Métricas de atención al cliente: qué KPI importan más y cómo mejorarlos

La mayoría de las marcas vigilan de cerca el rendimiento del marketing, las cifras de ventas y otras partes del negocio que generan ingresos. Pero no muchas hacen un buen trabajo midiendo la atención al cliente.

La lista de métricas que compartimos a continuación ofrece una imagen más completa del gran impacto que tiene la atención al cliente en el crecimiento del negocio. Algunas miden el rendimiento del equipo, como la rapidez y la calidad con la que respondes a los tickets.

Otras métricas examinan más a fondo el impacto de tu equipo en objetivos más amplios de la empresa, como la retención de clientes y la generación de ingresos. También te explicaremos cómo calcular cada una de estas métricas.

Dicho esto, ¡empecemos!

¿Qué son las métricas de atención al cliente?

Los KPI de cliente son métricas medibles que se utilizan para determinar el rendimiento, en concreto para optimizar la experiencia del cliente.

Estos KPI muestran hasta qué punto estás cumpliendo las expectativas de los clientes. Dado que esas expectativas varían entre clientes y evolucionan, es importante analizar continuamente los datos de los clientes. Recopila información y feedback con regularidad para mantenerte alineado con lo que tus clientes realmente quieren.

Principalmente, las expectativas de servicio de los clientes se pueden dividir en tres categorías:

• Rapidez y comodidad, incluida la capacidad de respuesta, el procesamiento eficiente y una atención al cliente personalizada.

• La fiabilidad y la transparencia se definen como disponibilidad, contacto proactivo y comunicación.

• Interacción y cuidado, que consisten en atención personal, empatía, claridad y amabilidad. Añadir el toque humano

A partir de estas tres categorías, derivamos diez métricas medibles que se pueden utilizar para mejorar la experiencia del cliente: rapidez, disponibilidad, eficacia y amabilidad. Te mostraremos cómo calcular y utilizar estos KPI.

Por qué importa medir las métricas de atención al cliente

No hace falta decir que los clientes son de un valor incalculable para tu negocio. Siguen comprando tu producto o servicios porque se les trata bien.

Sin duda, sabemos que tu equipo de atención al cliente trabaja muchísimo para mantener contentos a los clientes.

Pero no puedes saber qué clientes están contentos y cuáles necesitan un poco de apoyo extra sin identificar primero las métricas de satisfacción que son importantes para tu negocio y sin tener un sistema para capturar (y analizar) el feedback de los clientes.

Además de esto, hay varias razones por las que medir las métricas de atención al cliente es importante para tu atención al cliente:- Mejorar la satisfacción del cliente

La primera razón para medir a tu equipo de atención al cliente es identificar de cerca qué satisface a tu audiencia. Las mejores empresas combinan los datos de satisfacción con cifras concretas. Vinculan los resultados directamente con el comportamiento del cliente.

Por ejemplo:

• ¿Los clientes satisfechos tienden a quedarse más tiempo?

• ¿En qué se diferencia su comportamiento del de los clientes neutrales o insatisfechos?

• ¿Es más probable que recomienden nuevos clientes?

• ¿Gastan más con el tiempo?

Medir estas métricas ayuda a los equipos de soporte a comprender las necesidades cambiantes de los clientes, optimizar los procesos de servicio y mejorar la satisfacción general.- Identificar áreas de mejora

Según el Customer Service Quality Benchmark 2023 de Klaus, el 30 % de los profesionales de atención al cliente considera que medir y mejorar la calidad del soporte es un reto.

Aquí es donde medir las métricas de atención al cliente resulta fundamental.

Al analizar las métricas de atención al cliente, las empresas pueden identificar los puntos de fricción de los clientes en sus procesos. Este enfoque basado en datos permite realizar mejoras específicas dirigidas a retos concretos.- Optimizar la asignación de recursos

¿Alguna vez has sentido que tu tiempo, presupuesto o plantilla podrían haberse asignado de forma más eficaz si solo hubieras tenido una comprensión más clara de qué actividades requerían qué nivel de inversión?

Las métricas de atención al cliente pueden proporcionar exactamente esa claridad. Al mostrar dónde se gastan realmente tus recursos, te permiten tomar decisiones bien fundamentadas, ya sea ampliar los esfuerzos exitosos, remodelar por completo tu enfoque o afinar tu estrategia para mejorar la eficiencia general.

Errores comunes que cometen los equipos al hacer seguimiento de las métricas de atención al cliente

Ahora que ya conoces las métricas de atención al cliente importantes que debes medir, al mismo tiempo hay varios escollos por el camino en los que las cosas pueden salir mal.

