Customer journey en contact center: la importancia del análisis predictivo. Uno de los desafíos más importantes al que se enfrenta cualquier empresa de contact center tiene que ver con la relación con los clientes a lo largo de todo el proceso de compra (o Customer Journey).
A lo largo de este proceso, los usuarios toman decisiones y modifican su decisión de compra. Y esto es algo que debe ser muy tenido en cuenta por los agentes del contact center no solo en el momento del contacto: La información y el conjunto de datos deben ser recopilados y analizados previamente para, precisamente, conocer sus necesidades y anticiparse a su decisión de compra.
En plena época digital, con el gran volumen de datos procedentes de tantas fuentes y a través de tantos puntos de contacto y formatos, profundizar en ellos y convertirlos en información susceptible de ser utilizada en beneficio de la experiencia del cliente es fundamental. Y es aquí donde el análisis predictivo entra en acción. ¿Qué es y cómo impacta sobre el Customer Journey? ¡Te lo contamos!
Customer journey: ¿qué es el análisis predictivo?
Tal y como su nombre indica, el análisis predictivo es el análisis de datos para realizar predicciones. Los algoritmos predictivos permiten predecir con precisión los hechos antes que sucedan. Pero esta predicción no sucede al azar, está basada en el análisis de datos históricos y datos actuales, consiguiendo identificar así patrones de comportamiento.
Para ser llevado a cabo, en el análisis de datos se emplean diferentes técnicas, como por ejemplo:
- Aprendizaje automático (machine learning): gracias a él, las empresas de call center pueden identificar nuevas áreas de interés en tiempo real. Por ejemplo, en canales como redes sociales.
- Minería de datos: procedente del término anglosajón Data Mining. La minería de datos se refiere al proceso mediante el cual se realiza el análisis de un gran volumen de datos y patrones del buyer persona (o user persona).
Customer Journey: ¿cómo un buen modelo predictivo ayuda en la experiencia de usuario?
El análisis predictivo en un contact center es muy importante. Principalmente, porque se trata de una herramienta muy poderosa para la identificación y retención de clientes potenciales. Además, permite a los agentes anticiparse a situaciones en las que los usuarios sean susceptibles de perder interés por el producto o servicio de una empresa y convertirse en clientes perdidos.
Un buen análisis predictivo, por tanto, ayuda a los agentes de un contact center a reaccionar rápidamente ante posibles cambios de intereses de los usuarios en las distintas fases del customer journey.
Customer Journey: ¿cómo recopilar información con análisis predictivo?
En plena época digital la tecnología y las nuevas herramientas digitales se convierten en imprescindibles y esenciales en el día a día de los agentes. Por poner un ejemplo, la integración de un chatbot en un software de contact center permite dar respuesta ágil y automática a las preguntas y peticiones de los usuarios.
Si bien es cierto que el análisis predictivo es una “herramienta” relativamente nueva en el sector, cada vez son más las empresas que apuestan por ella para, por ejemplo, las campañas de venta.
Alguna de las maneras más efectivas de recopilar información para este análisis predictivo son:
- CRM (Customer Relationship Management): integrar un CRM en un software de contact center tiene múltiples ventajas. Este sistema permite conocer y registrar la información de los usuarios y establecer criterios específicos basados en datos para interactuar con ellos. De esta manera conseguimos aumentar las posibilidades de cierre de venta o resolución de problemas con mayor agilidad.
- KPIs (métricas): su análisis permite a un contact center conocer qué puntos de contacto generan más o menos rendimiento a lo largo del customer journey, permitiendo potenciar aquellos canales que generan más rendimiento (correo electrónico, redes sociales, llamadas entrantes, etc.).
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