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<h1 id="call-center-management-dashboard-insights"><strong>Call Center
Management Dashboard &amp; Insights</strong></h1>
<p><img src="https://raw.githubusercontent.com/robsoncaldeira/projetos.github.io/main/Imagens/Call%20center%20management_page-0001.jpg" alt="Dashboard Completo" style="width:100%;"/></p>
<p><strong>Análise de Desempenho e Recomendações de
Melhoria</strong></p>
<p>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.</p>
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<h2 id="visão-geral-do-relatório">1. <strong>Visão Geral do
Relatório</strong></h2>
<p>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.</p>
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<h2 id="análise-de-desempenho-do-call-center">2. <strong>Análise de
Desempenho do Call Center</strong></h2>
<h3 id="chamadas-atendidas-por-agente-e-mês">2.1 <strong>Chamadas
Atendidas por Agente e Mês</strong></h3>
<figure>
<img
src="https://raw.githubusercontent.com/robsoncaldeira/projetos.github.io/main/Imagens/grafico%20chamadas%20atendidas%20por%20agente%20e%20mes.png"
alt="Chamadas Atendidas por Agente e Mês" />
<figcaption aria-hidden="true">Chamadas Atendidas por Agente e
Mês</figcaption>
</figure>
<p><strong>Descoberta</strong>: Agentes apresentam variações no
desempenho ao longo dos meses, com picos em alguns períodos.<br />
<strong>Sugestão</strong>: Avaliar fatores que contribuem para altos
desempenhos e replicar boas práticas entre os membros da equipe.
Implementar campanhas motivacionais em períodos de alta demanda.</p>
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<h3 id="chamadas-atendidas-por-nível-de-satisfação">2.2 <strong>Chamadas
Atendidas por Nível de Satisfação</strong></h3>
<figure>
<img
src="https://raw.githubusercontent.com/robsoncaldeira/projetos.github.io/main/Imagens/grafico%20chamadas%20atendidas%20por%20nivel%20de%20satisfa%C3%A7%C3%A3o.png"
alt="Chamadas Atendidas por Nível de Satisfação" />
<figcaption aria-hidden="true">Chamadas Atendidas por Nível de
Satisfação</figcaption>
</figure>
<p><strong>Descoberta</strong>: 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.<br />
<strong>Sugestão</strong>: Monitorar mais de perto os feedbacks de
clientes insatisfeitos para realizar ajustes rápidos, especialmente
durante períodos de alta demanda.</p>
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<h3 id="total-de-chamadas-por-status-alcançadas-vs.-não-alcançadas">2.3
<strong>Total de Chamadas por Status (Alcançadas vs. Não
Alcançadas)</strong></h3>
<figure>
<img
src="https://raw.githubusercontent.com/robsoncaldeira/projetos.github.io/main/Imagens/grafico%20total%20de%20chamadas%20por%20status.png"
alt="Total de Chamadas por Status" />
<figcaption aria-hidden="true">Total de Chamadas por Status</figcaption>
</figure>
<p><strong>Descoberta</strong>: A maioria das chamadas foi resolvida com
sucesso, enquanto uma pequena porcentagem ficou pendente.<br />
<strong>Sugestão</strong>: Investir em melhorias no sistema de follow-up
para reduzir o número de chamadas não resolvidas, garantindo que menos
questões fiquem pendentes.</p>
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<h3 id="chamadas-resolvidas-por-dia">2.4 <strong>Chamadas Resolvidas por
Dia</strong></h3>
<figure>
<img
src="https://raw.githubusercontent.com/robsoncaldeira/projetos.github.io/main/Imagens/grafico%20total%20de%20chamadas%20resolvidas%20por%20dia.png"
alt="Chamadas Resolvidas por Dia" />
<figcaption aria-hidden="true">Chamadas Resolvidas por Dia</figcaption>
</figure>
<p><strong>Descoberta</strong>: As segundas-feiras registram o maior
número de chamadas resolvidas, sugerindo maior volume de trabalho no