Por suerte, puedes evitarlos si has reflexionado sobre las cosas de antemano. Estos son algunos errores comunes que puedes evitar al hacer seguimiento de tus métricas de atención al cliente:- Confundir el rendimiento individual con el rendimiento del equipo

Al analizar el rendimiento de un agente, tienes que fijarte en el impacto real y directo de la contribución de ese agente. No tiene mucho sentido fijarse en métricas que forman parte de un esfuerzo de equipo más amplio, ya que esto puede generar confusión en torno a quién es responsable de una resolución satisfactoria o de una resolución fallida en el primer contacto.

La mejor forma de medir la contribución directa de un agente es a través de métricas de eventos (por ejemplo, notas internas, respuestas y resoluciones exitosas). Esto te ayuda a determinar exactamente quién está teniendo un impacto positivo o negativo en el rendimiento general del equipo.- No comprender el contexto de las métricas clave

Tus indicadores clave de rendimiento (KPI) de atención al cliente son muy importantes, pero solo son útiles cuando se comprenden e interpretan correctamente.

Por ejemplo, dos de esas métricas que a menudo se utilizan para evaluar el rendimiento de la atención al cliente son la resolución en el primer contacto y la tasa de reapertura:

• La resolución en el primer contacto (FCR) mide cuántas consultas de clientes se resuelven con éxito durante la primera interacción con un agente.

• La tasa de reapertura hace seguimiento de cuántas consultas previamente resueltas son reabiertas por los clientes tras la resolución inicial.

El problema con métricas como la tasa de reapertura es que una conversación se puede reabrir por diversos motivos, y esto no significa necesariamente que la respuesta proporcionada no resolviera el problema del cliente.

Por ejemplo, una conversación podría reabrirse cuando un cliente responde con un simple agradecimiento, vuelve al mismo hilo con una pregunta completamente nueva, o si un agente la cierra por error antes de resolver el problema.

Por eso los responsables de atención al cliente deben evaluar las métricas con el contexto adecuado en lugar de tomarlas al pie de la letra. Aunque una tasa de reapertura alta pueda parecer preocupante, la tasa real de reaperturas significativas, como los casos en los que la solución original fue insuficiente, suele ser mucho menor.- Tener plazos demasiado ambiciosos y demasiados KPI

Los representantes de customer success tienen mucho que hacer. Son responsables de cosas como incorporar nuevos clientes, aumentar el LTV del cliente, identificar y crear oportunidades de upsell, facilitar renovaciones y proporcionar referencias. Pedirle a tu equipo que consiga todo esto lo antes posible es poco práctico.

Centrarse en todos estos KPI a la vez puede resultar abrumador. Los responsables de customer success necesitan tiempo para realizar experimentos, comprender los problemas y hacer pruebas A/B antes de identificar una solución consistente y escalable que se pueda perfeccionar y optimizar a medida que crece el equipo de customer success.

Centrarse en demasiados KPI y objetivos solo conduce al caos y a la confusión. Evita esto estableciendo menos objetivos y dando a tu equipo tiempo suficiente para desarrollar soluciones eficaces y eficientes. Céntrate en prioridades claras, respaldadas por un plan detallado y un plazo realista de ejecución.

Fuente- Confundir los KPI del equipo de atención al cliente con los de customer success

¿Puede un Account Executive hacer el trabajo de un Account Manager? En teoría, ambos roles forman parte del ecosistema de ventas, pero en la práctica requieren mentalidades, conjuntos de habilidades y criterios de éxito muy distintos.

Ambos equipos tienen KPI, tecnología y objetivos diferentes. Bajo ninguna circunstancia debe medirse a un representante de customer success con el mismo KPI que a un representante de soporte. Fallará a tu departamento de customer success debido a responsabilidades no relacionadas, o descarrilará el gran trabajo que ya está haciendo tu equipo de atención al cliente.

Fuente

¿Cómo mejorar tus métricas de atención al cliente?

Mejorar la satisfacción de tus clientes no solo significa clientes más contentos, sino que también contribuye a la promoción de la marca y al aumento de las compras.

Veamos algunas estrategias para mejorar la satisfacción del cliente:- Recopilar comentarios y feedback de los clientes

Cuando envías una encuesta posterior a la interacción a los clientes, ya sea que estés recopilando feedback de NPS, midiendo el CES o evaluando tu tasa de FCR, debes darles a tus clientes una forma de aportar feedback real y tangible.

Hacer clic en un botón numérico, en verdad, no te dice mucho.

Para tu equipo, es igual de valioso entender por qué alguien elige un "8" en una encuesta de NPS sobre si sería probable que recomendase tu marca, como entender por qué alguien elige un "3".

