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7 maneiras de melhorar a experiência do cliente com a análise preditiva

Análise baseada em AI pode impulsionar vendas para níveis mais altos, ajudando empresas a anteciparem necessidades dos clientes

John Edwards, da CIO (EUA)

12/04/2019 às 16h30

Foto: Shutterstock

É uma situação em que todos ganham. A análise preditiva está revolucionando o relacionamento entre cliente e comerciante, aumentando as vendas e, ao mesmo tempo, ampliando o nível de satisfação dos consumidores.

E é tudo por causa dos dados, a nova superpotência dos negócios, afirma Paul Gaynor, sócio da empresa de serviços profissionais PwC. “A análise avançada de negócios oferece a capacidade de ver e prever tudo, em qualquer lugar”, explica. “Toda interação com os clientes, todas as partes móveis em sua cadeia de suprimentos, todas as transações financeiras, em qualquer lugar do mundo."

No cada vez mais concorrido mundo varejista, a análise preditiva dá aos vendedores uma vantagem nova e poderosa, que mais do que compensa o leque de escolhas cada vez maior da Internet, com compras comparativas a qualquer momento e em qualquer lugar.

“A análise preditiva ajuda você a saber o que pode acontecer, preparar uma resposta com antecedência, superar os riscos e influenciar os resultados”, diz Gaynor. “É como olhar para frente com um telescópio, sem olhar pelo espelho retrovisor."

Ainda cético que a análise preditiva é a ferramenta de marketing mais poderosa desde a chegada das compras on-line? Então considere essas sete maneiras pelas quais a sua organização pode usar a tecnologia para levar o atendimento ao cliente – e as vendas – para o próximo nível.

1. Marketing hiperpersonalizado
O marketing hiperpessoal tem tudo a ver com oferecer aos clientes a mensagem certa, no momento certo, no canal certo. Dominar requer uma fusão de arte e ciência. A parte científica, observa Bindu Thota, vice-presidente de tecnologia da varejista de acessórios e roupas on-line Zulily, está oferecendo aos compradores a combinação certa de categorias, seleções, preços, prazos de envio e outros serviços importantes. “A arte entra em cena quando determinamos como podemos curar esses elementos, como os unimos para criar a experiência do cliente mais envolvente”, observa.

Imagine um mundo em que o varejista saiba exatamente o que um comprador quer, mesmo antes de chegar ao site ou aplicativo da empresa. Essa é uma capacidade que a análise preditiva pode fornecer. “Por meio da tecnologia baseada em dados, podemos criar uma coleção personalizada, incorporando milhares de produtos, todos os dias – a uma experiência do cliente realmente relevante e envolvente”, diz Thota. “Esse é o toque humano."

Pela primeira vez na história, as mídias sociais e outras vias on-line permitem que os profissionais de marketing interajam com as pessoas a qualquer hora, em qualquer lugar. “Isso oferece uma oportunidade sem precedentes para descobrir os padrões emergentes que ajudam as empresas a organizar seus recursos e direcionar suas energias de forma mais eficaz”, explica Adam Lichtl, fundador da Pacific Data Science, uma empresa de consultoria em análise de dados. “Coletando todos esses pequenos pontos de dados em torno da experiência do cliente e integrando-os, podemos obter uma imagem melhor da jornada do cliente – antes, durante e depois de se engajarem com a empresa”.

2.Concierge Virtual
Os consumidores esperam uma gratificação instantânea, sem atrito em todos os aspectos de suas vidas e, agora, esperam experiências semelhantes com as marcas com as quais interagem. “A análise preditiva é uma ferramenta crítica para fornecer uma visão abrangente do consumidor para fornecer esses tipos de experiências”, diz Ravi Narayanan, chefe global de insights e análises da Nisum, uma empresa de consultoria de negócios e tecnologia.
Usando a análise orientada por Inteligência Artificial (AI), agora é possível criar uma experiência imersiva e uma gratificação instantânea.

“O Spotify e Netflix, por exemplo, mudam as suas sugestões com base no que você está assistindo ou ouvindo no momento”, diz Narayanan.

3. Previsão de necessidades do cliente
As organizações agora podem usar a análise preditiva para prever com precisão as necessidades dos clientes, em alguns casos, mesmo antes que o indivíduo tenha se decidido. “A análise preditiva pode fornecer detecção precoce de precursores para alterar o comportamento do cliente”, observou Lichtl. Isso permite que as marcas sejam mais proativas, permitindo que elas personalizem suas mensagens antecipadamente, servindo efetivamente ao cliente antes mesmo de saberem que precisam de uma nova necessidade. É uma abordagem que permite que as organizações forneçam serviços superiores ao cliente, assinalou Lichtl.

Lance Gruner, vice-presidente executivo de experiência e atendimento ao cliente da Mastercard, observa que a análise preditiva ajuda sua empresa a garantir que ela tenha a quantidade certa de suporte para atender às necessidades dos clientes de maneira oportuna e exceder suas expectativas. “Além de prever o volume de consultas para que possamos recorrer adequadamente, também estamos usando modelos avançados para prever a complexidade da pesquisa”, diz Gruner.

