A rotina do atendimento ao cliente de qualquer empresa, ativo ou receptivo, é marcada por uma longa sequência de contatos, que geram demandas que precisam ser solucionadas com a maior agilidade possível. Ainda assim, a necessidade de compreender quem consome sempre motivou as equipes a buscarem tempo para analisar e apontar tendências de comportamento.
Era uma missão difícil, mesmo que realizável. Nos últimos anos, ela não apenas ficou facilitada, como também se tornou uma grande fonte de rentabilidade. A partir do momento em que os contatos, conduzidos por pessoas ou chatbots, passaram a ser registrados em plataformas digitais, tornou-se viável armazenar um volume de informações inédito para as organizações.
O passo seguinte é encontrar formas ágeis de analisar estes dados e extrair deles insights capazes de municiar todas as áreas da companhia. Assim, torna-se possível melhorar o suporte, ajustando suas rotinas às necessidades de cada perfil de consumidor, além de informar os profissionais de outros setores. Afinal, se um grupo significativo faz a mesma reclamação a respeito de uma mesma solução, talvez seja o caso de pensar em ajustes.
Este caminho leva para uma etapa avançada do relacionamento de uma sociedade com seus compradores: o atendimento preditivo, preparado para identificar padrões, apontar predisposições e surpreender as pessoas com soluções personalizadas.
1. O que é análise preditiva?
Trata-se de uma prática que se baseia em dados do histórico de um negócio para calcular probabilidades de desfechos para o futuro. Para que ela seja bem-sucedida, a empresa precisa, em primeiro lugar, gerar materiais de qualidade, confiáveis e organizados de maneira que possam ser acessados com agilidade. Então, são aplicados algoritmos e técnicas de machine learning para extrair insights dos materiais coletados e organizados.
2. Quem pode se beneficiar?
Outras áreas das organizações utilizam a técnica. Os setores de marketing, por exemplo, costumam buscar dados a partir das interações, ora nos canais diretos de ajuda, ora nos pontos presenciais ou nas redes sociais, em busca de estratégias assertivas.
Da mesma forma, o campo de logística pode se apoiar em uma rede de geoprocessamento de elementos espaciais para desenhar as melhores rotas de entregas, seja de insumos, de passageiros ou mesmo para o delivery de alimentos ou de medicamentos para o consumo final. Já vendas é beneficiada pela possibilidade de identificar informações geradas pela circulação nas lojas físicas, de maneira a entender melhor quais os espaços mais – e menos – frequentados.
Mas, no contexto do atendimento, os benefícios são ainda mais evidentes, já que toda a rotina de relacionamento pode ser transformada, com a redução de atritos e a apresentação de promoções e propostas alinhadas com os interesses de cada pessoa, com grandes ganhos para a reputação.
3. Como colocar a análise preditiva em prática?
O primeiro passo é instaurar entre os colaboradores uma cultura data-driven, isto é, que dê a devida importância ao uso de conhecimentos qualificados para alcançar os resultados mais precisos. Em muitas organizações, esta é uma área relativamente nova, a liderança deve assumir o papel de educar os times para entender o quanto os insights gerados por bases podem beneficiar o desempenho.
Em outras palavras: não basta fornecer relatórios detalhados sobre o histórico de compras de determinados usuários conforme seus perfis e os períodos do mês e horários do dia de maior procura, se os especialistas não enxergarem o quanto é importante ajustar rotinas segundo estas orientações – que, aliás, mudam frequentemente – de acordo com o próprio grau de maturidade da companhia.
Esta prática, quando levada a sério pelos profissionais, permite desenhar estratégias avançadas, que, no caso do apoio, permite que os grupos busquem novos consumidores, onde quer que eles estejam.
4- Parceiro especializado em inteligência analítica
O sucesso no atendimento preditivo passa por um trabalho consistente de monitoramento de todo o ambiente digital e dos dados gerados pelas interações com os clientes. Maior empresa de soluções especializadas em Food e Health do Brasil, a Voxline aplicou sua experiência de mais de 20 anos, para acima de 40 clientes , para desenvolver resultados aptos a melhorar a capacidade dos mesmos de antecipar tendências e minimizar possíveis crises.
A estratégia de experiência da companhia conta com o apoio do Centro de Inteligência Analítica (CIA), uma célula dedicada de monitoramento de todo o ambiente digital, identificando problemas sistêmicos e atuando de maneira preventiva e proativa. Ela atende a uma das maiores redes de fast food do Brasil e está disponível para todos os estabelecimentos.
A CIA alimenta com informações de outras áreas da empresa, dedicadas a melhorar continuamente a qualidade do suporte, integrando canais, e a reforçar a reputação das marcas com ações bem-sucedidas em mídias sociais, no iFood e no site Reclame Aqui.
Assim, conciliando prática, assistência humanizada e tecnologia, a Voxline atua para que seus usuários proporcionem vivências únicas a seus consumidores, com base em um conjunto de recursos personalizados para cada perfil de negócio e especialistas preparados para cada necessidade. Deste modo, atua como a one stop shop ideal, capaz de integrar ferramentas com base em inteligência analítica.
