplo, se um total de quatro clientes encontrar respostas usando uma solução de autoatendimento, para cada cliente que envia uma solicitação de suporte, a taxa de desvio de tickets seria 4.

Aprofundando o último ponto, ao calcular a taxa de desvio específica de chatbots, você também pode acompanhar as taxas/percentuais de desvio para ferramentas de autoatendimento específicas para obter uma imagem mais clara.

Taxa de desvio de tickets de chatbot = (Usuários Enviados para Agentes ao Vivo/ Total de Usuários Interagindo com Chatbots)x100

Dividir dessa forma ajuda a identificar quais opções de autoatendimento estão funcionando e onde são necessárias melhorias.

Screenshot of the eesel AI Reports page, showing deflection rate, replies created, cost savings calculator, gaps in training, and feedback charts.

Quais métricas você precisa acompanhar para o desempenho da taxa de deflexão?

Embora melhorar as taxas de deflexão seja importante, manter a qualidade do serviço deve permanecer primordial. Um estudo da Harvard Business Review descobriu que reduzir o esforço do cliente importa mais do que encantá-lo, mas isso não deve ocorrer à custa da qualidade do serviço.

Acompanhe essas métricas essenciais para garantir uma qualidade de serviço abrangente:

 

Métrica Descrição Benchmark Alvo
CSAT Satisfação do cliente com autoatendimento >85% de satisfação
Taxa de Resolução Problemas resolvidos sem escalonamento >70% de resolução
Tempo de Resposta Velocidade da resposta automatizada <30 segundos
Taxa de Escalonamento Problemas que requerem suporte humano <25% de escalonamento

Satisfação do Cliente (CSAT) Pesquisas da Zendesk mostram que taxas de deflexão mais altas correlacionam-se com a melhoria do CSAT quando implementadas corretamente. Monitore as pontuações de satisfação para garantir que as resoluções automatizadas realmente atendam às expectativas dos clientes.

Taxa de Resolução Isso significa que o autoatendimento está realmente resolvendo os problemas dos clientes, não apenas reduzindo o volume de tickets. Se os clientes ainda escalonam após usar o autoatendimento, melhorias podem ser necessárias. Esta métrica ajuda a garantir que as deflexões levem à resolução real de problemas, não apenas à redução da carga de trabalho dos agentes.

Economia de Custos Acompanhe o impacto financeiro medindo o custo médio por ticket, o tempo economizado dos agentes e a redução das necessidades de treinamento. Plataformas modernas de IA fornecem rastreamento abrangente de ROI.

Tempo de Primeira Resposta (FRT) Respostas automatizadas através de deflexão eficaz podem fornecer suporte ao cliente instantâneo, 24/7. Acompanhe isso junto com a deflexão para garantir que a velocidade não comprometa a qualidade.

Construindo uma estratégia eficaz de deflexão de autoatendimento

Implementar um autoatendimento eficaz é crucial para melhorar sua taxa de deflexão enquanto mantém alta satisfação do cliente. De acordo com a Zendesk, organizações que se destacam no suporte de autoatendimento experimentam tanto a redução dos volumes de tickets quanto o aumento da satisfação do cliente através da resolução imediata de problemas.

Otimize sua base de conhecimento

A chart showing the deflection rate optimization cycle, showing: audit, measure, implement, monitor, and optimize, in a cyclical flow.

Uma base de conhecimento bem estruturada forma a base de um suporte de autoatendimento bem-sucedido. A organização da sua base de conhecimento impacta diretamente a facilidade com que os clientes podem encontrar respostas de forma independente, tornando-se um fator crítico na melhoria da taxa de desvio do suporte ao cliente.

Para otimizar sua base de conhecimento de forma eficaz, concentre-se em criar uma hierarquia de conteúdo clara que corresponda à forma como os clientes pensam e procuram informações. Estruture seus artigos com títulos descritivos que incorporem termos de busca comuns e garanta que sua funcionalidade de busca inclua recursos úteis como filtros e conteúdo relacionado sugerido.

A qualidade do conteúdo é tão importante quanto a organização. Escreva instruções claras e passo a passo acompanhadas de capturas de tela relevantes. Atualize regularmente seu conteúdo com base em novos recursos do produto, feedback dos clientes e perguntas comuns emergentes. Com uma base de conhecimento bem organizada e conteúdo de qualidade, chatbots com inteligência artificial terão mais facilidade em buscar respostas, resultando em mais desvios.

Dica profissional: Use ferramentas de análise para identificar lacunas de conhecimento. eesel AI fornece insights detalhados sobre tópicos que os clientes frequentemente procuram, mas não conseguem encontrar, ajudando você a priorizar a criação de conteúdo de forma eficaz.

Chatbots de IA e automação

Embora as bases de conhecimento forneçam uma base sólida, os chatbots com inteligência artificial transformaram as capacidades de suporte de autoatendimento. De acordo com Forethought, empresas que implementam chatbots de IA sofisticados viram melhorias significativas em sua taxa de desvio de autoatendimento, com aumentos de 30% para 39% em apenas alguns meses.

Soluções modernas de IA como eesel AI que fornecem taxas de desvio acima da média do setor, oferecendo:

  • Triagem e roteamento inteligente de tickets com base na análise de conteúdo
  • Integrações de API personalizadas para lidar com transações complexas
  • Fluxos de trabalho multi-bot para diferentes cenários de suporte
  • Caminhos de escalonamento contínuos quando a intervenção humana é necessária

A screenshot of the eesel AI dashboard with the bot selection dropdown being highlighted.

Levando sua taxa de desvio de tickets de suporte para o próximo nível

Melhorar sua taxa de desvio de tickets de suporte requer foco em três pilares essenciais: conteúdo abrangente de autoatendimento, automação inteligente e medição contínua. De acordo com uma pesquisa da indústria da Zendesk, empresas que adotam essa abordagem estratégica veem até 30% de taxas de desvio mais altas.

Para otimizar sua taxa de desvio, comece auditando minuciosamente seu conteúdo de autoatendimento para identificar lacunas de cobertura. Calcule sua taxa atual usando a fórmula que cobrimos para estabelecer uma linha de base. Em seguida, implemente soluções com IA que possam lidar com consultas rotineiras enquanto mantêm a qualidade do serviço. Acompanhe tanto as métricas de desvio quanto as pontuações de satisfação do cliente para garantir o equilíbrio certo e crie um ciclo de revisão regular para otimização contínua.

Pronto para alcançar taxas de desvio líderes do setor enquanto mantém a excelência no serviço? eesel AI ajuda as equipes de suporte a automatizar efetivamente através de autoatendimento inteligente. Veja como funciona com um teste gratuito hoje.

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