Mejorar la experiencia del cliente con análisis de datos grandes
Los datos grande que puede hacer una diferencia en cómo las empresas satisfacer a sus clientes y socios no está necesariamente en las bases de datos tradicionales más. El valor de los datos no estructurados de fuentes no tradicionales ha hecho evidente. Los líderes de negocios han descubierto que si pueden analizar rápidamente la información que no es estructurado - ya sea en forma de texto de los sistemas de atención al cliente o en los sitios de redes sociales - que pueden obtener información importante.
¿Cómo análisis de datos grandes empresas hace ágil y rentable
Cuando las empresas pueden analizar colecciones masivas de datos y comparar los resultados en tiempo real para el proceso de toma de decisiones del cliente, las empresas pueden obtener enormes aumentos de los ingresos. Por lo tanto, el aprovechamiento de una combinación de datos estructurados y no estructurados, como parte de un proceso de negocio puede transformar la capacidad de una empresa para ser ágil y ágil, y lo más importante, rentable.
Muchas empresas se acumulan grandes cantidades de datos no estructurados que se han infrautilizado como fuentes de información acerca de su experiencia del cliente. Los datos no estructurados es el texto que se encuentra en los correos electrónicos, mensajes de texto, notas de centros de llamadas, comentarios de respuestas de la encuesta, tweets y blogs. Este tipo de datos representa alrededor del 80 por ciento de los datos disponibles para las empresas, y sigue creciendo.
Los datos no estructurados ha tomado típicamente muchas horas manuales para revisar, y en muchas empresas, se ha nunca se han analizado adecuadamente. Las empresas reconocen que si estos datos se analiza en el momento adecuado, puede ayudar a identificar los patrones de la insatisfacción del cliente o de un posible defecto del producto por lo que la acción correctiva puede ser tomada antes de que sea demasiado tarde.
Video: ¿Como mejorar la experiencia del cliente?
La creciente sofisticación de análisis de texto es visto por las empresas como una ventaja importante, lo que permite el análisis en profundidad de grandes volúmenes de datos no estructurados en tiempo real, real o casi de manera que los resultados puedan ser utilizados en la toma de decisiones. El análisis de texto es el proceso de análisis de texto no estructurado, la extracción de información relevante, y transformarlos en información estructurada que se puede aprovechar de varias maneras.
El uso de análisis de grandes volúmenes de datos y de texto para mejorar la capacidad de respuesta
La comprensión de los mecanismos de análisis de texto está muy bien, pero ¿cómo funcionaría esto en el mundo real? Mira un ejemplo de una compañía de alquiler de coches que estaba experimentando enormes presiones de las empresas emergentes que no tienen el mismo nivel de gastos generales. ¿Cómo podría competir la empresa ya existente? La mejora de la capacidad de respuesta parecía ser la clave del éxito.
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Por lo tanto, la empresa fue capaz de utilizar el análisis de texto para empezar a hacer mejoras significativas en su servicio al cliente. La compañía alentó a sus clientes para proporcionar información sobre sus servicios en encuestas en línea o por correo electrónico o de texto. Los clientes que utilizan estos métodos de comunicación para proporcionar comentarios acerca de los problemas de servicio, tales como tiempos más largos de lo esperado de espera, mal servicio al agente, o no conseguir el coche que han pedido.
Sin embargo, la respuesta de la empresa y la interpretación de estos comentarios habían sido inconsistentes. La compañía estaba tomando el enfoque correcto, pero la respuesta era demasiado lento y el análisis era inconsistente. Los administradores de agencias leen los correos electrónicos y comentarios en encuestas por Internet y mensajes de texto. Gestores de leer los comentarios en línea y los colocaron en las categorías de atención en el futuro.
Por desgracia, este enfoque llevó mucho tiempo, y cada gestor siguió un enfoque diferente para la categorización de los comentarios. Era demasiado fácil pasar por alto los patrones de insatisfacción o preocupación de que podría aparecer si usted fuera capaz de mirar a través de un gran número de comentarios de una sola vez.
Lo que los gerentes que quería hacer era analizar la retroalimentación de los clientes más rápido para que pudieran identificar posibles problemas en tiempo real y abordar los problemas desde el principio, antes de que se conviertan en problemas mayores.
Los gerentes implementaron una solución de análisis de texto que les permitió analizar rápidamente el texto para la penetración a través de todo tipo de fuentes, incluyendo datos estructurados y no estructurados. También implementaron una solución de análisis de sentimientos que permitió un enfoque automatizado para la identificación de formas de comunicación que puede ser que necesite atención inmediata. Ellos fueron capaces de capturar grandes volúmenes de información acerca de la experiencia del cliente en tiempo real y analizar rápidamente y tomar medidas.
La compañía fue capaz de hacer grandes mejoras en la satisfacción del cliente. Es capaz de hacer un mejor seguimiento de los niveles de rendimiento del coche y el equipo de alquiler y encontrar problemas y solucionarlos antes de tiempo. Ahora tiene un conocimiento más preciso de la ubicación de los problemas y puede reconocerlos mucho más rápido. El nuevo análisis proporcionado administradores con una identificación temprana de problemas en una ubicación.
Video: ¿Qué es el mapa de experiencia del cliente?
Como resultado, fueron capaces de hacer cambios y mejorar la satisfacción del cliente en este lugar.