Por Guilherme Porto, CEO da Plusoft
Trabalhar com a experiência do cliente hoje não se resume mais a atender bem, realizar uma venda ou responder às dúvidas com relação a determinado produto ou serviço. É preciso interagir e conhecer todo o histórico do cliente e aproveitar todos os dados captados para o planejamento de estratégias futuras. Mas como fazer isso? A análise preditiva pode ser uma das soluções.
É possível usar esse tipo de análise para resolver problemas que antes não eram percebidos. Ela ajuda a descobrir hábitos do passado que podem sinalizar o que está por vir e, com isso, identificar oportunidades de negócio ou até mesmo uma provável crise. A análise preditiva, que pode ser realizada por meio de ferramentas avançadas aplicadas em toda a base de interação com o cliente, será capaz de apontar padrões ocultos que o especialista humano não identifica, resultado de matemática aplicada. Ou seja, ela transforma dados comuns em informações analíticas para a tomada de decisão ou estratégia.
Se antes especialistas atuavam com base no histórico do cliente e usavam as informações coletadas somente no SAC (Serviço de Atendimento ao Consumidor) para influenciar as operações, hoje contamos com a tecnologia para nos auxiliar na previsão de tendências e em como aprimorar a experiência do cliente nos mais diversos canais. Tudo isso tendo em vista a quantidade de dados que podemos extrair e que nem sempre temos como analisar e entender.
No modelo preditivo, várias funções matemáticas serão capazes de aprender e mapear tendências, tendo um conjunto de variáveis de entrada de dados e um objetivo como resultado desejado. Com este “treinamento” supervisionado a ferramenta otimizará o modelo, tornando possível extrair nomes de clientes que irão apresentar um comportamento que indique uma crise, uma possibilidade de churn (métrica para avaliar retenção de clientes e projetar crescimento) ou a receptividade para um cross selling (venda de produtos adicionais) ou up-selling (venda de produto superior e de maior valor).
Com essas informações conseguimos prever tendências como a necessidade de mudanças em produtos e serviços citados ou não nas redes sociais ou uma crise gerada por comentários negativos que podem tomar proporções que comprometam a marca ou o produto. Com a enorme quantidade de dados existentes que os clientes oferecem, cada vez mais será possível extrair a relevância das informações e definir estratégias de retenção, vendas e de necessidades de produtos e serviços.
