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Análisis de datos y soluciones en la nube, claves para mejorar la atención al cliente

Análisis de datos y soluciones en la nube, claves para mejorar la atención al cliente

Según un estudio de Gartner, el valor del mercado de análisis de datos e información alcanzará los 1.600 millones de dólares en 2020.

Los contact center están dejando de ser meros centros de contacto para transformarse en verdaderos centros de conocimiento de clientes gracias a la adopción de soluciones basadas en la nube y herramientas que permiten el análisis rápido y eficaz de grandes cantidades de datos. A mayor conocimiento del cliente, más oportunidades de negocio y de crecimiento.

Así, el conocimiento cada vez va adquiriendo un mayor valor. Un reciente estudio elaborado por la consultora Gartner estima que para el año 2020, el valor del mercado de análisis de datos e información rondará los 1.600 millones de dólares. La razón fundamental de este crecimiento es sencilla: una compañía que conoce mejor a sus clientes mejora la calidad de sus contact center porque es capaz de dar respuesta a sus necesidades de una manera más eficiente, incrementando así su grado de satisfacción y fidelización.

Gracias a la integración de todos los datos de clientes procedentes de encuestas de satisfacción, consultas de soporte técnico, llamadas telefónicas, facturaciones, etcétera, y a las modernas herramientas que hacen posible el análisis conjunto de toda esa información, es posible generar conocimientos únicos y de gran valor que pueden ser utilizados para aumentar la satisfacción y fidelidad del cliente y, en consecuencia, el negocio.

Por tanto, la clave reside en potenciar el análisis de datos con el fin de mejorar la experiencia del cliente, tal y como señala Wendy Mikkelsen, Directora de Soluciones de Marketing en Interactive Intelligence, quién además nos aporta cinco claves para incrementar y aprovechar al máximo el análisis de los datos:

  • Al análisis de las conversaciones grabadas debe sumarse el análisis en tiempo real, mientras se producen y se detectan ciertas palabras y/o expresiones clave, emociones y reacciones…, y haciendo uso de alertas, de la automatización y otras herramientas.
  • Optimización de los sistemas de respuesta automática o voz interactiva integrándolos en una estrategia de cliente omnicanal para que ofrezcan opciones sencillas y personalizadas a los clientes y, en caso necesario, le remitan al agente adecuado.
  • El análisis de datos debe ser implementado en los distintos canales que utilizan los clientes y en tiempo real, para así identificar las interacciones, intereses, comportamientos y que el agente pueda atenderles con mayor eficiencia gracias a la información de que dispone.
  • Potenciar el análisis predictivo porque sirve de base para mejorar tanto la planificación estratégica de los contact center, como el propio servicio al cliente ofreciéndole un servicio más personalizado y proactivo.
  • Analizar el rendimiento, tanto histórico como en tiempo real, resulta imprescindible para comprender lo que está sucediendo, identificar tendencias y, en definitiva, mejorar la atención al cliente.
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