Muchas empresas inician sus operaciones de atención al cliente 2.0 siguiendo el mismo horario y estructura de la atención al cliente vía telefónica, generalmente de las 9 a las 18 horas. Sin embargo, la demanda de menciones que necesitan respuesta en las redes sociales varía debido a diversos factores:
Horario noble del internet, el cual es entre 12 hrs, 18 hrs, y 20 hrs
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Buzzmonitor puede ayudarte a crear un cronograma organizado de atención que sea eficiente, de acuerdo con el volumen de buzz que recibes a lo largo del día.
1. Comienza recolectando el volumen diario de comentarios que obtienes y separa la demanda en días hábiles y finales de semana. Para esto, lo único que necesitas es abrir el reporte de Volume Evolution, en la carpeta de tu marca.
En este caso, observamos que la demanda de los finales de semana (las barras azules) se aproxima, o pasa, al volumen medio de buzz de la marca, lo que justifica la cobertura durante estos días.
2. En seguida evaluamos cuáles son los horarios en que estos comentarios son publicados. Percibimos que el volumen importante inicia a las 8 de la mañana y se mantiene hasta la medianoche.
Para este caso identificamos la importancia de una atención al cliente que concentre sus operaciones de lunes a domingo, de las 8 horas de la mañana a la medianoche.
En la pestaña de Variables, en el menú Edit Report, cambia la opción “Group by” de “Day” para “hour”.
3. Para ser más preciso en cuanto a la necesidad de respuesta durante este periodo, puedes partir de una clasificación más profunda. Considera los asuntos y sus respectivos sentimientos, separándolos por turnos. De esta manera podrás distinguir lo que es una demanda de atención al cliente y lo que es simplemente una interacción con contenido de la marca que no necesita de respuesta.
4. Basándonos en la media de productividad del equipo de atención al cliente 2.0 y en el análisis de contenido de los comentarios que recibimos, identificamos el número de personas que necesitaremos para nuestro cronograma.
5. Tu último paso será identificar el porcentaje de comentarios por red social y distribuir a los miembros de tu equipo de acuerdo a tu volumen.
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