Lo mismo puede decirse del CES y el FCR. ¿Por qué sintió el cliente que tenía que hacer mucho esfuerzo incluso después de hablar con tu equipo? ¿Qué ocurrió para que no crea que tu agente pudo resolver su problema?

Recopilar feedback, tanto bueno como malo, es importante. Le da a tu equipo formas tangibles de mejorar sus procesos, y también le da a tus clientes una manera de sentir que se escucha su voz y que importa.- Incluir una pregunta de seguimiento

Las preguntas de seguimiento son una excelente forma de reforzar la información de tu feedback y profundizar en un tema concreto.

Por ejemplo, una vez que un cliente completa una encuesta posterior a la interacción y valora al agente con el que interactuó, puedes hacer un seguimiento preguntando qué hizo bien el agente si la valoración es positiva, o qué se podría haber mejorado si la valoración es negativa.

Hacer esto convierte el feedback en un juego, dándote información específica sobre lo que buscan tus clientes, y puede ayudar a orientar cómo contratas, incorporas y formas a los nuevos agentes.

Hacer una pregunta de seguimiento les da a tus clientes la oportunidad de dar un paso atrás y pensar de verdad en su feedback, en por qué eligieron la valoración que dieron, y le da a tu equipo una comprensión más matizada de dónde destacaron o dónde pueden haber fallado.- Usar el feedback de los clientes para el coaching de agentes

Eso nos lleva a nuestra siguiente estrategia, que es utilizar el feedback de los clientes que recopilas para guiar cómo formas a tus agentes de primera línea.

Seamos sinceros: tus puntuaciones de satisfacción del cliente, independientemente de cómo las midas, están directamente vinculadas a lo empoderados que están tus agentes de soporte para comprender todas las facetas de tu negocio. Si no se les dan las herramientas o las oportunidades de aprendizaje adecuadas, ¿cómo pueden mejorar su rendimiento y, por tanto, mejorar cómo se sienten tus clientes tras interactuar con ellos?

Los responsables de equipo deben configurar alertas para señalar oportunidades de mejora y actuar de inmediato para formar a los agentes sobre cómo abordar mejor los problemas en el futuro.

Si se señala a un agente por una comunicación poco clara, puedes centrar directamente tu coaching en esa habilidad concreta, ayudándole a aprender y mejorar a partir de la situación.

Con las herramientas modernas de feedback de clientes, también puedes configurar alertas para feedback negativo, añadir comentarios o notas dentro de los tickets y proporcionar coaching en tiempo real a lo largo del día. Al usar las puntuaciones de CSAT para guiar tu estrategia de coaching, te aseguras de que no se pase por alto ninguna oportunidad de mejora.- Actuar de inmediato ante valoraciones bajas o feedback negativo

Recibir feedback negativo es inevitable, pero tomarse ese feedback en serio y convertirlo en una experiencia de aprendizaje es imprescindible para mantener altas tus puntuaciones de CSAT, a tus agentes comprometidos y a tus clientes contentos con los servicios que reciben.

Primero, puedes hacer preguntas de seguimiento para entender mejor qué ocurrió que hizo que finalizaran la interacción sin que se resolviera su problema.

¿Necesitó el agente escalar el problema a un responsable u otro equipo en lugar de resolverlo de forma independiente? ¿O sintió el cliente que el agente no fue lo bastante útil y decidió resolver el problema por su cuenta?

Este contexto adicional es fundamental para comprender qué salió mal y cómo se reflejará en tu tasa de FCR. Una vez que tengas contexto adicional sobre la situación, puedes utilizar herramientas como Retell AI para hacer seguimiento a estos clientes y compensar la interacción negativa.

Al hacer un seguimiento con otra pregunta de "Sí" o "No", no solo podrás medir el cambio en el sentimiento del cliente, sino también ayudar a revelar el impacto de tu programa de recuperación del servicio en tus puntuaciones de CSAT.

Las 10 métricas de atención al cliente más importantes que debes seguir primero

Los equipos de soporte no pueden guiarse por el instinto al evaluar hasta qué punto los equipos de atención al cliente están satisfechos con su oferta. Es importante hacer seguimiento de las métricas de atención al cliente para cuantificar si las operaciones de atención al cliente funcionan como deberían.

Aquí tienes algunas métricas de atención al cliente esenciales que debes seguir:- Net Promoter Score (NPS)

Empecemos con una de las métricas de atención al cliente más comunes para la satisfacción del cliente: el Net Promoter Score, o NPS.

