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Customer Analytics: o que é e qual a importância dele para a sua empresa?

Wittel
Escrito por Wittel

Uma empresa que não conhece, ou não investe, em novas tecnologias é uma empresa incapaz de continuar competindo em igualdade dentro do mercado que se dispõe a participar.

Com uma evolução palpável das novas tecnologias dia após dia são várias as ferramentas que surgem como alternativas para levarem as marcas e organizações a evoluir e crescer, sendo em sua maioria baseada em informações.

O uso da tecnologia introduzida ao cotidiano é algo que permeia a vida de todos aqueles que vivem na sociedade atual, sendo que o uso daquelas que utilizam da internet, e todas as ferramentas existentes dentro dela, vem crescendo exponencialmente.

A interação online é uma vivência onde deixamos como rastro um montante considerável de informações sobre nós mesmos e o que consumimos, ou mesmo o que desejamos consumir.

Informações essas que podem e estão sendo utilizadas pelas empresas para maximizar e aperfeiçoar os meios para conhecer melhor os consumidores, assim como os mecanismos que podem ser implementados para realizar e maximizar as vendas digitais.

uso da tecnologia introduzida ao cotidiano é algo que permeia a vida de todos aqueles que vivem na sociedade atual

Dentre as ferramentas, ou técnicas, que vêm surgindo em meio a isso existe o Customer Analytics, que pode ser traduzido como “Análise do Cliente”, e trata-se de uma variável analítica dentro do conceito de Big Data.

O Big Data é todo e qualquer tipo de dado, sendo ele estruturado ou não, que possa ser analisado em níveis de granularidades diferentes, permitindo identificar insights que podem ser utilizados pelas empresas.

Já o Customer Analytics, de maneira simplificada, é uma solução dentro do espectro de Big Data, que visa utilizar desses dados para identificar o comportamento do cliente e auxiliar na tomada de decisões.

Para saber mais sobre essa solução, sua importância para as empresas e quais ferramentas são usadas dentro dela separamos aqui os principais tópicos para análise e compreensão.

O que é Customer Analytics?

Em resumo a Customer Analytics pode ser explicada como um uso sistemático de dados, recolhidos em diversos espaços, sobre o comportamento do consumidor.

Com isso é possível realizar análises preditivas capazes de antecipar quais as necessidades desses clientes, além dos clientes em potencial, o que leva as empresas a conceber insights que auxiliem na tomada de decisões de negócios.

Para criar um Customer Analytics é preciso uma grande quantidade de informações, todas passíveis de serem encontradas tanto no meio digital quanto físico, em diversos tipos de contato, abordagem e experiências entre cliente e empresa.

Para isso existem uma série de técnicas e ferramentas que já estão sendo utilizadas para realizar “analisar o cliente”, mas que nem de longe estão finalizadas ou encontraram um meio único de o fazer.

Uso de ferramentas complexas

O trabalho desenvolvido para a realização dessa análise pode, e muitas vezes utiliza, uma série de ferramentas, complexas e de empresas diferentes, com objetivos diferentes, mas todas formando uma solução emergente dentro do mercado.

Dentre as informações mais comuns que podem ser sistematizadas para o uso dessas ferramentas emergentes estão: dados demográficos, comportamento de uso da internet, histórico de compras, histórico de pesquisa, contatos com as empresas, interesses e comportamento em redes sociais.

Através da organização desses dados, e da análise deles, é possível conhecer melhor seus clientes, criar uma segmentação mais precisa deles e nutrir ferramentas que trabalham com inteligência artificial e aprendizado para se tornarem capazes de predizer como será o comportamento do consumidor.

Os benefícios do uso do Customer Analytics

O aumento exponencial do uso de ferramentas de Customer Analytics, assim como a aposta de especialistas para que elas venham a surgir e evoluir cada vez mais, vem da sua capacidade de oferecer, através de dados e análises, soluções que conseguem entender quais são as necessidades dos clientes, mas especialmente o seu comportamento.

É possível também compreender quais seus níveis de satisfação e insatisfação com a marca e então capacitar programas, aplicativos e outras formas de inteligência artificial para analisar esses consumidores, de forma a predizer como irão agir a seguir.

Isso permite às empresas aumentar de forma perceptível seus índices de retenção de clientes, criar estratégias com resultados melhores de marketing direcionado, melhorar as vendas e interações entre consumidores e marca e também criar uma experiência entre ambos que os diferenciem da concorrência.

A importância por trás do Customer Analytics está no fato de que: quanto mais profundamente se conhece seus clientes mais ampla e melhores serão suas possibilidades de venda e retenção.

o comportamento dos clientes e as necessidades deles

Além disso, um dos maiores segredos para evoluir e crescer no mercado competitivo que se instala mais e mais atualmente é tornar um indivíduo não apenas um comprador, mas um cliente fiel que irá se tornar defensor da marca.

São esses consumidores que, além de consumir seus produtos e serviços, vão também auxiliar na divulgação dos seus benefícios para amigos, familiares e conhecidos.

