Hoy en día, los clientes son más exigentes y volátiles. La competencia entre marcas es cada vez mayor, ya que la oferta nunca ha sido tan amplia en todo el mundo. Por su parte, las empresas deben seguir convenciendo en este contexto de mayor competencia.
Para no perder terreno en este ámbito, se ha vuelto casi imprescindible que los profesionales transformen sus datos en una verdadera palanca estratégica para mejorar la satisfacción del cliente. Desde la banca hasta el comercio minorista, el análisis predictivo se impone hoy en día como un método imprescindible.
Como su nombre indica, el análisis predictivo tiene como objetivo predecir el comportamiento de los consumidores, así como los acontecimientos futuros, en la medida de lo posible. Para ello, se basa en el análisis de datos (historial del cliente, interacciones, etc.) con el fin de obtener probabilidades.
Para definir patrones y comprender mejor el futuro, el Big Data es indispensable, al igual que las plataformas de análisis. Por ejemplo, con Hermes Interactions Analytics, es posible predecir las tendencias del mercado y las expectativas del cliente gracias al análisis conversacional (llamadas, redes sociales, correos electrónicos, etc.).
En el ámbito del servicio al cliente, el análisis predictivo puede ser especialmente ventajoso. Con él, es posible, entre otras cosas:
Más allá de todo esto, el análisis predictivo también permite detectar mejor el riesgo de abandono, personalizar la experiencia del cliente mediante recomendaciones y ofertas a medida y, en general, tomar decisiones informadas. Al realizar un seguimiento y ajustar sus indicadores de rendimiento (KPI), las empresas también pueden reducir los costes relacionados con las reclamaciones, por ejemplo.
Para obtener estos resultados, es necesario prestar atención a la pertinencia de los datos recopilados automáticamente por las herramientas. De hecho, para obtener análisis fiables y eficaces, los datos recopilados deben ser precisos y estar bien estructurados. Por eso, la solución Hermes Interaction Analytics se basa en la IA para generar diferentes puntuaciones a partir de las interacciones: medición del nivel de satisfacción, propensión a comprar, etc.
El análisis predictivo es un primer paso que debe ir seguido de la elaboración de estrategias adaptadas para que la empresa pueda aprovechar todas las ventajas, ya sea a nivel interno (formación de los agentes, mejora de las condiciones de trabajo) o de cara a los clientes (cómo fomentar la venta adicional o la retención de un cliente).
Integrado en su solución de centro de contacto, el análisis predictivo le permitirá adelantarse a los acontecimientos y mejorar el rendimiento del servicio. Para su empresa, es, por tanto, una palanca de crecimiento excepcional.
