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  Artigo atualizado: 06 de janeiro de 2022

Comece a usar relatórios e análises do Sparkcentral

Este artigo lista os relatórios disponíveis no Sparkcentral, incluindo relatórios de nível superior, relatórios históricos e em tempo real e relatórios de experiência do cliente.

Monitore a visão do todo

Os relatórios fornecem uma visão de nível superior das métricas de desempenho ao longo do tempo. Eles também podem ajudar os gerentes a entender como as mensagens se correlacionam com as atividades que ocorrem em outros departamentos.

Especificamente, os relatórios de Uso e Volume da Conta fornecem informações sobre:

  • Contatos mensais exclusivos
  • Conversas fechadas
  • Agentes ativos
  • Mensagens proativas

Monitorar desempenho

As métricas e o monitoramento em tempo real podem ajudar a evitar escalonamentos, para que você possa gerenciar a força de trabalho de seus agentes com eficiência. Relatórios históricos ajudam os supervisores a se reportarem a seus gerentes e partes interessadas internas.

Os relatórios do agente/equipe incluem:

  • Visão geral do agente
  • Visão geral da equipe
  • Tempo de tratamento (por agente e equipe)
  • Disponibilidade do agente
  • Utilização (tempo de tratamento por agente e equipe)
  • Conversas resolvidas (por agente e equipe)

Gerencie a experiência do cliente

A Sparkcentral oferece relatórios projetados para ajudá-lo a medir como os clientes se sentem em relação ao seu serviço.

O relatório de contrato de nível de serviço (SLA) inclui:

  • Primeiro tempo de resposta
  • Tempo de resposta da conversa
  • Tempo médio de primeira resposta
  • Tempo médio de resposta da conversa

O relatório de satisfação do cliente inclui:

  • Insights do CSAT
  • Tempos de resolução
  • Tempo médio de primeira resposta
  • Sentimento de emoji

Ao revisar e analisar os dados fornecidos nesses relatórios, você pode obter uma visão acionável dos dados coletados.

Use exportações de dados para criar seus próprios relatórios de clientes

Você pode criar relatórios personalizados no Excel ou importar dados para seu data warehouse para análise posterior. Para saber mais, consulte Exportações de dados do Sparkcentral.

 

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