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5 de janeiro de 2016

Existem diversas maneiras de sabermos como anda a saúde de uma empresa (de preferência a nossa, hehehe). Algumas pessoas dão mais importância ao lado financeiro da coisa, pensam que se está gerando lucro é porque tudo está perfeito, enquanto outras acham que o prejuízo é o completo oposto disso. Uma meia verdade …

Outras pessoas adotam pesquisas para verificar seus resultados, o desempenho da equipe e a “qualidade” de seus produtos. Existem as pesquisas quantitativas e as qualitativas, cada uma com suas qualidades e seus defeitos. O livro de hoje foca no lado numeral da coisa. 😉

Em Métricas (Novatec, 2015), Martin Klubeck, nos fala sobre a sua forma de encarar as pesquisas que visam descobrir sobre como vem sendo o desempenho da empresa, através de índices (números) que refletiriam a qualidade (ou não) do serviço por ela prestado.

Mas se engana quem pensa que o item mais importante de uma pesquisa são os resultados …

Saiba o que você precisa saber

Acredite: muitos erram no início da pesquisa. Como ? Fazendo a “pergunta errada”. Não, não que estejam querendo saber sobre a qualidade das maçãs vendidas pela empresa, perguntando sobre laranjas. O erro está na forma com que as perguntas que são usadas na pesquisa são formuladas.

O principal motivo do erro é por existirem perguntas muito subjetivas nesta pesquisa. Por exemplo, o que é uma boa maçã? (mantendo o exemplo) Você pode pedir para que o entrevistado dê uma nota para a cor, a consistência, o sabor, a aparência, o aroma … Mas cada pessoa pode interpretar um mesmo sinal (o quão vermelha é a maçã, por exemplo) de formas diferentes. Em relação ao sabor e o aroma então … 😯

Durante boa parte do livro, o autor usa como exemplo uma central de telemarketing. Como extrair informações sobre a qualidade do serviço prestado, sem saber exatamente o que se deseja quantificar. O número de chamadas atendidas é importante ? E o de chamadas encerradas já nos primeiros instantes ? Será que uma pessoa que liga para uma central de informação não pode ter desistido no começo da ligação por já ter encontrado a resposta que precisa ? Ou então nos casos onde a pessoa liga para o número errado ?

Um exemplo interessante é dado com as centrais “inteligentes”. Seria algo do tipo: você liga para a sua fornecedora de serviço de banda larga para verificar o motivo de não estar conseguindo acesso à web. Ao ligar, a central lhe informa – antes de qualquer interação com o sistema – que foi detectado que o seu número (o telefone que você usou para efetuar a ligação) está em uma região que apresenta uma certa instabilidade naquele momento, e que dentro de no máximo 30 minutos tudo será normalizado. Você leva a ligação adiante, para falar com um atendente, ou desliga naquele instante, por já ter a resposta que precisa ?

Dependendo da forma com que foi criada a pesquisa que mensura a qualidade do serviço prestado pela sua equipe de telemarketing, esta “ligação perdida” antes da participação de um dos atendentes pode ser encarada como um problema do sistema. Sim … O sistema resolveu o problema, respondeu a pergunta do cliente, mas pode ser encarado como um ponto negativo para ele.

Tudo depende da forma com que você cria as perguntas a serem usadas na pesquisa, bem como a forma com que as respostas podem e que devem ser analisadas. Quanto mais experiência você tiver, quanto mais profundamente conhecer o ramo onde a pesquisa será realizada, mais informações você terá para criar uma pesquisa que reflita de forma mais clara a realidade da empresa.

Transformando números em informações

Muita gente fica em dúvidas sobre a validade deste tipo de pesquisa para a verificação da qualidade de um serviço ou produto, pois números (notas) podem não refletir a realidade dos fatos quando analisados apenas olhando a média final. Sim, ter uma nota final, que facilite a leitura dos dados levantados é muito interessante. Mas, além disso, é importante também analisarmos as distorções apresentadas pelos resultados.

Pense que em um determinado ano você obteve média 8 para o item “satisfação do cliente“. Porém, ao analisar os dados “sem tratamento” (isto é, antes de serem somados e transformados em uma média), você percebe que a média para o mês de março foi 4.

O que aconteceu naquele mês que fez com que a nota fosse tão baixa ? Quais foram os eventos que podem ter causado isso ?

Quem olha apenas a “nota final” poderá deixar passar desapercebido uma informação tão importante quanto essa. Provavelmente a informação mais importante, desta pesquisa em específico, tenha sido justamente a nota obtida em março, e não o resultado final. O que deu errado ? É possível corrigir os erros que causaram isso ? Foi um problema da equipe ou do sistema ? Sim, caso sua pesquisa tenha sido formulada da maneira correta, com as perguntas certas, esse tipo de informação é possível de ser obtida. 🙂

Conclusão

Um livro bem interessante, para quem pretende atuar, ou já atua na área. Não sei se é uma leitura que seja recomendada para quem não seja um profissional envolvido neste tipo de atividade. Pode lhe trazer alguns insights para seus próprios projetos pessoais, mas a priori é para quem trabalha no ramo.

Se eu leria de novo ? Claro ! Está mais do que na hora de eu atualizar a pesquisa que mede o seu índice de satisfação com o site do Clube ! 😉