Cuando se crea un centro de ayuda para los clientes, se les está proporcionando un canal de autoservicio para que puedan resolver sus propios problemas en lugar de abrir tickets. El autoservicio permite que la organización de atención al cliente funcione de manera más eficiente porque los agentes tienen que atender menos solicitudes de soporte (lo que se conoce como redirección de tickets).
En este artículo se introducen las herramientas y las métricas que funcionan en conjunto para medir la eficacia de un canal de autoservicio.
- Analizar las métricas de interacción de la base de conocimientos
- Analizar las métricas de interacción de búsqueda
- Monitorear el tráfico y la actividad del centro de ayuda con Google Analytics
- Calcular la puntuación del autoservicio
- Analizar la actividad de Conocimiento para el contenido de la base de conocimientos y los tickets resueltos
- Analizar la resolución de tickets automatizada a través de las respuestas automáticas con artículos
- Resumen de las opciones de los informes del canal de autoservicio
Analizar las métricas de interacción de la base de conocimientos
El análisis de la actividad de la base de conocimientos comienza en el panel Knowledge Base de Explore. En este panel, los administradores pueden medir las métricas de interacción esenciales para la base de conocimientos.
Si desea más información, consulte Análisis de la actividad de la base de conocimientos con Explore.
Analizar las métricas de interacción de búsqueda
Si los clientes no pueden encontrar la información que buscan en el centro de ayuda, el canal de autoservicio no les será de mucha utilidad. En el panel Search de Explore, hay métricas que ayudan a saber qué es lo que buscan los clientes y lo que hacen después de buscar.
Si desea más información, consulte Análisis de los resultados de las búsquedas del centro de ayuda con Explore.
Monitorear el tráfico y la actividad del centro de ayuda con Google Analytics
Al igual que con cualquier otro sitio web, se puede usar Google Analytics para monitorear y analizar el tráfico y la actividad del centro de ayuda. Google Analytics proporciona métricas estándar en el sector para medir el tráfico de los sitios web, la actividad de los usuarios y la interacción de los usuarios. Cuando se usa junto con el panel Knowledge Base de Explore, que muestra una síntesis de los datos de actividad clave, Google Analytics permite hacer un análisis mucho más a fondo de las métricas de interacción y actividad de los usuarios.
Aunque estas métricas no pueden indicar cuántos tickets han sido redireccionados como resultado del uso del centro de ayuda, sí ofrecen información exhaustiva sobre el uso y la eficacia del contenido del centro de ayuda.
Para comenzar, configure Google Analytics para el centro de ayuda. luego puede hacer seguimiento de la actividad del centro de ayuda en su cuenta de Google Analytics.
- Visualizaciones de página: el número de visualizaciones de página en el centro de ayuda. Se puede hacer seguimiento de las vistas en Google Analytics y en el panel Knowledge Base de Explore.
- Visitantes únicos: el número de visitantes únicos del centro de ayuda. Cada visita al centro de ayuda cuenta como una sesión y cada sesión genera (normalmente) varias visualizaciones de páginas. Cuando se hace seguimiento del número de usuarios que visitan el centro de ayuda, se obtiene una perspectiva de su uso, comparado con el total de visualizaciones en un periodo especificado. Por ejemplo, un total de 10.000 visualizaciones al mes comparado con 1000 usuarios únicos dentro de ese mismo periodo indica que esos usuarios ven un promedio de 10 páginas por sesión. Esta información permite saber cuántos clientes usan el contenido de autoservicio.
- % de nuevas sesiones: saber cuántos usuarios del centro de ayuda son nuevos y cuántos no lo son ayuda a centrar la atención en el contenido que atiende las necesidades de esos usuarios. Un ejemplo sería cuando se estrena un nuevo producto y se observa un aumento de usuarios nuevos. Eso quiere decir que es necesario ofrecer información sobre el uso del nuevo producto.
- Duración promedio de sesión: la duración promedio de una sesión de usuario en el centro de ayuda indica cuánto tiempo pasa ahí el usuario y, si se analiza más a fondo, cuánto tiempo dedica a leer artículos específicos y las preguntas frecuentes. Lo ideal es que dedique tiempo suficiente para leer la información que se proporciona. Y si no lee la información, también es importante saberlo porque podría ser que el contenido no sea interesante o que no incluya la información que necesita.
