Como aproveitar ao máximo os dados dos seus clientes?

A eficácia com que você compreende os desejos, necessidades e motivações dos seus clientes determina o sucesso e a lucratividade da sua empresa. Cada decisão de negócio que você tomar deve ser baseada na experiência do cliente que você oferece. Uma estratégia de dados de clientes bem elaborada e bem implementada é fundamental para isso.

Os dados de clientes permitem que você obtenha uma compreensão mais aprofundada dos seus clientes. Esse conhecimento permite que você forneça aos clientes produtos e/ou serviços adaptados às suas necessidades, resultando em uma corporação centrada no cliente.

Portanto, é fundamental que você entenda quais dados de clientes deseja adquirir, por que deseja coletá-los e o que vai fazer com eles.

Vamos analisar quatro das formas mais práticas de coletar informações de clientes:

1. Uso de análise da web

A análise da web pode fornecer uma riqueza de informações importantes. Dados de aquisição, páginas de destino, tempo na página, páginas de saída e outros tipos de dados podem ser obtidos por meio desse método. Você pode rastrear como as pessoas usam seu site coletando dados de análise do consumidor. Isso é importante porque permite observar quais sites ou interações resultam em sucesso, como uma venda, e quais resultam em perda de clientes. Depois disso, você pode implementar medidas ponderadas para ajudá-los a aproveitar ao máximo a experiência do cliente.

2. Uso de feedback dos clientes

Pesquisas, entrevistas e formulários de feedback são exemplos de formas de obter feedback. O Net Promoter Score, o Customer Effort Score e o Customer Satisfaction Score são exemplos de medidas de pesquisa desse tipo.

A vantagem dessas pesquisas é que você pode estruturá-las de forma a coletar insumos qualitativos e quantitativos, enriquecendo os perfis dos seus clientes. Você também pode delimitar os aspectos do seu negócio sobre os quais deseja aprender mais.

3. Redes sociais e dados abertos

As redes sociais são abundantes em insights sobre clientes. Estes podem ser amplamente divididos em duas categorias:

• As interações online dos seus clientes com você. Esses são os tipos de insights que você pode obter ao rastrear métricas de engajamento como comentários, compartilhamentos e curtidas. Essas métricas também podem revelar como seus clientes veem sua marca.
• 2. Como seus clientes se comportam em geral na internet. Você pode aprender muito sobre seus clientes observando os tipos de conteúdo e empresas com os quais eles interagem online. Monitorar essas informações permitirá que você compreenda melhor seu cliente e aprenda sobre suas personalidades, interesses e o que desperta seu interesse.

4. Suporte ao cliente

As interações dos seus clientes com sua equipe de atendimento ao cliente podem revelar muito sobre o nível de satisfação deles com a jornada de experiência do cliente. O rastreamento dos dados do seu serviço de atendimento ao cliente incluirá reclamações e consultas feitas pelos seus clientes, bem como as datas e a frequência com que as fizeram.

Com base nesses dados, você pode identificar padrões e pontos de dor comuns que podem ser abordados para melhorar a experiência do cliente.

Como analisar os dados coletados

Os dados que você coleta de seus clientes contêm insights que podem ser usados para tomar melhores decisões de negócios e melhorar a jornada de experiência do cliente. No entanto, essas informações não são muito utilizáveis em sua forma bruta e não estruturada. É aqui que entra a análise de dados de clientes.

Devido aos vários tipos de dados de clientes disponíveis e às inúmeras maneiras como podem ser coletados, você tem o potencial de receber quantidades massivas de dados. Além disso, esses conjuntos de dados massivos chegarão em tempo real. Processar esses dados manualmente é impraticável e resultará em uma análise subjetiva e ineficiente.

A IA é a técnica mais eficaz para processar enormes quantidades de dados de clientes – especialmente o aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural. O aprendizado de máquina é preciso, objetivo e rápido – três características essenciais ao trabalhar com dados que podem ajudar sua organização.

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