De los datos a las soluciones

Más eficacia y satisfacción en la atención al cliente con BI

Áreas de aplicación del BI en la atención al cliente

El uso de la inteligencia empresarial en la atención al cliente abre un amplio abanico de oportunidades para mejorar significativamente la calidad y la eficacia de la atención al cliente, por ejemplo, en los siguientes ámbitos:

1. análisis de la satisfacción del cliente

La satisfacción del cliente puede medirse y analizarse con precisión analizando los datos de las opiniones y encuestas, de modo que puedan identificarse fácilmente tendencias y patrones.
Por ejemplo, el BI puede mostrar qué áreas de servicio se critican con más frecuencia o qué factores contribuyen especialmente a la satisfacción del cliente.
Estas conclusiones ayudan a las empresas a realizar mejoras específicas.

2. mayor eficacia del equipo de asistencia

Otra área de aplicación del BI en la atención al cliente es el análisis de la eficiencia del equipo de atención.
Las herramientas de BI pueden crear informes detallados sobre los tiempos de procesamiento de las consultas, la frecuencia de las escaladas o el número de tickets abiertos.
Analizando estos datos, se pueden identificar los cuellos de botella y los procesos ineficaces.
De este modo, se pueden tomar medidas para procesar las consultas de los clientes más rápidamente y con mayor calidad.

3. predicción del comportamiento de los clientes

Analizando los datos históricos e identificando patrones, también se puede predecir el comportamiento de los clientes.
Mediante el uso de análisis predictivos, las empresas pueden identificar tendencias de comportamiento con antelación y prepararse para ellas.
Por ejemplo, se puede determinar cuándo determinados productos o servicios causan más problemas en determinadas temporadas, lo que provoca un aumento de las solicitudes de asistencia.
Esto significa que se pueden evitar problemas en el futuro.

4. planificación del personal

Al mismo tiempo, el BI puede utilizarse para optimizar la planificación del personal de atención al cliente.
Analizando los datos históricos sobre las solicitudes de asistencia y sus tiempos de procesamiento, las empresas pueden predecir las necesidades de personal con mayor exactitud, prever las horas punta de las solicitudes y planificar mejor.
Esto garantiza que siempre haya suficientes empleados cualificados disponibles para procesar las consultas con rapidez y eficacia, sin sobrecargas ni recursos no utilizados.

5. identificación de las necesidades de formación

Analizando los datos de soporte, como las escaladas frecuentes o los errores recurrentes, también es posible identificar dónde sigue habiendo necesidad de formación en el equipo de soporte.

6. personalización de la atención al cliente

El análisis de los datos individuales de los clientes también puede utilizarse para personalizar en mayor medida el servicio al cliente.
Por ejemplo, se pueden derivar necesidades y preferencias específicas, como los canales de comunicación preferidos o las preguntas más frecuentes.
Esto, a su vez, puede utilizarse para adaptar el servicio a las necesidades del cliente individual, lo que se traduce en una mejora de la experiencia del cliente y una mayor satisfacción.

7. optimización de los canales de servicio

Analizando los datos de los distintos canales de servicio (teléfono, correo electrónico, chat), también es posible determinar qué canales son más eficaces y cuáles pueden necesitar mejoras.
Optimizar los canales de servicio también mejora la experiencia del cliente con la empresa y sus productos.

8. mejora del desarrollo de productos mediante datos de apoyo

Además, la información obtenida mediante el análisis de los datos de atención al cliente puede utilizarse para el desarrollo de productos.
Por ejemplo, el análisis de los datos de asistencia puede mostrar qué productos o funciones causan problemas con regularidad o qué peticiones de los clientes se expresan repetidamente.
Esta información puede canalizarse directamente hacia el desarrollo o la mejora de productos, de modo que éstos se adapten mejor a las necesidades de los clientes.
Esto no sólo reduce las futuras solicitudes de asistencia, sino que también aumenta la satisfacción general del cliente.

Fuentes de datos para BI en atención al cliente

Para llevar a cabo análisis bien fundados, las empresas recopilan datos de una gran variedad de fuentes.
Las siguientes fuentes de datos son especialmente importantes para el servicio de atención al cliente:

