Melhorar a experiência do cliente com Big Data Analytics

A grande dados que podem fazer a diferença na forma como as empresas satisfazer os seus clientes e parceiros não está necessariamente em bancos de dados tradicionais mais. O valor dos dados não estruturados a partir de fontes não tradicionais tornou-se aparente. Os líderes empresariais descobriram que se eles podem analisar rapidamente a informação que é desestruturado - seja na forma de texto de sistemas de apoio ao cliente ou sites de mídia social - eles podem obter insights importantes.

Como grande análise de dados torna as empresas ágeis e rentáveis

Quando as empresas podem analisar coleções enormes de dados e comparar esses resultados em tempo real para o processo de tomada de decisão do cliente, as empresas podem ganhar enormes aumentos de receitas. Portanto, alavancando uma combinação de dados não estruturados e estruturados como parte de um processo de negócio pode transformar a capacidade de uma empresa para ser ágil e ágil, e mais importante, rentável.

Muitas empresas acumulam enormes quantidades de dados não estruturados que tenham sido subutilizado como fonte de informação sobre a sua experiência do cliente. dados não estruturados é o texto encontrado em e-mails, mensagens de texto, notas de call center, comentários em respostas da pesquisa, tweets e blogs. Este tipo de dados representa cerca de 80 por cento dos dados disponíveis para as empresas, e continua a crescer.

dados não estruturados tomou tipicamente muitas horas manuais para rever e, em muitas empresas, que nunca foram adequadamente analisadas. As empresas reconhecem que, se esses dados são analisados ​​no momento certo, ele pode ajudar a identificar padrões de insatisfação do cliente ou de um defeito potencial do produto para que medidas corretivas podem ser tomadas antes que seja tarde demais.

A crescente sofisticação de análise de texto é visto pelas empresas como um grande benefício, permitindo a análise profunda de grandes volumes de dados não estruturados em tempo real real ou quase de modo que os resultados podem ser utilizados na tomada de decisão. análise de texto é o processo de análise de texto não estruturado, extrair informações relevantes, e transformá-lo em informação estruturada que pode ser aproveitada de várias maneiras.

Usando grandes análise de dados e de texto para melhorar a capacidade de resposta

Compreender os mecanismos de análise de texto é bom, mas como é que este trabalho no mundo real? Olhe para um exemplo de uma empresa de aluguer de carro que estava enfrentando enormes pressões de empresas emergentes que não têm a mesma alta sobrecarga. Como a empresa já existente poderia competir? Melhorar a capacidade de resposta parecia ser a chave para o sucesso.

Portanto, a empresa foi capaz de usar análise de texto para começar a fazer melhorias significativas em seu serviço ao cliente. A empresa incentivou seus clientes para fornecer feedback sobre seus serviços em pesquisas on-line ou por e-mail ou texto. Clientes usou esses métodos de comunicação para fornecer comentários sobre questões de serviço, tais como vezes mais tempo do que o esperado de espera, serviço de agente pobres, ou não recebendo o carro que eles pediram.

No entanto, a resposta da empresa e interpretação destas observações tinha sido inconsistentes. A empresa estava tomando a abordagem certa, mas a resposta foi muito lento ea análise foi inconsistente. Os gerentes de agência ler os e-mails e comentários em pesquisas na web e mensagens de texto. Gerentes ler os comentários on-line e colocou-os em categorias para futura atenção.

Infelizmente, esta abordagem levou muito tempo, e cada gestor seguido uma abordagem diferente para categorizar comentários. Era muito fácil perder padrões de insatisfação ou preocupação que podem aparecer se você fosse capaz de olhar através de um grande número de observações de uma só vez.

O que os gerentes queria fazer era analisar o feedback dos clientes mais rapidamente, para que pudessem identificar possíveis problemas em tempo real e resolver os problemas no início antes que se tornem problemas maiores.

Gerentes implementou uma solução de análise de texto que lhes permitiu analisar rapidamente o texto para a introspecção em todos os tipos de fontes, incluindo dados estruturados e não estruturados. Eles também implementou uma solução de análise de sentimento que permitiu uma abordagem automatizada para identificar formas de comunicação que pode precisar de atenção imediata. Eles foram capazes de capturar grandes volumes de informações sobre a experiência do cliente em tempo real, e rapidamente analisar e tomar medidas.

A empresa foi capaz de fazer grandes melhorias na satisfação do cliente. Ele é capaz de ter um melhor controle dos níveis de desempenho do carro e aluguel de equipamentos e encontrar problemas e corrigi-los mais cedo. Ela agora tem uma compreensão mais precisa de onde os problemas estão localizados e podem reconhecê-los muito mais rápido. A nova análise fornecida gestores com uma identificação precoce de problemas em um único local.

Como resultado, eles foram capazes de fazer alterações e melhorar a satisfação do cliente neste local.