Métricas de análisis de interacción

• Cálculo: Número total de casos distintos en los que el indicador de frustración del cliente es igual a 1. Esta métrica representa si ocurrió alguna instancia de frustración del cliente durante el período seleccionado.

• Filtros:

  • Grupo de empleados: Agente, Equipo, Compañía

  • Grupo de contactos: Compañía

  • Atributos: NA

• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia abajo, es mejor un valor menor en la métrica.

• Caso de uso: Identificación de la frustración del cliente durante las interacciones En un centro de contacto, detectar momentos de frustración del cliente es fundamental para mejorar la calidad del servicio y la satisfacción del cliente. Esta métrica ayuda a identificar si alguna interacción durante el período del informe involucró a un cliente frustrado (donde el sistema marcó ID de frustración del cliente = 1). Por ejemplo, si un cliente expresa repetidamente su insatisfacción durante una llamada o un chat (por ejemplo, quejándose de demoras o transacciones fallidas), la interacción se marca como frustrada. El seguimiento de esta métrica permite a los supervisores detectar rápidamente sesiones que pueden requerir revisión, capacitación del agente o escalada.

  Al monitorear los indicadores de frustración, los centros de contacto pueden:

  • Identifique las áreas donde los procesos o las políticas causan insatisfacción del cliente.

  • Tome medidas proactivas para resolver problemas recurrentes.

  • Mejorar la capacitación de los agentes para manejar conversaciones difíciles.

  • Mejore la experiencia general del cliente reduciendo los factores desencadenantes de frustración.

• Cálculo: esta métrica indica si alguna interacción se resolvió con éxito durante el período seleccionado.

• Filtros:

  • Grupo de empleados: Agente, Equipo, Compañía

  • Grupo de contactos: Compañía

  • Atributos: NA

• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica.

• Caso de uso: el seguimiento de esta métrica permite a los supervisores ver rápidamente si se están produciendo resoluciones durante el período del informe. Un valor bajo indica que no se resolvieron problemas, lo que puede indicar un retraso o una ineficiencia del proceso. Al monitorear esto, los centros de contacto pueden mejorar las tasas de resolución, reducir los contactos repetidos y mejorar la satisfacción del cliente.

• Cálculo: El número total de segmentos de interacción distintos dentro del período seleccionado. Cada segmento representa una parte de una interacción, como una llamada, un chat u otra actividad del canal de comunicación.

• Filtros:

  • Grupo de empleados: Agente, Equipo, Compañía

  • Grupo de contactos: Compañía

  • Atributos: NA

• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, una sola llamada de un cliente puede involucrar múltiples segmentos, como la conversación inicial con un agente, una transferencia a un especialista y una confirmación de seguimiento. De manera similar, una interacción de chat podría incluir segmentos separados para diferentes temas o escaladas. El conteo de segmentos distintos proporciona información sobre cuántas partes de interacción gestionan los agentes, lo que puede indicar complejidad y necesidades de recursos.

• Cálculo: La duración promedio de los segmentos de interacción durante el período seleccionado. Esta métrica se calcula dividiendo la suma de las duraciones de todos los segmentos distintos por la cantidad de segmentos distintos. Representa la longitud típica de un segmento dentro de una interacción.

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  • Grupo de empleados: Agente, Equipo, Compañía

  • Grupo de contactos: Compañía

  • Atributos: NA

• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia abajo, es mejor un valor menor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, una sola llamada de un cliente puede incluir múltiples segmentos, como el saludo inicial, la resolución de problemas y la escalada. Si la duración total de estos segmentos es de 900 segundos y hay 3 segmentos, la duración promedio del segmento es de 300 segundos (5 minutos). El monitoreo de esta métrica ayuda a los gerentes a identificar patrones como pasos de resolución de problemas inusualmente largos o interacciones breves y apresuradas, lo que permite una mejor planificación y capacitación de los recursos.

• Cálculo: La duración promedio de los segmentos de interacción durante el período seleccionado. Esta métrica se calcula dividiendo la suma de las duraciones de todos los segmentos distintos por la cantidad de segmentos distintos. Representa la longitud típica de un segmento dentro de una interacción.

