Como melhorar a satisfação dos clientes com o apoio da análise preditiva?

A satisfação do cliente é um fator muito necessário para o negócio. Não é algo que é só bom, é questão de sobrevivência. Atualmente, contamos com bons recursos para entender mais sobre o que o consumidor pensa. Afinal, ele deixa uma trilha de dados espalhados nas redes sociais e nos canais de interação com as marcas. O cliente tem muito a dizer e é preciso saber escutar.

A análise preditiva permite entregar e prever probabilidade do que o consumidor precisa. Assim, você pode adaptar seu serviço ou produto, o atendimento e todo o contexto da empresa para que ela seja, de fato, customer centric. Mas claro, para isso, você precisa parar para ouvir os dados. Quer aprender sobre como melhorar a satisfação dos clientes usando a análise preditiva? Vem com a gente!

Qual a importância de pensar na satisfação dos clientes (e por que você não pode deixar de investir nessa estratégia)?

O perfil dos clientes mudou bastante nos últimos tempos, influenciados pela tecnologia e pelas facilidades que ela proporciona. Com alguns cliques no smartphone, o consumidor pesquisa sobre a marca e já olha comentários e feedbacks de outras pessoas sobre a empresa.

Assim, é muito fácil ele saber o que estão falando sobre o seu negócio. Só que, da mesma forma, também é muito fácil conhecer o concorrente e, hoje em dia, não faltam opções. Toda essa agilidade e exigência demandam que você redobre a atenção quando o assunto é a voz do cliente.

Você já sabe também que consumidor satisfeito é fidelizado. E, com esse público, é possível adotar estratégias de cross selling e upselling, para melhorar o ticket. Afinal, a satisfação com a marca é um grande incentivo para comprar mais com a empresa.

Por último, a atenção em relação ao cliente e a como ele se sente em relação ao produto ou serviço ajuda a reduzir o churn rate e a evitar a geração de clientes detratores. Um cliente satisfeito também é uma ótima forma de divulgar a marca por meio da propaganda espontânea, nas indicações que ele faz.

Basicamente, quando a experiência é muito boa, ele sai falando com todo mundo. Se é ruim, também. O que você escolhe?

Qual a relação da análise preditiva com a assertividade das ações de satisfação do cliente? (Dá certo mesmo?)

A análise preditiva é uma técnica analítica e estatística que usa tecnologia e dados para mapear probabilidades, fazer projeções e antecipar tendências com base em um grande volume de dados do passado. Para isso, ela usa recursos como big data, dados, machine learning e algoritmos.

A análise preditiva pode ser usada para prever a satisfação do consumidor, a aceitação de um produto no mercado, assim como prever cancelamento de um serviço, para antecipar falhas operacionais e verificar quais estratégias são mais promissoras. Também dá para prever movimentações do segmento e promover melhorias operacionais, aumento de eficiência e redução de riscos.

É bom lembrar de que essa técnica permite fazer o processamento de informações contidas em redes sociais, canais de interação e CRM para entender dores, necessidades e desejos do público. Assim, você pode identificar alterações em comportamentos para fornecer produtos ou serviços adaptados a esse perfil.

Aqui, na Myra, contamos com a solução Performance Insights. Nós analisamos as interações do cliente final com a sua empresa para gerar insights que vão melhorar a experiência do cliente e os indicadores de negócio. Cruzamos informações do que o cliente diz com metadados como região, produto, histórico de compra, rechamadas, etc. Tudo para gerar análises precisas. A velha monitoria de qualidade apontativa deu lugar a um diagnóstico profundo e insights inteligentes que direcionam toda sua estratégia, processos, produtos, ofertas, ferramentas e comportamento humano.

Com Performance Insights, somamos tecnologia e inteligência consultiva para explorar e transformar dados em análises que impactem o negócio. Possibilitamos a previsão de cenários relacionados à experiência do consumidor, a conversão de interações neutras e detratoras, a evolução em indicadores de vendas, leads e conversão, o aumento da efetividade nas frentes de cobrança e retenção e a melhora na proposta de valor da oferta.

Como a tecnologia pode ser uma grande aliada no uso da análise preditiva para promover a satisfação do cliente?

Você pode usar tecnologia na sua empresa para melhorar a relação do cliente com a sua marca. A tecnologia é o meio, promovendo possibilidades que aumentam com o apoio do olhar humano. Veja mais a seguir!

Previsão do que gera o cancelamento

Quando um cliente está perto de cancelar, ele dá alguns sinais de que não dá mais. Você pode fazer a análise preditiva do churn rate para identificar os fatores que antecedem os cancelamentos e cruzar diversos dados, como produto, histórico de compra, histórico de problemas, região do cliente, quantidade de contatos com a central de relacionamento, entre outros, para identificar fatores relacionados ao cancelamento. Dessa forma, é possível criar estratégias para evitar o churn e reverter esse cenário.

Ação diante de nota de NPS baixa

Lembra dos detratores do NPS? Além de serem os primeiros a cancelar, alguns deles reclamam nas redes sociais. Antes que isso aconteça, é preciso ter proatividade e criar estratégias para evitar isso.

Com a análise preditiva do NPS, sua empresa pode relacionar a nota do NPS a outros dados (como motivo de contato, principais dores, tempo de tratativa), extrair padrões de reclamações, encontrar conexões entre determinados públicos, gerando conhecimento que pode ser transformador pro seu negócio. Você se antecipa às necessidades e pontos de impacto, sai da zona reativa e mergulha de cabeça em um plano de ação proativo e memorável. É isso que vai te colocar na frente da concorrência, ajudar na priorização do plano de ação, reduzir grau de incerteza e te guiar para a decisão certa.

Confira aqui o nosso case de análise preditiva para um grande empresa de Telecom.

Tomada das medidas certas com o acionamento do órgão de defesa do consumidor

Garantir o tratamento adequado ao cliente que aciona os órgãos de defesa do consumidor é uma coisa. Evitar que ele chegue a esse ponto, já é outro nível.

A voz do cliente somada à análises preditivas pode ajudar e muito. É preciso entender o que o cliente diz (e o que não diz). É fundamental analisar quais comportamentos indicam que o consumidor vai acionar outras esferas de contato. Por exemplo, antes de acionar o Procon o cliente costuma entrar em contato quantas vezes com a sua empresa? Quais temas são mais sensíveis e geram mais acionamento no órgãos de defesa do consumidor? Essa informação é variável de acordo com a idade do cliente ou região que ele se encontra ?

É necessário entender o histórico e as variáveis para que direcionar as ações do futuro.

Os dados do passado projetam o futuro

O grande benefício da análise preditiva é a verificação de possíveis problemas futuros e gerar medidas proativas pra que eles não aconteçam. Um trabalho robusto de análise preditiva vai dar a você direcionamento sobre o que não está bom no negócio e onde melhorar. E mais: você vai entender melhor seu cliente e criar estratégias, produtos e serviços mais personalizados. Assim, você evita uma bomba e cria condições para uma cultura customer centric no negócio.

Com o avanço da tecnologia, os dados do passado se tornam essenciais para projetar o futuro. A análise preditiva se mostra uma importante técnica pra antecipar problemas e sua empresa atuar de forma proativa em relação a eles, com foco em gerar cada vez mais satisfação pro seu cliente.

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