O relacionamento com clientes é cada vez mais afetado pela inovação tecnológica. E ela é bastante útil para tornar esse contato mais eficiente — especialmente no ambiente de contact center, em que a competitividade tem determinado que apenas empresas preparadas podem obter bons resultados.
Entre as tecnologias mais importantes para esse segmento está a administração da informação. Os contact centers coletam uma série de dados que são fundamentais para a operação, já que permitem avaliar diferentes aspectos do negócio.
Um bom — e valioso — exemplo são os históricos de atendimento. Tratam-se de fontes extremamente úteis de informação que, quando submetidas a técnicas de mineração de dados, ajudam a compreender o perfil dos clientes da empresa, orientam as tomadas de decisão e direcionam novos projetos.
Quer saber como a mineração de dados pode ser útil em uma operação de contact center? Neste post, falaremos mais sobre isso. Acompanhe!
O que é mineração de dados?
Mineração de dados — ou data mining — é o processo de descoberta de informações relevantes em meio a grandes volumes de dados. Essa técnica surgiu quando os profissionais começaram a se preocupar com os imensos bancos de dados subutilizados nas empresas.
A prospecção de dados usa conhecimentos de estatística e análise matemática para descobrir padrões e tendências. Ou seja, além de extrair informações relevantes das bases de dados de forma automatizada, é preciso analisá-las para conhecer as necessidades de cada cliente. Com base nesses dados, é possível fazer campanhas de marketing direcionadas e criar produtos ou serviços que atendam às exigências dos consumidores.
Essas informações armazenadas têm excelente potencial. Com elas, é possível encontrar relações complexas que podem ser aplicadas, entre outros, a:
- previsão: para estimar vendas, modelos de inadimplência ou mesmo micromomentos;
- risco e probabilidade: permite compreender cenários de risco com base em probabilidades;
- recomendações: avalia quais produtos têm mais chances de serem vendidos para cada cliente.
A mineração de dados atua nos dados operacionais e de relacionamento da companhia. O primeiro passo é definir que tipo de informação pode ser importante para os objetivos da organização. Em seguida, a mineração ajuda a obtê-la e organizá-la.
Depois de capturar e consolidar os dados a serem utilizados, é preciso tratá-los de forma a eliminar redundâncias, inconsistências e erros. Assim, garante-se a homogeneidade e confiabilidade dos registros e é possível aplicá-los ao ambiente de produção da empresa para servir como fonte de informação sobre o cliente.
Como a prospecção de dados melhora a capacidade do contact center?
Sempre que um consumidor liga para o contact center de uma empresa, ele está em busca de um atendimento eficiente que possa sanar suas dúvidas ou resolver seus problemas. Do lado da companhia, garantir a satisfação do consumidor pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso nos negócios — quando o usuário fica decepcionado, há grandes chances de que ele abandone a marca para sempre.
O uso da mineração de dados — aliado a sistemas cognitivos e aplicações de inteligência artificial — pode ser a resposta para essa dificuldade. Afinal, essas tecnologias ajudam a transformar a percepção negativa que muitos têm sobre o serviço oferecido pelos contact centers.
Quando os dados relevantes estão à disposição da equipe, a interação com o público é mais efetiva e representa uma experiência muito melhor para o cliente. Além disso, quando o atendente conhece bem o perfil do consumidor, ele é capaz de oferecer benefícios adicionais e, com isso, antecipar necessidades — ao mesmo tempo em que impulsiona a companhia.
Vale lembrar que o contact center é o local ideal para fazer o gerenciamento das relações entre a empresa e o público. Com as novas ferramentas tecnológicas, é justamente isso que o cidadão espera de qualquer organização: ele quer ser reconhecido imediatamente quando realizar o contato (por qualquer meio que escolher: telefone, chat, redes sociais e outros).
Como isso funciona no cotidiano?
Muitas empresas fazem mineração de dados de forma constante. É o caso, por exemplo, do e-mail do Google, o Gmail. O serviço é gratuito, mas todos os dados do usuário estão à disposição do provedor, que pode utilizá-los à vontade.
O mesmo acontece com o Facebook: se você ainda não reparou, suas conversas feitas por meio dessa rede servem como base para a recomendação de produtos. Assim, se você publica um post sobre um item específico (ou mesmo faz pesquisas no Google sobre o produto), há grandes chances de que veja anúncios direcionados minutos depois.
Outro exemplo comum é o envio de notificações pelas operadoras de telefonia móvel. De acordo com o perfil do cliente, essas companhias enviam tanto informações — término da franquia diária ou cobranças em caso de atraso, por exemplo — quanto promoções — tudo a partir da mineração de dados.
Onde entram os conceitos de omnichannel e interaction analytics?
Já faz algum tempo que os canais de atendimento vêm se tornando extensões uns dos outros. O cliente quer ser reconhecido prontamente quando faz uma solicitação usando o Twitter e, no dia seguinte, liga para saber sobre o seu andamento. Essa característica omnichannel é facilitada pela mineração de dados.
Imagine, por exemplo, que o consumidor fez uma pergunta pelo chat no site da empresa e, antes de receber a resposta, teve de sair da frente do computador. Com o celular na mão, ele se lembra de falar com a marca pelo Facebook e quer continuar a conversa do ponto em que parou.
A organização deve estar preparada para atuar com agilidade quando isso acontecer. A interação com a clientela, afinal, é um dos maiores bens de qualquer companhia. Por isso, é essencial analisá-la e acompanhá-la continuamente.
Isso é possível usando interaction analytics — uma ferramenta que permite analisar o relacionamento com o público nos mais diferentes canais. Com ela, é possível ter uma visão geral do serviço prestado e da reação ao atendimento recebido, para avaliar o serviço prestado pelo colaborador e os pontos em que ajustes são necessários.
Ao combinar mineração de dados e interaction analytics, a empresa consegue oferecer uma experiência aprimorada ao consumidor. Além disso, fica mais fácil realizar as alterações necessárias para otimizar a operação e transformar positivamente o relacionamento com o cliente.
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