3 maneiras de usar a análise de dados no atendimento ao cliente
Entenda como usar a análise de dados no atendimento ao cliente de 3 formas e aprenda dicas para melhorar o customer experience com Big Data.
Dados são informações que possuem valor. Por isso, ao fazer a análise de dados no atendimento ao cliente, as empresas encontram informações valiosas que são usadas para se diferenciar da concorrência e oferecer algo exclusivo para seus clientes.
As ferramentas de Big Data ajudam a tratar, analisar e extrair informações a partir de um banco de dados muito grande. Afinal, sem uma organização lógica, os conjuntos de dados são como cartas embaralhadas.
A organização das informações disponíveis é o que faz a diferença na hora de filtrar e encontrar dados para validar uma ação ou identificar uma tendência.
Para obter resultados consistentes, a equipe de atendimento precisa saber o que está procurando e, assim, direcionar o foco da análise, evitando distrações durante o trabalho.
Quer aprender como usar a análise de dados no atendimento? Continue lendo e saiba também como melhorar o customer experience com Big Data Analytics.
Boa leitura!
Como usar a análise de dados no atendimento?
A análise de dados no atendimento ao cliente pode ser usada para avaliar o passado, presente e futuro da estratégia de uma empresa.
Um estudo da consultoria McKinsey destaca que organizações orientadas por dados têm 23 vezes mais chances de adquirir clientes, 6 vezes mais chances de reter clientes e 19 vezes mais chances de serem mais lucrativas.
Além de coletar dados sobre diversos aspectos do negócio, saber utilizá-los estrategicamente é o que vai colocar sua empresa na direção de resultados melhores.
Para criar uma cultura data-driven, ou seja, orientada por dados, a análise de dados no atendimento ao cliente pode ser usada de três formas. Confira!
1. Análise descritiva
A análise descritiva é o primeiro passo do estudo de dados coletados. O gestor separa os indicadores de atendimento, organiza e utiliza para fazer um diagnóstico do momento.
Os KPIs selecionados e avaliados são aqueles que mostram o desempenho e qualidade do serviço, como:
- Customer Satisfaction Score (CSAT);
- tempo médio de espera;
- tempo médio de atendimento;
- First Contact Resolution (FCR);
- taxa de abandono de chamados;
- Net Promoter Score (NPS);
- Customer Effort Score (CES);
- entre outros.
Essa análise mostra se o relacionamento com o cliente é positivo, como os indicadores variaram dentro do período analisado e quais aspectos precisam melhorar.
Assim, o gerente pode fazer otimizações nos processos operacionais de atendimento e listar investimentos em ferramentas e serviços que contribuam para a evolução das métricas.
2. Análise preditiva
Já na abordagem preditiva, a análise de dados no atendimento ao cliente é voltada para o que pode acontecer. O objetivo é estar um passo à frente, antecipando cenários e tendências que possam afetar o mercado.
Os estudos desse tipo focam no comportamento do cliente para identificar necessidades que ainda estão despontando. As ferramentas de machine learning (aprendizado de máquina) atuais fazem análises cada vez mais precisas graças à evolução da tecnologia.
Isso permite que a empresa aprimore a experiência oferecida para os clientes de acordo com suas expectativas, o que gera uma forte vantagem competitiva diante da concorrência.
3. Análise prescritiva
A análise prescritiva é uma evolução da análise preditiva. Por meio de sistemas que utilizam inteligência artificial, o gestor pode obter insights diretos sobre o que fazer de acordo com os resultados do cenário avaliado.
Esse é o tipo de análise de dados no atendimento ao cliente mais futurista entre as possibilidades de uso apresentadas e o que vai exigir mais investimentos em ferramentas de análise Big Data.
Em troca, os gerentes de atendimento otimizam as experiências do cliente por meio de ações efetivas e que realmente fortalecem o relacionamento.
Como melhorar a experiência do cliente utilizando o Big Data Analytics?
Para 65% dos entrevistados em uma pesquisa da Econsultancy e da Adobe, melhorar a análise de dados é um fator muito importante para oferecer uma experiência melhor ao cliente.
Se os dados têm valor, as empresas precisam aproveitar os bancos de dados internos e externos, utilizando os recursos de Big Data Analytics para aumentar o nível do serviço oferecido.
Para te ajudar, reunimos a seguir dicas de como melhorar o customer experience com Big Data Analytics.
Saiba o diferencial da experiência da sua empresa
Com o apoio das ferramentas de análise de dados, o gestor entende tanto as motivações quanto o que gera gargalos para os clientes.
Isso ajuda a refinar o perfil de público-alvo e personalizar a experiência para que ela atenda às necessidades buscadas. Dessa forma, fica claro o que torna a experiência da empresa única e, ainda, o que pode ser explorado para aumentar a fidelização dos clientes.
Foque no atendimento personalizado
Os softwares de Big Data Analytics são muito úteis para oferecer um atendimento ao cliente personalizado. Isso porque esses recursos direcionam a criação de boas práticas padrão, mas também identificam necessidades específicas dos clientes.
Assim, a empresa conhece melhor os consumidores conquistados e investe nos relacionamentos com cada um de forma diferenciada, oferecendo as soluções desejadas e criando relacionamentos mais significativos.
Compartilhe os dados internamente
A visão e o perfil de cliente não é útil apenas para as áreas de Atendimento e Marketing. Todos os setores precisam conhecer o tipo de pessoa que a empresa prospecta e visa estreitar relações.
Reúna os dados, relatórios e análises sobre os clientes em um local de acesso comum para toda empresa. A proposta é que as equipes conheçam e saibam se relacionar com o perfil de cliente, contribuindo para criar uma experiência sem atritos nos diferentes pontos de contato.
Tenha processos de atendimento consistentes
A análise de dados no atendimento ao cliente contribui para que as empresas ofereçam um serviço consistente e aumentem a taxa de fidelização.
Com os insights obtidos, a experiência do cliente é desenhada para que, independentemente do canal, ele tenha acesso aos mesmos recursos e resolva suas solicitações com agilidade.
Esse planejamento contribui para que o cliente receba um serviço excepcional, sempre que aciona os canais da empresa.
Sua empresa oferece atendimento de qualidade?
Agora que você já sabe como usar a análise de dados no atendimento ao cliente, reúna a equipe para avaliar o serviço considerando os dados que a empresa tem disponíveis.
Para te ajudar, faça o diagnóstico gratuito da sua operação de CX. Com os insights, seu negócio pode melhorar o nível da experiência de atendimento e corrigir os pontos necessários da jornada.
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