El Net Promoter Score (NPS) mide la probabilidad de que tus clientes recomienden tu negocio (aquí, la atención al cliente) a otros. En la mayoría de los casos, se envía una encuesta sencilla (a menudo de una sola pregunta) a clientes seleccionados al azar, y el Net Promoter Score se calcula en función de los resultados.

Cualquier puntuación entre 0 y 6 se considera de "detractores" y significa que estás en problemas; entre 7 y 8 significa que tus clientes están satisfechos, pero no de una forma que marque la diferencia, y se consideran "neutrales"; los votos de 9 a 10 significan que tu marca lo está petando, y estos clientes se han convertido en "promotores".

Por ejemplo, Retell AI activa automáticamente encuestas posteriores a la llamada y analiza las tendencias de sentimiento del cliente para ayudar a los equipos a mejorar el NPS con el tiempo. En función de sus resultados, puedes utilizar estos datos para mejorar la eficacia de tus agentes, centrarte en áreas específicas de coaching e impulsar mejoras en todo tu equipo de primera línea.- Satisfacción del cliente (CSAT)

Esta medición es, por supuesto, la métrica de atención al cliente más obvia: al fin y al cabo, ¡está ahí mismo en el nombre!

El CSAT es una medida del sentimiento del cliente que se utiliza para ayudar a las organizaciones a comprender cómo responden los clientes a sus productos y servicios. Las puntuaciones de CSAT se recopilan inmediatamente después de una interacción de atención al cliente mediante encuestas breves.

Normalmente, se pide valorar la interacción en un rango de 1 (muy insatisfecho) a 5 (muy satisfecho). Tomando esta escala numérica y dividiendo las respuestas compuestas por el 100 %, puedes obtener tu puntuación de CSAT; cuanto mayor sea el porcentaje, más satisfechos estarán tus clientes.

Las pequeñas empresas con clientes fieles podrían tener un CSAT superior al 95 %. Un negocio más grande con una variedad de clientes, cada uno con necesidades únicas, podría alcanzar un máximo cercano al 80 %.

Hay dos tipos de CSAT que puedes medir en tu organización:

• El CSAT a nivel de organización, centrado en tu empresa, tu marca y el nivel general de servicio que recibió el cliente.

• El CSAT a nivel de agente, centrado específicamente en lo satisfecho que está un cliente con el agente concreto que gestionó su problema.

Muchos equipos de atención al cliente utilizan el CSAT como su medida para comprender cómo se sienten sus clientes respecto a su marca y el servicio que recibieron. Pero, con el CSAT, los equipos también pueden obtener información sobre la satisfacción del cliente con el agente concreto que ayudó a resolver su problema.- Customer Effort Score (CES)

El Customer Effort Score mide cuánto esfuerzo tuvo que hacer el cliente para resolver un problema. Tras una interacción de soporte, se pide al cliente que valore lo fácil que fue resolver su problema, normalmente en una escala del 1 al 7.

Para calcular el CES, suma el número total de encuestados que están de acuerdo en que la interacción fue fácil (los que dan un 5 o más) y divídelo por el número total de clientes encuestados.

El equipo de soporte debe aspirar a tantos unos y doses como sea posible. Un CES alto (por encima de 3, de media) significa que los clientes tuvieron que hacer mucho esfuerzo para resolver sus problemas. Retell AI transforma el feedback en bruto en inteligencia operativa sobre la que se puede actuar en tiempo real.

La plataforma admite:

• Alertas automatizadas para respuestas bajas de CSAT o NPS
• Enrutamiento de escalado instantáneo a agentes en directo o equipos especializados
• Indicaciones de coaching para supervisores cuando se detectan señales de alto riesgo
• Protocolos de recuperación ante la frustración activados por señales de tono o palabras clave

Al eliminar el retraso entre la experiencia y la intervención, las empresas obtienen la capacidad de resolver problemas de forma proactiva y mejorar los resultados antes de que el cliente se marche.- Resolución en el primer contacto (FCR)

La tasa de resolución en el primer contacto (FCR) mide con qué frecuencia se resuelven los problemas de los clientes en una sola interacción, sin necesidad de seguimientos. Se contrasta con encuestas de satisfacción del cliente que preguntan: "¿Pudo el agente resolver tu problema?".

Un buen FCR se sitúa entre el 70 y el 80 %. Como responsable de atención al cliente, quieres que los agentes puedan abordar los problemas de los clientes sin involucrar a otros agentes humanos.

Tener una tasa de FCR baja es perjudicial por dos motivos principales.

Primero, cuanto más tenga que contactar un cliente con tu equipo, más dinero tendrás que gastar en ese mismo problema del cliente una y otra vez. Cuando los agentes están capacitados para cerrar los problemas en una sola llamada, correo electrónico o interacción de chat, su tiempo queda libre para ayudar a más clientes.

