4 formas en las que el análisis de datos masivos conduce a un servicio al cliente más inteligente

4 formas en las que el análisis de datos masivos conduce a un servicio al cliente más inteligente

Hoy en día, los compradores se ven inundados con ofertas de productos y servicios, especialmente cuando se trata de compras en línea. Es común para el consumidor promedio ver en su navegador anuncios de productos que se relacionan directamente con sus últimas búsquedas. Lastimosamente, en muchas ocasiones, los e-mails con marketing y los anuncios pop-up de las páginas webs no están muy relacionados con lo que realmente podría interesar a los compradores potenciales, volviéndose muchas veces en una verdadera molestia, y no en algo útil ni interesante para ver. Si el manejo de las ventas y la atención al cliente refrenan a los consumidores de tener una óptima experiencia, las marcas, entonces, deben tomar un enfoque más estratégico. Con el análisis de los datos masivos (big data), las compañías pueden analizar y comprender una mezcla de complejos conjuntos de datos de diferentes que les permitirán desarrollar la perspicacia de entender el comportamiento de sus usuarios. Esto también les permitirá usar esta información para mejorar sus ventas y proveer un servicio al cliente más eficaz.

¿Qué impacto tiene el análisis de datos masivos en la experiencia del cliente?


Este tipo de análisis rastrea el comportamiento del cliente. Un uso importante del análisis de datos masivos es la examinación cuidadosa a través de los datos transaccionales, o el historial de compras de un cliente. Tales datos pueden revelar la manera en la que un cliente ha gastado su dinero, que tan a menudo lo ha hecho, y—más importante—en que productos y servicios lo ha hecho. Este tipo de información es esencial para la creación de ofertas de marketing que se traducirán en futuras compras, así como en recomendaciones efectivas basadas en las preferencias de los consumidores. Y, cuando la satisfacción del cliente es alcanzada, la lealtad hacia la marca aumenta.

El análisis de datos, entonces, ofrece la oportunidad de dar una experiencia más personalizada al usuario. Estos datos brindan la oportunidad de personalizar y adaptar las ofertas de productos y servicios acuerdo a las experiencias del cliente. Por ejemplo, los sitios web de manejo financiero y los de banca personal pueden rastrear los hábitos de consumo de sus usuarios para ofrecer recompensas en efectivo y otros incentivos cuando sus clientes gastan dinero. Por otro lado, los sitios web o aplicaciones para el cuidado de la salud pueden ofrecer información y motivación a las personas que están monitoreando sus dietas o tomando cuidado de sus signos vitales. El análisis de los datos masivos, consecuentemente, ofrece a las compañías la oportunidad de conectarse directamente con las personas al relacionar sus productos y servicios con las necesidades reales de sus potenciales clientes. Esto se traduce en un incremento substancial de ventas, una mayor satisfacción de los clientes, y el desarrollo de una sostenida lealtad a la marca.

El análisis también hace que las redes sociales se conviertan en una herramienta poderosa para proveer una mejor atención al cliente. Las encuestas de retroalimentación de los clientes, las transcripciones de llamadas, y cualquier tipo de información producida por los clientes al interactuar con los agentes de servicios (vía SMS, publicaciones en las redes sociales, y chats) son fuentes vitales de datos masivos que permiten que se desarrolle un compromiso más optimizado por y para el cliente. Específicamente, los datos masivos recogidos de las redes sociales pueden proveer una completa visión de las preocupaciones de los clientes y guiar a las compañías a identificar y solucionar los problemas que surgen en los servicios que los clientes reciben. Los centros de llamadas pueden ser reorganizados para dar cabida a los canales de alta demanda, y los gerentes pueden entrenar al personal para trabajar más en los canales que se enfocan en el contacto con el cliente (por ejemplo, enfocarse más en Twitter, si se reconoce que esta red social es un canal de alta demanda para alguna marca específica). Las compañías también pueden usar este tipo de análisis para llevar a cabo mejores campañas de marketing en las redes sociales de mayor demanda, atendiendo directamente las preferencias de sus clientes.

El análisis de los datos masivos entrega información valiosa desde todos los canales. También puede mostrar que canales son usados más frecuentemente por los usuarios (y cuales necesitan un poco más de compromiso), proveyendo así oportunidades adicionales para que las marcas optimicen sus estrategias multicanal. Debido a que los usuarios se conectan con sus marcas en diferentes formas, se vuelve vital recolectar, analizar, y tratar toda la información posible para brindar a los agentes de servicio al cliente las mejores herramientas para entender los comportamientos y demandas de los clientes. Con la comprensión del comportamiento de los clientes, las compañías pueden resolver más eficientemente cualquier tipo de inconveniente, ya que el correcto análisis de datos masivos permite que los agentes ofrezcan soluciones rápidas y precisas sin la necesidad de realizar una excesiva cantidad de preguntas a los clientes.

El análisis de datos masivos provee a las marcas con un enfoque significativo para comprender el comportamiento de sus clientes, lo cual se traduce en ventas más grandes, un servicio al cliente más fuerte y eficiente, y mejores experiencias para el cliente.

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