El análisis predictivo es una técnica de exportación de datos que utiliza algoritmos y modelos estadísticos para analizar datos históricos y predecir resultados futuros, su principal requisito es contar con muchos datos históricos para que se puedan correlacionar y, en función a eso, crear patrones que determinen comportamientos y finalmente ayuden a aumentar la eficiencia, reducir riesgos y mejorar la experiencia de los usuarios. Algunos ejemplos:
Bajo esta misma premisa, el análisis predictivo puede aplicar a diversas situaciones dentro de los servicios de atención al cliente: “La información de estos patrones pueden prever el potencial de baja de clientes, y los flujos de llamados en momentos específicos y situaciones particulares, como por ejemplo, un banco puede llegar a predecir la demanda de billetes en un cajero automático determinado y la falta de eso te puede derivar en más llamados al Centro de Atención al Cliente”, explica Agustín Brea, Director de Productos Digitales de Apex America, líder en Customer Experience en América Latina. Brea cuenta que para uno de sus clientes, una Telco muy importante, crearon una solución de análisis y de correlación de datos para predecir el riesgo de baja de un usuario, donde diseñaron estrategias y potenciales mejoras en el servicio de atención para implementar y retener a esos clientes. La solución recomienda las interacciones personales que tienen más probabilidades de aumentar la satisfacción, la fidelidad y el potencial de cada cliente.
La unión de tecnología, datos y conocimientos sobre los usuarios y sus comportamientos, permite diseñar soluciones que ayudan a proporcionar un servicio más preciso y personalizado logrando un mayor impacto en:
- Satisfacción del cliente (por evitar fallas, clientes descontentos, servicios que no funcionan, ofertas no personalizadas).
- Impacto en demanda y volumen de llamadas y su resolución en el primer contacto (FCR).
- Anticiparse a las necesidades y entregar mejores soluciones a los clientes.
Sin lugar a dudas el análisis predictivo puede aplicarse a diversidad de industrias y es ideal para elevar el nivel de su CX, adelantándose a las demandas y necesidades del usuario. En definitiva para generar impacto en la experiencia de cliente y aumentar la rentabilidad.
