HDI Brasil: O cobre e descobre das métricas em serviço de suporte a cliente

por Rob England no ITSMWatch

Quando se vai medir o nível de serviço de suporte a cliente, é importante ter uma visão equilibrada entre diferentes métricas e não ficar demasiadamente preso a uma ou duas. Caso contrário, haverá distorção no resultado real. Obviamente o objetivo principal das métricas em serviço de suporte está no acompanhamento da qualidade de como se está operando. Existem muitos indicadores a serem utilizados e alguns livros que abordam o tema. Eu não vou tentar mostrar todas as métricas aqui, mas, como exemplo, elas podem incluir uma ampla variedade, tais como:

End-to-end, ou TI como uma "caixa preta":
* Número de incidentes e chamados fechados por semana
* O tempo médio para restaurar o serviço
* A satisfação do cliente

Por equipe de suporte:
* Número de atribuições fechadas por semana, por fila
* Percentual de trabalhos abertos, por tempo, por fila
* O tempo médio para responder a um chamado, por prioridade
* Contribuição de itens da base conhecimento, em percentagem das atribuições

Específico para a central de atendimento:
* Resolução no primeiro contato
* Chamadas abandonadas
* O tempo médio de chamadas à central de suporte
* O tempo médio entre contatos de cada usuário

Por onde começar
O estudo da mensuração é amplo e complexo. Dois fatores surgiram de uma série de discussões com os meus clientes de serviços de suporte: obter uma visão equilibrada e escolher métricas adequadas a uma finalidade. Neste artigo, vou olhar para o equilíbrio.

Você sabia que 75% da satisfação do cliente em um atendimento telefônico se dá por satisfazer necessidades psicológicas?

Todas as métricas mudam o comportamento de uma forma indesejada, bem como de forma desejada. Analise as métricas exemplificadas acima. Se uma equipe é medida por quantos chamados são fechados por semana, então simplesmente se você rotear todos esses incidentes a uma outra equipe, vai dar-lhes uma métrica exemplar. Mas não é exatamente isso que queremos ter.

Aliás, outra coisa a se notar em relação às métricas acima: no help desk/service desk, a métrica tem relação com chamadas; já quando se fala em fila, grupo ou equipe, relaciona-se com as atribuições; e em demais aspectos, é tudo sobre ...uhmm... Nós não "temos uma única palavra para ele. Precisamos de uma palavra coletiva para como o ITIL divide incidentes e requisições. Eu gosto do termo respostas: tudo o que a central de atendimento responde, independentemente se vem diretamente dos usuários, de sistemas de alertas automáticos ou tarefas regularmente agendadas. Meça as Respostas.

Para outro exemplo de impactos indesejáveis sobre o comportamento, considere Chamadas Abandonadas (usuários que desistem da chamada antes de o telefone ser atendido). Se nos concentrarmos em demasia em chamadas abandonadas como uma métrica, os analistas começarão a cortar chamadas de curta duração com o propósito de poderem atender às novas ligações. Chamadas abandonadas são sempre uma coisa ruim, mas você não acha que é ainda pior quando geram pressa para desligar o telefone quando se tem grande demanda? “Tempestades” acontecem, ou seja, mesmo no dia mais quieto você terá inevitavelmente momentos em que o tráfego de chamadas excederão a capacidade de resposta da central de atendimento. Você não pode zerar o índice de chamadas abandonadas, sem ter uma custosa capacidade excessiva de atendimento telefônico.

E é claro que é da própria natureza dos centros de suporte mudarem para saírem de uma situação incômoda. A teoria estatística nos diz algo que parece um contra-senso a princípio (foi assim para mim): dados uniformemente distribuídos, por definição, não são aleatórios. Tem um padrão. É uniformemente distribuído e, portanto, previsível. O surgimento de uma onda de chamadas para a central de atendimento em um mesmo momento, por exemplo, pode significar duas coisas: (a) algo aconteceu para que todos venham de uma vez ou (b) algo não aconteceu para fazê-los vir todos de uma vez. Ninguém melhor do que um estatístico para me explicar como calcular se a onda veio além do que se poderia esperar de um evento aleatório. Mas a certeza é, mesmo no ambiente mais estável e pacífico de TI que você imagine, ocorrerão picos de chamadas. Defina uma meta realista para chamadas abandonadas.

Que tal preparar seus profissionais de atendimento para entender as necessidades psicológicas dos seus clientes?

Então, qual índice exato do nível de chamadas abandonadas? Nós prejudicamos o serviço prestado àqueles que estão conosco na linha e os abandonamos até mais tarde com a promessa de um novo contato, ou perdemos novas ligações? A resposta é que ambos são indesejáveis, e dar ênfase para o índice de Chamadas Abandonadas ou First Call Resolution vai apresentar comportamentos negativos. Precisamos de uma abordagem equilibrada.

Balanced Scorecard
Distorções criadas de forma indesejada, por foco em apenas uma métrica pode ser reduzida através de um portfólio equilibrado de métricas, como o conceito popular Balanced Scoredcard (como recomendado tanto por ITIL como por COBIT).

Houve várias discussões do Balanced Scorecard para TI, principalmente para gestão de serviços (veja o ITIL Continual Service Management 5.4.1). Abaixo segue uma perspectiva ligeiramente diferente que combina fundamentos de gestão de serviços com o conceito original de Kaplan/Norton com os quadrantes clientes, empregados, aprendizagem e financeiro, e com as "quatro" áreas de Val IT: Estamos fazendo as coisas certas? Estamos fazendo-lhes o caminho certo? Estamos fazendo-os bem? E estamos recebendo os benefícios?

Combinando eles, obtemos um scorecard que se parece com isto:

Escolha suas métricas para ter um portfólio equilibrado de medidas em cada quadrante. Comportamentos reais são um equilíbrio entre prioridades conflitantes: por exemplo, comece com “atender o máximo possível de chamadas ao mesmo tempo que resolve o máximo de chamadas; restabelecer o serviço rapidamente enquanto identifica os problemas subjacentes; controlar os custos e satisfazer os clientes. Selecione as métricas para refletir a mesma mistura de prioridades.

Em seguida, derive uma pontuação para cada quadrante, e com eles uma pontuação global. Organizações que adotam o balanced scorecard de forma profunda despendem tempo definindo o correto coeficiente de cada métrica na fórmula de pontuação geral. Você terá vários scorecards. Eles podem estar dentro de outros em diferentes níveis organizacionais. Este scorecard acima se aplica a toda a TI, para a área de serviço de suporte ou apenas para a central de atendimento.

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SAIBA MAIS...

Além de scorecards em múltiplos níveis, eles podem ser um dashboard em tempo real para acompanhamento ou um relatório periódico de avaliação, além de poderem ser apresentados a diferentes públicos. Esses dados normalmente são exigidos por gestores, clientes, auditores e executivos. Uma boa maneira de agrupar todos estes stakeholders é gerenciá-lo em três audiências: os investidores (que pagam por isso), os controladores (gerenciam isso) e prestadores/entregadores de serviços (executam isso). Cada audiência provavelmente exigirá uma visão um pouco diferente da outra.

Em cada caso busque o equilíbrio. Para cada métrica que você usa, pense em outra métrica que você iria introduzir com "Por outro lado ..."