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  • Grupo de empleados: Agente, Equipo, Compañía

  • Grupo de contactos: Compañía

  • Atributos: NA

• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia abajo, es mejor un valor menor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, una llamada puede incluir pasos de resolución de problemas donde el agente busca información o espera respuestas del sistema, lo que genera silencio. Si el silencio total en los segmentos es de 120 segundos y hay 4 segmentos, el silencio promedio por segmento es de 30 segundos. Los promedios altos de silencio pueden indicar la necesidad de una mejor capacitación de los agentes, herramientas más rápidas o procesos mejorados para mantener a los clientes interesados.

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• Cálculo: La proporción de segmentos de interacción donde el ID de sentimiento del cliente es igual a sentimientos negativos. Esta métrica se calcula dividiendo la cantidad de segmentos distintos con ID de sentimiento igual a sentimientos negativos por la cantidad total de segmentos. Representa el porcentaje de segmentos que reflejan un sentimiento específico.

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  • Grupo de empleados: Agente, Equipo, Compañía

  • Grupo de contactos: Compañía

  • Atributos: NA

• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia abajo, es mejor un valor menor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, si el análisis de sentimientos marca los segmentos donde los clientes expresan satisfacción como Sentimiento Negativo, esta métrica calcula qué porción de todos los segmentos fueron negativos. Por ejemplo, si hay 100 segmentos y 40 de ellos tienen sentimiento negativo, la métrica mostrará 40%. Monitorear esto ayuda a los gerentes a rastrear tendencias en el sentimiento del cliente, identificar áreas de mejora y evaluar el impacto de los cambios en el servicio en la percepción del cliente.

• Cálculo: Porcentaje de segmentos de interacción donde el sentimiento del cliente es positivo. Esta métrica se calcula dividiendo el número de segmentos distintos con sentimientos positivos por el número total de segmentos. Representa la proporción de segmentos que reflejan un sentimiento específico.

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  • Grupo de empleados: Agente, Equipo, Compañía

  • Grupo de contactos: Compañía

  • Atributos: NA

• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, si el análisis de sentimientos marca los segmentos donde los clientes expresan insatisfacción como Sentimiento positivo, esta métrica calcula la proporción de todos los segmentos que fueron positivos. Por ejemplo, si hay 200 segmentos y 50 de ellos tienen sentimiento positivo, la métrica mostrará 25%. Monitorear esto ayuda a los gerentes a detectar tendencias de sentimiento positivo, tomar acciones correctivas y mejorar la experiencia general del cliente.

• Cálculo: Porcentaje de segmentos de interacción donde el sentimiento del agente es negativo. Esta métrica se calcula dividiendo el número de segmentos distintos con sentimiento negativo del agente por el número total de segmentos. Representa la frecuencia con la que los agentes muestran sentimientos negativos durante las interacciones.

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  • Grupo de empleados: Agente, Equipo, Compañía

  • Grupo de contactos: Compañía

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• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia abajo, es mejor un valor menor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, el análisis de sentimientos puede detectar sentimientos negativos del agente cuando este usa un lenguaje duro, suena impaciente o expresa frustración durante una llamada o un chat. Por ejemplo, si hay 100 segmentos en total y 8 segmentos muestran un sentimiento negativo (sentimiento del agente), la métrica mostrará 8%. El seguimiento de esto ayuda a los supervisores a detectar patrones de sentimiento negativo, brindar orientación y garantizar que los agentes mantengan el profesionalismo y la empatía durante las interacciones.

• Cálculo: Porcentaje de segmentos de interacción con sentimiento positivo del agente. Esto se calcula dividiendo la cantidad de segmentos distintos marcados con un sentimiento positivo del agente por la cantidad total de segmentos.

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  • Grupo de empleados: Agente, Equipo, Compañía

  • Grupo de contactos: Compañía

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• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, si el análisis de sentimientos marca los segmentos donde los clientes expresan satisfacción como Sentimiento positivo, esta métrica calcula la proporción de todos los segmentos que fueron positivos. Por ejemplo, si hay 200 segmentos y 50 de ellos tienen sentimiento positivo, la métrica mostrará 25%. Monitorear esto ayuda a los gerentes a detectar tendencias de sentimiento positivo, tomar acciones correctivas y mejorar la experiencia general del cliente.

• Cálculo: Porcentaje de segmentos de interacción donde el cliente comenzó la interacción con un sentimiento negativo. Esto se calcula dividiendo el número de segmentos distintos donde hay un sentimiento inicial negativo del cliente por el número total de segmentos.

