Análise preditiva no atendimento ao cliente: saiba como fazer

Existem diferentes metodologias para fazer a análise e interpretação de dados, cada uma com sua aplicação ideal de acordo com as intenções de uma empresa. Então, como funciona a análise preditiva no atendimento ao cliente?

Por muito tempo, essa estratégia foi usada na análise de vendas como uma forma de prever cenários futuros por meio de padrões encontrados na base de leads.

Ao mesmo tempo, esse método é considerado uma das principais tendências em IA para empresas. Isso porque acredita-se que, conforme for se tornando cada vez mais precisa e sofisticada, pode permitir que as organizações usem esses insights para tomar decisões mais informadas.

Parece interessante, não é mesmo? Por isso, neste conteúdo, falaremos melhor sobre o que é análise preditiva e qual a sua importância para o suporte e o atendimento ao cliente. Boa leitura!

O que é análise preditiva?

Análise preditiva refere-se ao processo de utilização de dados, estatísticas e algoritmos para identificar padrões e tendências, a fim de fazer previsões sobre eventos futuros. 

Essa abordagem envolve a análise de dados históricos para identificar relações, e depois utiliza essas informações para fazer previsões sobre resultados futuros.

Por ser uma metodologia valiosa, a análise preditiva em empresas é amplamente aplicada em diversos campos, como negócios, finanças, saúde, marketing e ciência de dados. 

Além disso, algumas aplicações comuns da abordagem incluem a previsão de vendas, a identificação de fraudes financeiras, a manutenção preditiva de equipamentos, a prevenção de churn (perda de clientes) em negócios, a previsão de tendências de mercado, entre outros.

De maneira geral, utiliza técnicas estatísticas, aprendizado de máquina e inteligência artificial para analisar grandes conjuntos de dados e extrair insights valiosos.

Como fazer análise preditiva?

Como vimos, essa é uma abordagem estatística que utiliza dados, algoritmos e técnicas para identificar a probabilidade de resultados futuros com base em padrões históricos. 

Separamos os passos básicos para realizar uma análise preditiva no atendimento ao cliente e em qualquer outra área.

1. Definição do objetivo: antes de começar qualquer análise, é crucial ter uma compreensão clara do que você deseja alcançar. Isso pode incluir prever vendas futuras, identificar padrões de comportamento do cliente, otimizar processos no suporte ao consumidor, entre outros.
2. Coleta de dados: reúna dados relevantes para o seu problema. Pode envolver fontes internas (bases de dados da empresa) e externas (dados de mercado, dados demográficos). Certifique-se de que os dados são confiáveis e representativos.
3. Limpeza e preparação de dados: este é um passo crítico. Remova dados ausentes, corrija erros, trate outliers e normalize dados conforme necessário. Dados de má qualidade podem resultar em modelos imprecisos.
4. Exploração de dados: utilize técnicas estatísticas e visualizações para entender melhor a distribuição dos dados, identificar correlações e padrões. Isso pode ajudar na escolha da estratégia de modelagem.
5. Seleção de variáveis: identifique as variáveis mais influentes para o seu modelo. Métodos como análise de correlação e algoritmos de seleção de características podem ser aplicados.
6. Escolha do modelo: selecione um algoritmo de aprendizado de máquina que seja apropriado para o seu problema. Pode variar desde modelos lineares até modelos mais complexos, como árvores de decisão ou redes neurais.
7. Treinamento: use o conjunto de treinamento para ajustar os parâmetros do modelo. Isso envolve a exposição do modelo aos dados para que ele aprenda os padrões subjacentes.
8. Avaliação: utilize o conjunto de teste para avaliar o desempenho do modelo. Métricas como precisão, recall e F1-score são comuns em problemas de classificação, enquanto em problemas de regressão, métricas como o erro médio absoluto ou o erro quadrático médio podem ser aplicadas.
9. Ajustes e otimização: com base nos resultados da avaliação, faça ajustes no modelo. Isso pode envolver a sintonia de hiperparâmetros, a inclusão de mais dados ou a tentativa de diferentes algoritmos.
10. Monitoramento contínuo: monitore o desempenho do modelo ao longo do tempo. Os padrões de dados podem mudar, e o modelo pode precisar ser atualizado para manter sua precisão.

Lembre-se de que a análise preditiva é um processo iterativo, e a colaboração entre especialistas de domínio, cientistas de dados e outros profissionais é fundamental para o sucesso do projeto.

