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Análise preditiva: antecipe problemas e preveja o futuro!

Conheça mais sobre a análise preditiva e veja como ela pode ajudar seu negócio a antecipar demandas e problemas facilitando soluções mais assertivas e velozes.


A análise preditiva tem se destacado como uma das técnicas mais úteis, inovadoras e revolucionárias para o atendimento na era digital. Isso porque ela tem revelado um grande potencial para modificar o relacionamento das empresas com os clientes – e os resultados de seus negócios.

Utilizando a análise preditiva é possível transformar uma experiência do cliente de morna e reativa para proativa, personalizada e memorável. Essa mudança, além de surpreender positivamente os consumidores, pode trazer diversas vantagens como:

  • Identificar uma empresa como referência no atendimento ao cliente.
  • Melhorar os índices de conversão, retenção e fidelização.
  • Criar mais valor para a marca.
  • Aumentar o Net Promoter Score (NPS).

Mas afinal o que é a análise preditiva?

A análise preditiva é a junção de diversas técnicas estatísticas de modelagem preditiva, mineração de dados, Aprendizado de Máquina, Big Data e Inteligência Artificial com a enorme quantidade de dados gerados e armazenados pelas organizações e indivíduos diariamente.

Dentro da operação de uma empresa, a análise preditiva permite acessar todas essas informações do seu banco de dados e cruzá-las com o que os clientes dizem nas mídias sociais e outras plataformas públicas, por exemplo.

A partir daí é possível identificar e entender padrões e tendências de comportamento dos consumidores, o que permite antecipá-los. É quase como “prever” o futuro. Parece magia, mas é inovação e conhecimento.

O estudo desses padrões e tendências pode revelar riscos e oportunidades futuras. Assim as empresas podem se antecipar e criar ferramentas poderosas para fornecer uma customer experience excepcional.

Aumenta o uso da análise preditiva no atendimento ao cliente

Em um cenário onde cada dia mais pessoas têm acesso à internet rápida e smartphones nas mãos, é natural que o desejo por velocidade aumente. O cliente moderno é bastante exigente quanto às respostas rápidas, atendimento personalizado e processos ágeis.

Esse fenômeno abre espaço para que a previsão de tendências e padrões de consumo entre na ordem do dia no segmento de atendimento ao cliente.

Em todo Contact Center moderno a análise preditiva desempenha um papel cada vez maior. Seu potencial para conhecer, compreender e satisfazer o cliente está apenas começando a ser entendido e aplicado.

São inúmeras as oportunidades para melhorar a experiência do cliente que podem surgir a partir da enorme quantidade de dados estruturados e não-estruturados que as empresas detém.

A técnica da análise preditiva permite que as marcas usem essas informações para fazer a abordagem certa, para a pessoa certa, na hora certa.

Relacionamentos duradouros e lucrativos

Muitas marcas gastam uma enorme quantia de dinheiro para atrair, reter e fidelizar clientes. E muitas vezes basta apenas uma experiência negativa para o cliente ir embora para sempre, desperdiçando tempo e recursos importantes.

A análise preditiva pode reduzir os riscos nesses investimentos, bem como ajuda a criar relacionamentos mais duradouros, satisfatórios e rentáveis.

As vantagens da análise preditiva no Contact Center

No cenário altamente competitivo dos dias de hoje, toda operação de Contact Center só tem a ganhar com o uso da análise preditiva.

Entre outras vantagens ela:

1. Identifica os focos de insatisfação do cliente

Com a análise preditiva, dados como o número de chamadas, expressões utilizadas, menção de concorrentes etc, são facilmente identificados. Assim, pode-se facilmente distinguir entre aqueles clientes que estão satisfeitos e os que estão insatisfeitos.

Dessa forma é possível criar abordagens assertivas para melhorar a experiência, resolvendo problemas rapidamente, disponibilizando ofertas personalizadas ou incentivos como acesso à novidades em primeira mão etc.

2. Melhora a retenção e fidelização de clientes

A análise preditiva pode ajudar a melhorar a taxa de retenção de clientes por meio do uso de aplicativos como análise de fala, por exemplo.

