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Análisis predictivo en CX

   El conocimiento tiene carácter predictivo cuando el conocimiento de un suceso (o sucesos) permite prever lo que ocurre con otro suceso.

   El análisis predictivo emplea datos históricos para predecir eventos futuros.

Normalmente, los datos históricos se utilizan para crear un modelo matemático que capture las tendencias importantes. Este modelo predictivo se usa entonces con los datos actuales para predecir lo que pasará a continuación, o bien para sugerir acciones que deben llevarse a cabo con el fin de obtener resultados óptimos.

El análisis predictivo ha recibido mucha atención en los últimos años debido a los avances en la tecnología que lo respalda, especialmente en las áreas de big data y aprendizaje automático.

Las empresas ahora tienen acceso a una amplia gama de conjuntos de datos: datos internos sobre interacciones con los clientes (tanto digitales como analógicos), transacciones y perfiles; conjuntos de datos de terceros ampliamente disponibles que cubren las actitudes de los clientes, los comportamientos y preferencias de compra y los comportamientos digitales, incluida la actividad en las redes sociales; y nuevos conjuntos de datos sobre la salud, el sentimiento y la ubicación de los clientes (en las tiendas, por ejemplo) generados por Internet de las cosas (IoT).

¿Por qué utilizar una encuesta para preguntar a los clientes sobre sus experiencias cuando los datos sobre las interacciones con los clientes, son más amplios y actuales, se pueden utilizar para predecir tanto la satisfacción como la probabilidad de que un cliente se mantenga leal, sea más fuerte o incluso aumente el negocio con la empresa?

Algunos líderes de CX han dado el paso y han comenzado a hacer uso de los datos que se ofrecen, obteniendo información valiosa que puede generar alertas y guiar acciones rápidas para mejorar las experiencias de los clientes.

Este enfoque se centra en una plataforma predictiva de experiencia del cliente que consta de tres elementos clave:

Lago de datos a nivel de cliente

Donde un lago de datos es un tipo de repositorio que almacena conjuntos grandes y diversos de datos sin procesar en su formato original, y que mantiene una perspectiva general de ellos. Los datos sin procesar son aquellos que aún no se han analizado ni tratado con un propósito en particular.

En nuestro caso la empresa debe empezar a reunir datos de clientes, financieros y operativos, tanto datos agregados como datos sobre clientes individuales.

La empresa procesa estos datos y los almacena en una plataforma basada en la nube. Los conjuntos de datos a nivel de cliente completos, conectados y dinámicos permiten a la organización mapear y rastrear el comportamiento del cliente en interacciones, transacciones y operaciones. Estos  conjuntos de datos abarcan la base completa de clientes y abarcan el recorrido del cliente, arrojando así luz sobre las causas fundamentales del desempeño.

El lago de datos sirve como base para desarrollar una comprensión rigurosa de las experiencias de los clientes. La plataforma debe ser confiable en toda la organización, con un mapeo claro y consistente en todas las fuentes de datos e identificadores únicos para clientes, líneas de productos y otros insumos comerciales críticos.

Puntajes de clientes predictivos

La empresa desarrolla análisis, a menudo utilizando varios tipos de algoritmos de aprendizaje automático, para comprender y rastrear qué influye en la satisfacción del cliente y el rendimiento comercial, y para detectar eventos específicos en los recorridos del cliente.

Los algoritmos generan puntuaciones predictivas para cada cliente en función de las características del viaje. Estos puntajes permiten a la empresa predecir la satisfacción del cliente individual y valorar los resultados, como los ingresos, la lealtad y el costo de servicio.

En términos más generales, permiten a los líderes de CX evaluar el ROI para inversiones de CX particulares y vincular directamente las iniciativas de CX con los resultados comerciales.

Motor de acción y conocimiento

La información, los conocimientos y las sugerencias se comparten con un amplio conjunto de empleados (incluidos los agentes de primera línea) y herramientas (como las plataformas de gestión de relaciones con los clientes) a través de una capa de interfaz de programación de aplicaciones (API).

Por ejemplo, los agentes pueden recibir alertas y notificaciones sobre las acciones que deben realizar para personalizar las experiencias de los clientes y mejorar los resultados de CX. La capa API sirve como una única fuente de verdad, alimentando motores de recomendación basados tanto en el lago de datos como en las puntuaciones de los clientes.

Es importante destacar que la plataforma predictiva, a diferencia de los sistemas basados en encuestas, ofrece información oportuna y estimula la acción rápida, tanto por parte de los empleados como a través de interfaces digitales.

Las plataformas predictivas de CX permiten a las empresas medir y gestionar mejor su rendimiento de CX; también informan y mejoran la toma de decisiones estratégicas. Estos sistemas hacen posible que los líderes de CX creen una vista precisa y cuantificada de los factores que están impulsando la experiencia del cliente y el desempeño comercial, y se convierten en la base para vincular CX con el valor y construir casos comerciales claros para la mejora de CX.

» La analítica predictiva puede ayudarle a transformar la forma en que opera su negocio, y transformar sus momentos de verdad con sus clientes»

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