Análise preditiva no atendimento ao cliente: como funciona?

A análise preditiva no atendimento ao cliente refere-se à utilização de dados e técnicas analíticas avançadas para prever tendências e comportamentos futuros dos consumidores. 

Essa abordagem visa melhorar a eficiência e a eficácia do atendimento ao cliente, permitindo às empresas antecipar as demandas dos clientes e oferecer soluções proativas.

Aqui estão algumas maneiras pelas quais a análise preditiva pode ser aplicada no atendimento ao cliente.

Previsão de demandas e tendências

Utiliza algoritmos de análise preditiva para analisar padrões históricos de demanda. Assim, pode identificar sazonalidades, eventos específicos e correlações que afetam os níveis de atendimento.

Esse processo permite que as empresas ajustem seus recursos para lidar eficientemente com picos de demanda, minimizando tempos de espera e melhorando a satisfação do cliente.

Personalização do atendimento

Analisa dados de comportamento do cliente, preferências e histórico de interações. Assim, consegue usar algoritmos de recomendação para personalizar ofertas, sugestões e respostas.

O que cria uma experiência mais relevante e personalizada para o cliente, aumentando a fidelidade.

Identificação de problemas

Analisa dados de feedback do cliente, sentimentos expressos em interações e avaliações. Para isso, faz uso da análise de sentimentos para detectar emoções negativas e identificar problemas emergentes.

Alocação eficiente de recursos

Como utiliza modelos preditivos para prever volumes de trabalho em diferentes momentos do dia, dias da semana ou períodos sazonais, a metodologia ajusta a escala da equipe de atendimento de acordo com as previsões, otimizando a eficiência e reduzindo custos operacionais.

Redução de churn

A análise preditiva no atendimento ao cliente pode, ainda, avaliar dados comportamentais e históricos para identificar indicadores de clientes propensos ao churn.

E, então, implementar ações preventivas, como ofertas personalizadas, descontos ou suporte proativo, para reter clientes em risco.

Ou seja, ajuda a manter a base de clientes e reduzir a perda de receita associada ao churn.

Tempo de resposta otimizado

Usa a análise preditiva para prever padrões de solicitações de diferentes complexidades, ajustando a distribuição de tarefas entre os agentes para otimizar os tempos de resposta, evitando longos períodos de espera.

Esse processo pode ajudar a melhorar a eficiência operacional e a satisfação do cliente ao garantir respostas rápidas e eficazes.

Análise de canais de comunicação

Analisa dados de interações em diferentes canais (telefone, chat, e-mail, redes sociais) para identificar preferências do cliente. Assim, é possível alocar recursos de atendimento com base nas preferências, garantindo uma presença eficaz nos canais mais utilizados pelos clientes.

Tudo isso para mostrar que ao implementar a análise preditiva no atendimento ao cliente, as empresas podem ganhar uma vantagem competitiva, melhorar a eficiência operacional e fornecer experiências mais personalizadas e satisfatórias aos clientes. 

Essa abordagem orientada por dados contribui significativamente para aprimorar a gestão do relacionamento com o cliente (CRM) e impulsionar o sucesso a longo prazo.

Conte com uma boa ferramenta para atendimento ao cliente

A Zendesk, empresa que desenvolve softwares de suporte e relacionamento com o cliente, conta com as melhores soluções para você implementar o sistema de chat nos seus negócios. 

O software de atendimento ao cliente da Zendesk é uma ferramenta completa que engloba toda a parte de atendimento ao cliente. Entre os recursos oferecidos estão: 

• integração de diversos canais de atendimento como mensagens, chat em tempo real, email ou voz;
• automação e chatbots com IA para obter o contexto necessário dos clientes,
• espaço de trabalho do agente unificado para facilitar o monitoramento, a priorização e as respostas aos clientes;
• central de ajuda e um fórum da comunidade integrados que podem ser criados para oferecer melhor atendimento ao cliente;
• ferramenta de colaboração, que conecta parceiros internos e externos, facilitando o trabalho dos atendentes;
• criação, gestão e disponibilização de uma base de conhecimento inteligente para melhorar o autoatendimento dos clientes e capacitar a equipe, e mais.  

Ficou curioso? Então, entre em contato com a Zendesk e descubra o que o sistema pode fazer para ajudar a melhorar a experiência do seu cliente por meio de um atendimento ágil e eficiente.