Como usar Big Data para melhorar a Experiência do Cliente

Os dados como ponto fundamental para construir a jornada do cliente

A Experiência do Cliente é um assunto fundamental para os negócios modernos. Em meio a tanta concorrência no mercado, colocar o cliente no centro da estratégia é um diferencial competitivo capaz de gerar bons incrementos nos resultados das empresas. Não à toa, empresas que seguem que são mais customer-centric são 60% mais lucrativas, seus clientes estão dispostos a pagar mais pelos produtos ou serviços e também aumentam sua retenção.

E os dados são um dos pontos fundamentais para impulsionar a Experiência do Cliente.

A Experiência do Cliente

Começou-se a falar em experiência do cliente nos últimos 20 anos, justamente pelo avanço das tecnologias de mídia, permitindo que as pessoas interajam com as empresas por meio de muitos touchpoints e de várias formas diferentes. Isso torna mais complexo mapear todas as formas que o cliente pode interagir com as marcas.

Um cliente pode fazer a pesquisa para sua demanda no Google, entrar no site da empresa e também de outros tantos concorrentes, comparar as soluções, enviar sua mensagem pelo whatsapp, visitar a página no Instagram, se cadastrar no mailing para receber novidades, pedir a um conhecido que já foi cliente a opinião dele, além de ser bombardeado por anúncios de remarketing, ver a propaganda na TV, receber o contato da empresa… tudo isso antes de sua decisão de compra. E, caso efetivamente vire cliente, ainda há outros pontos e formas de contato que podem ser utilizadas, tanto para entrega da solução tanto pensando em sua jornada pós-compra.

É um desafio para as empresas lidar com esses múltiplos pontos de contato, muitos dos quais tem pouco controle sobre o gerenciamento da experiência do cliente. É aqui que os dados podem ajudar. Com tantas possibilidades de interação entre marca e cliente, muitas delas por meios digitais, é possível coletar dados sobre essas etapas e utilizá-los para criar uma jornada mais personalizada e que encante os clientes, desde a sua pesquisa até o momento da compra e também na sua experiência após se tornar cliente – incrementando a retenção, a indicação e até mesmo estratégias de recompra.

Quais dados?

Uma questão central em termos de dados voltados à experiência do cliente é: os profissionais envolvidos no sucesso do cliente têm acesso a dados regulares e confiáveis que podem consultar e usar na tomada de decisões para melhorar a experiência do cliente? 

Para entender melhor essa necessidade de dados nas organizações, primeiro vamos precisar entender de quais dados e análises esses profissionais precisam para atender seus clientes de maneira eficaz.

Dados transacionais

Ajudam a entender o histórico de compras dos clientes. Isso consiste principalmente em registros de pedidos, faturas, métodos e prazos de pagamento e outros dados associados a um evento. 

Obviamente, essas informações são vitais para várias equipes diferentes em uma organização, como contabilidade, merchandising, estoque, cadeia de suprimentos, financeiro, sucesso do cliente e outros.

Do ponto de vista do marketing, pode ajudar a reconhecer certos atributos do cliente, como a frequência das compras e orçamentos. Geralmente, esses dados podem ser coletados e armazenados em toda a empresa, mas os sistemas de marketing, como uma plataforma de experiência digital, podem acessá-los por meio APIs.

Dados comportamentais

O que as pessoas fazem com seus dispositivos gera registros que são coletados de uma forma que reflete seu comportamento. Embora isso possa incluir ações que alguém realiza com um smartphones, notebook, tablet ou outros dispositivos, as empresas estão mais interessados em rastrear clientes ou clientes potenciais conforme eles se movem em suas jornadas. 

Em esforços de personalização, por exemplo, é possível querer saber onde os visitantes estavam antes de chegarem ao site, se era um mecanismo de pesquisa, o site de um concorrente, um anúncio ou outro lugar. 

De forma mais profunda também vale rastrear o comportamento de um cliente dentro do próprio site. As Plataformas de Dados dos Clientes usam inteligência artificial e aprendizado de máquina para agir quando certas condições surgirem, pel razão de que os humanos sozinhos não conseguem acompanhar todos os dados comportamentais sendo coletados, muito menos analisá-los ou agir com base nessa nova inteligência em tempo real.

Dados de mídia social

Os dados de mídia social ou dados sociais referem-se a todos os insights brutos e informações coletadas de atividades em redes sociais do cliente ou prospect. Esses dados rastreiam como os indivíduos se envolvem com seu conteúdo ou canais como LinkedIn, Facebook e Twitter. Ele reúne números, porcentagens e estatísticas a partir das quais você pode inferir o desempenho de sua estratégia de mídia social.

Dados de mídia social podem ser usados principalmente para:

• Segmentação profunda de audiência;

• Melhor nutrição, pontuação e atribuição de leads;

• Divulgação personalizada de anúncios de marketing;

• Experiências personalizadas de conteúdo;

• Análise de sentimento.

Dados de atendimento ao cliente

Os profissionais de atendimento ao cliente devem recebem feedback dos clientes constantemente sobre os produtos ou serviços da empresa. Isso também apoia os programas de sucesso do cliente e esforços de vendas. E também pode apoiar a captação de novos clientes.

Como consumidores, estamos acostumados a receber solicitações de informações pessoais durante essas ligações, incluindo números de telefone atualizados, endereços de e-mail e endereços de rua ou de correspondência.

