Conteúdos Flex

4 dicas sobre a análise de dados e comportamento dos clientes

A análise de dados apresenta novas oportunidades para aperfeiçoar estratégias e alavancar negócios, trazendo o poder de “prever” o futuro.

A análise de dados gerados através da interação de clientes com marcas e empresas é essencial para qualquer negócio permanecer relevante na era digital

A enorme quantidade de informações coletadas diariamente nos diversos canais operados pelo Contact Center moderno esconde uma série de oportunidades que podem ser reveladas com essa técnica.

Com ela é possível também monitorar o consumidor enquanto ele percorre sua jornada e aprender com essa navegação. Assim é fácil criar formas mais efetivas de aumentar as taxas de conversão, retenção e fidelização de clientes.

A importância da análise de dados 

Atualmente, uma das principais capacidades que um empresa pode possuir para impulsionar o sucesso dos negócios é entender os seus clientes de maneira profunda.  

A Análise de Dados permite isso. Com ela é possível acompanhar e mapear facilmente a jornada do cliente em tempo real, estudá-la e elaborar estratégias em torno de cada perfil.  Ela permite até mesmo “prever” o comportamento do consumidor em todas as etapas, o que ajuda a criar as melhores táticas para atrair e reter mais clientes. 

Se você ainda não se convenceu do poder dos dados pense no seguinte número revelado por um estudo da Forbes: as empresas que adotam estratégias data-driven, como o uso da análise de dados, têm uma probabilidade 6 vezes maior de serem rentáveis ano após ano

4 dicas sobre a análise de dados

Vamos então conferir quatro dicas de como a análise de dados pode ajudar sua empresa a criar estratégias mais certeiras e eficazes através do conhecimento sobre os hábitos e comportamentos dos clientes:

1) Reúna todos os dados sobre as interações entre clientes e empresa

O objetivo é ter uma visão geral sobre a jornada do cliente. Saber quais são os canais prediletos, quais conteúdos engajam mais, quais são os produtos e serviços mais vendidos e assim por diante. 

Lembrando que nem só das interações no ambiente digital podem surgir dados de qualidade sobre o comportamento dos clientes. Muitas empresas, por exemplo, têm apostado nos programas de fidelidade que permitem a micro segmentação e a criação de experiências de usuário altamente personalizadas e, portanto, mais eficazes. 

2) Combine e cruze dados de diversas fontes

Hoje a tecnologia permite o acesso fácil à soluções de análise de dados que armazenam informações de forma barata e confiável na nuvem.  Assim é mais fácil ampliar o arsenal de informação, incluindo outras fontes como históricos, pesquisas internas e externas e bancos de dados públicos, por exemplo. 

Quanto mais informações você tiver, melhor. Cruzando o máximo de dados que você puder reunir é possível fazer uma análise de comportamento muito mais assertiva. Daí podem surgir insights cada vez mais afiados – e consequentemente mais rentáveis.

3) Crie perfis personalizados 

Alcançar ótimos resultados exige oferecer a melhor experiência do cliente possível, sempre. Em todos os canais. Isso significa uma personalização cada vez maior.  

Um levantamento da Salesforce identificou que 52% dos consumidores afirmam que trocam de marca se uma empresa não personaliza as interações com eles.  

Por isso, a primeira coisa a ter em mente é que a personalização e a conquista do cliente são tarefas que jamais se concluem. De acordo com a dinâmica do consumidor devem ser feitas mudanças e adaptações constantemente, baseadas numa estratégia de melhoria contínua.

Com base nos históricos de compras e pesquisas crie perfis personalizados para analisar hábitos, fazer comparações entre clientes, bem como entender seu provável comportamento no futuro. 

Ao usar algoritmos de Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina), esses dados permitem criar experiências cada vez mais individualizadas seja em qual ponto da jornada seu cliente estiver. Pode ser descobrindo o site ou aplicativo da empresa, interagindo com um chatbot ou com o suporte via telefone, ele sempre vai receber a informação mais relevante dentro do seu contexto. 

4) Utilize o Machine Learning para análises preditivas 

Os algoritmos de Machine Learning conseguem criar modelos cada vez melhores de análise preditiva e assim descobrem com rapidez e precisão insights valiosos para o relacionamento com o cliente. 

Eles identificam facilmente padrões complexos que revelam oportunidades de vendas cruzadas adequadas a cada perfil, assim como ajudam a atrair, reter e conquistar clientes mais rentáveis, ​​otimizando investimentos em marketing. 

Sendo assim, as empresas que utilizam análises preditivas potencializadas pelos recursos de Aprendizado de Máquina de forma efetiva possuem uma enorme vantagem competitiva dentro de seus segmentos, além de otimizarem seus custos operacionais.

Conclusão

Na era digital cada vez mais a informação é poder. Porém, somente se você entende o que ela quer dizer e sabe o que fazer com ela

Se o seu negócio ainda não impacta o cliente de forma personalizada com a análise de dados, pense nas oportunidades de lucrar mais que você pode estar perdendo.

Com ela é possível até mesmo “prever o futuro” mediante o monitoramento de tendências, hábitos e comportamentos do consumidor, resultando em estratégias muito mais eficazes e rentáveis.  

Se você deseja saber mais sobre o uso de dados na personalização da experiência do cliente, confira o post O uso de Data Science na personalização do atendimento.

Compartilhar:

24 de julho de 2019

Compartilhar: