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Customer Analytics como diferencial em CX

O uso de dados na jornada do cliente garante mais conhecimento sobre o comportamento do consumidor, e pode ser um diferencial em Customer Experience (CX).

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Customer Analytics como diferencial em CX
por Sitel Staff novembro 19, 2021 - 5 MIN READ

Conhecer nossos clientes é muito importante para promover uma entrega de excelência e para a evolução do nosso trabalho. Por isso, conhecer a personalidade e perfil de consumo do público é essencial para proporcionar uma experiência do consumidor de qualidade. Esse é o papel do customer analytics, que utiliza dados de comportamento do consumidor para auxiliar na tomada de decisões e na estratégia de negócios.

Assim como o big data, que compõe um conjunto de dados importantíssimo para as empresas, o customer analytics também trabalha com uma variedade de dados sobre os clientes, que são essenciais para as corporações. Por isso, vamos abordar neste artigo o que é customer analytics, a sua importância para a jornada do cliente e as tendências para o futuro.

O que é Customer Analytics

Quando falamos de tecnologia, o uso de dados está presente desde as estruturas de códigos de linguagens de programação, até o conteúdo divulgado nas mídias digitais. Customer analytics nada mais é do que o uso sistemático de dados, coletado de diversas fontes, principalmente sobre o comportamento do consumidor.

Os dados que compõem o universo de customer analytics vão desde a personalidade dos consumidores até a localidade onde vivem, abrangendo diferentes regionalidades, culturas e hábitos. É importante conhecer os clientes a fundo para garantir uma experiência do consumidor de qualidade e criar laços duradouros com o público.

Coletar dados para customer analytics é uma função que pode ser exercida com o uso de uma fonte de website analytics, como por exemplo, o Google Analytics. Há plataformas específicas que focam em determinados momentos da jornada do cliente, como softwares de disparo de e-mails, plataformas de CRMs, ferramentas de gestão de leads e de customer success.

Estes softwares coletam dados sobre o consumidor e realizam uma triagem e classificação de quais dados correspondem às informações necessárias sobre o cliente.

Então, armazenam-se os dados e executa-se a análise, que é a verdadeira função do customer analytics. Adotar esta prática que envolve a compreensão e a aproximação entre empresa e cliente melhora a experiência do consumidor de forma geral e também aprimora toda a jornada do cliente em si.

O uso inteligente de dados na jornada do cliente

Utilizar dados coletados sobre o consumidor é importantíssimo para entender seu comportamento durante a jornada do cliente e, consecutivamente, aprimorá-la. Este é o objetivo base do customer analytics voltado para a experiência do consumidor (CX).

Sabemos que as jornadas do cliente têm se tornado cada vez mais complexas e diversificadas, por isso, é importante acompanharmos as constantes atualizações dessa área tão decisiva para uma experiência do consumidor de qualidade. Com isso em mente, é possível mapear a jornada do cliente juntamente à coleta de dados.

Neste ponto, o customer analytics garante mais assertividade na tomada de decisões, auxiliando na identificação de pontos de melhoria e na antecipação de problemas que, possivelmente, podem impactar a qualidade do serviço.

Porém, mapear a jornada e coletar os dados é apenas o primeiro passo. Analisar as informações e de fato compreender o comportamento do consumidor é a segunda questão a ser tratada com cautela dentro do customer analytics.

Por isso, nossos especialistas em dados, pontuaram alguns exemplos de como podemos analisar a trilha que o consumidor percorre durante o atendimento, através de questionamentos essenciais:

  • Se a jornada é digital, em qual página de seu website os usuários permanecem por mais tempo?
  • Quais os principais motivos de contato dos clientes com a área de suporte ou atendimento? Alguma destas áreas está em tendência de crescimento muito acelerado?
  • Qual o percentual de clientes que foram atendidos por um chatbot e não escolheram falar com os atendentes humanos depois?
  • Qual a média de interações que os clientes têm até terem seus problemas resolvidos? E qual a taxa de solução no primeiro contato, ou First Contact Resolution?
  • Quais estão sendo as alegações mais frequentes dos clientes nas menores notas de satisfação? E em relação às maiores notas?

Com essas questões em mente (e claro, muitas outras virão!) é possível identificar um número infinito de possibilidades sobre como aprimorar a experiência do consumidor por meio do customer analytics.

O ponto-chave disso tudo é que, ao coletar dados para obter entendimento de padrões de comportamento e da qualidade dos processos e ferramentas por trás da jornada do cliente, estamos direcionando o CX para um patamar mais elevado! E, é importante lembrar que, quando falamos em customer analytics, estamos nos remetendo a constantes mudanças e tendências na área.

Tendências em Customer Analytics

Os processos de negócios e de soluções para empresas estão cada vez mais aprimorados com o uso da tecnologia de tratamento de dados, algoritmos matemáticos e estatísticos, metodologias ágeis, machine learning e inteligência artificial. No universo de customer analytics não poderia ser diferente, pois estas inovações auxiliam na tomada de decisões e no fluxo contínuo dos processos de melhoria.

A tecnologia é uma eterna tendência, principalmente no quesito inteligência artificial, que é uma tecnologia essencial para o customer analytics. Pensando nisso, é claro que uma máquina não é capaz de substituir o toque e o acolhimento humano em 100%, principalmente por tratarmos de compreensão ao cliente, mas a tecnologia pode ser muito útil e necessária de várias formas. Algumas das tendências são:

  • Processos de coleta e limpeza de dados sobre os clientes, para os tornarem consumíveis, e solidificar uma infraestrutura para suportar esse armazenamento;
  • Uma cultura data-driven em todos os níveis hierárquicos da organização e um time com alta expertise em análise de dados para retroalimentar os diversos departamentos;
  • Inserir canais de assistência digital (não guiados por humanos);
  • Inserção de IA para automatização de processos repetitivos, como por exemplo a análise de fotos enviadas por clientes para reconhecimento de defeitos nos produtos, com o intuito de aliviar demandas da equipe e evitar possíveis problemas.

A partir dessas tendências que vem tornando-se cada vez mais necessárias, o Sitel Group desenvolveu a solução EXP+Explore em Customer Analytics, com o intuito de auxiliar na tomada de decisões de negócios, por meio de insights embasados em dados que aumentam a percepção sobre os clientes.

Por meio da inteligência artificial que desenvolvemos, é possível reduzir esforços dos colaboradores, coletar dados com precisão, entender os pontos fracos para aumentar a retenção do cliente e melhorar a experiência do consumidor através de uma solução completa.

Afinal, compreender o consumidor de forma abrangente, visando criar conexões emocionais e duradouras, nem sempre é uma tarefa fácil e, adotar uma solução para intensificar a estratégia de customer analytics pode impulsionar o sucesso de seu negócio!

Quer saber mais? Confira nossa solução em Customer Analytics!

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