Big Data e Analytics: como usar no atendimento ao cliente?
Como usar Big Data e Analytics para atendimento ao cliente?
Em um mundo onde a transformação digital se tornou parte essencial do crescimento das empresas, os termos Big Data e Analytics passaram a fazer parte do dia a dia dos gestores.
O motivo? É que esses conceitos, juntos, influenciam no faturamento e na geração de novas oportunidades de negócios, pois afetam diretamente o relacionamento que as marcas têm com o seu público.
A combinação de Big Data e Analytics contribui para a criação de estratégias mais pontuais no que se refere a melhorar as experiências dos clientes.
Isso acontece porque, com uma análise mais profunda de todos os dados gerados pelos consumidores, é possível identificar com maior precisão e clareza padrões de comportamento, se antecipar a tendências e necessidades, e muito mais.
Nas ações de marketing, por exemplo, esses conceitos fornecem importantes insights que ajudam muito nas estratégias voltadas para conversão e engajamento dos clientes.
Já quando o assunto são vendas, as análises mais aprofundadas de dados fazem toda a diferença nos processos de prospecção e na geração de leads mais qualificados.
Outra forma de aplicação é no atendimento ao cliente. Uma pesquisa divulgada no nosso artigo "Big Data como fonte de receita: libere o potencial dos seus dados" mostrou que 44% das empresas B2C usam Big Data e Analytics para melhorar a capacidade de resposta aos seus consumidores.
Sobre a otimização desse serviço, é bem importante destacar que, cada dia mais, os clientes querem interações mais ágeis e precisas, sendo que essas interferem, inclusive, no seu comportamento de compra.
De acordo com o relatório "Quantificação do impacto comercial do atendimento ao cliente no Brasil" da Zendesk e da Dimensional Research®, 96% dos entrevistados afirmam que uma resposta rápida a um pedido inicial é importante para decidir de qual empresa comprar.
Considerando todos esses pontos, como trazer a combinação Big Data e Analytics para a sua empresa, melhorar a experiência do seu cliente e, com isso, gerar mais e melhores resultados para o seu negócio?
Essa resposta você terá neste artigo, que também vai abordar:
A influência e as vantagens desses conceitos no atendimento ao cliente
Como usar Big Data e Analytics no atendimento ao cliente
Para que as vantagens e as possibilidades de aplicações do Big Data e Analytics fiquem mais claras é bem importante explicarmos, primeiro, o que significa cada conceito, concorda?
Big Data é um processo utilizado para realizar a análise e a interpretação de grandes volumes de dados.
De modo geral, o Big Data trabalha com dois grupos de dados distintos, que são os estruturados e os desestruturados.
São considerados dados estruturados aqueles que contam com uma organização mais definida, tais como informações sobre o perfil dos clientes, sua localização, entre outras.
Esse tipo de dado é comumente extraído dos softwares utilizados pelas empresas, por exemplo, CRM de vendas, ERPs, sistemas financeiros etc.
Dica de leitura: "Saiba as diferenças entre CRM e ERP: escolha o melhor para seus negócios"
Já os dados não estruturados são aqueles que não seguem um padrão pré-definido, por isso, muitas vezes, dependem de intervenção humana para serem organizados.
Um bom exemplo desse tipo de dados são os obtidos das redes sociais das empresas, tais como os comentários deixados pelo público, atendimentos prestados por esses canais, entre outras formas de interações.
Não deixe de ler: "Atendimento nas redes sociais: você está fazendo corretamente?"
De forma prática, o Big Data funciona considerando o chamado "5 Vs", que são volume, variedade, velocidade, veracidade e valor.
Volume: quantidade de dados gerados, de diferentes fontes, que podem ser trabalhados pela empresa
Variedade: diferentes locais de onde os dados de um negócio podem ser extraídos e armazenados
Velocidade: agilidade com que os dados são analisados, destacando que, em muitos casos, isso acontece em tempo real
Veracidade: filtragem dos dados coletados, especialmente considerando a possibilidade de algumas das informações extraídas serem falsas ou irrelevantes
Valor: geração de insights que realmente agreguem valor à empresa, em diferentes aspectos.
