Mineração de dados para atendimento: como fazer?

É um fato: 70% dos consumidores gastam mais com empresas que oferecem experiências do cliente fluidas, personalizadas e integradas.Mas como oferecer uma jornada adequada às expectativas do consumidor? A resposta está na ponta da língua (e no título deste artigo): usando a mineração de dados para atendimento ao cliente! 

Mineração de dados é o nome dado ao conjunto de técnicas e ferramentas usadas com o intuito de identificar padrões e tendências que auxiliam em tomadas de decisão mais racionais e baseadas em fatos. 

No atendimento ao cliente, o também chamado data mining é um aliado de peso para “pescar” aspectos-chave do comportamento do consumidor e personalizar os pontos de contato, entregando uma jornada inesquecível. 

Ao longo do artigo de hoje, vamos explorar, com mais detalhes, o potencial da mineração de dados para o atendimento ao cliente, com dicas e ferramentas úteis no processo.

Boa leitura! 

Qual a diferença entre dados e informações? 

Dados são todas aquelas informações e fatos pontuais. Informações são as interpretações obtidas a partir da análise desses dados. 

Embora pareçam essencialmente diferentes, dados e informações são conceitos comumente usados como sinônimos. Entretanto, para entender a fundo o conceito de mineração de dados — sobre o qual falaremos em seguida—, é importante ter clareza sobre o que os diferencia. 

Veja um rápido esquema que pode te ajudar a distinguir dados e informações daqui em diante: 

• informações têm contexto. Dados são fatos (ou estatísticas) pontuais e isolados;
• você pode obter informações a partir de dados, mas nem sempre consegue tirar dados de informações; 
• não é possível tomar decisões pautadas apenas em dados. É preciso interpretá-los, transformando-os em informações; 
• em geral, dados são numéricos e informações são textuais. 

Captou a diferença? Então já podemos partir para o próximo conceito. 

O que é mineração de dados?

Mineração de dados é o nome dado ao processo de identificação de padrões e tendências a partir da análise de conjuntos de dados. Essa análise, em geral, é feita de forma automatizada, e fornece o material necessário para a obtenção de informações-chave para diferentes tomadas de decisão. 

Retomando os conceitos acima, a mineração de dados levanta os fatos e estatísticas e os entrega a uma equipe de análise capacitada para transformá-los em informação. 

Quais os benefícios da mineração de dados para atendimento?

Dados que retratam padrões, padrões que viram informação, informações que embasam decisões…já deu para imaginar o potencial da mineração de dados para o atendimento ao cliente, não é? 

A verdade é que, ao trabalhar com o data mining, os agentes de atendimento e vendas passam a ter em mãos os recursos necessários para identificar seus clientes e suas preferências na jornada de compra. 

Como consequência, conseguem segmentar melhor as bases e desenvolver estratégias muito mais personalizadas para cada uma. 

Além disso, a mineração de dados fornece informações técnicas que auxiliam no desenvolvimento de relatórios comparativos, incluindo taxas e KPIs essenciais como churn, custo de aquisição do cliente, tempo de resposta, tempo de espera etc.

Ainda não se satisfez com os benefícios da mineração de dados para atendimento? Então veja mais um ponto positivo do trabalho com a tecnologia. 

Com acesso ao histórico de jornadas bem-sucedidas e interrompidas, é possível sinalizar gatilhos e identificar, de antemão, potenciais riscos para a empresa. Dessa forma, a atuação da força de vendas é preventiva, e não reativa.

Gostou de saber tudo o que sua empresa pode ganhar com a mineração de dados para atendimento? Então é hora de avançar. A seguir, falaremos sobre como fazer data mining com foco no cliente na prática.

Como usar a mineração de dados para um atendimento personalizado ao cliente? Exemplos 

Como você viu no tópico anterior, usar mineração de dados para atendimento ao cliente pode trazer inúmeros benefícios à rotina comercial. Isso porque os dados minerados se transformam em insights que ajudam a desvendar as demandas e expectativas do cliente, e, claro, a desenvolver formas de atendê-las. 

Para te ajudar a enxergar o universo de possibilidades do data mining com foco no consumidor, separamos algumas aplicações práticas de mineração de dados para embasar decisões customer centric. 

• Análise preditiva: uso de dados para prever comportamentos de compra e adiantar movimentos do consumidor;
• Database marketing: mostra como personalizar o atendimento ao cliente a partir de padrões de compra comparados a fatores de segmentação (como localização, dados psicográficos, tipos de interação);
• Basket analysis: aponta padrões de compras a partir da combinação de itens, oferecendo poderosos insights de vendas combinadas, como upsell e cross sell. 

Principais ferramentas para mineração de dados

Existem sistemas e ferramentas desenvolvidos com o intuito de auxiliar na mineração de dados. Além destes, há ferramentas desenvolvidas com outro intuito, mas que funcionam como aliados na análise de dados para atendimento. É sobre estas ferramentas que falaremos. 

1- Chatbots

Da mesma maneira que os chatbots usam a mineração de dados para aprender (no chamado Machine Learning), funcionam como ferramentas de apoio no fornecimento de informações sobre os principais tickets gerenciados. 

2- Big Data

Outra ferramenta utilizada para gerenciamento de informações e geração de dados ricos é o Big Data.

Trata-se de um processo que realiza a análise de grandes volumes de dados, e que, por consequência, também fornece estatísticas valiosas para a obtenção de insights de atendimento. 

3- Sistemas de Gestão e atendimento

Por fim, os sistemas de gestão (como o CRM) e atendimento são importantes aliados da mineração de dados. Isso porque usam a tecnologia para armazenar informações-chave, compilar dados em relatórios e entregar, a seus agentes, insights poderosos sobre o relacionamento com o consumidor. 

Dessa forma, além de contribuírem com a mineração de dados para atendimento ,integram a rotina e tornam os fluxos mais eficientes.

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