Customer Effort Score (CES): índice de esforço do cliente
O que o Customer Effort Score (CES) mede, pergunta e escalas da pesquisa, como calcular, o que é um bom score e como ligações geram esforço.
O customer effort score (CES), ou índice de esforço do cliente, é uma métrica de experiência do cliente que mede o quão fácil ou difícil foi para um cliente resolver algo com uma empresa, como um problema de suporte. Normalmente, ele é coletado com uma única pergunta de pesquisa feita logo após a interação, e o resultado é apresentado como uma pontuação média ou como a parcela de clientes que acharam o processo fácil.
O CES vem de uma pesquisa da CEB, empresa depois adquirida pela Gartner. Ele foi apresentado no artigo da Harvard Business Review Stop Trying to Delight Your Customers, de Matthew Dixon, Karen Freeman e Nick Toman (julho de 2010), que defendia que reduzir o esforço contribui mais para a fidelidade do que tentar encantar os clientes. A Qualtrics, citando a pesquisa da CEB no livro The Effortless Experience, informa que 96% dos clientes com uma interação de atendimento de alto esforço se tornaram mais desleais, contra 9% dos que tiveram uma interação de baixo esforço.
Como calcular o customer effort score?
Há dois métodos comuns, e ambos partem das mesmas respostas da pesquisa.
- Pontuação média. Some todas as respostas e divida pelo número de respostas. Em uma escala de 1 a 7, o resultado é um número entre 1 e 7.
- Percentual que achou fácil. Conte as respostas do lado "fácil" da escala, divida pelo número de respostas e multiplique por 100. Em uma escala de concordância de 1 a 7, muitas equipes contam 5, 6 e 7. Algumas contam apenas 6 e 7.
Os dois métodos podem contar histórias diferentes sobre os mesmos dados. No exemplo acima, a média é 5,4 e o método percentual resulta em 80%. Em relação às metas que a Salesforce publica (abaixo), a média fica abaixo da meta de 5,5, enquanto o percentual atinge a meta de 80%. Escolha um método, registre o ponto de corte e mantenha ambos fixos para que sua tendência tenha significado.
Quais são a pergunta e as opções de escala da pesquisa CES?
A maioria das pesquisas CES usa uma versão de uma única afirmação, "A empresa facilitou a resolução do meu problema", segundo a Salesforce. As equipes também fazem a pergunta como uma avaliação de facilidade. O formato escolhido define qual extremidade da escala é a boa.
| Formato | Exemplo de redação | Escala | A extremidade fácil | Fonte |
|---|---|---|---|---|
| Afirmação de concordância | "A empresa facilitou a resolução do meu problema." | 1 a 7, de discordo totalmente a concordo totalmente | 7 | Salesforce |
| Avaliação de facilidade em palavras | "Em uma escala de 'muito fácil' a 'muito difícil', quão fácil foi interagir com [nome da empresa]?" | Muito difícil, difícil, neutro, fácil, muito fácil | Muito fácil | Qualtrics, IBM |
| Avaliação de facilidade em números, fácil primeiro | "Em uma escala de 1 a 5, quão fácil foi resolver seu problema?" | 1 (muito fácil) a 5 (muito difícil) | 1 | SurveyMonkey |
| Avaliação de facilidade em números, fácil por último | Avalie o esforço da interação | 1 (muito difícil) a 9 (muito fácil) | 9 | IBM |
| Duas perguntas | Qualquer uma das anteriores, mais "Por que você deu essa nota?" | Escala mais texto aberto | Depende da escala | IBM, Salesforce |
Vale a pena adicionar a pergunta aberta de acompanhamento a qualquer formato. A nota mostra que uma etapa foi difícil. O motivo mostra qual etapa.
O que é um bom customer effort score?
Não existe um benchmark único, porque um bom CES depende da escala e de qual extremidade dela significa fácil. Os pontos de corte publicados pelos fornecedores são orientações, não médias medidas do setor, e nenhuma das três fontes abaixo cita um conjunto de dados que os embase.
| Fonte | Escala | Boa pontuação | Merece investigação |
|---|---|---|---|
| Salesforce | Escala de facilidade de 1 a 5 | 4,0 ou mais | Abaixo de 3,5 |
| Salesforce | Escala de concordância de 1 a 7 | 5,5 ou mais | Abaixo de 5,0 |
| Salesforce | Percentual de concordância | 80% ou mais | Abaixo de 70% |
| IBM | Qualquer escala | Os 20% superiores da sua escala, como pelo menos 4 em uma escala de 1 a 5 | Não informado |
| SurveyMonkey | 1 a 5 ou 1 a 7, com 1 como muito fácil | Abaixo de 3 | 4 a 5 precisa de melhoria; acima de 5 é alto esforço |
Observe que a SurveyMonkey considera boa uma nota abaixo de 3, enquanto a Salesforce considera boa uma nota de 4,0 ou mais em uma escala de cinco pontos. Ambas estão certas para a direção da própria escala. Antes de comparar seu CES com o de outras empresas, confirme a pergunta, o tamanho da escala e qual extremidade significa fácil. Depois, compare primeiro com seus próprios meses anteriores.
Qual é a diferença entre CES, CSAT e NPS?