Ela pode combinar o resultado desse levantamento com outros dados e identificar os clientes com maior probabilidade de encerrar o relacionamento com a empresa. Esses clientes podem ser sinalizados e automaticamente transferidos para os atendentes mais experientes do Contact Center.

Um atendimento personalizado e bem informado sempre traz melhores resultados na retenção e fidelização.


Saiba mais: O impacto do Big Data e Speech Analytics no relacionamento com o cliente.


3. Antecipa movimentos importantes durante a jornada do cliente

Muitas mudanças relevantes durante a jornada do cliente podem ser previstas com a análise preditiva.

Ela identifica alterações no comportamento do consumidor e assim pode ajudar a prever quando e onde o cliente poderá precisar de suporte, por exemplo. Ou estar mais propício a fechar uma compra. Assim, o Contact Center pode estar sempre preparado para agir antecipadamente.

4. Otimiza tempo e trabalho das equipes

A análise preditiva pode ser utilizada para prever se, quando, onde e quantos clientes irão fazer uma ligação. Ou interagir por qualquer um dos outros pontos de contato que o Contact Center disponibiliza.

Essa informações ajudam a otimizar o tempo e o trabalho das equipes de atendimento, bem como a melhorar a experiência do cliente. Por exemplo, ao prever uma interrupção de serviço, você pode oferecer soluções personalizadas para atualização de status aos clientes afetados.

5. Otimiza o modelo de precificação

Diversas empresas oferecem preços diferentes de acordo com a idade ou sexo do consumidor. A análise preditiva ajuda a melhorar esse processo.

É o caso de muitas seguradoras. Elas usam dados sobre o cliente, algumas vezes até com sensores instalados no veículo, para calcular a probabilidade dele se envolver em um acidente, por exemplo.

Assim a seguradora pode reduzir seus riscos e otimizar seus preços. Um cliente que dirige com menos frequência e circula perto de casa pode ter uma taxa menor do que alguém que utiliza muito o carro.

6. Facilita fazer apostas no marketing em tempo real

A análise preditiva pode oferecer dados quase instantaneamente para ajudar as empresas a fazer apostas no marketing em tempo real.

Com base em dados do histórico e preferências do cliente pode-se criar ofertas altamente personalizadas de forma imediata.

Elas podem ser calibradas para que a empresa não ofereça mais do que o cliente pode ou está disposto a gastar, por exemplo. Assim se otimizam riscos e se obtém melhores resultados de cada oportunidade.

7. Melhora a experiência do cliente

A análise preditiva é capaz de gerar ótimos insights para a melhoria da experiência do cliente.

Juntando informações de seu banco de dados com as informações disponibilizadas publicamente nas redes sociais e em outras plataformas, fica mais fácil criar interações bastante satisfatórias e por vezes até memoráveis.

Imagine um cliente que acaba de ser demitido e que entra em contato para renegociar uma dívida. Não seria bom se o atendente já “soubesse” que o cliente perdeu o emprego ou corre o risco?

Ao invés de fazer uma série de perguntas redundantes que geram mais frustração, ele poderia oferecer imediatamente uma solução personalizada para que ele resolva seu débito e limpe seu nome.

Essa simples ação pode criar um relacionamento duradouro e bastante frutífero, além de gerar valor para a sua marca.

Conclusão

Como você pode ver a análise preditiva têm um enorme potencial para revolucionar a experiência do cliente, assim como otimizar recursos e potencializar os lucros.

Ela ajuda a identificar os perfis e necessidades de cada cliente com o qual você interage. Isso facilita muito para que seu negócio alcance o nível de personalização exigido pelo atual consumidor.

Quanto mais você tratar seus clientes como indivíduos, mais respeitados e satisfeitos eles se sentirão. E o cliente satisfeito sempre volta, gasta mais e ainda recomenda o seu negócio.

Caso tenha interesse em saber mais sobre como analisar dados e aperfeiçoar a sua experiência do cliente, talvez você goste de ler nosso post: 4 dicas sobre a análise de dados e comportamento dos clientes.

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24 de abril de 2019

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