Big Data e atendimento ao cliente parecem ter sido feitos um para o outro, principalmente quando a experiência e satisfação ganham o foco principal das estratégias de uma empresa para a fidelização de seus contratantes.
A utilização dos milhares de dados produzidos para personalizar o atendimento e otimizar processos contribui para conquistar, surpreender positivamente os clientes, além de tornar operações mais eficientes e escaláveis. Ou seja, os dois lados “ empresa e contratante, são beneficiados por essa união.
Neste post trazemos alguns insights interessantes para compreender como utilizar o Big Data no atendimento ao cliente, conseguir agregar novos valores ao serviço e, claro, otimizar os recursos do setor. Acompanhe.
Big Data e atendimento ao cliente na prática
O Big Data e suas aplicações estão intensamente presentes na vida dos clientes e das empresas, mesmo quando eles não estão lidando diretamente com a compra ou contratação de um serviço.
Por exemplo, quando um potencial cliente utiliza o Google para tirar dúvidas sobre determinado produto ou serviço, as sugestões de pesquisas que aparecem no buscador com o recurso autocompletar são baseadas no Big Data e nas expressões mais próximas daquela que estava sendo digitada.
Outro bom exemplo são as sugestões de compra que e-commerces apresentam enquanto um comprador está avaliando um produto. Eles usam a base de dados para mapear o comportamento de compra, identificar um padrão ou perfil de consumo e, então, sugerir itens que sejam do interesse comum daquele determinado grupo.
Em um Help Desk, o Big Data é construído, entre outras fontes, por dados do sistema de gestão de chamados, e ajuda na personalização dos atendimentos, na otimização de resoluções e até mesmo no apontamento de soluções de longo prazo, como a criação de manuais e treinamentos para demandas que ocorrem com mais frequência, por exemplo.
Estratégias para otimizar a relação
De forma mais prática, existem algumas estratégias com o uso do Big Data que merecem destaque, pois tornam as ações do setor de venda e suporte mais eficientes.
Personalização de promoções
Uma delas é a personalização de promoções, como nos e-commerces ou em centrais de atendimento ao cliente. Um Help Desk que atende demandas de clientes B2C, por exemplo, pode sugerir upgrades dos produtos considerando as necessidades latentes identificadas a partir do histórico de chamados.
Aumento da fidelização
Sistemas que gerenciam clientes e criam históricos únicos para cada um deles permitem que suas especificidades sejam identificadas. No Milvus, por exemplo, esse gerenciamento é ainda mais detalhado. O usuário é registrado segundo seu setor, centro de custo, sua filial, empresa, etc.
Esse cadastro permite identificar diversos padrões de uso e necessidades dos usuários segundo seus filtros de registro para, então, garantir a criação de soluções personalizadas que surpreendem e proporcionam experiências de uso fidelizadoras.
Outro exemplo interessante é um programa de fidelidade de supermercado. Os históricos de compra de seus clientes permitem que sejam identificados os produtos de maior interesse e, então, garantem que promoções possam ser personalizadas para proporcionar maior satisfação e volume de aderência.
Melhoria do atendimento
Saber com quem está falando e suas necessidades mais relevantes são vantagens inquestionáveis para o atendimento. Ã? possível surpreender o cliente oferecendo soluções e produtos antes mesmo que eles manifestem interesse, por exemplo.
Um cliente com um aumento cada vez mais crescente no consumo de telefonia pode receber a sugestão para direcionamento de parte de seus contatos para a tecnologia VoIP, por exemplo.
Além da economia proporcionada antes que o cliente ponderasse com a prestadora de serviço de TI sobre sua preocupação, tal personalização do atendimento aumentaria o grau de confiança e fidelização, afinal de contas, seria uma clara demonstração de sua autoridade e forma de lidar com os interesses de seus contratantes.
Identificação do comportamento de consumo
Na área de atendimento ao cliente, o comportamento de consumo e a demanda por serviços são ótimas informações para a elaboração de soluções preventivas.
Isso porque quanto mais se sabe sobre o cliente e suas necessidades, mais antecipadamente é possível agir para que ele fique satisfeito. Um consumidor que esteja com o estoque de seus produtos acabando pode receber uma nova oferta no timing certo, por exemplo.
No caso dos serviços, a identificação de uma demanda regular pode fazer com que a terceirizada sugira o upgrade do contrato celebrado, garantindo, assim, a satisfação do cliente.
Exemplos de sucesso da utilização do Big Data no atendimento
Conhecer exemplos do uso do Big Data é primordial para ter ideia de seu potencial para o negócio. Selecionamos alguns que mostram relacionamento direto com o atendimento, mas também com a eficiência operacional.
Target
A Target, uma varejista de destaque no cenário mundial, apostou no Big Data para desenvolver análises preditivas capazes de identificar situações da vida pessoal de seus consumidores.
Com um padrão de consumo semelhante, por exemplo, a empresa conseguiu identificar um grupo maior de mulheres grávidas e, por consequência, direcionou mais intensamente promoções personalizadas com produtos que seriam foco de seus interesses nos próximos meses.
Grupo Pão de Açúcar
A rede de supermercado desenvolveu seu programa de fidelidade para premiar clientes em compras recorrentes, mas também gerar informações de consumo para as marcas que são comercializadas em seus estabelecimentos.
Assim, ao mesmo tempo em que consegue oferecer promoções valorosas para os clientes, também consegue apontar para as marcas o quão sensíveis eles estão em relação à variação do preço, por exemplo.
General Electric (GE)
A GE utiliza sensores em seus maquinários para apurar o desgaste de suas peças e então estudar meios de otimizá-los. Com esse acompanhamento, o desempenho e a produtividade de seus recursos podem ser consideravelmente melhorados ao longo dos tempos, o que representa uma vantagem competitiva valiosa.
Miniclip
Empresa desenvolvedora de jogos, utiliza o Big Data para melhorar cada vez mais a experiência de uso de seus jogadores. Saber em qual momento eles pararam de usar seus aplicativos, qual foi a dificuldade apresentada, entre outros, permite que a Miniclip desenvolva melhorias que mantenham seu público fidelizado por mais tempo.
O Big Data e atendimento ao cliente também entram na esfera do autoatendimento. Empresas com FAQs inteligentes em seus sites ou que usem chatbots e Unidades de Resposta Audível (URA) precisam de uma fonte de dados segura e estratégica para viabilizarem tais canais.
Em outras palavras, tal relação será cada vez mais utilizada e fortalecida, e ter fontes de informações confiáveis e que permitam sua utilização tanto na operação como nas decisões estratégicas é fundamental.
Nesse cenário, o Milvus é uma solução robusta e confiável para gerenciar chamados e centrais de atendimento multicanal ao cliente. Quer saber como ele pode otimizar a sua operação? Faça contato agora com seus especialistas e saiba mais.
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