O CES mede o quão fácil foi uma interação. O CSAT mede o quanto o cliente ficou satisfeito com ela. O NPS mede o relacionamento como um todo.
| Métrica | Pergunta que responde | Escala típica | Quando perguntar |
|---|---|---|---|
| CES | Quão fácil foi resolver isso? | 1 a 5 ou 1 a 7 | Logo após a interação |
| CSAT | Quão satisfeito você está com esta interação? | 1 a 3, 1 a 5 ou 1 a 10 | Logo após uma compra ou um atendimento de suporte |
| NPS | Qual a probabilidade de você nos recomendar? | 0 a 10 | Periodicamente, geralmente a cada trimestre ou ano |
Fonte: Salesforce. Para benchmarks de relacionamento, veja o que é um bom NPS e nosso guia sobre o Net Promoter Score.
O que torna uma ligação de alto esforço?
A pesquisa da CEB por trás do CES descobriu que experiências de alto esforço incluem trocar de canal para resolver um problema, repetir informações, atendimento genérico e ser transferido para outro atendente, segundo a Qualtrics. A Salesforce descreve o mesmo padrão como etapas demais, transferências demais e explicações repetidas demais.
Em uma linha de suporte, isso aparece como árvores de menu antes de quem liga chegar à ajuda, uma transferência que obriga a pessoa a explicar o problema de novo, dados da conta solicitados duas vezes e uma promessa de retorno que vira uma segunda ligação. A resolução no primeiro contato é a métrica complementar: uma chamada que termina sem solução geralmente significa outro contato, e outro contato significa mais esforço.
Como os agentes de voz com IA afetam o esforço do cliente?
Um agente de voz com IA pode eliminar algumas das etapas que aumentam o esforço, ou criar novas se for mal configurado. Com a Retell AI, os recursos documentados que influenciam o esforço são:
- Contexto antes de o agente falar. Para chamadas recebidas, o webhook de chamadas recebidas permite que seu sistema defina variáveis dinâmicas e outros contextos por chamada, como dados consultados a partir do número de quem liga, antes que a chamada seja atendida.
- Memória entre chamadas. Com a memória de contatos, um agente pode recuperar o contexto salvo de chamadas e conversas por SMS anteriores com o mesmo número e pedir apenas as informações que faltam.
- Transferências que informam quem atende. Em uma transferência assistida, o agente permanece na linha, pode aguardar uma pessoa real atender e pode reproduzir uma mensagem sussurrada que só o destino ouve, ou apresentar quem liga em uma chamada a três.
O risco também existe no sentido oposto. Se um agente não consegue resolver a solicitação e transfere sem contexto, quem liga explica tudo duas vezes, que é justamente o fator de informação repetida apontado pela pesquisa da CEB. Acompanhe o CES separadamente para as chamadas que o agente resolveu e as que ele transferiu.
Como medir o CES em ligações?
Você pode fazer a pergunta do CES no fim da chamada e armazenar a resposta como dado:
- Pergunte antes de a chamada terminar. Adicione a afirmação de concordância e sua escala de 1 a 7 ao encerramento do agente, além de uma pergunta aberta sobre o motivo.
- Capture a nota como um campo. Na Retell, o Post Call Extraction lê a transcrição após a chamada e grava os resultados no objeto
call_analysisda chamada. Adicione um campo numérico para a nota e um campo de texto para o motivo. - Envie para seus sistemas. O evento
call_analyzeddo webhook entrega os dados completos da chamada, incluindocall_analysis, ao seu endpoint. - Acompanhe a tendência em gráficos. O painel de análises pode exibir em gráfico qualquer campo personalizado do Post Call Extraction ao longo do tempo.
Há dois limites a considerar. A Retell não preenche campos de extração personalizados em chamadas que não foram conectadas ou não tiveram conversa, então essas chamadas ficam fora da sua amostra de CES. Além disso, o campo nativo de sentimento do usuário é inferido a partir da transcrição, não do tom de voz, portanto não substitui fazer a pergunta. Para uma implementação completa, veja nosso guia sobre como acompanhar NPS e CSAT a partir de conversas em chamadas; as mesmas etapas funcionam para o CES.
Perguntas frequentes sobre customer effort score
O que significa CES?
CES é a sigla em inglês para customer effort score (índice de esforço do cliente). Ele mede o quão fácil foi para um cliente concluir uma tarefa com uma empresa, como resolver um problema de suporte, geralmente por meio de uma única pergunta de pesquisa feita logo após a interação.
Um customer effort score mais alto é melhor?
Depende da escala. Na escala de concordância, em que 7 significa que o cliente concorda totalmente que a empresa facilitou o processo, quanto maior, melhor. Nas escalas de facilidade que colocam "muito fácil" em 1, quanto menor, melhor. Verifique qual extremidade significa fácil antes de comparar notas.
O que é um bom customer effort score?
Não existe um benchmark universal. A Salesforce sugere mirar em 5,5 ou mais em uma escala de concordância de 1 a 7, 4,0 ou mais em uma escala de facilidade de 1 a 5, ou 80% ou mais como percentual de concordância. A IBM sugere ficar nos 20% superiores de qualquer escala que você usar.
Qual é a diferença entre CES e CSAT?
O CES pergunta o quão fácil foi uma interação, enquanto o CSAT pergunta o quanto o cliente ficou satisfeito com ela. Ambos são perguntados logo após uma interação. O CES aponta a etapa que dificultou algo, o que facilita agir sobre o resultado.
Quando enviar uma pesquisa CES?
Envie imediatamente após a interação que você quer medir, como uma ligação de suporte, um ticket encerrado ou uma compra concluída, enquanto a experiência ainda está fresca. Em uma ligação, o agente pode fazer a pergunta antes de a chamada terminar.
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