Quando empresas usam big data para analisar os hábitos e preferências de seus clientes, normalmente estão sendo considerados dados estruturados e quantitativos. Os dados do setor de vendas e os indicadores-chave de desempenho de contact centers como o Net Promoter Score podem fornecer informações valiosas, mas revelam poucas coisas sobre os sentimentos e expectativas dos clientes. Para oferecer um serviço excepcional ao cliente, é necessário ir além e analisar com a mesma atenção os dados não estruturados. São os dados não estruturados que revelam essas informações: Todos os pequenos bits de dados, normalmente em formato de texto, contidos nas interações entre sua empresa e o cliente, ou até entre os próprios clientes. Ao usar ferramentas como processamento de linguagem natural e análises de fala e texto, você consegue descobrir como os clientes se sentem em relação à sua marca. Veja agora cinco fontes de dados não estruturados que sua empresa deve explorar para encontrar informações preciosas sobre seus clientes.
Os dados dos clientes podem ser coletados em qualquer lugar e desempenham um papel crucial na tomada de decisões das empresas. Eles são a base que permite identificar e compreender as preferências, expectativas e frustrações dos clientes. Em outras palavras, eles permitem entender a voz do cliente, um processo-chave para a satisfação do cliente. Para isso, as marcas analisam um volume significativo de dados, tanto estruturados – provenientes do CRM – quanto não estruturados. Os dados não estruturados são dados que não estão organizados em uma forma pré-definida ou não são armazenados em bancos de dados relacionais tradicionais. Eles fornecem informações valiosas sobre os clientes, bem como as tendências de mercado. Esses dados podem ser provenientes de diferentes fontes, como e-mails, mensagens de redes sociais, comentários em blogs, gravações de áudio e vídeo, entre outros. Aqui estão as 5 fontes de dados não estruturados que sua empresa deve explorar para obter o máximo valor.
De acordo com a Gardner, o e-mail continua sendo o canal digital mais utilizado para atendimento ao cliente. De acordo com a Hubspot, o e-mail é o segundo canal de atendimento ao cliente mais utilizado após o telefone, com 42% dos clientes preferindo o e-mail como meio de comunicação. Essa tendência de aumento é confirmada pelo aumento do volume de e-mails recebidos pelas empresas a cada ano. Segundo um estudo realizado pelo Radicati Group, o número de e-mails enviados e recebidos diariamente atingiu 320 bilhões até o final de 2021. Sem dúvidas, muitos dos clientes buscam atendimento por meio desse canal. Uma análise aprofundada das trocas de e-mail deles com os agentes de sua empresa pode revelar problemas comuns em relação à sua marca e ilustrar quão efetivos seus colaboradores são ao lidar com essas situações.
Desde o Twitter até o Facebook, os canais de mídia social são muito populares, especialmente entre os clientes millennial. Os consumidores frequentemente utilizam as redes sociais para expressar sua satisfação ou insatisfação em relação aos seus produtos ou serviços, bem como compartilhar suas experiências. Independentemente de buscarem atendimento com você por meio desses canais ou de falarem entre si sobre a sua marca, usar ferramentas de escuta social é essencial para entender melhor a reputação da sua empresa. Com tais ferramentas, você pode encontrar palavras-chave que surgem em conversas e identificar se há pontos de dor que precisam ser tratados em seus clientes.
O telefone ainda é o canal mais privilegiado pelos clientes quando se trata de entrar em contato com o serviço ao cliente. As chamadas telefônicas são, portanto, uma fonte importante de dados para a empresa. Para isso, é necessário revisar as transcrições das chamadas durante as sessões de treinamento com agentes de contact centers. Entretanto, se você ainda não reservou um tempo para analisar essas interações mais de perto, comece a fazer isso agora. Como a voz continua sendo um canal de contato importante para clientes frustrados (muitos só pegam os telefones para casos difíceis), certifique-se de estabelecer como os agentes podem melhorar suas habilidades interpessoais para alcançar melhores resultados.
Assim como nas chamadas, as transcrições de chats são excelentes gravações dos sentimentos dos clientes e das razões para terem entrado em contato. Entretanto, sem o toque humano que existe no canal de voz, o chat ao vivo pode ser desafiador para agentes que ainda precisam dominar a arte da conversação enquanto fornecem um atendimento em tempo razoável. Analise esse canal para descobrir se os agentes estão chegando ao ponto rapidamente, se os clientes estão sendo bem informados quando o agente precisa fazer uma pausa para encontrar informações, e se os casos são resolvidos de maneira que os clientes fiquem satisfeitos.
Canais de mídia social não são os únicos lugares on-line em que os clientes podem estar falando de você. As marcas frequentemente negligenciam os blogs e os sites de avaliação, locais onde as pessoas normalmente são bem sinceras e diretas em relação aos seus sentimentos. Os blogs pessoais com muitos seguidores (como os administrados por influenciadores), assim como sites que lutam em favor dos clientes, podem trazer muitos insights sobre a experiência dos clientes com a sua marca. Da mesma forma, sites de avaliação podem descrever exatamente quais produtos e serviços seus clientes amam e quais precisam de uma atenção maior. Então, quando estiver navegando pela Internet em busca de comentários sobre sua marca, não deixe de levar essas informações valiosas em conta.
