BIG Data e a Satisfação de Cliente

BIG Data e a Satisfação de Cliente

Rubens WaberskiSales Engineer Manager

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Definição de Big Data???

A primeira coisa a notar é que - apesar do que diz Wikipedia - todos na indústria em geral concordam que Big Data não é apenas ter mais dados (já que é apenas inevitável, e chato).– O Big Data Original

– Os três Vs: Volume, Velocidade e Variedade.– Foram adicionados novos Vs: Validade, Veracidade, Valor e

Visibilidade.

– Big Data como Tecnologia

– Big Data como Distinções de Dados

– Big Data como Indicadores

– Big Data como Oportunidade

– Big Data como Metáfora

– Big Data como novo termo para Old Stuff


Fato: Perfil Demográfico está MudandoGeração Milênio consome pouco o canal ‘voz’


Principal Motivador:A Nova Realidade do Atendimento a Cliente

20% dos usuários do Facebook esperam uma resposta em 60 minutos quando colocam um post em uma página de dempresas1

60% odas empresas não respondem aos clientes via rede social, mesmo com uma pergunta direta! 2

70% dos consumidores preferem gastar mais dinheiro com empresas que oferecem um bom atendimento a clientes 1

46% dos consumidores considera lealdade de cliente coisa do passado3

51% dos consumidores confiam em conselhos de desconhecidos em fórums no lugar do site oficial da empresa3

79% dos clientes pensam que sabem mais sobre o assunto que o agente4

60%

20%70%

79%

51%

46%

1. American Express study, March 20122. CapGemini study, 20113. Avaya and BT, The Autonomous Customer, January 20114. Avaya, Consumer Preference eBook, 2011


As Interações estão Mudando

Percentagem de Respostas

Voice (agent)

Fax Voice (self)

Email Web SMS Chat Video Social Media

IM

2010 2012

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20%

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As Interações estão Mudando

Porcentagem de Respostas

Voice (agent)

Fax Voice (self)

Email Web SMS Chat Video Social Media

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2010 2012

0%

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Gen Y

Gen X

Baby Boomers

Silent

Source: Contact Centre.net

Preferências e Tendências de Comunicação


Realidade Atual…

Source: Benchmark Research, Convergsys, Customer Focus Inc., Careerbuilder.com Nov 2010, Harvard Business Review May 2010


O Aumento da Frustação do Cliente

Não obtém o que precisam na primeira interação ou contato

26%Tentativas que o cliente precisa

efetuar contato com a empresa para resolver o seu

problema

4.4xPercentual de clientes que consideram

abandonar após a 2ª ou 3ª tentativas

6%Percentual de clientes que

considerarían deixar de se relacionar com uma empresa após

uma péssima experiência

5%Percentual de clientes que

compartilham suas experiências através

das redes sociais

90%


Fato: Os Riscos de Satisfação deCliente estão Aumentando!

82% abandona o fornecedor

seja por causa de instatisfação com o produto ou por insatisfação ou indiferença originada por pessoas ou processos

Source: CEO Perspectives by R.P. Cooley

Razões do Abandono de Cliente:

1% Morte

3% Distanciou-se

5% Se aproximou de outro

9% Foi para o Concorrente

14% Abandono por insatisfação com produto/serviço

68% Abandonou por quevivenciou uma atitude de indiferença durante um atendimento!

Realmente conhecemos as razões?


A Boa Experiência do Cliente da RetornoVocê pode entregá-las como e onde os clientes esperam?

Irá comprar mais, de empresas que são mais fáceis de fazer negócios

83%Irá gastar mais, se receber um bom atendimento

70%Gastará 20% a mais com empresas que oferecem um bom atendimento

15%


Como estar Preparado para o Novo Cliente 2.0

Às vezes nos sentimos levados a enfrentar situações sem as ferramentas corretas!!!


Big Data Analytics

Análise de Big Data é o processo de analisar grandes quantidades de dados de uma gande variedade de tipos (big data) para descobrir padrões ocultos, correlações desconhecidos e outras informações úteis.

Análise de Transação para Análise das Interações

Produto Cliente Venda


Dilúvio de Informações


Avaya Speech Analytics

Traz à tona a “raiz” dos problemas do negócio

Continuamente ‘escuta’ todas as gravações, apresentando as palavras chaves

Não há a necessidade de pré-definir termos ou reprocessar as gravações

Gravações ‘não categorizadas’ são usadas como grupo de referência para apresentar a verdadeira ‘raiz principal’ de cada categoria

Reclamaçõesde Clientes

Mudança na Política

Técnico não apareceu

Taxas Adicionais

Informação Errada


A ‘Voz’ do ClienteO que os Clientes falaram neste mês?

O ‘exemplo mais comum’ de um Contact Center


A ‘Voz’ do ClienteO que os Clientes falaram neste mês?

A maioria dos Contact Centers avalia ativamente <1% das gravações

Apenas 250 chamadas são escutadas para

avaliar a qualidade do atendimento


Speech Analytics ‘escuta’ o banco de dados de gravações e automaticamente traz à tona toda a diversidade de informações para a empresa

A “Voz” do Cliente – Ampliada para 360º

Traz à tona os insights para a empresa “escutar” seus clientee


Speech Analytics Atende a Objetivos Estratégicos

Gerenciamento de Fornecedor

Por que meus clientes me

ligam?

