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BIG Data e a Satisfação de Cliente

BIG Data e a Satisfação de Cliente. Rubens Waberski Sales Engineer Manager. 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).

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BIG Data e a Satisfação de Cliente

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Presentation Transcript

  1. BIG Data e a Satisfação de Cliente Rubens Waberski Sales Engineer Manager

  2. 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 OldStuff

  3. Fato: Perfil Demográfico está Mudando Geração Milênio consome pouco o canal ‘voz’

  4. Principal Motivador:A Nova Realidade do Atendimento a Cliente 20% dos usuários do Facebookesperamumaresposta em 60 minutosquandocolocam um post em umapágina de dempresas1 60% odas empresas não respondem aos clientes via rede social, mesmo com uma pergunta direta! 2 • 70% dos consumidorespreferemgastarmaisdinheiro com empresasqueoferecem um bomatendimento a clientes 1 • 46% dos consumidoresconsideralealdade de clientecoisa do passado3 51% 79% • 51% dos consumidoresconfiam em conselhos de desconhecidos em fórums no lugar do site oficial da empresa3 • 79% dos clientespensamquesabemmaissobre o assuntoque o agente4 46% 70% 20% 60% 1. American Express study, March 2012 2. CapGemini study, 2011 3. Avaya and BT, The Autonomous Customer, January 2011 4. Avaya, Consumer Preference eBook, 2011

  5. As Interaçõesestão Mudando Percentagem de Respostas 2010 2012 80% 60% 40% 20% 0% Voice (agent) Fax Voice (self) Web SMS Chat IM Email Video Social Media

  6. As Interaçõesestão Mudando Porcentagem de Respostas 2010 2012 80% 60% 40% 20% 0% Voice (agent) Fax Voice (self) Web SMS Chat IM Email Video Social Media

  7. Preferências e TendênciasdeComunicação Source: Contact Centre.net

  8. 80% Das empresas acreditam que fornecemuma excelente experiência para seus clientes. RealidadeAtual… 8% Dos clientes concordam!! Source: Benchmark Research, Convergsys, Customer Focus Inc., Careerbuilder.com Nov 2010, Harvard Business Review May 2010

  9. O Aumento da Frustação do Cliente 26% 4.4x 6% 5% 90% Nãoobtém o queprecisamnaprimeirainteraçãooucontato Tentativasque o clienteprecisaefetuarcontato com a empresapara resolver o seuproblema Percentual de clientesqueconsideramabandonarapós a 2ª ou 3ª tentativas Percentual de clientesqueconsideraríandeixar de se relacionar com umaempresaapósumapéssimaexperiência Percentual de clientesquecompartilhamsuasexperiênciasatravés das redessociais

  10. Fato: Os Riscos de Satisfação deClienteestãoAumentando! Razões do Abandono de Cliente: • 1% Morte • 3% Distanciou-se • 5% Se aproximou de outro • 9% Foipara o Concorrente • 14% Abandonoporinsatisfação com produto/serviço • 68% Abandonouporquevivenciouumaatitude de indiferençadurante um atendimento! 82%abandona o fornecedorsejaporcausa de instatisfação com o produtoouporinsatisfaçãoouindiferençaoriginadaporpessoasouprocessos Source: CEO Perspectives by R.P. Cooley Realmente conhecemos as razões?

  11. A Boa Experiência do Cliente da Retorno Você pode entregá-las como e onde os clientes esperam? Irá comprar mais, de empresas que são mais fáceis de fazer negócios Irágastarmais, se receber um bomatendimento Gastará 20% a mais com empresasqueoferecem um bomatendimento 83% 70% 15%

  12. Como estarPreparadopara o Novo Cliente 2.0 • Às vezes nos sentimos levados a enfrentar situações sem as ferramentas corretas!!!

  13. 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

  14. Dilúvio de Informações

  15. Avaya Speech Analytics Reclamaçõesde Clientes Traz à tona a “raiz” dos problemas do negócio • Continuamente ‘escuta’ todas as gravações, apresentando as palavraschaves • Nãohá a necessidade de pré-definirtermosoureprocessar as gravações • Gravações ‘nãocategorizadas’ sãousadascomogrupo de referênciaparaapresentar a verdadeira ‘raiz principal’ de cadacategoria MudançanaPolítica Técniconãoapareceu TaxasAdicionais InformaçãoErrada

  16. A ‘Voz’ do ClienteO queosClientesfalaramnestemês? O ‘exemplomaiscomum’ de um Contact Center

  17. A ‘Voz’ do ClienteO queosClientesfalaramnestemês? A maioria dos Contact Centers avaliaativamente <1% das gravações Apenas 250 chamadassãoescutadasparaavaliar a qualidade do atendimento