A análise de e-mails pode ser difícil, pois eles são frequentemente escritos em linguagem informal e contêm erros gramaticais e ortográficos. Para analisar efetivamente os e-mails, você pode usar ferramentas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) que podem extrair informações relevantes e identificar temas-chave. As técnicas de PLN incluem reconhecimento de entidades nomeadas, classificação de texto e análise de sentimento.
Analisar seus e-mails pode revelar tendências dos clientes e ajudá-lo a entender melhor as necessidades e desejos deles, levando à melhoria da experiência do cliente e ao aumento das vendas.
Devido à natureza informal dos comentários nas redes sociais, pode ser difícil acompanhá-los e gerenciá-los efetivamente. No entanto, usando ferramentas de monitoramento de mídia social, você pode coletar e analisar esses comentários para entender as preferências e necessidades dos clientes.
Uma vez que esses dados são coletados, é importante limpá-los e estruturá-los para torná-los utilizáveis. Use ferramentas de análise de texto para remover informações irrelevantes e extrair informações relevantes. Você também pode usar ferramentas de visualização de dados para tornar as informações coletadas mais compreensíveis.
Os comentários nas redes sociais podem fornecer informações valiosas sobre a percepção da marca, tendências de mercado, problemas com produtos e expectativas dos clientes. Você pode usar essas informações para aprimorar seu atendimento ao cliente, identificando lacunas e oportunidades de melhoria.
Os dados das transcrições de chamadas representam um volume significativo a ser processado para empresas que usam o telefone como canal de serviço ao cliente. Para facilitar o trabalho dos seus consultores, você pode usar ferramentas de reconhecimento de fala para converter as gravações de chamadas em texto, permitindo que eles analisem as conversas com os clientes e extraiam informações valiosas.
As transcrições de chamadas podem fornecer informações sobre as preferências e expectativas dos clientes, bem como problemas recorrentes. Elas também podem ser usadas para treinar os agentes de serviço ao cliente, identificando as melhores práticas e os erros a serem evitados.
Os chats ao vivo, chatbots ou chats em tempo real estão se tornando cada vez mais populares entre os clientes para se comunicarem com as empresas. Para analisar e estruturar mais rapidamente os dados provenientes das trocas escritas, você pode usar ferramentas de transcrição para converter as conversas de chat em texto, permitindo que você analise as interações com os clientes e obtenha informações valiosas.
Primeiro, para coletar esses dados, é importante saber onde procurá-los. Identifique os sites relevantes para sua empresa: blogs de especialistas em seu setor, fóruns de discussão, sites de avaliação de consumidores, etc. Você pode usar ferramentas de monitoramento para coletar os dados desses sites.
Uma vez que os dados são coletados, limpe-os e estruture-os para torná-los utilizáveis. Use ferramentas de análise de texto para remover informações irrelevantes e extrair informações relevantes.
A escolha entre mineração de dados e PLN para analisar seus dados não estruturados depende de vários fatores, incluindo o tipo de dados que você possui, os objetivos de sua análise e o nível de complexidade da análise que deseja realizar.
A mineração de dados é um método que envolve a extração de conhecimento de dados estruturados ou semi-estruturados. Esse método usa algoritmos para identificar padrões, tendências e relações nos dados. A mineração de dados pode ser útil para análise de dados quantitativos, como dados de vendas, dados de tráfego de sites, dados de marketing, etc.
Por outro lado, o Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma técnica que usa inteligência artificial para entender e analisar a linguagem natural usada em dados não estruturados, como e-mails, redes sociais, chats, blogs, etc. O PLN usa algoritmos para identificar entidades, relacionamentos e sentimentos no texto, e para traduzir o texto em dados utilizáveis. O PLN pode ser útil para a análise de dados qualitativos, como comentários de clientes, opiniões de usuários, avaliações de produtos, etc.
Em muitos casos, a escolha entre mineração de dados e PLN dependerá dos dados que você possui e dos objetivos de sua análise:
No entanto, é importante observar que os dois métodos podem ser usados em conjunto para uma análise mais aprofundada, fornecendo uma visão abrangente dos dados não estruturados e das informações úteis que eles contêm. Os padrões e tendências identificados por meio da mineração de dados podem ajudar a orientar a análise mais aprofundada dos dados não estruturados usando ferramentas de PLN. Por exemplo, você pode usar a mineração de dados para identificar tendências nos dados quantitativos e o PLN para entender as opiniões e sentimentos dos clientes nos dados qualitativos.
Os dados estruturados de big data podem fornecer informações cruciais sobre a atuação da sua marca e os números por trás de seus sucessos e dificuldades. Ao analisar também os dados não estruturados, você pode ir além e compreender de forma muito mais profunda o que seus clientes querem e, assim, adotar uma atitude focada no cliente.