Segundo, cada vez que tus clientes inician un seguimiento o quieren una interacción adicional, disminuye la probabilidad de que recomienden tu marca a otros (afectando a tu puntuación de NPS), aumenta la cantidad de esfuerzo que tienen que hacer con el problema (perjudicando tus benchmarks de CES) y, en general, afecta a su satisfacción con tu marca (reduciendo tu CSAT).

Cuantos más puntos de contacto de interacción, menos probable es que sigan siendo clientes.- Tiempo medio de gestión (AHT)

El tiempo medio de gestión, o AHT, es cuánto tiempo trabajó el agente en una incidencia. Normalmente se mide desde el momento en que se asigna una incidencia a alguien hasta el momento en que se cierra la incidencia. No incluye el tiempo que la incidencia estuvo en la cola. Sin embargo, sí incluye el tiempo de espera y el tiempo de finalización, el tiempo dedicado a completar el ticket.

El AHT se expresa normalmente en segundos: (tiempo de interacción con el cliente + tiempo de espera + tiempo de finalización) / número de interacciones

El AHT se utiliza para planificar y medir la eficiencia. Es una buena medida para el análisis, pero simplemente reducir el AHT para bajar costes puede provocar una menor resolución en la primera llamada y una menor satisfacción del cliente. Si una interacción de atención al cliente lleva demasiado tiempo, aparta al agente de otras tareas.- Producción total

Pongámoslo todo junto. Con una buena idea del AHT, la disponibilidad, la concurrencia y las cifras de ocupación que quieres alcanzar, puedes empezar a modelar tu producción ideal:

Nº de tickets que el equipo debería responder = Número de representantes de soporte & concurrencia x disponibilidad x ocupación

Por ejemplo:

• Supón que tienes un equipo de 10 representantes de soporte

• Supón que los miembros de tu equipo pueden gestionar 4 chats de forma simultánea

• Supón un AHT de 15 minutos

Si fueran robots, trabajando el 100 por cien del tiempo y con plena ocupación, cada persona gestionaría un total de:

4 chats por cada 15 minutos = 16 chats por cada 60 minutos (1 hora)

Multiplica eso por 10 personas, y eso da 160 chats totales por hora para un equipo de 10 personas. Pero una vez que tienes en cuenta la disponibilidad y la ocupación, la tasa disminuye.

• Supongamos una disponibilidad muy eficiente del 90 por ciento

• Supón también una ocupación muy eficiente del 90 por ciento (tu tiempo de espera podría ser de unos minutos en este caso)

Eso te daría (16) x (0,90) x (0,90) = 12,96 chats por hora por persona. Con un equipo de 10, eso son unos *129-130 chats por hora.

¿Es tu equipo así de eficiente? Si no, ¿es porque no operas con plena eficiencia o porque has tomado la decisión intencionada de invertir en un servicio más personal y centrarte menos en la eficiencia?

Este modelo sigue siendo muy útil para determinar cuál debería ser la producción de los miembros individuales del equipo en una operación eficiente. También es una forma útil de comparar claramente una operación existente con lo que es posible.- Coste por contacto

Además de hacer seguimiento de la producción, también es importante dar un paso atrás y revisar el lado del coste utilizando el coste por contacto.

Coste por contacto = Costes totales de soporte / número de tickets procesados

Un buen coste por contacto bajo significa que tu equipo, por lo general, aunque con cierta variabilidad, tiene:

• Alta disponibilidad: están disponibles para ayudar directamente a los clientes un alto porcentaje del tiempo, y no dedican demasiado tiempo a otras tareas

• Alta ocupación: dedican un gran porcentaje del tiempo de trabajo a atender a los clientes, en lugar de esperar tickets (bajo tiempo de inactividad)

• Concurrencia razonable: los miembros del equipo gestionan el número adecuado de tickets simultáneos a la vez, y probablemente no gestionan solo uno cada vez

• AHT y TTR razonables: tu equipo puede gestionar los tickets en un periodo de tiempo razonablemente rápido

• FCR razonablemente alto: la mayoría de los tickets se resuelven normalmente en el primer contacto y no hay que escalarlos

Al calcular los costes, es importante incluir costes que no sean de salario o sueldo. Algunos ejemplos son:

• Seguro médico

• Costes del edificio

• Costes de recursos humanos

• Costes de contratación y formación

• Impuestos

Por ejemplo, los agentes humanos cuestan entre 6 y 12 $ por llamada; sin embargo, Retell AI cuesta ~0,086-0,15 $ o más por minuto. Descubre cómo Swtch redujo un 50 % el coste del equipo de soporte y gestionó más de 8000 llamadas al mes mediante los agentes de Retell AI, manteniendo un tiempo de respuesta de 5 s.- Nivel de servicio

El nivel de servicio mide cuánto se tarda en responder a los clientes una vez que están en la cola, ya sea por teléfono, chat o correo electrónico. Al establecer esta métrica, asegúrate de especificar exactamente cuándo entra ese cliente en la cola y empieza a correr el reloj.

