Análise Preditiva no Atendimento ao Cliente: como fazer?
Quando o assunto é prever o que o consumidor precisa, aplicar a análise preditiva no atendimento ao cliente é o que há!
No entanto, muitas empresas ainda se baseiam em achismos e guiam suas estratégias no escuro porque desconhecem o poder da análise de dados. Elas esquecem que, para atingir a satisfação do cliente, não basta somente atender bem, é preciso personalizar.
A prova disso consta no relatório CX Trends da Zendesk, que apontou que 59% dos consumidores querem que as empresas usem os dados coletados sobre eles para criar experiências personalizadas.
Então, se eles anseiam por isso, nada mais justo que a sua empresa oferecer tais experiências, não acha? Mas, antes de reunir o time de marketing e botar mão na massa, você precisa entender o que é análise preditiva!
A seguir, vamos te mostrar para que ela serve, como fazer e por que fazer análise preditiva no atendimento ao cliente!
O que é análise preditiva?
A análise preditiva é a combinação de diversas técnicas estatísticas, como mineração de dados, big data e inteligência artificial, usada para desbravar as milhares de informações que organizações e pessoas geram diariamente. Sua função é mapear probabilidades, fazer projeções e antecipar tendências com base em um grande volume de dados.
Com ela, sua empresa pode explorar tudo que está no banco de dados e misturar isso com o que os clientes estão falando nas redes sociais e em outras plataformas públicas, por exemplo.
A mágica acontece quando começamos a identificar padrões e tendências no jeito como os consumidores se comportam. Ou seja, é como prever o futuro, mas sem bola de cristal — somente com muita inovação e conhecimento.
A partir do momento que estudamos esses padrões, descobrimos os possíveis riscos e oportunidades que estão lá na frente. Isso permite que as empresas se adiantem, criando estratégias para proporcionar uma experiência ainda melhor e mais personalizada para o cliente.
No próximo tópico, você descobre a importância de aplicar a análise preditiva no atendimento ao cliente, confira!
Por que fazer análise preditiva no atendimento ao cliente?
Em primeiro lugar, já explicamos que a análise preditiva oferece uma visão aprofundada do comportamento do cliente, certo? Então, ao analisar dados históricos e padrões de interação, você pode antecipar as necessidades e preferências dele, aumentando a satisfação e fortalecendo a fidelidade à marca.
Além disso, quando aplicamos a análise preditiva no atendimento ao cliente, conseguimos identificar os problemas mais rapidamente e prevenir possíveis insatisfações. Isso porque, é possível analisar os dados em tempo real e, com isso, implementar soluções antes que impactem significativamente a experiência do cliente.
Isso não somente reduz as reclamações, mas também demonstra um compromisso proativo com a qualidade do serviço, viu?
Outro benefício é a eficiência na automação de processos de negócios.
Ao entender padrões de demanda e comportamento do cliente, sua empresa pode otimizar a alocação de recursos, melhorar a gestão de estoques e, ainda, aprimorar a programação de atendimento. Ou seja… operações mais eficazes e custos reduzidos!
Vamos agora entender como fazer análise preditiva?
Como fazer análise preditiva?
O processo do fluxo de trabalho para uma análise preditiva bem-sucedida consiste em cinco etapas básicas, sendo:
Passo 1: Identificar um problema a ser resolvido
Passo 2: Obter e organizar os dados
Passo 3: Pré-processar os dados
Passo 4: Desenvolver os modelos preditivos
Passo 5: Validar e implantar os resultados
1. Identificar um problema a ser resolvido.
Para iniciar a implementação da análise preditiva no atendimento ao cliente, o primeiro passo é identificar um problema a ser resolvido. Portanto, aqui é onde você vai definir o que deseja descobrir sobre o futuro com base em eventos passados.
Além disso, é fundamental considerar a utilidade das previsões. Para isso, pergunte-se sobre as possíveis ações a serem tomadas com os insights obtidos e os caminhos que podem ser explorados.
2. Obter e organizar os dados.
Uma empresa pode possuir décadas de dados ou uma corrente constante de interações com clientes. No entanto, antes de criar modelos de análise preditiva, é imprescindível que você identifique os fluxos de dados para que, em seguida, consiga organizar esses conjuntos em um repositório.
3. Pré-processar os dados
Na preparação de modelos de análise preditiva no atendimento ao cliente, é fundamental que você realize a limpeza dos dados. Afinal, os dados brutos, teoricamente, têm utilidade limitada por si só.
Com isso, você consegue eliminar anomalias e pontos ausentes que possam surgir de erros de entrada ou medição.
4. Desenvolver os modelos preditivos
Em seguida, entramos na criação do modelo preditivo! Nesta etapa, você terá que usar um software que te possibilita criar modelos analíticos de maneira simples e rápida.
Uma opção bastante eficaz é o software de relatórios e análise da Zendesk, que oferece acesso instantâneos a insights de clientes que podem melhorar seus negócios.
Com ele você tem dados para além dos gráficos, isso inclui dados históricos e em tempo real, painéis predefinidos e personalizados para cada canal, além do compartilhamento fácil sobre as principais tendências do mercado com a equipe.
E o melhor de tudo é que você não precisa ter formação em estatística para operar a ferramenta!
5. Validar e implantar os resultados.
Por fim, verifique o desempenho do seu modelo de análise preditiva e faça os ajustes necessários. Assim que os resultados esperados forem alcançados, aproveite para compartilhá-los com o seu time!
Vantagens de usar ferramentas de análise preditiva para guiar suas estratégias.
A análise preditiva em empresas é um recurso que traz diversas vantagens quando feita corretamente. Mas, para que ela traga retornos positivos, é essencial contar com o auxílio de ferramentas para otimizar este processo.
Ao analisar dados com o software da Zendesk, por exemplo, você consegue:
- antecipar as necessidades do seu cliente e entender as particularidades de cada jornada do consumidor;
- criar estratégias de serviços e produtos mais personalizadas;
- projetar resultados, além de avaliar, prevenir e antecipar os riscos das estratégias;
- melhorar a experiência do cliente pautada na mensuração de resultados;
- otimizar tempo e trabalho da equipe.
Aplique a análise preditiva no atendimento ao cliente e torne a sua marca competitiva no mercado. Faça uma avaliação gratuita agora mesmo!
