A predição de satisfação baseada em dados pode trazer às empresas informações úteis para melhorar a experiência dos clientes. Isso ajuda nos processos de captação e fidelização. Como? Continue lendo e saiba mais!
Pesquisas de satisfação ou predição de satisfação
Muitas empresas ainda contam apenas com pesquisas pós-atendimento para medir a satisfação do cliente. No entanto, esse sistema apresenta problemas, como baixa taxa de resposta (representa cerca de 7% dos clientes de uma companhia). Os dados também não são confiáveis nem bem direcionados. Que tal mudar isso?
A gestão empresarial já reconhece as deficiências das pesquisas de satisfação. Um estudo da McKinsey & Company, de 2020, mostrou que, embora 93% dos entrevistados usassem esse sistema, apenas 15% estavam satisfeitos, e só 6% se sentiam confiantes com ele.
A predição de satisfação, por outro lado, promove uma conexão mais próxima com o cliente. Ela permite que se identifiquem problemas e oportunidades em tempo real. Essa estratégia não apenas melhora a experiência do cliente como ajuda a antecipar comportamentos. Mas afinal…
Para entender a predição de satisfação
Você certamente já se deparou com o aviso de que um site utiliza cookies ou compartilha dados com terceiros. E o que isso significa? É a coleta de dados!
Atualmente, a coleta de dados é fundamental para a tomada de decisões de uma empresa. Dessa forma, deve ser feita regularmente e com respeito às informações dos clientes. Pode ser de dados de navegação, interações em redes sociais, transações, comportamento de compras, localização… Esse é o começo do processo.
Esses dados, então, devem ser analisados por profissionais qualificados. (Leia o post Cultura de dados: como maximizar os resultados!) Para isso, as informações reunidas são organizadas em planilhas que permitem mapear comportamentos.
Assim, é possível entender melhor a jornada do cliente. A partir disso, a predição de satisfação pode estimar a lealdade, o custo e o retorno por investimento, entre outros, além de definir estratégias.
Por exemplo, se você tem uma loja de roupas, pode acabar identificando uma falha na etapa de descoberta da jornada do cliente. Para alcançar mais pessoas, talvez precise produzir conteúdos afins mas de interesse geral, como sobre moda. Posts em redes sociais podem, então, ser aprofundados em vídeos no YouTube. E, finalmente, levarem aos produtos oferecidos. No pós-venda, é importante a empresa manter um relacionamento com o cliente.
Sobre a transição
Em primeiro lugar, é preciso coletar os dados, mas é possível começar com o básico, como as interações do cliente com a empresa. As fontes de dados podem ser e-mails, telefonemas, redes sociais, chats…
A partir daí, é importante observar a qualidade dos dados e separar os úteis daqueles que são irrelevantes. No início, isso pode parecer difícil, mas não se preocupe. Com o tempo, será mais fácil identificar os dados necessários. A empresa poderá, então, adaptar sua estratégia de aquisição.
Mesmo com dados limitados e pouco orçamento para investir em análise, você pode começar, aos poucos, a adotar a predição de satisfação. Precisa de ajuda? Conte com a NR Lidera para isso!