Normalmente, el nivel de servicio se expresa como una fracción del percentil de interacciones que reciben respuesta en un tiempo determinado. Por ejemplo, un nivel de servicio 80/20 significa que el 80 por ciento de los tickets recibe una respuesta en 20 segundos.

Los niveles de servicio más altos requieren más agentes disponibles, lo que aumenta los costes operativos. Por ejemplo, lograr un nivel de servicio 90/10 es más caro que un objetivo 80/20 porque necesitas personal suficiente para gestionar los volúmenes máximos de llamadas sin largos tiempos de espera. Como resultado, algunos agentes pueden permanecer inactivos durante los periodos de menor demanda.

Los SLA de tiempo de respuesta para interacciones interactivas, como teléfono y chat, deben medirse en segundos. El correo electrónico u otras interacciones asíncronas deben medirse en minutos u horas.

La mayoría de las empresas primero deciden cuánta espera pueden tolerar sus clientes. Luego, llegan a un compromiso sobre el percentil de interacciones que deben quedar dentro de ese tiempo para controlar los costes.- Tasa de utilización de agentes

La tasa de utilización de agentes, o AUR, hace seguimiento de la eficacia con la que tu organización utiliza a sus agentes de atención al cliente. Para calcularla, simplemente divide el tiempo total que los agentes dedican a gestionar tickets entre sus horas de trabajo totales disponibles. El indicador cuantifica tanto el tiempo productivo como el no productivo de los agentes:

• El tiempo productivo se refiere al tiempo que los agentes dedican a ayudar directamente a los clientes, como gestionar interacciones, trabajar en tickets y resolver problemas

• El tiempo no productivo incluye actividades como descansos, sesiones de formación, reuniones y trabajo administrativo que no contribuyen directamente a atender las consultas de los clientes

El equipo de soporte debe aspirar a una tasa de utilización de agentes del 70 % al 80 %. Este rango permite que los agentes sean productivos a la vez que deja tiempo para la formación, los descansos, las reuniones de equipo y los picos inesperados en el volumen de tickets.

Una tasa de utilización de agentes baja puede indicar exceso de personal o ineficiencias en los procesos, mientras que una tasa constantemente alta puede provocar el burnout de los agentes y un descenso en la calidad del servicio. Mantener el equilibrio adecuado ayuda a garantizar que los agentes sigan comprometidos con los clientes mientras se hace un uso eficiente de los recursos.- Tasa de abandono

La tasa de abandono en atención al cliente se refiere al porcentaje de clientes que inician una interacción de soporte, como llamar, chatear o crear un ticket, pero se van antes de ser conectados con un agente o antes de recibir ayuda.

Tasa de abandono = 1 - (número de interacciones completadas / número de interacciones iniciadas) x 100 %

Un abandono alto podría significar que tu nivel de servicio es demasiado bajo y que los clientes se cansan de esperar en la cola. También podría significar que tu flujo de trabajo resulta frustrante para tus clientes y se rinden, o podría significar que hay un problema técnico con tu sistema de procesamiento. Tómate tiempo para encontrar la causa raíz de las tasas de abandono altas.

Por ejemplo, Anker sustituyó su chatbot básico y sus menús de IVR por el enrutamiento del IVR con IA de Retell, ofreciendo conversaciones de voz de nivel humano. ¿El resultado? Un 95 % de precisión en el enrutamiento, una resolución un 80 % más rápida y un equipo de servicio que actualiza los flujos de llamadas sin IT.

Una consideración importante es que, si operas intencionadamente con un equipo de soporte reducido y tus clientes tienden a ser más pacientes, puede tener más sentido priorizar la tasa de abandono sobre el ASA. En esos casos, el objetivo clave sería mantener bajas las tasas de abandono en lugar de centrarse principalmente en lograr una velocidad media de respuesta rápida.

¿Cómo puede Retell AI ayudarte a mejorar las métricas de atención al cliente?

Los equipos de atención al cliente utilizan los agentes de IA de Retell para gestionar grandes volúmenes de tickets y llamadas sin perder calidad en la respuesta. Esto ayuda a los agentes humanos a trabajar más rápido, mantener la coherencia y centrarse en los problemas complejos que requieren atención humana.