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  • Grupo de empleados: Agente, Equipo, Compañía

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• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia abajo, es mejor un valor menor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, si el análisis de sentimientos detecta que un cliente inicia una llamada o un chat sonando molesto o frustrado (sentimiento de inicio de cliente negativo), esta métrica calcula la proporción de dichos segmentos. Por ejemplo, si hay 100 segmentos en total y 15 comenzaron con sentimiento negativo, la métrica mostrará 15%. Monitorear esto ayuda a los gerentes a comprender las tendencias de sentimiento de los clientes al comienzo de las interacciones y tomar medidas para mejorar las primeras impresiones, como reducir los tiempos de espera o mejorar las opciones de autoservicio.

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• Cálculo: Porcentaje de segmentos de interacción donde el cliente comenzó la interacción con un sentimiento positivo. Esto se calcula dividiendo el número de segmentos distintos donde hay un sentimiento inicial positivo del cliente por el número total de segmentos.

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  • Grupo de empleados: Agente, Equipo, Compañía

  • Grupo de contactos: Compañía

  • Atributos: NA

• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, si el análisis de sentimientos detecta que un cliente comienza una llamada o un chat sonando feliz o satisfecho (sentimiento de inicio positivo del cliente), esta métrica calcula la proporción de dichos segmentos. Por ejemplo, si hay 100 segmentos en total y 40 comenzaron con un sentimiento positivo, la métrica mostrará 40%. Monitorear esto ayuda a los gerentes a comprender el estado de ánimo del cliente al comienzo de las interacciones y a tomar medidas para mantener o mejorar el compromiso positivo.

• Cálculo: El porcentaje de segmentos de interacción donde el cliente finalizó la interacción con un sentimiento negativo. Esto se calcula dividiendo el número de segmentos distintos donde hay un sentimiento final negativo del cliente por el número total de segmentos.

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  • Grupo de empleados: Agente, Equipo, Compañía

  • Grupo de contactos: Compañía

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• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia abajo, es mejor un valor menor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, si el análisis de sentimientos detecta que un cliente finaliza una llamada o un chat con un tono frustrado o insatisfecho (sentimiento final negativo del cliente), esta métrica calcula la proporción de dichos segmentos. Por ejemplo, si hay 100 segmentos en total y 20 terminaron con sentimiento negativo, la métrica mostrará 20%. Monitorear esto ayuda a los gerentes a identificar interacciones que no cumplieron con las expectativas del cliente y a tomar acciones correctivas para mejorar la resolución y la experiencia del cliente.

• Cálculo: El porcentaje de segmentos de interacción donde el cliente finalizó la interacción con un sentimiento positivo. Esto se calcula dividiendo el número de segmentos distintos donde hay un sentimiento final positivo del cliente por el número total de segmentos.

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• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, si el análisis de sentimientos detecta que un cliente finaliza una llamada o un chat sintiéndose feliz o satisfecho (sentimiento final positivo del cliente), esta métrica calcula la proporción de dichos segmentos. Por ejemplo, si hay 100 segmentos en total y 60 terminaron con un sentimiento positivo, la métrica mostrará 60%. Monitorear esto ayuda a los gerentes a evaluar la calidad del servicio, identificar las mejores prácticas y mejorar los procesos para garantizar que los clientes salgan de las interacciones con una sensación positiva.

• Cálculo: El porcentaje de segmentos de interacción donde el agente comenzó la interacción con un sentimiento negativo. Esto se calcula dividiendo el número de segmentos distintos donde el sentimiento inicial del agente negativo es negativo por el número total de segmentos.

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  • Grupo de contactos: Compañía

  • Atributos: NA

• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia abajo, es mejor un valor menor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, el análisis de sentimientos podría detectar un sentimiento negativo del agente al comienzo de una llamada si el agente suena impaciente, frustrado o usa un lenguaje duro. Por ejemplo, si hay 100 segmentos en total y 10 comenzaron con sentimiento negativo, la métrica mostrará 10%. Monitorear esto ayuda a los supervisores a detectar patrones de tono negativo al comienzo de las interacciones y tomar acciones correctivas para mejorar el profesionalismo y la experiencia del cliente.

• Cálculo: El porcentaje de segmentos de interacción donde el agente comenzó la interacción con un sentimiento positivo. Esto se calcula dividiendo el número de segmentos distintos donde el sentimiento inicial del agente positivo es positivo por el número total de segmentos.