Procurando entrar na cabeça de seus clientes, a AT&T Business implementou um sistema de aprendizado de máquina com experiência do cliente. A tecnologia ingere centenas de elementos de dados exclusivos – literalmente petabytes de dados – em todos os ciclos de vida do projetos do clientes. “Ele prevê, com base no esforço do cliente, tempo de ciclo, taxas de repetição e assim por diante, se um cliente permanecer um promotor ou se começar a deslizar para um território neutro ou detrator”, explica Sorabh Saxena, presidente de operações e serviços globais da AT&T Business. O sistema gera alarmes preditivos que orientam a recomendação da próxima melhor ação, automaticamente ou por meio de assistência do sistema, para garantir que o cliente continue sendo um promotor.

“A melhor parte é que ele está constantemente aprendendo e ajustando os algoritmos à medida que ganha mais experiência”, diz ele.

4. Redução da rotatividade de clientes
Os varejistas há muito buscam formas de reduzir a rotatividade de clientes, a porcentagem de compradores que já deixaram de comprar produtos ou serviços de uma empresa durante um período de tempo específico. Também conhecida como atrito com clientes, a rotatividade de clientes é uma métrica crítica, uma vez que é muito menos dispendioso manter clientes existentes do que adquirir novos.

“A análise preditiva pode ser usada para identificar clientes que apresentam um alto risco de cancelamento e ajuda as empresas a obter uma atenção proativa para melhorar a experiência do cliente e atender melhor às suas necessidades”, observa Seongjoon Koo, diretor de dados do provedor de serviços de informações de marketing J.D. Power. Clientes disfarçados podem muitas vezes ser atraídos de volta para a fila com incentivos, como planos de pagamento ou alternativas com preço mais baixo.

As pistas fornecidas pela análise, como uma solicitação de empréstimo recusada, podem alertar um banco ou outra instituição financeira para clientes que apresentam um alto risco de cancelamento. “Ao aprender essa informação, o banco poderia agir preventivamente para evitar a rotatividade de clientes, oferecendo opções adicionais, como um cartão de crédito com um limite generoso”, explica Moritz Zimmermann, CTO da SAP Customer Experience.

5. Gestão de recursos
A análise preditiva também pode ajudar as organizações a alocar seus recursos de maneira mais inteligente e produtiva. “Ajudamos os varejistas a combinar a percepção de suas pegadas nas lojas, logística e comportamento do cliente para planejar com precisão os níveis de equipe com semanas de antecedência”, diz Gaynor. “Isso permitirá que os clientes tenham uma experiência suave, melhor e mais rápida com o varejista”.

Usando modelos preditivos, os vendedores podem criar previsões de estoque precisas e gerenciar recursos para atender aos comportamentos e necessidades dos clientes, observa Dennis Amorosano, vice-presidente sênior e gerente geral da Canon Information and Imaging Solutions. Os benefícios são duplos, observa ele. “As empresas podem ser mais eficientes, dinamizando os custos e reduzindo os recursos desperdiçados, e os clientes recebem as experiências oportunas e personalizadas que esperam”.

A Canon usa uma combinação de monitoramento remoto e análise preditiva para prever suas necessidades de serviço de equipamentos de imagem e fornecer remessas de suprimentos para os clientes em tempo hábil. A empresa também conta com modelos de manutenção preditiva para realizar diagnósticos em tempo real de equipamentos fornecidos pelo cliente e entregues às soluções de clientes baseadas na matriz, diz Amorosano.

6. Equipe de suporte interno
A análise preditiva fornece às equipes de suporte internas os insights necessários para resolver os problemas dos clientes com rapidez e precisão. “É uma ferramenta fundamental em nosso arsenal para entender melhor e melhorar a experiência do cliente”, diz Gruner.

Com base na análise preditiva alimentada por telefonemas, e-mails, sentimento de mídias sociais, escalações de clientes e outros canais importantes, os representantes da Mastercard podem determinar a melhor maneira de atender a tipos específicos de demandas de clientes. “Levando em consideração todos esses insumos, nos ajuda a estar mais preparados para atender às necessidades dos clientes e tomar melhores decisões de negócios”, observa Gruner. “A análise preditiva ajuda a garantir que tenhamos a quantidade certa de suporte para atender às necessidades dos clientes em tempo hábil e exceder suas expectativas”.

7. Envio agilizado
A análise preditiva permite que as organizações aprimorem a experiência do cliente até o dia da entrega. Com mais clientes exigindo entregas no dia seguinte e no mesmo dia, a análise preditiva ajuda os varejistas e seus parceiros de remessa a garantir chegadas confiáveis e dentro do prazo.
Ao prever possíveis problemas de manutenção e identificar rotas de transporte ideais, a análise preditiva desempenha agora um papel importante para garantir que as programações de entrega sejam atendidas no prazo. “A [análise] permite que cada motorista tenha melhores expectativas sobre sua jornada... e os departamentos de transporte podem se comunicar antecipadamente sobre quais ajustes precisam ser feitos nas rotas de transporte para gerenciar o volume, impactando a experiência”, diz Gaynor.

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