What are the most important performance indicators when analyzing service data?

Metrics such as customer satisfaction scores (CSAT), Net Promoter Score (NPS), and customer feedback ratings provide insights into how well services meet or exceed customer expectations. Additionally, metrics like first contact resolution (FCR) and average resolution time (ART) gauge service delivery's effectiveness in promptly and efficiently addressing customer issues. By monitoring and improving these PIs, organizations can ensure that their service offerings consistently meet the highest quality standards, fostering positive customer experiences and long-term relationships.

Metrics such as average handling time (AHT), agent utilization rate, and service level agreements (SLAs) adherence measure the speed and productivity of service delivery processes. These indicators help organizations identify bottlenecks, optimize workflows, and streamline operations to enhance efficiency and reduce costs. By monitoring and improving service efficiency PIs, organizations can maximize the value of their resources while delivering timely and responsive service to customers, ultimately driving operational excellence and competitive advantage.

Metrics such as customer lifetime value (CLV), average revenue per user (ARPU), and customer acquisition cost (CAC) provide insights into the revenue generated from service offerings and the associated costs. By analyzing these PIs, organizations can assess the return on investment (ROI) of their service initiatives, identify high-value customer segments, and allocate resources effectively to maximize profitability. Moreover, metrics like customer churn rate and retention rate offer valuable insights into customer loyalty and the long-term sustainability of service revenue streams.

La finalidad de una empresa, por lo general, para por tener una rentabilidad. Metricas como consecución de Kpis, margen de beneficio versus facturación y la cobertura de la inversión, garantizan que una compañía continue ofreciendo un servicio. No obstante, si un servicio no deja margen de beneficio, puede continuar ofreciéndose por tener un servicio adicional asociado al no rentable que genere beneficio por ambos.

El análisis de datos de un servicio es muy necesario para dar continuidad a un servicio o incluso realizar mejoras en el mismo. Se realiza un análisis descriptivo para conocer como se ha comportado el servicio en el pasado o en el momento actual, ayudándote a conocer si es un servicio eficiente y de calidad o, por el contrario tienes que realizar cambios en el mismo para mejorarlo. El análisis predictivo se utiliza siempre acompañado del descriptivo, por ejemplo, ¿cómo funciono en términos de calidad o eficiencia este servicio en el mes de agosto del año pasado? y ¿qué cambios se pueden producir en el entorno que puedan provocar que no se cumplan los ratios del agosto anterior?

Mediante el uso de elementos visuales, como gráficos y mapas, la visualización de datos ofrece una manera accesible para detectar y comprender las tendencias, los valores atípicos y los patrones en los datos. Antes de realizar la visualización, siempre hay que hacerse las preguntas adecuadas de qué quiero ver, donde tengo esta información y como la quiero visualizar. En función de la respuesta a estas preguntas y realizando siempre una limpieza de datos se podrá realizar un buen análisis de datos.