Sugestão de leitura: "O que é tratamento de dados?"
Data Analytics, o que é?
E como estamos falando sobre Big Data e Analytics, é preciso também explicar de maneira mais completa o segundo conceito.
Data Analytics é o processo de análise dos dados armazenados no Big Data de uma empresa, a fim de extrair informações relevantes e, com base nelas, gerar insights que contribuam para o seu crescimento.
Dessa forma, também é possível dizer que Data Analytics consiste no exame aprofundado dos dados brutos coletados.
Entre as vantagens de utilizar uma estratégia de Data Analytics estão:
Interpretação de dados complexos de maneira mais fácil
Geração mais rápida de insights
Possibilidade de monitorar os dados em tempo real
Melhora do acompanhamento da jornada de compra do cliente
Contribuição no processo de redução de custos
O processo de Data Analytics é o mais indicado quando uma empresa precisa cruzar diferentes fontes de dados e extrair informações que vão ajudar a aprimorar a sua forma de atuação e o relacionamento que tem com os clientes.
Essa abordagem permite identificar questões bem pontuais do negócio, por exemplo, qual perfil de consumidor adquire mais determinado produto ou serviço, entre outras informações.
A vantagem anterior, por sua vez, contribui bastante para a identificação de comportamentos e necessidades.
Com essas informações nas mãos, é possível ter de forma mais rápida insights que podem se tornar estratégias de aprimoramento importantes para melhorar a experiência do cliente.
Outro ponto bem vantajoso do Data Analytics é a possibilidade de analisar o desempenho da empresa em tempo real.
Isso quer dizer que essa solução permite monitorar, no instante em que acontece, questões pré-definidas do negócio.
Por exemplo, um e-commerce pode acompanhar a evolução das suas vendas e, com base nas informações coletadas, colocar em prática, na hora, estratégias que as potencializam.
Seguindo essa linha, é possível ver que a Data Analytics também ajuda a melhorar a jornada do comprador.
Os dados coletados e analisados contribuem para, por exemplo, identificar qual caminho um potencial comprador percorreu até efetivar a sua aquisição.
Com isso claro, a empresa pode melhorar esses pontos de interação e até reduzir esse trajeto.
Também relacionado a isso, há a possibilidade de visualizar de maneira mais clara pontos nessa jornada que estão gerando gastos desnecessários para a empresa.
Somado a isso, se tem a chance de enxergar gargalos nos processos e/ou na finalização das atividades que estão impactando nos resultados entregues aos clientes, bem como na produtividade dos times.
E Data Science, o que é?
Mas quando se fala em Big Data e Analytics, outro termo que também costuma aparecer é Data Science, mas o que seria?
Data Science pode ser definido como a ciência dos dados. Na prática, esse conceito se refere ao estudo dos dados gerados por uma empresa, considerando os seus meios de geração, captura, transformação e análise.
Para isso, estão envolvidos processos de computação, estatística, matemática e conhecimento do negócio.
Um profissional que trabalha na área de Data Science tem participação ativa na identificação de um problema que a empresa tem, o qual pode ser solucionado com uma análise mais precisa dos dados gerados, bem como na criação de hipóteses de soluções e na análise de resultados.
Este artigo pode lhe interessar: "Conheça os 4 tipos de análise de dados para criar estratégias certeiras"
Qual a influência e as vantagens da combinação Big Data e Analytics para o atendimento ao cliente?
Agora que o que é Big Data e Analytics ficou mais claro, é hora de falarmos sobre como aplicá-los ao serviço de atendimento ao cliente da sua empresa.
Para isso, vamos começar destacando a influência desses dois conceitos no atendimento prestado ao seu público.
Tudo começa com o fato que cada atendimento ao cliente, independentemente de qual momento da jornada de compra ele esteja, gera o registro de informações.
Partindo desse princípio, a empresa começa a coletar uma série de dados que podem (e devem) ser trabalhados para melhorar o seu desempenho.