Entre todos los casos de uso empresariales, la atención al cliente ofrece el mayor ROI porque cada minuto ahorrado mejora directamente la experiencia del cliente y la productividad de los agentes.

Y así es como:- Detección de intención y enrutamiento de llamadas

Retell AI lleva el enrutamiento de llamadas con IA al siguiente nivel con transferencias asistidas, permitiendo que los agentes telefónicos con IA comprendan las necesidades de quien llama y lo transfieran de forma asistida a agentes en directo cuando la situación lo requiere.

Esto mejora tu resolución en el primer contacto (FCR) y tu tiempo medio de gestión (AHT). Al identificar correctamente la intención desde el principio, las llamadas se enrutan al agente adecuado sin transferencias innecesarias, aumentando las probabilidades de resolver los problemas en la primera interacción.

Al mismo tiempo, las transferencias asistidas eliminan la necesidad de que los clientes repitan información, reduciendo el tiempo de gestión y minimizando la frustración.- Automatizar consultas de baja complejidad

La atención al cliente con IA promete una forma más conversacional y eficiente de obtener soporte. Puede gestionar consultas sencillas y dejar las más complejas a los humanos.

Esto es lo que puede hacer un agente de IA de Retell:

• Responder automáticamente a las llamadas entrantes

• Concertar citas directamente en Calendly, etc.

• Responder preguntas frecuentes y cualificar leads en función de

• Gestionar miles de solicitudes simultáneas con cero tiempo de espera

• Mantener una calidad de respuesta consistente bajo carga

• Admitir más de 50 idiomas al instante

• Disponibilidad 24/7 en todas las zonas horarias

Estas capacidades reducen significativamente la tasa de abandono de clientes al minimizar los tiempos de espera y garantizar respuestas instantáneas. Al mismo tiempo, la automatización reduce el coste por contacto porque las solicitudes de soporte repetitivas ya no requieren la participación de un agente en directo.

Un servicio consistente y disponible las 24 horas también mejora la satisfacción general del cliente a la vez que permite a los equipos de soporte escalar de forma eficiente sin aumentar la plantilla de manera proporcional.- Autenticación previa a la llamada

En los centros de contacto tradicionales, la autenticación previa a la llamada puede tardar entre 45 segundos y 2 minutos por interacción, según los requisitos de seguridad. Retell AI reduce el tiempo medio de gestión (AHT) autenticando a quien llama antes de que un agente humano se una a la conversación. El agente de IA verifica la identidad de forma natural durante la interacción utilizando:- ID de llamada y huella digital del dispositivo- OTP o enlaces seguros enviados a mitad de la llamada- Biometría de voz (donde esté habilitada)- Comprobaciones cruzadas con el CRM y el historial de pedidos. La autenticación se produce de forma fluida en segundo plano mientras el cliente habla, lo que permite a los agentes humanos iniciar la conversación con información verificada del cliente ya disponible. Esto no solo acorta la duración de la llamada, sino que también mejora la productividad de los agentes al eliminar los flujos de verificación repetitivos.- Asistencia posterior a la llamada

Una vez que finaliza una llamada, la IA conversacional procesa automáticamente todo lo que ocurrió durante la interacción, sin añadir trabajo para los agentes humanos.

El agente de Retell AI ofrece la siguiente asistencia posterior a la llamada después de que el cliente cuelgue:

• Resumen automatizado de la llamada: Retell AI genera resúmenes concisos y estructurados que abarcan la intención y el problema del cliente, las acciones tomadas durante la llamada, y el estado de resolución y los siguientes pasos.

Estos resúmenes se registran al instante en el CRM o el sistema de ticketing, eliminando el tiempo manual de finalización.

• Etiquetado y clasificación automáticos: el agente además clasifica las llamadas según el tipo de llamada, la resolución y el feedback del cliente.

• Automatización del seguimiento: en función del resultado de la llamada, tu agente de IA puede enviar correos electrónicos de confirmación o mensajes de WhatsApp, activar encuestas (CSAT, NPS) o programar devoluciones de llamada o visitas de técnicos sin ninguna intervención del agente.

• Actualización de la información en tiempo real: Retell AI se integra sin esfuerzo con los principales CRM, herramientas de colaboración y plataformas de centro de contacto para sincronizar los datos del cliente, los resúmenes de las llamadas, las clasificaciones y las siguientes acciones en tiempo real.

