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Como melhorar a experiência do cliente usando Machine Learning
Última atualização em 27 janeiro 2017
A satisfação do cliente é o item básico de cada equipe de atendimento ao cliente. Todos queremos fazer nossos clientes felizes, e a satisfação transforma-se tanto na razão pela qual vamos às nossas empresas, quanto no barômetro com o qual medimos nosso sucesso. Toda interação oferece a uma empresa a chance de deixar um cliente se sentindo bem, ajudando a construir um relacionamento duradouro. No entanto, algumas interações com clientes têm uma qualidade imprevisível e acabam em um lugar diferente do que elas começaram. Se você soubesse a direção das interações com seus clientes, você estaria melhor equipado para lidar com elas de forma bem-sucedida, capaz de implantar ferramentas e recursos específicos para garantir um resultado positivo.
Em um relatório recente, Aphrodite Brinsmead, Analista Principal de Engajamento de Clientes da Ovum, observa que embora as empresas empreguem várias métricas diferentes para avaliar a satisfação do cliente – desde as taxas de resolução de tarefas até as taxas de retorno de chamada – estas métricas são tipicamente revisadas após o acontecido e não podem ajudar um agente a evitar um encontro difícil com um cliente antes que ele aconteça.
Essa falta de visão tem consequências a longo prazo, afetando a reputação da marca e a retenção de clientes. Os consumidores de hoje esperam por resoluções simples e rápidas para suas perguntas e problemas. Cada vez mais, eles estão comunicando-se com as empresas através de uma infinidade de canais digitais. Com esses e outros fatores em jogo, Brinsmead defende uma nova abordagem ao atendimento ao cliente: “De forma ideal, as centrais de contato precisam determinar a satisfação do cliente em tempo real para combater a taxa de churn e o sentimento negativo sendo compartilhado entre seus colegas”.
Ao aplicar o aprendizado automático e a análise preditiva, as empresas podem automatizar tarefas simples, como responder às perguntas mais frequentes e revolucionar a forma como fornecem suporte ao cliente.