Esse é um tema recorrente em meus artigos, a exploração do processo de análise preditiva e exame de alguns dos modelos mais comuns e como eles podem melhorar o CX.
Tudo começa com
a essência, como:
Procure
antecipar o futuro. A análise preditiva permite que as marcas antecipem
resultados futuros e preparem respostas proativas para os problemas dos
clientes, levando a melhores experiências do cliente.
Os estágios
determinantes que compreende o processo de cinco estágios da maturidade
analítica organizacional envolvem; explorar, visualizar, testar, prever e
ampliar modelos preditivos.
Sempre enfrentar
desafios. O uso eficaz da análise preditiva requer enfrentar desafios como
qualidade e integração de dados, bem como selecionar os modelos apropriados
para atingir metas específicas de CX.
Pessoal, a
análise preditiva envolve o uso de dados, algoritmos estatísticos e
inteligência artificial para antecipar resultados, tendências, comportamentos e
eventos futuros com base nos dados históricos do cliente. Essa abordagem inclui
vários modelos comuns que podem aprimorar a experiência do cliente.
Vamos então
explorar o processo de análise preditiva, examinando alguns dos modelos mais
comuns e descortinar como eles podem melhorar a experiência do cliente.
Por que a
análise preditiva é importante para o CX (experiência do cliente)?
Digo
constantemente que a pandemia do COVID-19 levou muitos líderes empresariais à
conclusão de que é muito melhor ser proativo do que reativo quando se trata da
experiência do cliente. Ser capaz de prever resultados futuros permite que as
marcas estejam preparadas antes das ações dos clientes, mudanças de mercado e
até crises econômicas. A análise preditiva facilita o conhecimento do que pode
ocorrer e permite que uma marca prepare uma resposta com antecedência.
Além de prever
problemas que afetam diretamente os clientes, a análise preditiva também pode
antecipar e prevenir problemas indiretos que afetam a experiência do cliente.
Ao identificar possíveis problemas, como mau funcionamento de máquinas, atrasos
na fabricação e escassez de produtos, as marcas podem tomar medidas proativas
para evitar problemas de missão crítica e aprimorar a experiência do cliente.
Numa live que
realizei com algumas fornecedoras de plataforma omnichannel de engajamento e
retenção de usuários, eu disse que um exemplo crítico de como as marcas podem
aproveitar os dados para fornecer melhores experiências ao cliente é quando se
trata de engajamento de aplicativos. Cada vez mais, os clientes estão deixando
suas pegadas digitais em todas as suas propriedades, como quando utilizam os
seus aplicativos. Há tantos dados disponíveis que as marcas podem aproveitar
para fornecer melhores experiências aos seus usuários. Vejam o exemplo de um cliente
que está desinstalando o aplicativo de uma marca. Você pode voltar no tempo
para ver o que eles fizeram que levaram à desinstalação do aplicativo. A sua
atenção deve estar voltada, se alguém estiver interagindo com sua marca, você
pode voltar e ver o que eles fizeram certo. E você pode unir tudo muito bem
para garantir que todos os futuros clientes sejam bem atendidos.
Vamos então
catalogar que a análise preditiva é um processo de cinco estágios.
A análise
preditiva envolve um protocolo com um processo complexo que envolve várias
áreas de especialização e ocorre em vários estágios. Essa modelagem preditiva é
o processo de buscar prever resultados futuros com base na análise estatística
de dados históricos. Para reativar maximizando o valor do big data e gerar
resultados, as marcas devem começar reconhecendo os principais componentes da
análise de dados de negócios e da tomada de decisões. Esses cinco estágios
principais fazem parte de uma maturidade analítica organizacional:
1 - Exploração
2 - Visualização
3 - Teste
4 - Predição
5 - Análise
preditiva em escala
Pessoal, cada
uma dessas etapas corresponde a diferentes papéis, responsabilidades e
processos. A exploração pode ser realizada até mesmo no ambiente analítico mais
básico, gerenciado por um analista de dados usando planilhas e SQL. Muita atenção
com a visualização, quando os relatórios estão sendo projetados e compartilhados
em sua organização normalmente exige que os analistas se unam a um especialista
em inteligência de negócios que pode ajudá-los a conceituar tendências usando o
software de visualização de dados.
Em ato contínuo
vêm os testes, quando as hipóteses estão sendo avaliadas em relação aos negócios
normais. Isso exige que analistas e especialistas em inteligência de negócios
colaborem com um estatístico que possa executar testes rigorosos e recomendar
ações com base nos resultados, geralmente usando um software de análise
estatística que ajudará a determinar o quão confiante você deve estar nos
resultados de seus testes e se você reuniu evidências suficientes para lançar
novas estratégias.
