Tres formas de utilizar el análisis de datos en el servicio de atención al cliente
Comprenda cómo utilizar el análisis de datos en el servicio de atención al cliente de tres maneras y aprenda consejos para mejorar la experiencia del cliente con Big Data.
Los datos son información que tiene valor. Por lo tanto, al hacer el análisis de datos en el servicio al cliente, las empresas encuentran información valiosa que se utiliza para diferenciarse de la competencia y ofrecer algo único a sus clientes.
Las herramientas de Big Data ayudan a tratar, analizar y extraer información de una base de datos muy grande. Después de todo, sin una organización lógica, los conjuntos de datos son como cartas barajadas.
La organización de la información disponible es lo que marca la diferencia a la hora de filtrar y encontrar datos para validar una acción o identificar una tendencia.
Para obtener resultados consistentes, el equipo de servicio necesita saber lo que busca y así dirigir el enfoque del análisis, evitando distracciones durante el trabajo.
¿Quiere aprender a utilizar el análisis de datos en el servicio? Siga leyendo y descubra también cómo mejorar la experiencia del cliente con Big Data Analytics.
¡Que tengas una buena lectura!
¿Cómo utilizar el análisis de datos en servicio?
El análisis de datos en el servicio al cliente se puede utilizar para evaluar el pasado, el presente y el futuro de la estrategia de una empresa.
Um Estudio de consultoría de McKinsey destaca que las organizaciones basadas en datos tienen 23 veces más probabilidades de adquirir clientes, 6 veces más probabilidades de retener clientes y 19 veces más probabilidades de ser más rentables.
Además de recopilar datos sobre varios aspectos del negocio, saber cómo usarlos estratégicamente es lo que guiará a su empresa en la dirección de obtener mejores resultados.
Para crear una cultura basada en los datos, es decir, basada en los datos, el análisis de datos en el servicio de atención al cliente se puede utilizar de tres maneras. ¡Compruébalo!
1. Análisis descriptivo
UN análisis descriptivo es el primer paso en el estudio de los datos recopilados. El gerente separa el indicadores de servicio, lo organiza y lo usa para hacer un diagnóstico del momento.
Los KPI seleccionados y evaluados son aquellos que muestran el rendimiento y la calidad del servicio, tales como:
- Puntuación de satisfacción del cliente (ELENCO);
- tiempo medio de espera;
- tiempo medio de servicio;
- Resolución de primer contacto (FCR);
- tasa de abandono de llamadas;
- Puntuación Net Promoter (NPS);
- Puntuación de esfuerzo del cliente (CES);
- entre otros.
Este análisis muestra si la relación con el cliente es positiva, cómo variaron los indicadores dentro del período analizado y qué aspectos deben mejorarse.
Por lo tanto, el gerente puede realizar optimizaciones en los procesos de servicio operativo y enumerar las inversiones en herramientas y servicios que contribuyen a la evolución de las métricas.
2. Análisis predictivo
En cuanto al enfoque predictivo, el análisis de datos en el servicio de atención al cliente se centra en lo que puede suceder. El objetivo es ir un paso por delante, anticipando los escenarios y tendencias que puedan afectar al mercado.
Los estudios de este tipo se centran en el comportamiento de los clientes para identificar las necesidades que aún están surgiendo. Las herramientas actuales de aprendizaje automático (aprendizaje automático) realizan análisis cada vez más precisos gracias a la evolución de la tecnología.
Esto permite a la empresa mejorar la experiencia ofrecida a los clientes de acuerdo con sus expectativas, lo que genera una fuerte ventaja competitiva frente a la competencia.
3. Análisis prescriptivo
UN análisis prescriptivo es una evolución del análisis predictivo. A través de sistemas que utilizan inteligencia artificial, los gerentes pueden obtener información directa sobre qué hacer de acuerdo con los resultados del escenario evaluado.
Este es el tipo de análisis de datos en servicio al cliente más futurista entre las posibilidades de uso presentadas y el que requerirá más inversiones en herramientas de análisis de Big Data.
A cambio, los gerentes de servicio optimizan las experiencias de los clientes a través de acciones efectivas que realmente fortalecen la relación.
¿Cómo mejorar la experiencia del cliente con Big Data Analytics?
Para el 65% de los entrevistados en un Econsultancy e investigación de Adobe, mejorar el análisis de datos es un factor muy importante para ofrecer una mejor experiencia al cliente.
Si los datos tienen valor, las empresas deben aprovechar las bases de datos internas y externas, utilizando los recursos de Big Data Analytics para aumentar el nivel de servicio ofrecido.
Para ayudarlo, aquí encontrará consejos sobre cómo mejorar la experiencia del cliente con Big Data Analytics.
Conozca la diferencia entre la experiencia de su empresa
Con el apoyo de las herramientas de análisis de datos, los gerentes comprenden tanto las motivaciones como las causas de los cuellos de botella para los clientes.
Esto ayuda a refinar el perfil del público objetivo y a personalizar la experiencia para que satisfaga las necesidades buscadas. De esta forma, queda claro qué hace que la experiencia de la empresa sea única y, también, qué se puede explorar para aumentar la lealtad de los clientes.
Centrarse en un servicio personalizado
El software Big Data Analytics es muy útil para ofrecer un servicio de atención al cliente personalizado. Esto se debe a que estos recursos dirigen la creación de buenas prácticas estándar, pero también identifican las necesidades específicas de los clientes.
De este modo, la empresa conoce mejor a los consumidores conquistados e invierte en las relaciones con cada uno de una manera diferente, ofreciendo las soluciones deseadas y creando relaciones más significativas.
Comparta datos internamente
La vista y el perfil del cliente no solo son útiles para las áreas de Servicio y Marketing. Todos los sectores necesitan conocer el tipo de persona a la que busca la empresa y busca fortalecer las relaciones.
Reúna datos, informes y análisis de los clientes en un lugar común al que puedan acceder todas las empresas. La propuesta es que los equipos sepan y sepan cómo relacionarse con el perfil del cliente, contribuyendo a crear una experiencia fluida en los diferentes puntos de contacto.
Tenga procesos de servicio consistentes
El análisis de datos en el servicio de atención al cliente ayuda a las empresas a ofrecer un servicio consistente y a aumentar la tasa de fidelización.
Con la información obtenida, la experiencia del cliente está diseñada para que, independientemente del canal, tengan acceso a los mismos recursos y resuelvan sus solicitudes con agilidad.
Esta planificación ayuda al cliente a recibir un servicio excepcional siempre que active los canales de la empresa.
¿Su empresa ofrece un servicio de calidad?
Ahora que sabe cómo utilizar el análisis de datos en el servicio al cliente, reúna al equipo para evaluar el servicio teniendo en cuenta los datos que la empresa tiene disponibles.
Para ayudarte, Obtenga un diagnóstico gratuito de su operación de CX. Con la información, su empresa puede mejorar el nivel de experiencia de servicio y corregir los puntos necesarios del recorrido.
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