Existem também aquelas empresas que vendem mais do que apenas um produto ou serviço, mas um estilo de vida, ao qual aqueles que o consomem se tornam clientes fiéis e símbolos que acabam levando a marca até seu círculo social.

O crescimento de empresas focadas em Customer Analytics

Nos últimos anos são várias e diversificadas as empresas que surgiram, ou se transformaram, através da busca de desenvolver e oferecer ao mercado soluções emergentes que visam utilizar, criar ou desenvolver ferramentas capazes de reunir, organizar ou analisar as informações que deixamos segmentadas pelo espaço digital e físico.

Apesar de existirem diversos fornecedores com diferentes competências todos são essenciais a sua forma, e conseguem, com seus resultados, criar mecanismos que permitam diferentes ações.

Algumas delas são: automação de marketing, mapeamento da jornada do cliente, automação da força de vendas, identificação de problemas em plataformas, predição de comportamento e personalização de experiência.

Apesar de ser um segmento consideravelmente novo no mercado já existem algumas organizações que vem se destacando na área, capazes de construir um portfólio desenvolvido através dos resultados obtidos por meio do poder crescente da inteligência artificial.

Esses fornecedores com soluções emergentes apostam em ferramentas tecnológicas, trabalhando com aprendizado das máquinas e permitindo que exista uma compreensão das ações e necessidades dos consumidores e, consequentemente, uma resposta em tempo real das marcas.

Quais as características das empresas focadas na análise de clientes digitais?

Atualmente existem três modelos de empresas focadas em Customer Analytics, segundo os formatos estipulados por especialistas, todos eles sendo ao mesmo tempo concorrentes, mas também complementando uns aos outros.

O primeiro deles são os Provedores de soluções de Customer Analytics emergentes, que são também o caso onde é possível encontrar mais empresas atuando.

Essas organizações se focam em recursos que são emergentes no mercado, mas também complexos, e utilizam principalmente de ferramentas de inteligência contínua, análise da jornada do cliente e análise aumentada para uma experiência customizada ao cliente.

As empresas que atuam dentro desse formato foram pioneiras nessas ferramentas, por isso já atuam no mercado a tempo suficiente para terem conseguido construir suas técnicas e ultrapassado a fase de inicialização.

organizações se focam em recursos que são emergentes no mercado, mas também complexos

O segundo formato são de Provedores de aplicativos corporativos inteligentes, normalmente se tratando de empresas de grande porte que estão implantando tecnologias inovadoras e emergentes, após elas mesmas passarem a olhar para essa área com maior atenção.

Grandes conglomerações que, ao surgirem no Vale do Silício, se tornaram referência no desenvolvimento de softwares de computador atualmente passaram a investir também em tecnologias e soluções que utilizem do Customer Analytics.

Essas empresas geralmente trabalham através de ferramentas como: análise de sentimento avançada, visão computacional, análise preditiva e processamento de linguagem natural.

O objetivo dessas organizações é conseguir competir com os outros dois formatos, através de investimento na exploração de ferramentas como aplicativos inteligentes.

Esses aplicativos utilizam de inteligência artificial, incorporadas ou integradas em aplicativos corporativos, para oferecer suporte ou substituir atividades humanas através da automação inteligente, possibilitar insights baseados em dados e recomendações guiadas que visam melhorar a produtividade e a tomada de decisões das marcas.

Já o último item se trata de empresas chamadas de Provedores “Born AI”, que nada mais são do que empresas novas que já nascem tendo em sua base a inteligência artificial, a integrando em todos os seus mecanismos e em todas as formas com que trabalham.

Apesar do número de empresas nesse segmento ainda ser pequeno elas são a com maior chance de crescimento a curto prazo, especialmente por trazerem opções muitas vezes ainda não desenvolvidas por qualquer outra organização do mercado.

hoje em dia, as empresas já nascem focadas na inteligência artificial

Existem muitas pequenas empresas e startups dentro do universo de Customer Analytics, e isso é ainda mais perceptível ao se tratar das empresas que já nascem sendo focadas em AI (Inteligência artificial).

A maior vantagem dessas empresas está na sua agilidade no uso de máquinas capazes de aprender, na inteligência artificial e na profundidade com que se utilizam de ambos.

Algumas das ferramentas utilizadas por esses provedores, mas que também podem ser usados pelos outros dois, são: a inteligência contínua, segmentação psicográfica, inteligência artificial focada no emocional do cliente, entre outros já citados anteriormente.

As Soluções que usam o conceito de Big Data

Como citado anteriormente existem algumas ferramentas que são desenvolvidas e podem ser utilizadas, todas elas se encaixando dentro da ideia de Big Data, e da variável existente nesse conceito, o Customer Analytics.

A primeira que podemos citar é a de Inteligência Contínua, um mecanismo que usa dados atuais e históricos e os utiliza para recomendar ações em resposta a momentos de negócios, entre outros eventos.

Essas análises, feitas em tempo real, são integradas às operações de negócios e fornecem automação ou suporte no momento de decisão.

A segunda solução da qual podemos falar é a Análise da jornada do cliente, um processo que visa rastrear e analisar todos os pontos de contato entre cliente e empresa.