- Páginas por sesión: el número promedio de páginas que se visualizan durante una sesión en el centro de ayuda. Esto también indica la cantidad de contenido de autoservicio que se usa.
- Porcentaje de rebote: es el porcentaje de sesiones de una sola página en su centro de ayuda. Un rebote indica que el cliente abandonó el centro de ayuda después de ver la primera página a donde llegó. Un usuario puede haber llegado al centro de ayuda sin querer, o bien puede que no le haya gustado lo que vio.
Con Google Analytics, también se puede analizar qué buscan los usuarios y qué hacen después de realizar esas búsquedas.
Calcular la puntuación del autoservicio
Para comenzar a cuantificar más directamente la eficacia del centro de ayuda como un canal de autoservicio, y su impacto en la redirección de tickets, se recomienda calcular la puntuación del autoservicio. A esta métrica también se le conoce como el índice de autoservicio y se trata de un cálculo manual que se puede realizar con esta fórmula:
Puntuación de autoservicio = Total de sesiones de usuarios de los centros de ayuda / Total de usuarios en los tickets
- Configure una cuenta de Google Analytics y conéctela al centro de ayuda como se describe en Activación de Google Analytics en el centro de ayuda.
- Cuando tenga disponibles varios meses de actividad de los usuarios en Google Analytics, haga una sinopsis de 30 días (por ejemplo) de la cantidad de sesiones de visitantes en su centro de ayuda.
- Divida ese número entre la cantidad total de usuarios que han enviado tickets durante ese mismo periodo. Consulte Receta de Explore: Saber cuántos usuarios envían tickets cada mes.
Cuando haga este cálculo, también debería definir qué considera un uso activo del centro de ayuda cuando se intenta resolver problemas mediante el autoservicio. En 6 steps for measuring self-service success, Erin Cochran de RJMetrics afirma: “Definimos ‘interacción con el contenido’ como alguien que hace más que solo visitar la página de aterrizaje del centro de ayuda o ir directamente a un nuevo formulario de ticket. Eso nos permitió tener una mejor idea de cuántos visitantes en realidad intentaron resolver sus propios problemas antes de enviar un ticket”. En su artículo, Erin comparte otras sugerencias útiles para evaluar el autoservicio. Échele un vistazo.
Analizar la actividad de Conocimiento para el contenido de la base de conocimientos y los tickets resueltos
La sección de conocimiento del panel de contexto permite a los agentes compartir fácilmente y dirigir a los clientes al contenido de la base de conocimientos para que puedan resolver ellos mismos sus problemas de soporte.
Aquí se necesita una intervención manual porque los agentes agregan los vínculos al contenido de la base de conocimientos en sus respuestas a los clientes, pero luego se puede hacer el seguimiento para saber si el contenido vinculado ayudó a los usuarios a resolver sus propios tickets. En este caso no se hace una redirección de tickets, pero su resolución puede ser el resultado del uso del canal de autoservicio.
Si desea más información, consulte Análisis de la actividad de Conocimiento y la aplicación Knowledge Capture.
Analizar la resolución de tickets automatizada a través de las respuestas automáticas con artículos
La función de respuestas automáticas con artículos utiliza el aprendizaje automático para analizar el texto de las solicitudes de soporte entrantes y luego responde automáticamente a los tickets con una lista de artículos relacionados de la base de conocimientos que pueden ayudar a los clientes a resolver sus problemas sin tener que interactuar con un agente.
De manera similar a la sección de conocimiento del panel de contexto, es posible ver análisis de la actividad de las respuestas automáticas con artículos en Explore. Sobre todo, se puede ver cuántos tickets se resolvieron gracias a los artículos de la base de conocimientos.
Esto incluye el rendimiento en general (cuántas veces se resuelven tickets con los vínculos) y también el rendimiento de artículos individuales (cuáles artículos son los mejores y cuáles son los peores para resolver los problemas de los clientes).
Si desea más información, consulte Análisis de las recomendaciones de artículos.
Resumen de las opciones de los informes del canal de autoservicio
| Herramienta de informes | Ubicación de los informes |
|---|---|
| Panel Knowledge Base | |
| Panel Search | Panel Search en Explore |
| Google Analytics | Panel Google Analytics |
| Panel Knowledge Capture | Panel Knowledge Capture en Explore |
| Panel Article Recommendations | Panel Article Recommendations en Explore |