Todos esses dados novos podem ajudar as equipes de marketing a identificar áreas geográficas importantes ou enviar mensagens e anúncios personalizados. O acesso aos arquivos de dados de atendimento ao cliente costuma ser indireto, em parte porque a maioria dos dados geralmente reside em sistemas de CRM. Mas se houver informações necessárias para o marketing, esses dados podem ser acessados por meio de APIs – desde que não ultrapasse os limites legais de proteção de dados.

Dados próprios

Embora todos os dados mencionados envolvam partes específicas da jornada do cliente ou das operações da empresa, dados primários são um termo geral que se refere a todas as informações coletadas diretamente. Essa é a forma de dados mais importante.

No entanto, esses dados podem estar isolados em silos de dados e a TI precisa criar APIs para consumir esses dados. Sem esse tipo de acesso e conexão, esses valiosos dados primários serão inúteis.

Dados de terceiros

Incluem todas as informações geradas por fontes externas que são coletadas e vendidas por meio de trocas de dados. Por exemplo, registros públicos coletados por agências governamentais podem ser compilados e vendidos por fornecedores. 

Devido a novos regulamentos, o armazenamento e o uso de quaisquer informações pessoais fora de uma interação contemporânea com o cliente podem ser proibidos. Portanto, é importante certificar-se das regulamentações para o seu setor e região. 

Estratégia de Dados do Cliente

Alguns dos passos e requisitos fundamentais para iniciar uma estratégia de dados do cliente envolvem as seguintes etapas:

Identificar todas as suas fontes de dados relevantes

Selecionar as fontes de dados críticas que a empresa e os usuários internos precisam aproveitar. Desenvolver uma visão para combinar essas fontes de dados em uma única fonte centralizada, facilitando o cruzamento das informações. Gerenciar implacavelmente para refinar esta fonte ao longo do tempo.

Incluir as métricas de desempenho

Taxa de conversão, Tempo médio para resolução de problemas, Customer Effort Score (CES) e Net Promoter Score (NPS). Esses são alguns KPIs de Customer Experience que podem ser utilizados para identificar pontos de melhoria no atendimento, produtos e serviços oferecidos pela empresa.

Os resultados gerados por esses indicadores apontam um bom direcionamento do que precisa ser aprimorado no relacionamento da sua marca com o seu público. Por exemplo, o NPS tem como foco analisar a experiência vivida pelo cliente e identificar quanto isso pode influenciar na percepção que tem da sua marca.

Um NPS baixo é um indicativo claro que os seus clientes não estão tendo boas vivências com a sua marca. Isso quer dizer que há grandes chances deles migraram para a concorrência ou de se tornarem detratores, críticos da empresa.

Transformar dados em informações e insights úteis

Com os dados em mãos é hora de transformá-los em informações. É analisar esses dados para entender o que tantos números querem dizer, quais as realidades que eles revelam, interpretando o que cada um tem a dizer.

As análises levantadas se transformaram em possibilidades concretas de melhorar a experiência do cliente. Isso porque aqui não se trabalha mais em cima de suposições, mas sim das expectativas reais dos consumidores.

Durante toda a jornada eles mesmos foram informando o que esperavam da sua empresa, de qual modo e por qual canal gostariam de ser atendimento, entre diversos outros pontos. A ideia de utilizar dados para aprimorar esse relacionamento é justamente essa: utilizar as informações que o seu próprio cliente fornece como base para melhorar o que é entregue pela empresa.

Além dessas etapas, podemos citar como pontos importantes dessa jornada: investir em uma equipe para construir uma infraestrutura de dados e análise, como engenharia de dados e analistas de inteligência de negócios, a fim de extrair o maior valor possível dos dados.

Cuidar da padronização de dados, para não afetar a confiabilidade e a confiança das informações. Aqui, é válido considerar investir em uma plataforma de dados do cliente para melhorar a governança, coletar dados primários de fontes como site, aplicativos móveis, interações com o cliente e permitir que outros sistemas integrados acessem esses dados por meio de conexões de data warehouses.

Outro ponto ainda é democratizar o acesso a dados e análises para colaboradores de diversas áreas. Deixar que os consumidores de análise ajudem a impulsionar ainda mais o refinamento e o investimento na estrutura, articulando seus requisitos e fazendo com que a voz do cliente influencie no desenvolvimento da jornada data-driven da empresa.

Por fim, podemos dizer que há uma vantagem competitiva derivada da análise do cliente, tanto para eficiência interna quanto para melhorar o envolvimento e a experiência do cliente. O caminho para alcançar o gerenciamento de clientes baseado em dados está na arquitetura de uma base sólida de governança de dados e infraestrutura técnica que pode servir como uma plataforma para o desenvolvimento de análises.

Conforme as empresas se movem ao longo de uma curva de maturidade de dados, elas são cada vez mais capacitadas pelos dados para desenvolver uma visão holística de seus clientes ao longo de cada etapa da jornada. Como consequência, os profissionais de sucesso do cliente podem tomar ações adequadas e medidas em antecipação ou reação à jornada do cliente e ajudar a impulsionar os resultados da companhia. 

Leia também: Saiba mais porque contar com uma plataforma personalizada de dados voltada à experiência e gestão de clientes