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  • Grupo de empleados: Agente, Equipo, Compañía

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• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, el análisis de sentimientos podría detectar un sentimiento positivo del agente al comienzo de una llamada si el agente saluda al cliente cálidamente y suena entusiasta. Por ejemplo, si hay 100 segmentos en total y 70 comenzaron con un sentimiento positivo, la métrica mostrará 70%. Monitorear esto ayuda a los supervisores a garantizar que los agentes comiencen constantemente las interacciones con una nota positiva, lo que puede conducir a mejores resultados y una mayor satisfacción del cliente.

• Cálculo: El porcentaje de segmentos de interacción donde el agente finalizó la interacción con un sentimiento negativo. Esto se calcula dividiendo el número de segmentos distintos donde hay sentimiento final negativo del agente por el número total de segmentos.

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• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia abajo, es mejor un valor menor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, el análisis de sentimientos podría detectar un sentimiento negativo del agente al final de una llamada si el agente suena impaciente, usa un lenguaje duro o expresa frustración antes de finalizar la conversación. Por ejemplo, si hay 100 segmentos en total y 12 terminaron con sentimiento negativo, la métrica mostrará 12%. Monitorear esto ayuda a los supervisores a detectar patrones de tono negativo al cierre de las interacciones y tomar acciones correctivas para mejorar la experiencia del cliente y el desempeño del agente.

• Cálculo: El porcentaje de segmentos de interacción donde el agente finalizó la interacción con un sentimiento positivo. Esto se calcula dividiendo la cantidad de segmentos distintos donde el sentimiento final del agente es positivo por la cantidad total de segmentos.

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  • Grupo de empleados: Agente, Equipo, Compañía

  • Grupo de contactos: Compañía

  • Atributos: NA

• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, el análisis de sentimientos podría detectar un sentimiento positivo del agente al final de una llamada si el agente agradece cálidamente al cliente y ofrece ayuda adicional antes de finalizar la conversación. Por ejemplo, si hay 100 segmentos en total y 75 terminaron con un sentimiento positivo, la métrica mostrará 75%. Monitorear esto ayuda a los supervisores a garantizar que los agentes mantengan constantemente un tono positivo durante toda la interacción, especialmente al cierre, lo que deja una impresión duradera en los clientes.

• Cálculo: La suma total de todos los segmentos distintos de sentimiento del cliente registrados durante el período seleccionado. Cada ID de segmento representa un segmento de interacción único en el que se analizó el sentimiento del cliente. Esta métrica agrega esencialmente los segmentos únicos relacionados con el sentimiento para proporcionar un recuento general de las ocurrencias del sentimiento.

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  • Grupo de contactos: Compañía

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• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, una sola llamada puede incluir múltiples segmentos (como saludo, resolución de problemas y cierre), cada uno de los cuales se analiza en función del sentimiento. Si el análisis de sentimientos identifica 3 segmentos únicos en una llamada y 2 en otra, esta métrica suma esos identificadores de segmentos distintos en todas las interacciones. Monitorear esto ayuda a los gerentes a comprender con qué frecuencia se aplica el análisis de sentimientos y cuántos segmentos contribuyen a las tendencias generales de sentimientos.

• Cálculo: La suma total de todos los segmentos de sentimiento de agentes distintos registrados durante el período seleccionado. Cada ID de segmento representa un segmento de interacción único donde se analizó el sentimiento del agente. Esta métrica agrega los segmentos únicos relacionados con el sentimiento para proporcionar un recuento general de los segmentos asociados con el sentimiento del agente.

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  • Grupo de empleados: Agente, Equipo, Compañía

  • Grupo de contactos: Compañía

  • Atributos: NA

• Canal compatible: Todos los canales

• Tipo de métrica: Histórica

• Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica.

• Caso de uso: En un centro de contacto, una sola llamada puede incluir múltiples segmentos (como saludo, resolución de problemas y cierre), cada uno de los cuales se analiza en función del sentimiento del agente. Si el análisis de sentimientos identifica 3 segmentos únicos en una llamada y 2 en otra, esta métrica suma esos identificadores de segmentos distintos en todas las interacciones. Monitorear esto ayuda a los gerentes a comprender con qué frecuencia se aplica el análisis de sentimiento del agente y cuántos segmentos contribuyen a las tendencias generales de sentimiento.