Uma oferta irrelevante, o alvo errado, a falta de atenção ou uma resposta inadequada: todos esses são fatores que podem levar a um conflito durante o contato com um cliente. Embora seja essencial que um consultor saiba como lidar com esse tipo de problema quando ele surgir, ser capaz de antecipá-lo é ainda mais eficaz.
Além disso, as empresas dispõem de uma quantidade particularmente importante de dados sobre a identidade, o comportamento ou as preferências dos seus clientes ou potenciais clientes. Todos esses dados, analisados sob a ótica da análise preditiva, permitem melhor segmentar, mas também compreender como os clientes agirão no futuro e, assim, prever e limitar os riscos de conflitos antes que eles surjam.
Com base em ferramentas de IA, como o aprendizado de máquina, a análise preditiva é uma boa maneira de estudar os históricos dos clientes, inclusive o comportamento passado, os históricos de compras e de navegação, bem como as tendências atuais. Esses dados podem ser usados para definir melhor os segmentos de clientes e, assim, atingir um público mais relevante.
Graças a essa segmentação, as empresas podem identificar os clientes potenciais e os clientes que responderão mais favoravelmente a uma oferta específica e reagirão positivamente às várias ações de marketing realizadas. Nesse caso, a análise preditiva permite não apenas antecipar os riscos de conflito associados a um produto ou serviço inadequado, mas também limitá-los.
Como se baseia no estudo de padrões históricos, a análise preditiva também pode ser usada para examinar as intenções do cliente a fim de antecipar possíveis riscos de conflito e reagir de acordo. Na verdade, além de ajudar a identificar os clientes potenciais certos por meio da análise de dados históricos e, assim, abordar um alvo adequado, a análise preditiva, graças a outras ferramentas, também é usada para antecipar e gerenciar melhor os conflitos no momento do contato.
A análise semântica, a análise de conversação e a análise de sentimentos são soluções baseadas no aprendizado de máquina e no processamento de linguagem natural: elas exploram o histórico de conversas orais ou escritas para estudar os sentimentos e as sensações de clientes e prospects.
Dessa forma, é possível definir o potencial de agressividade de um cliente e, portanto, o surgimento de um conflito. Assim, os agentes têm todas as chaves necessárias para antecipar e adaptar seu discurso e usar as palavras e intenções mais adequadas para reduzir o risco de conflito.
Por fim, com a análise preditiva, é perfeitamente possível, graças ao estudo dos dados, identificar melhor as necessidades e expectativas dos clientes. Ao otimizar assim a sua experiência geral, ela torna-se uma alavanca indispensável para a satisfação do cliente.
Ao melhorar a experiência do cliente por meio da análise preditiva, os riscos de problemas são antecipados, mas também evitados. A empresa poderá, de fato, identificar os pontos positivos, mas também os fatores de conflito nos quais deverá trabalhar para manter ou melhorar o índice de satisfação (resposta muito lenta, oferta não personalizada, público-alvo pouco relevante etc.).
