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4 formas para melhorar a experiência do cliente por meio da análise de dados

Análise de dados é um termo muito usado ultimamente, que até parece ser um hype do momento. Seja no gerenciamento de um e-commerce, de um negócio voltado a serviços ou um varejo tradicional, os dados podem oferecer uma vantagem competitiva para melhorar a satisfação do cliente, as taxas de conversão – e, por fim, aumentar o retorno sobre o investimento (ROI).

Aliás, a maioria dos gestores de negócios acredita que a satisfação do cliente será o principal impulsionador da competitividade das empresas no futuro. Inclusive, em 2019, 49% das marcas afirmam ter aumentado os valores direcionados à gestão do atendimento e relacionamento de clientes.

E, mais do que isso, é impossível falar de uma estratégia de marketing bem-sucedida sem falar em personalização da experiência do cliente e em análise de dados. As marcas coletam uma quantidade de dados cada vez maior sobre seus clientes - desde o histórico de compras aos comentários nas mídias sociais. Ademais, as métricas das centrais de atendimento multicanal também fornecem informações sobre a experiência do cliente junto à marca. 

Dessa forma, realizar uma análise criteriosa em todos os canais de contato com o cliente, bem como a análise de dados gerados a partir de inteligência artificial e internet das coisas, pode fornecer conhecimentos valiosos para a criação de estratégias de personalização.


O que é experiência do cliente?

Antes de falarmos de dados, é importante entender que a experiência do cliente é o resultado de cada interação de contato entre ele com a empresa. E, nesta construção de relacionamento, proporcionar experiências de qualidade ajudam a conquistar a confiança e garantir a retenção dos clientes. Os pilares para uma experiência positiva são:

  • Ações de marketing alinhadas com a persona;

  • Contatos relevantes por e-mail e redes sociais;

  • Ligações telefônicas eficientes;

  • Conteúdos compartilhados de alto impacto;

  • Atendimentos rápidos em chats;

  • Fácil navegação no e-commerce etc.

Para ficar ainda mais fácil de visualizar nos negócios, é importante pensar em todos os possíveis canais de contato – desde a loja física até o chatbot no site. Todos devem ter como prioridade oferecer uma excelente experiência ao cliente. 


E, afinal, o que é análise de dados?

A análise de dados está relacionada com o estudo de uma série de informações importantes dos clientes com o objetivo de promover melhorias no atendimento. Isso envolve coletar insumos de todas as áreas que podem estar ligadas ao relacionamento como vendas, marketing e suporte.

Para exemplificar o funcionamento dessa análise, vamos sair um pouco do foco empresarial e voltar para uma situação comum em nossas vidas pessoais. Quando vai com um amigo a um happy hour, você sabe:

  • Os lugares que ele gosta de frequentar;

  • O tipo de música que ouve;

  • O que estuda;

  • Onde trabalha etc.

Agora, pense em uma pessoa que você não conversa muito. Os minutos iniciais de conversa podem parecer mais difíceis e com assuntos superficiais, certo? Ou seja, os dados geram informações importantes para poder criar uma experiência de qualidade. Afinal, quando conhecemos o interlocutor, a conversa flui, criando um diálogo relevante e mais natural. Essa é a análise de dados! 


4 formas para melhorar a experiência do cliente por meio da análise de dados

A análise de dados tem dois papéis principais que auxiliam na criação de uma boa experiência do cliente. São eles:

  • Permitir que a empresa entenda melhor quem é o cliente e o que é relevante para ele;

  • Identificar gargalos e pontos de melhoria durante a execução da estratégia nos canais de relacionamento.

Portanto, uma vez que os clientes possuem necessidades e interesses diferentes, é importante que cada empresa colete seus próprios dados. Em alguns, um atendimento presencial e consultivo pode ser a experiência desejada pelo cliente, por exemplo. No entanto, em outras situações, a experiência esperada pode ser de um atendimento rápido e assertivo, gerenciado por meio de plataformas de comunicação remota.

Confira abaixo dicas para aproveitar melhor os dados dos clientes para gerar uma experiência mais personalizada ou até mesmo desenvolver um novo produto ou serviço para o seu público:

1. Identifique as métricas que precisam ser melhoradas

As métricas informadas pelas centrais de atendimento podem dizer muito sobre a experiência do cliente. Então, por exemplo, um longo tempo de espera ou baixas taxas de resolução do primeiro contato podem indicar problemas de comunicação ou organização dentro da empresa.

2. Entenda os sentimentos do cliente

As emoções do cliente também desempenham um papel fundamental nos relacionamentos com as marcas, sendo responsáveis, inclusive, por uma maior taxa de conversão e fidelização. Portanto, as fontes de dados podem incluir pesquisas formais, transcrições de chamadas, comentários de mídia social e qualquer outra troca entre marca e cliente. 

É importante analisar o feedback quantitativo e qualitativo para implementar melhorias nos serviços. Entre os exemplos estão o uso de uma linguagem mais suave, campanhas de marketing com mais emoção e atendimento humanizado.

3. Economize o tempo dos clientes com a computação em nuvem

Sempre que possível, as marcas devem tentar agilizar os processos e economizar o tempo dos clientes. É possível, por exemplo, gerar dados sobre o contato do cliente com a marca em tempo real, o que permite mais velocidade para identificar pontos problemáticos e criar soluções ágeis.

No caso de um SAC, por exemplo, se as taxas de abandono forem altas, é possível opções de retorno de chamada aos clientes ou uma atendimento via aplicativo, que garanta que os clientes não percam tempo em espera.

4. Aprimore as estratégias de marketing

Informações baseadas em internet das coisas (IoT) coletadas de “dispositivos conectados” podem melhorar as estratégias de marketing. E, nesse processo, a função básica da geração de dados por meio da IoT é processar continuamente as informações e armazená-las para que possam ser tratadas e analisadas. Taxas de clicks em links de e-mails e dados de geolocalização são exemplos de como esses dados podem comunicar importantes informações sobre o cliente.


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