Com isso, a utilização do Big Data e Analytics com foco no atendimento ao cliente ajuda a:
Acompanhar o comportamento do consumidor e atender suas necessidades
Oferecer um atendimento ao cliente mais personalizado
Identificar mais rapidamente pontos de insatisfação
Quando falamos que a combinação de Big Data e Analytics contribui para acompanhar o comportamento do consumidor, é bem importante que você saiba que um leque de possibilidades se abre sobre esse tema.
A análise dos dados coletados permite, por exemplo, identificar padrões como de qual região são os seus clientes, quais produtos e/ou serviços da sua marca eles mais consomem, qual a faixa etária dos seus compradores, entre muitos outros.
Dessa forma, é possível identificar de maneira mais pontual as necessidades dos seus consumidores, assim como se antecipar a elas.
Ao fazer isso, a sua empresa tem a chance de se preparar para novas demandas ou para atender volumes de vendas maiores, tais como as resultantes de campanhas sazonais.
Essa forma de atuação também pode ser vista como um diferencial competitivo para o seu negócio, uma vez que conseguirá sair na frente dos seus concorrentes.
Graças à tecnologia utilizada nos processos de Big Data e Analytics você tem a chance de oferecer um serviço de atendimento ao cliente cada vez mais personalizado.
A análise profunda dos dados ajuda a, por exemplo, identificar quais produtos podem ser ofertados para determinado consumidor, tendo como base as informações sobre o seu perfil e as suas necessidades.
Essa forma de atuação, por sua vez, contribui para aumentar as suas taxas de retenção, já que a sua empresa estará entregando ao cliente o que ele deseja, no exato momento que ele precisa, evitando que busque outras marcas para atendê-lo.
Consequentemente, as suas taxas de churn rate também caem, o que afeta positivamente a sua imagem e o seu faturamento.
Não deixe de ler este artigo: "Entenda a importância do churn negativo para o seu negócio"
E já que a sua empresa terá a chance de analisar diversos dados, nada mais indicado do que aproveitá-los para verificar quais são as queixas mais comuns dos seus consumidores.
Por exemplo, os dados não estruturados gerados por comentários em redes sociais permitem levantar quais são as reclamações mais recorrentes dos seus clientes e, com isso, ter a chance de adotar medidas para solucioná-las.
Outra excelente maneira de utilizar Big Data e Analytics a favor da sua empresa é resgatar clientes inativos e, assim, gerar novas oportunidades de negócios.
Aqui, se parte do princípio que você já tem uma boa quantidade de dados de antigos compradores, ou mesmo de leads e prospects que, por algum motivo, não avançaram na negociação.
Considerando isso, é possível extrair importantes informações que explicam o que levou esses clientes e potenciais clientes a não comprarem da sua marca.
Com essa resposta, se tem a chance de criar ações personalizadas, tais como a oferta de produtos e serviços pontuais para as suas necessidades, as quais contribuirão para trazê-los de volta para a sua base.
Como usar Big Data e Analytics no seu serviço de atendimento ao cliente?
Depois de todas essas orientações, a pergunta que deve estar na sua mente agora é "Como usar Big Data e Analytics no atendimento ao cliente da minha empresa?"
O primeiro passo para isso é utilizar boas ferramentas que permitam o registro e o armazenamento dos dados dos seus clientes.
Em seguida, é bastante importante oferecer um bom treinamento para a equipe de atendimento ao cliente, para que saibam como usar as soluções corretamente e coletar o máximo de dados possíveis.
Com relação à ferramenta que mencionamos, nossa dica é utilizar uma solução de atendimento ao cliente que permita a coleta e o armazenamento de todas as informações e interações dos seus clientes, como a oferecida pela Zendesk.
O Zendesk para atendimento ao cliente é um software de suporte ao cliente com inúmeras funcionalidades. Além de otimizar o contato do seu público e o trabalho dos seus agentes, ele facilita a sua gestão ao gerar uma série de relatórios.
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