Data Science como aliado na gestão de relacionamento com o cliente

A gestão de relacionamento com cliente é um ponto cada vez mais crítico, independente do ramo de atuação da empresa. A concorrência está cada vez mais acirrada e o consumidor mais exigente no que diz respeito à prestação de serviços. O volume de dados é absurdo e as empresas não sabem como usar isso ao seu favor. Por mais que, desde o surgimento do Business Intelligence, o mercado de análises de dados tenha evoluído e passado por algumas transformações, para ter uma visão completa e analítica da operação é preciso mais. Isso inclui ser preditivo e ter uma visão individual de cada cliente. Mas, será que isso é possível? Sim, e agradeça à evolução do Data Science.

Na maioria dos projetos, mesmo que embasados nas ferramentas de analytics mais avançadas e robustas do mercado, ainda existem alguns erros comuns que se repetem e que dificultam o processo de transformar dados em informação de valor para a gestão de relacionamento com o cliente. Em suma, embora as nomenclaturas mudem e as evoluções aconteçam, o propósito é sempre o mesmo: apoiar a tomada de decisão. O que muda são as necessidades e as especificidades que exigem análises diferenciadas.

Vamos usar uma situação real para ilustrar. Uma empresa identifica a recorrência de chamadas de um determinado cliente, que liga cerca de 10 vezes por mês, pelo mesmo motivo. Então, como resolver isso? Como entender o motivo pelo qual esse cliente está ligando, muitas vezes pelo mesmo problema, e não está tendo solução? E se eu pudesse prever algum tipo de ocorrência e já conseguisse antecipar uma ação?

Embora o Data Analytics já trabalhe em cima de um grande volume de informações, aplique regras, consolidações e uma série de análises que permitem segmentar melhor o público e, por consequência, conhecer melhor a sua operação, ele não apresenta uma visão individualizada de cada um da base. Afinal, imagine uma empresa com milhões de clientes, como as de TV por assinatura, telefonia, cartões, bancos, e com n perfis de usuários inseridos nesse todo. Tem o jovem, com a “pegada” de tecnologia, que aceita muito bem um app de celular como interface de atendimento; mas, ao mesmo tempo, tem pessoas que preferem os canais mais conservadores, como voz, por exemplo, pois têm dificuldade com o meio digital.

Como fazer a gestão de relacionamento de clientes com diferentes perfis, levando em consideração que a maioria das aplicações de Data Analytics tem um olhar muito mais voltado para o passado?

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Hoje, com um estudo mais aprofundado e disciplinado dos dados, o que contextualizamos como Data Science, e com soluções analíticas avançadas, esses pontos deixam de ser tão desafiadores e, aparentemente, insolúveis.  A junção de metodologia, com modelos de previsibilidade, com as tecnologias de Big Data, dentro dessa plataforma de Data Analytics, permite direcionamento da operação, respeitando a individualidade de cada usuário, para uma prestação de serviço de maior qualidade, uma cobrança mais assertiva, mais vendas e outras ações necessárias.

Além disso, quando se migra para um modelo analítico mais avançado, esse mundo de informação disponível permite prever as necessidades, antever problemas e comportamentos para cada tipo de cliente.

Você já ouviu falar do DNA, a solução de Data Analytics capaz de executar ações preditivas, criada pela Meeta Solutions? Saiba mais.