En lugar de depender de herramientas de terceros para evaluar las métricas de atención al cliente, Retell AI te ofrece todos los datos para que tu equipo de atención al cliente evalúe rápidamente cómo lo está haciendo. También puedes crear un panel para ver, filtrar y analizar las conversaciones en un solo lugar.

Para terminar

Presionar a los agentes para que vayan más rápido y alcanzar unas métricas de servicio ideales no aumenta la productividad. Al contrario, crea presión, y la presión crea atajos, errores y desvinculación del trabajo. En atención al cliente, donde incluso un solo ticket mal gestionado puede afectar a las renovaciones y las expansiones, la velocidad sin estructura se convierte en un riesgo.

Los agentes humanos rinden mejor cuando tienen contexto completo y visibilidad en tiempo real de las conversaciones anteriores en todos los canales. Necesitan un enrutamiento inteligente que dirija los problemas a los expertos adecuados, junto con acceso a una base de conocimiento fiable o recursos de autoservicio para resolver las consultas de forma eficiente.

Ahí es donde Retell AI ayuda, manteniendo las conversaciones, el contexto y la interacción con el cliente en un solo lugar y reduciendo la carga cognitiva de los agentes al responder las consultas repetitivas.

¿Listo para ver cómo los agentes de voz en tiempo real pueden transformar tus interacciones con los clientes? Prueba Retell AI gratis.

Preguntas frecuentes

• ¿Qué son las métricas de atención al cliente?

Las métricas de atención al cliente son KPI medibles que se utilizan para evaluar la eficacia con la que un equipo de soporte cumple las expectativas del cliente y ofrece un servicio de calidad. Hacen seguimiento de aspectos como la rapidez, la eficiencia y la satisfacción del cliente, ayudando a las empresas a comprender el rendimiento e identificar carencias. Al analizar continuamente estas métricas y el feedback del cliente, los equipos pueden adaptarse a las expectativas cambiantes y mejorar la experiencia general del cliente.- ¿Cuáles son las métricas de atención al cliente más importantes que hay que seguir?

Las métricas de atención al cliente más importantes suelen incluir CSAT, NPS, Customer Effort Score (CES), resolución en el primer contacto (FCR) y tiempo medio de gestión (AHT). Juntas, proporcionan una visión equilibrada de la satisfacción, la lealtad, la eficiencia y la calidad del servicio. Hacer seguimiento de la combinación adecuada ayuda a los equipos a comprender tanto el sentimiento del cliente como el rendimiento operativo, asegurando que se centren en lo que realmente impacta en la experiencia y los resultados.- ¿Cuál es la diferencia entre CSAT y NPS?

El CSAT mide lo satisfechos que están los clientes con una interacción concreta, normalmente mediante una encuesta breve inmediatamente después del soporte. El NPS, por otro lado, mide la lealtad a largo plazo preguntando qué probabilidad hay de que los clientes recomienden tu marca. Mientras que el CSAT capta el sentimiento inmediato, el NPS refleja la percepción general y la promoción, lo que los convierte en indicadores complementarios pero distintos de la experiencia del cliente.- ¿Cómo se mide el rendimiento de la atención al cliente?

El rendimiento de la atención al cliente se mide analizando una combinación de métricas cuantitativas y feedback cualitativo. Los equipos hacen seguimiento de KPI como el tiempo de respuesta, las tasas de resolución y las puntuaciones de satisfacción, a la vez que revisan los comentarios y el comportamiento de los clientes. Este enfoque ayuda a identificar tendencias, medir la eficiencia y comprender las necesidades del cliente, permitiendo una mejora continua tanto de los procesos como del rendimiento de los agentes.- ¿Qué métricas de atención al cliente mejoran más la satisfacción del cliente?

Las métricas que más mejoran la satisfacción del cliente son las que reducen el esfuerzo y resuelven los problemas rápidamente, como la resolución en el primer contacto (FCR) y el Customer Effort Score (CES). Cuando los clientes obtienen soluciones rápidas y precisas sin interacciones repetidas, la satisfacción aumenta de forma natural. Combinar estas con mejoras impulsadas por el feedback garantiza que el servicio se alinee con las expectativas del cliente y ofrezca una experiencia más fluida.- ¿Cómo puede la IA mejorar las métricas de atención al cliente?

La IA mejora las métricas de atención al cliente automatizando tareas repetitivas, permitiendo respuestas más rápidas y garantizando una calidad de servicio consistente. Puede gestionar grandes volúmenes de consultas sencillas, enrutar a los clientes a los agentes adecuados y generar información a partir de las interacciones. Esto reduce los tiempos de espera, mejora las tasas de resolución y permite a los agentes humanos centrarse en los problemas complejos, mejorando en última instancia la satisfacción general del cliente.