início da semana. Fins de semana têm baixa resolução de chamadas.<br />
<strong>Sugestão</strong>: Ajustar a alocação de recursos para lidar com
o aumento no volume de chamadas no início da semana e revisar a equipe
de plantão nos fins de semana para melhorar a eficiência nesses
dias.</p>
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<h2 id="insights-e-recomendações-baseados-nos-dados">3. <strong>Insights
e Recomendações Baseados nos Dados</strong></h2>
<h3 id="queda-no-número-de-chamadas-resolvidas">3.1 <strong>Queda no
Número de Chamadas Resolvidas</strong></h3>
<p><strong>Descoberta</strong>: 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%.<br />
<strong>Recomendação</strong>: 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.</p>
<h3 id="distribuição-de-chamadas-por-categoria">3.2 <strong>Distribuição
de Chamadas por Categoria</strong></h3>
<p><strong>Descoberta</strong>: A categoria “Y” representou 89,94% das
chamadas, enquanto a “N” registrou apenas 408 chamadas.<br />
<strong>Recomendação</strong>: 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.</p>
<h3 id="desempenho-por-mês">3.3 <strong>Desempenho por Mês</strong></h3>
<p><strong>Descoberta</strong>: Janeiro foi o mês com o maior número de
chamadas atendidas, com uma média de 181,88 chamadas.<br />
<strong>Recomendação</strong>: Avaliar os fatores que contribuíram para
o desempenho elevado em janeiro e ajustar recursos para atender à
demanda crescente neste período.</p>
<h3 id="desempenho-do-agente-dan">3.4 <strong>Desempenho do Agente
Dan</strong></h3>
<p><strong>Descoberta</strong>: Em janeiro, o agente Dan foi responsável
por 4,69% das chamadas atendidas.<br />
<strong>Recomendação</strong>: Monitorar o desempenho de agentes como
Dan para identificar boas práticas que possam ser replicadas ou avaliar
a necessidade de suporte adicional.</p>
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<h2 id="diagnóstico-final-e-recomendações">4. <strong>Diagnóstico Final
e Recomendações</strong></h2>
<p>O Call Center apresenta bom desempenho geral, com a maioria das
chamadas sendo resolvidas com sucesso. No entanto, há oportunidades de
melhoria nas seguintes áreas: 1. <strong>Monitoramento de Quedas
Abruptas</strong>: Implementar processos para detectar quedas repentinas
no número de chamadas resolvidas. 2. <strong>Gestão de Categorias de
Chamadas</strong>: Revisar a gestão da categoria “N” para evitar
potenciais impactos negativos. 3. <strong>Alocação de Recursos</strong>:
Ajustar a equipe para dias de maior volume de chamadas, como
segundas-feiras. 4. <strong>Treinamento Contínuo</strong>: Oferecer
feedback e treinamento para agentes com baixas taxas de satisfação.</p>
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<h2 id="conclusão">5. <strong>Conclusão</strong></h2>
<p>A análise dos dados de gestão de Call Center demonstra áreas de
eficiência, mas também identifica pontos de atenção, como a queda brusca
no número de chamadas resolvidas e a distribuição desigual de chamadas
entre categorias. Implementar as recomendações apresentadas ajudará a
otimizar o atendimento e melhorar a qualidade do serviço.</p>
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<h2 id="contato">6. <strong>Contato</strong></h2>
<p>Entre em contato para discutir mais sobre este projeto ou
oportunidades de colaboração:<br />
- <strong>Email</strong>: robsoncaldera@gmail.com<br />
- <strong>LinkedIn</strong>: <a
href="https://www.linkedin.com/in/robson-caldeira-a712a03a/">linkedin.com/in/robson-caldeira</a><br />
- <strong>GitHub</strong>: <a
href="https://github.com/robsoncaldeira">github.com/robsoncaldeira</a></p>
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<p>Obrigado por visitar meu portfólio!</p>