Call Center Management Dashboard & Insights

Análise de Desempenho e Recomendações de Melhoria

Bem-vindo ao meu portfólio de análise de dados! Este relatório detalha a gestão de um Call Center utilizando dados extraídos e analisados no Power BI. A análise aborda o desempenho dos agentes, a satisfação dos clientes e a eficiência no atendimento das chamadas, além de fornecer diagnósticos finais e recomendações para otimizar o serviço.

1. Visão Geral do Relatório

O dashboard apresenta uma visão macro das principais métricas do Call Center, como chamadas atendidas, nível de satisfação dos clientes e performance diária. Esta seção inclui uma análise detalhada dos dados e recomendações práticas para melhorar a operação.

2. Análise de Desempenho do Call Center

2.1 Chamadas Atendidas por Agente e Mês

Descoberta: Agentes apresentam variações no desempenho ao longo dos meses, com picos em alguns períodos.

Sugestão: Avaliar fatores que contribuem para altos desempenhos e replicar boas práticas entre os membros da equipe. Implementar campanhas motivacionais em períodos de alta demanda.

2.2 Chamadas Atendidas por Nível de Satisfação

Descoberta: A maior parte dos clientes está "Muito Satisfeita" com o atendimento, embora haja um pequeno aumento no nível de insatisfação em períodos de maior volume de chamadas.

Sugestão: Monitorar mais de perto os feedbacks de clientes insatisfeitos para realizar ajustes rápidos, especialmente durante períodos de alta demanda.

2.3 Total de Chamadas por Status (Alcançadas vs. Não Alcançadas)

Descoberta: A maioria das chamadas foi resolvida com sucesso, enquanto uma pequena porcentagem ficou pendente.

Sugestão: Investir em melhorias no sistema de follow-up para reduzir o número de chamadas não resolvidas, garantindo que menos questões fiquem pendentes.

3. Insights e Recomendações Baseados nos Dados

3.1 Queda no Número de Chamadas Resolvidas

Descoberta: Entre quarta-feira, 27 de janeiro de 2021, e domingo, 31 de janeiro de 2021, o número de chamadas resolvidas caiu de 136 para 68, uma queda de 50%.

Recomendação: Investigar os fatores que causaram essa queda brusca, como falta de pessoal ou problemas no sistema. Implementar um processo de monitoramento para mitigar futuras quedas abruptas, como reforço de pessoal em dias de pico.

3.2 Distribuição de Chamadas por Categoria

Descoberta: A categoria "Y" representou 89,94% das chamadas, enquanto a "N" registrou apenas 408 chamadas.

Recomendação: Focar na otimização do atendimento para a categoria "Y", que domina o volume de chamadas, e explorar maneiras de melhorar a gestão da categoria "N", embora ela represente uma menor parte.

3.3 Desempenho dos Agentes

Descoberta: O desempenho entre agentes variou significativamente ao longo dos meses, com alguns apresentando consistência e outros enfrentando flutuações.

Recomendação: Criar um programa de treinamento personalizado para os agentes com desempenho flutuante e replicar boas práticas observadas nos agentes com melhor performance.