Sucesso do cliente: como o data analytics contribui para a construção de resultados mais sólidos

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Sucesso do cliente: como o data analytics contribui para a construção de resultados mais sólidos

Ter o cliente no centro das estratégias parece uma necessidade cada vez mais urgente das empresas. As mais antenadas com as tendências de mercado já procuram colocar em prática essa estratégia. Mas como, de fato, garantir o sucesso do cliente em um cenário em que a comunicação e o relacionamento entre as empresas e os seus clientes é multicanal e multidirecional?

Com as significativas mudanças na forma como empresas e clientes se relacionam, usuários de produtos e serviços exigem cada vez mais agilidade e sofisticação no relacionamento com as marcas. Isso vale tanto para os canais digitais quanto no contato direto com os vendedores ou representantes em canais offline. Colocando o sucesso do cliente sempre no centro de suas ações, uma empresa pode trabalhar com a visão de que cada consumidor é único e requer um tratamento personalizado. Saiba como isso pode ser feito!

 

Tecnologia e métodos ágeis como aceleradores do sucesso do cliente

 

A tecnologia, fundamental para inovar no relacionamento entre clientes e empresas, também diversifica os canais de relacionamento no marketing, vendas e relacionamento.

Com a Tekoa CX Platform integramos diversos canais em uma única régua de automação, gerando mais performance nos resultados ao longo do ciclo de vida do cliente. O resultado deste trabalho é a conexão entre a marca e as pessoas, criando a melhor experiência omnichannel possível para o consumidor.

Nessa busca por relações mais ricas e personalizadas, que geram resultados mais expressivos para o negócio, a jornada do cliente é o ponto fundamental. Ela deve garantir uma experiência fluida e que atenda, realmente, o que cada usuário deseja em seus pontos de interação com as marcas.

Para apresentar soluções inovadoras e eficazes com foco em CX, trabalhamos no formato de squad. Este modelo organizacional consiste em trabalhar em equipes multidisciplinares, unindo profissionais com diferentes formações, e com autonomia para tomada de decisões. Algumas das vantagens desse modelo são a agilidade nos resultados e a melhoria constante do processo.

 

Sem espaço para receitas prontas: personalização e foco no cliente

 

Quando o cliente é colocado no centro das estratégias, não há espaço para receitas prontas ou genéricas. Nesse cenário, é preciso conhecer o perfil de cada público e ter empatia. Se colocar no lugar do cliente, entender sentimentos e comportamentos por meio de pesquisas, observações e entrevistas, fazem parte do processo. O resultado desse esforço será o entendimento de cada consumidor de forma individual e a aplicação de estratégias de personalização eficazes.

Mas como entender e atender aos diversos perfis de clientes de forma individualizada? Esse esforço passa, de forma inevitável, pelo data analytics, processo que transforma informações coletadas das mais variadas fontes e de diferentes maneiras em conhecimento estratégico, e que possibilita o entendimento do comportamento e perfil dos clientes.

Com dados reais e valiosos em mãos, é possível desvendar o comportamento do consumidor e propor inovações para os negócios. Por exemplo, se o cliente está navegando no ambiente virtual e interrompe a sua jornada por um determinado momento, no seu retorno ele deve voltar do ponto de onde parou para conseguir ter uma experiência contínua e personalizada.

O usuário não deve se adaptar ao fluxo que a empresa acha interessante e sim o contrário. Com o cliente no centro das estratégias é possível garantir experiências mais ricas para os usuários.

 

Como utilizar os dados para melhorar os resultados

 

Como você percebeu lendo esse texto até aqui, a inteligência de dados aplicada à experiência do consumidor permite que as empresas ofereçam, de forma individualizada, o melhor produto ou serviço para os seus clientes. Mas não apenas isso! Com data analytics, é possível se antecipar às tendências do consumidor, captando seus gostos e preferências.

O uso dessa estratégia contribui positivamente para a performance das empresas, que ganham uma fonte de informações segura e dinâmica para fundamentar suas decisões. Entre os efeitos do data analytics aplicado aos negócios estão a otimização de recursos e o desenvolvimento mais assertivo das ações de marketing, de vendas e de relacionamento.

Também fazem parte deste trabalho o uso de modelos preditivos de churn que buscam entender possíveis motivações dos clientes para o cancelamento de serviços. Com essa análise de comportamentos prévia é possível elaborar ações preventivas que evitam saídas da base de clientes, reduzindo, consequentemente, a taxa de churn.

De forma simultânea, é importante executar uma análise prescritiva para a geração de leads qualificados através do estudo do comportamento dos visitantes em páginas de conversão, assim como analisar o desempenho dos leads após as suas conversões nas campanhas da marca. Dessa forma, a atração por meio dos canais digitais é medida e observada constantemente para manter a eficácia dos investimentos e dos resultados das campanhas e das ações adotadas.

Recorrer a esse conhecimento estratégico permite às empresas identificar padrões de comportamento de seus clientes tanto no meio digital quanto no offline, encontrando espaço para novos negócios e ampliando a possibilidade de acerto nos seus investimentos. Na prática, o data analytics ajuda a atrair mais clientes, vender melhor os seus produtos e criar relacionamentos mais personalizados.

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