Problemas de Senhas/Login no Website

Lentidão no Back-office para processar solicitações

Ofertas Muito Complexas Agentes obrigados a ler um longo ‘script’

Insatisfação com um Produto Específico, e não com a Empresa

Produtos Complexos necessitam de treinamento especializado

Speech Analytics oferece chamadas de um produto específico para supervisores

Fornecedor não conseguiu enviar o“Kit de Boas Vindas” ao cliente

Eficácia de Vendas

First Call/Contact Resolution

Foco em Qualidade

Retençãode Cliente

Causa Raiz Identificada Empresa economiza em Despesas

Operacionais por identificar os problemas no website

Tempo para Resolução aumenta o FCR de 60% para 70%

Scripts menos complicados e redução de re-treinamento podem aumentar 18% as vendas

Agente bem treinado em “Cross-Selling” melhora os índices de retenção de cliente

Smart Inbox Increases Quality Monitoring Efficiency by 500%

Agentes esclarecendo corretamente quando o cliente recebe as encomendas

Resultados


Resumo do Avaya Speech Analytics

• Índices de Satisfação de Cliente Insatisfatórios

• Dificuldade para determinar os fatores de ‘chamadas repetitivas’

• Baixa compreensão das dificuldades do cliente

• Baixo crescimento de vendas

• O que é Crítico no Feedback de Cliente

• Aumento das taxas de conversão de vendas

• Maior Retenção de Cliente• Melhoria dos Índices de

Satisfação de Cliente• Listagem de problemas de

cliente• Redução do índice de

chamadas repetitivas• Reduzir a dificuldade do

cliente em resolver seus problemas

Antes DEPOIS

O Cliente Autônomo!Um cliente que se atende sozinho?!?


Redes Sociais e Data Analytics


Por Que as Empresas Devem Considerar as Redes Sociais como Big Data?

Impulsionar uma maior

lealdade a sua marca

Mitigar a publicidade

negativaConverter os detratores em

promotores


Por que o estão seguindo?

Quero algo grátis ou alguma promoção!1

2 Preciso de suporte parameu problema!

Skill: VendasSkill: Marketing

Skill: Atendimento a ClienteSkill: Ouvidoria


O Dilema do Consumidor e o seu como empresa

Posso ser seu cliente, fale-me

de seus produtos!

Pode me ajudar, por

favor?

Mas não duvide que

“SOU A MESMA

PESSOA”

Posso te contactar por:Telefone

EmailSMS

Vídeo chatFacebook

TwitterWeb chat

Eu vou……te seguir no Facebook e no

Twitter


Análises de Mídias Sociais

Nuvem Interna

Avaya Social Media Manager: Beneficiando das estratégias e métricas do Customer Care

Cliente

Contato de Negócios

Parceiro de Negócios

Especialista

Específico

Função interna (por

ex: Finanças)Usuário Interno

Men

ções

de

Palav

ras-

Chave

432 Menções

Passíveis de Ação

Men

ções

Relev

ante

s

CapturaFiltro

Ação

Itens

Pas

síve

is de

Ação

125,121 65,887432

Baseado em

Palavras Chave

LanguageSentiment

CRM

Analistas Gerenciados

Roteamento Inteligente

Baseado no Perfil

SW do Contact Center Existente

432 Menções com

Contexto

• Histórico• Maturidade

Social• Detalhes

Internos

Relatórios Métricas / KPIs

Rastream. / SLAs

Nuvem Pública

Acesso a Experts

vendas

suporte

Treinamento

Métricas de Customer Care prontas?

• Governança• Habilidade do Analista• SLAs

Social Media Manager

http://www.montana.edu/freshmen/facebook_pic.jpg

http://www.umich.edu/~umnrotc/linkedin.jpg

http://cohesion.rice.edu/centersandinst/icon/emplibrary/twitter_logo.jpg

http://images.google.com/imgres?imgurl=http://blog.nfb.ca/wp-content/uploads/2009/07/youtube_logo.jpg&imgrefurl=http://blog.nfb.ca/2009/07/&usg=__HAMJrL-b0D6vbDJ1PasqfhX0HeQ=&h=310&w=413&sz=17&hl=en&start=2&um=1&itbs=1&tbnid=P5L3xns34LJS0M:&tbnh=94&tbnw=125&prev=/images?q=youtube&um=1&hl=en&rls=com.microsoft:en-us&tbs=isch:1


Experiências de Mercado

Guitar Guy – 10 milhões de visitas

– 10% de queda nas ações (~$180 M – or 51 mil guitarras)

Não É uma Brastemp – 800 mil visitas

– Gerou mudança no processo de atendimento no SAC

Mommy Blogger: consumidora com 1 milhão de seguidores


Variedade

Velocidade

Volume

ValidadeVeracidade

Valor

Visibilidade

O Cenário de Big Data Analytics e os Desafios do Business


Qual o Tamanhodo Big Data

2.75ZETABYTES!Ano de 2012

8ZETABYTES!Ano de 2015


O Que Vem Depois?Big Data: Transformando Processos de Negócio

Online Marketing IT Faturamento Gerência de

FraudeAplicação de Legislação

Financial Trading

Leads Log Files Codificação

ManualBases de Dados

de CréditoInstinto Pessoal

Processamentode Lotes

Recomendações Sociais

Inteligência Operacional

Codificação Inteligente

PerfilSocial

Idendificação de Locais de Crimes

Data Mininge Análises de Tendências

DATA GRID


OBRIGADO Rubens [email protected]

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