As pontuações
preditivas do cliente, que são construídas com base nos resultados dos testes
e/ou em seus dados históricos são aproveitadas no estágio de previsão, quando
um cientista de dados assume o trabalho de analistas de dados, especialistas em
inteligência de negócios e estatísticos para desenvolver e testar modelos,
acrescento que durante a análise preditiva no estágio de escala, os engenheiros
de aprendizado de máquina trabalham com seus colegas para o desenvolvimento e
operacionalização de modelos galgáveis com software de aprendizado de
máquina.
É notório que existem
muitos tipos diferentes de modelos de protocolo para análise preditiva, existem
vários que são frequentemente usados para a experiência do cliente:
Modelos de cadência:
Falando em termos de experiência do cliente, os modelos de cadência informam
uma marca sobre a propensão do comportamento futuro de um cliente, ou seja, as
ações que ele provavelmente realizará.
Modelos de agrupamento: Este modelo usa algoritmos para agrupar clientes com base em múltiplas variáveis, resultando em segmentos de clientes distintos. Os modelos de algoritmos populares de agrupamento incluem agrupamento baseado em marca, agrupamento comportamental e agrupamento baseado em produto.
Modelos de filtragem colaborativa: os modelos de filtragem colaborativa podem ser considerados modelos de recomendação. Por exemplo, se um cliente comprar uma bomba de sucção, é provável que esteja interessado em diferentes tipos de tubos de bomba de aquário.
Modelos de
previsão: Os modelos de previsão podem ser usados para CX de front-end, não
apenas para planejamento de inventário de back-end. Além disso, as marcas podem
prever as necessidades dos clientes com base nas compras, produtos ou serviços
anteriores de seus clientes que foram visualizados, bem como no histórico de compras
de clientes semelhantes. Eu sempre digo, que ser capaz de prever demanda,
tráfego, pessoal, etc., pode levar a um melhor CX, garantindo que os recursos
apropriados sejam alocados.
Modelos de aprimoração:
Esses modelos podem assumir várias formas, usando políticas de contato e restrições
de negócios para entender as compensações. Questões que giram em torno da otimização de
vários elementos da experiência do cliente podem ser respondidas por modelos de
otimização.
Modelos de
rotatividade: A análise preditiva pode ajudar a identificar clientes com alto
risco de rotatividade, para que as marcas possam concentrar sua atenção neles
antes de partirem. Prever a rotatividade é obviamente importante para as
organizações que devem manter uma certa base de clientes ou nível de demanda,
acrescento que entender se um cliente está perto de desistir ou sair do negócio
pode resultar em diferentes comunicações e interações.
A outros
aspectos da análise preditiva para CX. A IA conversacional e generativa está
recebendo muito destaque na mídia este ano. Muitas marcas estão usando chatbots
de conversação AI para fornecer aos clientes a capacidade de ter uma conversa
rápida com o bot, permitindo-lhes obter respostas para suas perguntas e
controlar sua própria narrativa. Para que esses tipos de conversas sejam úteis
para análise preditiva, análise de texto e análise de sentimento devem ser
incorporadas ao processo.
Este é um item
obrigatório para IA de conversação. Cuidadosamente analisando as sequências de
texto do bate-papo e o sentimento nessas sequências de texto, as marcas podem
entender as atitudes e intenções do cliente. Da mesma forma, obter insights
acionáveis dessas strings de bate-papo requer o uso de processamento e geração
de linguagem natural (NLP). A capacidade de processar dados de linguagem
natural provenientes de documentos como bate-papos e converter conversas
baseadas em fala em texto de linguagem natural (NLG) também são componentes
fundamentais da IA conversacional.
Esse conjunto
importante da análise preditiva é uma maneira eficaz de melhorar a experiência
do cliente, mas não vem sem desafios. Para começar, a análise preditiva depende
da qualidade dos dados que analisa. Sinalizo que como acontece com outras
ferramentas baseadas em dados, a eficácia da análise preditiva é limitada pela
precisão e integridade dos dados subjacentes, dados de baixa qualidade podem
levar a previsões imprecisas e percepções não confiáveis.
Para garantir
que insights precisos sejam obtidos, a governança de dados e a captura de
informações completas tornam-se críticas. As marcas também devem abordar a
questão dos dados não estruturados, principalmente ao usar fontes como
registros de bate-papo, conversas telefônicas e notas manuscritas.
A integração de
dados de clientes de vários sistemas e formatos em uma empresa também pode ser
um desafio, pois os silos de dados podem impedir a análise e a integração. Para
empregar efetivamente a análise preditiva, a integração dos dados do cliente é
crucial.
Além disso, os
modelos preditivos podem ser complexos, dificultando a interpretação dos
resultados e a comunicação de percepções acionáveis aos gerentes, membros da
equipe e partes interessadas.
Enfim, a
análise preditiva pode melhorar significativamente a experiência do cliente,
aproveitando os modelos mais apropriados para atingir metas específicas. Por
meio da análise preditiva, as marcas podem oferecer uma experiência omnichannel
excepcional, antecipar tendências futuras, identificar as necessidades dos
clientes e evitar proativamente a rotatividade de clientes.
Pense nisso.
Sergio Mansilha
