Data science e a customer experience do cliente: A criar novas possibilidades em vendas e marketing

Apesar desta importância crescente, um número surpreendente de empresas ainda precisa aplicar essa tecnologia avançada como parte de sua bagagem de técnicas de marketing. Uma das principais razões é a falta de uma imagem clara que mostre exatamente como a Data Science pode ajudar a envolver os clientes de forma mais eficaz e, além disso, a incapacidade de quantificar as potenciais melhorias.

Para entender melhor como a Data Science pode tornar as vendas e o marketing mais eficazes, e melhorar a experiência do utilizador, é importante começar com as principais responsabilidades de um desses grupos: a aquisição de novos clientes.

Tantos dados de clientes, tão pouco tempo!

Na maioria das organizações, o desafio não é ter poucos dados – é ter muitos. As empresas têm uma grande quantidade de dados sobre leads, prospects e clientes, que são difíceis de organizar e usar para priorizar atividades de divulgação. Dados importantes são geralmente distribuídos por vários departamentos, incluindo marketing, vendas internas e vendas em campo. Flui de uma combinação de fontes externas e bases de dados, bem como sistemas internos.

Um algoritmo de Data Science pode ajudar uma empresa a entender o caos. Pode vasculhar todas as fontes de dados e digerir todos os pontos diferentes de dados para isolar a perspetiva certa no momento certo. Também fornece o vasto contexto necessário para melhorar significativamente a eficiência da equipa de vendas. Isso inclui um racional ou explicação do motivo pelo qual a recomendação foi feita, assim como dados contextuais de sistemas relevantes, tal como um CRM, que permitem que o utilizador aja de acordo com a recomendação com maior inteligência e eficácia.

Por outras palavras, ter uma perspetiva de qualidade é importante, mas para tornar o vendedor eficaz é necessário um resumo do relacionamento com o cliente, tal como compras anteriores e outros elementos: tudo isso pode ser encontrado através da análise dos dados.

Quantificando o valor

O processo deve envolver a rastreabilidade da eficácia geral dos algoritmos em resultados de negócios relevantes, bem como quaisquer melhorias na eficácia quando os utilizadores finais seguem as recomendações do sistema. Algumas métricas principais para rastrear incluem:

• O aumento geral de clientes novos e as taxas de conversão de leads priorizadas por algoritmos de Data Science e acionadas pelos utilizadores.
• A eficácia das próximas recomendações de compra para clientes existentes, incluindo a precisão da probabilidade prevista de que o cliente fará outra compra num determinado número de dias e a taxa de sucesso de recomendações.
• O impacto de advertências em disputas com clientes, que envolve a medição da taxa de disputas para clientes identificados como em risco (versus a taxa média de disputas) – e ainda a redução geral na taxa de disputas com clientes que foram sinalizados antecipadamente.

O valor do mecanismo de Data Science torna-se ainda mais visível quando comparado a um ambiente anterior, sem métodos sistemáticos para determinar a próxima ação de um determinado cliente. Nesse caso, as ações são altamente reativas e acionadas por eventos do cliente ou pelo melhor palpite do pessoal de vendas e marketing. Para avaliar o verdadeiro impacto do mecanismo da Data Science, uma organização desejará rastrear essas mesmas métricas em relação ao seu ambiente e práticas anteriores.

A Data Science abre as portas para uma série de possibilidades na gestão da experiência do cliente. Ela oferece aos profissionais de vendas e marketing uma maneira de tomar decisões acertadas e baseadas em dados sobre como utilizar recursos e atrair clientes da forma mais eficaz – eliminando a dependência de “melhores suposições” e “intuições” como guias para muitas decisões críticas.

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