sexta-feira, 4 de novembro de 2011

O impacto da Disponibilidade de Dados na Voz do Cliente

O Impacto da Disponibilidade de Dados na Voz do Cliente

Por:  Al Nevarez, da Allegiance.

Com o crescimento das transações digitais, cada vez mais os dados do cliente estão se tornando disponíveis através de smartphones, GPS, mobile banking, etc. A disponibilidade dessa quantidade enorme de dados significa que profissionais de marketing e de experiência do cliente têm o potencial para obter uma compreensão mais profunda do comportamento do cliente.

A combinação de data mining e análise de texto fornece o melhor método de análise para dados de VOC (Voice of Customer). A análise de texto transforma comentários em mídias sociais e na web em dados estruturados que podem ser analisados. Data mining pode ser aplicada para descobrir o valor oculto das informações ou vinculá-las a outras fontes para comparar tendências e relacionamentos.

Idealmente, as variáveis ​​extraídas de análise de texto são usadas ​​juntamente com dados estruturados e transacionais de muitos outros bancos de dados – como indicadores de satisfação do cliente, dados geográficos, demográficos, histórico de compra e uso, dados de recursos do produto, etc.

Através de data mining, podemos identificar e aperfeiçoar padrões e tendências entre as centenas, e até mesmo milhares de variáveis ​​provindas da enorme quantidade de dados disponíveis. Podemos, então, fazer previsões com base em informações obtidas a partir da análise e exploração desses dados.

Por exemplo, uma empresa de software bem sucedida recolheu alguns insights surpreendentes depois de analisar textos e dados de várias fontes, incluindo indicadores NPS, dados de pesquisa estruturada, dados demográficos, dados da experiência do cliente e respostas qualitativas de pesquisas de perguntas abertas. Depois de completar a fase de análise de texto, todos os dados foram fundidos em um modelo de data mining. Além de identificar subgrupos altamente concentrados de clientes, a empresa descobriu que:
  • Os clientes que mencionaram “pacote de recursos” dentro de suas respostas à perguntas abertas, eram seis vezes mais propensos a ser “promotor” do produto e da empresa.
  • Os clientes que fizeram um comentário negativo sobre “confiabilidade” tinham maior probabilidade de ser “não-promotores”.
  • Das variáveis ​​que se mostraram mais preditivas em relação ao índice NPS, a menos importante foi o número de vezes que um cliente tinha usado o software nos últimos três meses.
Em suma, análise de texto e soluções de data mining nos ajudam a conectar a diversidade de dados disponíveis com práticas de negócios e obter insights que fazem a diferença. Os resultados são idéias que podem ser postas em prática para alcançar os objetivos de negócio específicos nas áreas de eficiência operacional, engajamento do cliente, inovação de produtos e muito mais.

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