• Datos de clientes, ventas y transacciones, por ejemplo, de sistemas CRM Los sistemas CRM (Gestión de las Relaciones con los Clientes) son depósitos de datos centralizados que contienen toda la información sobre las interacciones de una empresa con sus clientes.
  Estos datos incluyen detalles de los clientes, como datos de contacto, compras anteriores, suscripciones, renovaciones de contratos, historial de interacciones y canales de comunicación preferidos.
  El software de BI puede utilizar estos datos para crear perfiles de clientes y analizar tendencias en las interacciones con los clientes.
  Además, se pueden analizar las correlaciones entre el comportamiento de compra y las necesidades de asistencia, por ejemplo, si aumentan las solicitudes de asistencia tras el lanzamiento de un producto.
• Tickets de soporte y sistemas de gestión de casos Los tickets de soporte y los sistemas de gestión de casos registran todas las consultas, quejas y problemas que los clientes comunican al servicio de soporte.
  Estos sistemas almacenan información detallada sobre cada ticket, incluida la fecha de la consulta, el tiempo de procesamiento, los empleados implicados y los detalles de la resolución.
  Los sistemas de BI pueden analizar estos datos de los tickets para identificar patrones en las solicitudes, como problemas frecuentes, cuellos de botella o dificultades técnicas recurrentes.
• Comentarios de los clientes y datos de encuestas Los comentarios de los clientes suelen recogerse a través de diversos canales, como encuestas posteriores a la interacción, reseñas y comentarios directos.
  Estos datos proporcionan información sobre la satisfacción del cliente y su opinión sobre el servicio que ha recibido.
  Las herramientas de BI recopilan y analizan esta información en tiempo real para proporcionar información inmediata sobre la calidad del servicio y medir la satisfacción del cliente.
• Medios sociales y reseñas externas Los medios sociales y las plataformas de reseñas externas son importantes fuentes de datos, ya que suelen contener opiniones no filtradas y a menudo espontáneas de los clientes.
  Los clientes utilizan estos canales para compartir públicamente sus opiniones y experiencias, ya sean positivas o negativas.
  Analizando estos datos en sistemas de BI, se puede evaluar el sentimiento de los clientes y la opinión pública, por ejemplo mediante técnicas de minería de textos.
  Por ejemplo, se pueden filtrar los problemas mencionados con frecuencia y los elogios frecuentes.
• Datos de interacción de los canales de comunicación Los canales de comunicación como el correo electrónico, el teléfono, el chat en directo y los chatbots generan una gran cantidad de datos sobre las interacciones entre los clientes y el equipo de asistencia.
  Estos datos incluyen, por ejemplo, la duración de la conversación, los tiempos de respuesta, el contenido de la comunicación o la tasa de éxito en la solución de problemas.
  Estos datos pueden utilizarse para evaluar la eficiencia y eficacia de los distintos canales de comunicación.
  Por ejemplo, se puede determinar si las consultas de los clientes se resuelven más rápido por chat que por correo electrónico, lo que podría indicar que el soporte por chat debería ampliarse más.
  También pueden analizarse las grabaciones de voz de las llamadas telefónicas para identificar problemas frecuentes o controlar la calidad de la asistencia.
• Análisis web y datos de uso Los datos de análisis web contienen información sobre el comportamiento de los usuarios en el sitio web de una empresa.
  Esto incluye páginas vistas, rutas de clic, tasas de abandono y el uso de ofertas de autoservicio, como preguntas frecuentes o bases de conocimientos.
  Analizando estos datos de uso, las empresas pueden determinar la eficacia de sus ofertas de asistencia en línea y dónde puede ser necesario optimizarlas.
  Por ejemplo, si muchos usuarios visitan una página de asistencia pero la abandonan sin encontrar una solución, esto indica que la información proporcionada puede ser inadecuada.
  Esto permite a las empresas mejorar sus ofertas de autoservicio.
• Datos de uso de productos e IoT Los datos de uso de productos proceden de los dispositivos que utilizan los clientes o de los sistemas del Internet de las Cosas (IoT).
  Estos datos proporcionan información sobre cómo utilizan los clientes los productos, incluida la frecuencia, la duración y el tipo de uso.
  A partir de ahí, se pueden extraer conclusiones sobre cuándo y con qué frecuencia los clientes encuentran dificultades, lo que a su vez puede utilizarse para mejorar la experiencia del usuario y reducir los costes de asistencia.

Conclusión

El uso de la inteligencia empresarial en la atención al cliente ofrece a las empresas la oportunidad de optimizar su servicio.
Analizando los datos de los clientes de forma específica, no sólo se puede aumentar la eficacia de los equipos de asistencia, sino que también se puede mejorar la satisfacción del cliente a largo plazo.

El BI ofrece una amplia gama de aplicaciones, desde la predicción del comportamiento de los clientes hasta la personalización del servicio de atención al cliente, y permite tomar decisiones fundamentadas que contribuyen a mejorar la calidad del servicio y también pueden utilizarse para el desarrollo de productos. Para aprovechar plenamente estas ventajas, el software de BI myPARM BI^act ofrece una solución completa que puede integrarse perfectamente en los sistemas existentes.
Con myPARM BI^act las empresas pueden combinar datos de distintas fuentes y visualizarlos en cuadros de mando fáciles de usar.
Esto facilita la toma de decisiones basadas en datos que contribuyen directamente a mejorar el servicio al cliente.
BI myPARM^act permite a las empresas responder eficazmente a las necesidades de sus clientes y aumentar continuamente su satisfacción.

¿Desea conocer​ myPARM BI^act en una demostración? Entonces, ¡concierte una cita con nosotros ahora mismo!