155 views 7 mins

Data Science: a evolução do Data Analytics como aliado de Customer Experience

em Tecnologia
quinta-feira, 02 de abril de 2020

É inacreditável, nos dias de hoje, pensar em uma empresa, seja qual for o segmento de atuação, que não se preocupe com a área de relacionamento com o cliente

André Sousa (*)

Aprimorar a customer experience, ou CX, é cada vez mais mandatório no mercado em geral. Isso está diretamente relacionado ao aumento da régua de exigência do cliente moderno e digital, que não admite mais ser tratado como massa genérica. Ademais, a transformação digital e a concorrência cada vez mais acirrada criam uma demanda cada vez mais necessária por conhecer o seu cliente. Porém, por mais que as ferramentas analíticas tenham evoluído, desde o surgimento do Business Intelligence e o avanço do Data Analytics, as empresas vivem no completo caos da inundação de dados desconexos e, ao final, acaba faltando atenção a um aspecto vital: transformar dados em informação de valor. E isso é Data Science, a ciência usada para coletar dados e organizá-los de forma aplicável, com benefícios diretos para os negócios.

As empresas hoje já não têm mais dúvida de quão crucial é a gestão de relacionamentos com cliente para suas operações. Isso não é mais um diferencial, é uma premissa. Nos segmentos de telefonia, internet e TV por assinatura, por exemplo, é muito fácil perceber como a questão da individualidade faz a diferença e como se peca no sentido de não transformar dados em informação de valor. Vamos imaginar uma hipótese: de um consumidor que deseja resolver um problema bem específico de internet fixa em sua residência, como uma disfunção no serviço de rotas da operadora, que pode apresentar grande instabilidade ao se conectar com um determinado servidor (problema muito comum para usuários de jogos online). Ele liga inúmeras vezes para tentar solucionar o mesmo problema e não obtém a solução.

Isso acontece porque, mesmo com um volume gigantesco de dados, o Data Analytics, em seu modelo tradicional, não permite entender o principal: quais são suas reais necessidades. Um cliente jovem e digital precisa de um canal de atendimento rápido e móvel. Um executivo precisa ter a solução para o seu problema já no primeiro contato. Um idoso pode preferir um canal com maior acessibilidade com o apoio de um atendente humano. Estamos falando da ciência de traduzir as informações que são produzidas em insights de valor. Não é mais sobre saber quantas reclamações de cliente a empresa recebeu e sim, sobre conhecer cada indivíduo e sua jornada na experiência com a empresa e compreender de fato o que o levou a insatisfação. Erra-se ao não ter uma visão individual de cada cliente, já que geralmente as análises focam nos conjuntos maiores de dados e excluem as pequenas exceções.

É preciso ter clara a ideia de que ferramentas por si só não são suficientes. A enorme diversidade de dados deve ser canalizada por ações de inteligência que produzam modelos de atendimento eficientes e personalizados.

Além disso, é muito comum desperdiçar o potencial dos dados olhando para o passado, sem preocupar-se em ser preditivo e presumir que as intenções do cliente podem ser previstas baseadas no seu histórico do seu comportamento, sem levar em conta as circunstâncias dinâmicas do novo momento. Afinal, o que realmente agrega valor a customer experience é prever que aquele cliente está em processo de transformação do seu consumo e faz parte do compromisso da empresa prover recursos que a ajudem nesse processo, antecipando necessidades, apresentando soluções para os problemas e, desta forma, melhorando a experiência do cliente como usuário.

Também é preciso ter clara a ideia de que ferramentas por si só não são suficientes. A enorme diversidade de dados deve ser canalizada por ações de inteligência que produzam modelos de atendimento eficientes e personalizados. Você pode ter a tecnologia de Data Analytics mais avançada do mundo, se não tiver Data Science por trás não conseguirá fazer uso da matéria-prima mais nobre da empresa: a informação. Não basta apenas coletar os dados dos usuários, inclusive, é bastante comum encontrar empresas que reúnem dados sem nem saber o motivo e como usá-los. O que faz a diferença é transformar dados em informação de valor e mais do que isso, olhando para a individualidade de cada usuário.

Em suma, a transformação digital criou infinitas novas possiblidades para as gestões de relacionamento com o cliente. Os bancos, grandes varejistas, empresas de telecomunicações, provedores de conteúdo, transportes, e todos os grandes segmentos estão se reinventando para a nova era, na qual a experiência positiva do cliente é o grande diferencial, mais importante até do que o produto ou serviço que vendem. Mas, para ter sucesso e aprimorar a customer experience em especial na era da transformação digital, é preciso unir tecnologia, metodologia e estratégia, o que representa na verdade o conceito puro de Data Science e de metodologias avançadas baseadas em sistemas cognitivos e que empregam a inteligência artificial. Inclusive, alguns setores da indústria estão fadados ao fracasso se não se adaptarem rapidamente a essa nova realidade.

(*) É Diretor de Inovação da Meeta Solutions, empresa de tecnologia que provê soluções para aprimorar o relacionamento das empresas com os seus clientes, transformando dados em informações de valor.