A busca pela melhor experiência do cliente deve ser um ato contínuo. E em um mundo onde a transformação digital não para de evoluir a passos largos, a análise de dados é um recurso valioso, abundante e acessível a empresas de todos os ramos e tamanhos que querem conquistar a satisfação do consumidor.
No atendimento ao cliente, a análise de dados é agregadora de valor. A estratégia permite identificar padrões e tendências, descobrindo gargalos que podem ser corrigidos para garantir um serviço mais fluido, ágil e eficaz.
Neste artigo você vai ver como a interpretação estratégica das informações coletadas pode transformar seu atendimento com soluções mais alinhadas aos desejos e necessidades dos clientes.
O que é análise de dados no atendimento ao cliente?
Conhecer a fundo quem faz seu negócio girar já deixou de ser um diferencial para se tornar uma exigência para as empresas que querem se manter no mercado. Nesse cenário, da prospecção ao pós-venda, do marketing ao suporte, a análise de dados é fundamental para a competitividade nos negócios.
Ao coletar, examinar, limpar, cruzar e interpretar dados, a análise de dados gera insights para a tomada de decisões mais assertivas, baseadas em um conhecimento real do que o consumidor precisa e espera.
No atendimento ao cliente são analisados os dados referentes ao histórico de interações, aos feedbacks recebidos e às preferências dos clientes, por exemplo.
Assim é possível entender mais profundamente a jornada do cliente e avaliar a performance do atendimento de uma forma mais clara, descobrindo falhas que levam a oportunidades de melhoria.
Principais benefícios da análise de dados no atendimento ao cliente
A análise de dados impacta diretamente a satisfação do cliente ao ser utilizada no atendimento. Veja alguns dos benefícios práticos:
- Atendimento proativo e personalizado – A segmentação dos clientes através da análise de dados permite um alto grau de personalização. Assim é possível oferecer soluções para grupos específicos, segmentados por idade, sexo, produto adquirido, geolocalização etc. Isso permite também ter mais proatividade: em vez de esperar ser procurado, o atendimento vai até o cliente com ofertas específicas para aquele perfil.
- Possibilidade de melhorias específicas – Ao mapear a recorrência de demandas não solucionadas e o tempo de espera, por exemplo, é possível efetuar melhorias específicas, otimizando o atendimento ao cliente.
- Melhor performance da equipe – Por identificar gargalos e deficiências, a análise de dados também aponta falhas específicas da equipe. Dessa forma é possível criar treinamentos direcionados para o aprimoramento do time.
- Monitoramento da satisfação do cliente com dados – Através das ferramentas de feedback e das pesquisas, é possível ter uma avaliação da satisfação do cliente logo após a interação com a equipe de atendimento. Esse monitoramento permite ajustes rápidos, melhorando imediatamente a percepção do consumidor em relação ao suporte.
Como usar a análise preditiva para melhorar a experiência do cliente
Há quatro tipos de análises de dados: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.
A análise descritiva e a diagnóstica, por exemplo, procuram identificar padrões e as causas dos comportamentos dos clientes. Já a preditiva busca antecipar necessidades e desejos, o que possibilita gerar um atendimento não só totalmente personalizado, mas também proativo e personalizado.
E é através da análise prescritiva, os quais são sugeridas as melhores ações para otimizar o relacionamento com o cliente.
A preditiva, portanto, é fundamental para superar as expectativas e encantar o consumidor, levando à sua fidelização. A ferramenta analisa o histórico do cliente e dados atuais para identificar padrões que servem como base para previsões de tendências e comportamentos.
Dessa forma é possível construir modelos estatísticos e/ou algoritmos de Machine Learning que auxiliam tanto às equipes de suporte a serem mais proativas e assertivas na personalização das interações, quanto na automatização do atendimento.
Com as ferramentas certas, a análise preditiva pode ajudar a identificar quando os consumidores estão insatisfeitos com os produtos ou serviços oferecidos, por exemplo, possibilitando o desenvolvimento de estratégias de retenção ou recuperação de clientes.
Melhores práticas para coletar e interpretar dados no atendimento
Ter boas ferramentas de análise de dados na experiência do cliente é fundamental, mas algumas boas práticas colaboram para a melhoria no atendimento ao cliente com dados.
Veja como aproveitar ao máximo a análise de dados no atendimento ao cliente:
Use indicadores chave de performance (KPIs)
O uso de KPIs de customer experience (CX) para identificar os pontos que devem ser melhorados é fundamental. Tempo médio para resolução de problemas, taxa de conversão, Customer Effort Score (CES) e Net Promoter Score (NPS) são alguns que podem dar indicações claras do direcionamento que deve ser tomado.
Incentive o feedback dos clientes
Pesquisas de satisfação e o feedback dos clientes são uma ótima forma de entender o que eles esperam da sua marca, o que estão gostando e também com o que estão insatisfeitos. Ouvir o consumidor ajuda a ter insights mais poderosos com os resultados da análise de dados.
Invista em ferramentas tecnológicas que centralizam as informações
Quanto mais integrados forem seus sistemas, maior a facilidade de analisar os dados e otimizar resultados. Invista em ferramentas tecnológicas que centralizam as informações melhorando a qualidade e o desempenho do atendimento ao cliente.
Além dos recursos de automatização, as ferramentas certas provêm uma base de conhecimento sólida para sua equipe de suporte, tornando a interação com o cliente mais fluida e ágil.
Como a Tiflux utiliza análise de dados para transformar o atendimento ao cliente
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