Isso serve não apenas aos clientes que já chegaram a finalizar uma compra, mas também aqueles que desistiram de fechar negócio e mesmo os que podem ser vistos como clientes em potencial.

Esse monitoramento deve ser feito em diversos espaços, físicos e digitais, como: as visitas feitas ao site e aplicativo, contato com propagandas em redes sociais, espaços que fornecem ajuda assistida ao cliente e até mesmo visitas registradas as lojas físicas.

várias ferramentas a ser usadas dentro da Big Data

Em seguida temos a Análise aumentada para melhorar a experiência do usuário, que utiliza da capacidade de aprendizado das máquinas para automatização no uso de dados coletados, concebendo e compartilhando insights para um grande número de consumidores.

Já a Emotion AI, que pode ser chamada também de computação efetiva, consegue analisar o estado emocional dos clientes, e com isso adaptar a abordagem feita a eles de acordo com seu humor.

Para que isso seja possível existe a coleta de dados através de mecanismos como a visão computacional, registro de áudio e voz, sensores ou lógica desenvolvida através de um software.

Por último, mas não menos capaz para a evolução das empresas, temos a Psicografia do cliente, que tem como objetivo avaliar os clientes de acordo com suas atitudes, estilo de comunicação ou estilo de tomada de decisão, e não de acordo com sua rentabilidade ou níveis de satisfação específicos.

Essa técnica costuma organizar os indivíduos em um número limitado de estilos predefinidos, que podem ser baseados em dados como: o uso de palavras em ligações ou assuntos sobre os quais eles comentam nas redes sociais, ou então do seu histórico de compras e características semelhantes.

Experiência Digital – como mapear e direcionar esse diferencial na análise do cliente?

Quando se fala em Customer Analytics uma das ferramentas mais utilizadas dentro dela, e uma das mais importantes para as empresas em vários dos seus setores, é o de mapeamento da jornada do cliente.

Para realizar essa identificação, coleta, agrupamento e análise de dados existem algumas soluções que podem ser utilizadas, e entre eles o Glassbox.

A entrega de resultado promovida pelo nosso processo consultivo integrado a essa solução, vai bem além do que apenas mapear a jornada dos clientes, mesmo sendo essa a principal função, para realizar tal entrega inteligência artificial e da capacidade de aprendizado de uma máquina entram em cena.

Essas duas principais tecnologias conseguem, por exemplo, perceber padrões de comportamento dos clientes, erros cometidos por atendimento humano ou que possam surgir nas plataformas digitais, e os motivos de abandono em meio ao processo de negócio.

A solução compila, organiza e cria métricas dos dados de cada cliente, seja ele fiel, passageiro, potencial ou mesmo que tenha abandonado a compra, permitindo assim perceber motivos e características de todos aqueles que entraram em contato com a marca.

Ela consegue, inclusive, disponibilizar uma experiência visual automática e online, onde a empresa pode identificar problemas técnicos em seu site, aplicativo e tendências ao longo do tempo.

ele capta dados em tempo real, que são disponibilizados de maneira que qualquer um possa os compreender

Através da coleta e análise dos dados, e usando da Inteligência Artificial e da Machine Learning (aprendizado das máquinas), é possível identificar padrões e assim perceber quais são comportamentos tidos como normais dos clientes, e então notificar quando uma anomalia acontece.

Para isso ele capta dados em tempo real, que são disponibilizados de maneira que qualquer um possa os compreender, até mesmo permitindo que o usuário crie funis para pesquisa e análise podendo utilizar de categorias como: sessões de acordo com dispositivo, sistema operacional, localização geográfica, movimentos do mouse, dados demográficos, fontes de tráfego, comportamentos na página, entre outros itens.

Tudo isso permite que a empresa conheça seus clientes, incluindo aqueles em potencial ou que deixaram de fazer negócio, desenvolvam estratégias que obterão melhores resultados, adaptem e melhorem a experiência, entre tantas outras ações.

A Glassbox é um dos nossos parceiros de negócio que apoiam o processo de inovação para transformar o negócio dos nossos clientes.

Nosso propósito está pautado em levar “Inovação que Conecta e Transforma”, para facilitar todos os processos que norteiam o nosso ecossistema.

Em um mundo onde a tecnologia vem se transformando diariamente, e com isso transformando a sociedade, estar atento a mudanças e como as utilizar de forma eficiente e inteligente em sua empresa, pode ser o segredo para o sucesso.

A informação sobre seus clientes e a forma como irá manusear a favor do seu negócio são duas variáveis importantes que ajudam a formar as bases da transformação, e por este motivo devem ser o objetivo de contínuo aperfeiçoamento.

Sobre o autor

Wittel

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Comemorando 25 anos de experiência, a Wittel integra as necessidades das empresas com ferramentas de comunicação disponíveis no mercado. Tudo isso por meio de soluções que auxiliam nas interações internas (entre colaboradores) e com seus clientes, tornando o dia a dia mais produtivo. Oferece soluções de conferências e colaboração, contact center, trading floor, além de todas as aplicações voltadas ao processo de qualidade e eficiência no atendimento, tanto no modelo OnPremise como também na nuvem.

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