  18. A “Voz” do Cliente – Ampliadapara 360º Speech Analytics ‘escuta’ o banco de dados de gravações e automaticamentetraz à tonatoda a diversidade de informaçõespara a empresa Traz à tonaos insights para a empresa “escutar” seusclientee

  19. Speech Analytics Atende a ObjetivosEstratégicos CausaRaizIdentificada Resultados Porquemeusclientes me ligam? • Problemas de Senhas/Login no Website • Empresaeconomiza em DespesasOperacionaisporidentificarosproblemas no website First Call/Contact Resolution • Lentidão no Back-office paraprocessarsolicitações • Tempo paraResoluçãoaumenta o FCR de 60% para 70% • Scripts menoscomplicados e redução de re-treinamentopodemaumentar 18% as vendas • OfertasMuitoComplexas • Agentesobrigados a ler um longo ‘script’ Eficácia de Vendas • Agentebemtreinado em “Cross-Selling” melhoraosíndices de retenção de cliente • Insatisfação com um ProdutoEspecífico, e não com a Empresa Retençãode Cliente • ProdutosComplexosnecessitam de treinamentoespecializado • Speech Analytics oferece chamadas de um produto específico para supervisores • Smart Inbox Increases Quality Monitoring Efficiency by 500% Foco em Qualidade Gerenciamento de Fornecedor • Fornecedornãoconseguiuenviar o“Kit de Boas Vindas” aocliente • Agentesesclarecendocorretamentequando o clienterecebe as encomendas

  20. Resumo do Avaya Speech Analytics DEPOIS Antes • Índices de Satisfação de ClienteInsatisfatórios • Dificuldadeparadeterminarosfatores de ‘chamadasrepetitivas’ • Baixacompreensão das dificuldades do cliente • Baixocrescimento de vendas • O que é Crítico no Feedback de Cliente • Aumento das taxas de conversão de vendas • MaiorRetenção 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 O Cliente Autônomo! Um cliente que se atende sozinho?!?

  21. RedesSociais e Data Analytics

  22. Por Que as Empresas Devem Considerar as Redes Sociais como Big Data? Impulsionar uma maior lealdade a sua marca Mitigar a publicidadenegativa Converter os detratores em promotores

  23. Por que o estão seguindo? Queroalgo grátisoualgumapromoção! Skill: VendasSkill: Marketing 2 1 Preciso de suporte parameu problema! Skill: Atendimento a Cliente Skill: Ouvidoria

  24. O Dilema do Consumidor e o seu como empresa Posso te contactar por:Telefone Email SMS Vídeo chat Facebook Twitter Web chat Eu vou… …te seguir no Facebook e no Twitter Pode me ajudar, por favor? Posso ser seu cliente, fale-me de seusprodutos! Mas nãoduvide que “SOU A MESMA PESSOA”

  25. Avaya Social Media Manager: Beneficiando das estratégias e métricas do Customer Care NuvemPública Análises de MídiasSociais Contato de Negócios Parceiro de Negócios Menções de Palavras-Chave Menções Relevantes ItensPassíveis de Ação Captura Filtro BaseadoemPalavras Chave 432 MençõesPassíveis de Ação Ação LanguageSentiment Cliente 432 65,887 125,121 CRM Social Media Manager 432 MençõescomContexto AnalistasGerenciados NuvemInterna • Histórico • Maturidade Social • Detalhes Internos vendas RoteamentoInteligenteBaseado no Perfil SW do Contact Center Existente Acesso a Experts suporte Treinamento Função interna (por ex: Finanças) Usuário Interno Especialista Específico RelatóriosMétricas / KPIs Rastream. / SLAs • Métricas de Customer Care prontas? • Governança • Habilidade do Analista • SLAs

  26. Experiências de Mercado • Guitar Guy – 10 milhões de visitas • 10% de quedanasações(~$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

  27. O Cenário de Big Data Analytics e osDesafios do Business

  28. Qual o Tamanhodo Big Data 2.75 ZETABYTES! Ano de 2012 8ZETABYTES! Ano de 2015

  29. O QueVemDepois?Big Data: TransformandoProcessos de Negócio RecomendaçõesSociais InteligênciaOperacional CodificaçãoInteligente PerfilSocial Idendificação de Locais de Crimes Data Mininge Análises de Tendências Leads Log Files Codificação Manual Bases de Dados de Crédito InstintoPessoal Processamentode Lotes BIG DATA DATA GRID Financial Trading Online Marketing Aplicação de Legislação Gerência de Fraude Faturamento IT

  30. OBRIGADO Rubens Waberskiwaberski@avaya.com

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