Embora as práticas recomendadas sugiram que a instalação de sistemas de feedback dos clientes pode ajudar as agências governamentais a obter uma melhor compreensão da experiência do cidadão, os sistemas de pesquisa pós-serviço não fornecem informações suficientes sobre a experiência do cliente.
De acordo com o recente artigo do Executivo do Governo, os sistemas de feedback do cliente são limitantes porque fornecem feedback sobre o que os clientes dizem e não como eles se comportam. O que é limitante, porque entender como os clientes agem é fundamental para obter informações sobre seus desejos e necessidades.
Aprenda a: Reduzir tempos de espera, melhorar as experiências dos clientes e melhorar a eficiência.
Felizmente, a capacidade de medir a experiência do cliente foi além do feedback pós-atendimento. Hoje, o comportamento do cliente; suas ações e inações podem ser medidas em todos os pontos de contato em sua jornada. Dando-lhe a oportunidade de analisar seu comportamento, identificar pontos de atrito e ajustar seus processos para melhorar sua experiência.
Ao integrar ferramentas de business intelligence (BI) e até mesmo de inteligência artificial (AI) em cada etapa da jornada do cliente, você pode coletar dados de gerenciamento de jornada, que você e sua equipe podem dividir, analisar e visualizar. Aprofunde o conhecimento de suas agências sobre tendências comportamentais, métricas de serviços essenciais e exceções de processos.
A implementação do BI em DMVs, escritórios de arrecadação de impostos e outras agências federais pode parecer um exagero. No entanto, o esforço vale a pena. A Pesquisa de satisfação do cliente de McKinsey mostra uma correlação direta entre a qualidade da jornada do cliente e o resultado final; especificamente, uma redução de 20% no custo de atendimento aos clientes. Poupanças que poderiam ser aplicadas para melhorar as experiências dos cidadãos e funcionários sob a sua autoridade.
As ferramentas de IA melhoram a experiência do cidadão um passo adiante; eliminando a necessidade de olhar continuamente no espelho retrovisor e, em seguida, coletar, agregar e dividir dados antes de poder tomar decisões informadas.
Em vez disso, a IA analisa os dados e prevê resultados com base no machine learning. Por exemplo, aconselhar a gerência da filial que, em uma determinada hora do dia, mês ou ano, os pontos de atendimento estão sobrecarregados em 45% do tempo, e a realocação desses recursos reduzirá os gargalos em outras partes da agência ou filiais.
Você sabe tudo sobre o desempenho de sua agência para sua equipe e clientes? ACF pode ajudá-lo a olhar mais de perto.
