En este artículo vamos a dar diferentes consejos con tal de crear una buena estrategia de atención al cliente a partir de los datos. Porque un buen sistema de servicio al cliente te aportará:
Mejorar la retención del cliente: Solo lograrás conectar con el cliente si conoces con qué tipo de contenido genera mayor interacción.
Aumentar ingresos: Saber el comportamiento de compra de tu cliente te puede ayudar a generar ventas recurrentes.
Reducir costos: Esto pasa por automatizar tareas, ya sea a través de la IA o algún software.
La falta de datos y de su interpretación conlleva perder oportunidades en cuanto a la toma de decisiones, por eso te recomendamos algunos puntos a tener en cuenta a la hora de saber extraer información de calidad sobre tus datos.
Usar métricas específicas
Muchos negocios cometen el error de quedarse con análisis típicos que no aportan demasiada información, más allá de la clásica valoración general del cliente al terminar un servicio. Pero si queremos obtener conclusiones que nos ayuden a mejorar el servicio al cliente, debemos obtener métricas más específicas. A continuación te mostramos algunos ejemplos:
- El tiempo de respuesta: Monitorizar y reducir el tiempo de respuesta no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también contribuye a fortalecer la reputación de la empresa.
- NPS (Net Promoter Score): El NPS es una métrica que mide la disposición de los clientes a recomendar una empresa a sus conocidos. Esta puntuación proporciona una visión holística de la satisfacción del cliente y su lealtad a la marca.
- Índice de retención de clientes: La retención de clientes es fundamental para el crecimiento sostenible de una empresa. Calcular el índice de retención brinda información sobre la fidelidad de los clientes y la efectividad de las estrategias implementadas para mantenerlos.
- Puntuación de esfuerzo del cliente: Evalúa la facilidad con la que los clientes pueden resolver sus problemas o realizar transacciones. Una baja puntuación de esfuerzo del cliente indica que la empresa está facilitando el proceso, lo que contribuye a la fidelización del cliente.
- Elementos de trabajo aceptados y rechazados: Analizar la proporción de elementos de trabajo aceptados frente a los rechazados ofrece información sobre la capacidad del equipo para gestionar eficientemente la carga de trabajo y determinar la necesidad de entrenamiento adicional o redistribución de tareas.
Las empresas que adoptan un enfoque proactivo hacia la recopilación y análisis de datos pueden identificar oportunidades de mejora, fortalecer la lealtad del cliente y asegurar su posición en un mercado en constante evolución.
Uso del análisis predictivo.
Las métricas relacionadas con casos por prioridad y escalados desempeñan un papel fundamental a la hora de facilitar el trabajo a los miembros del equipo de servicio al cliente. Al analizar detalladamente la distribución de casos según su urgencia y la necesidad de escalar, los analistas de datos pueden identificar patrones y tendencias emergentes.
Este enfoque permite una asignación más eficiente de recursos, asegurando que los problemas críticos se aborden de manera prioritaria. Además, la capacidad de anticipar el escalado de casos a través del análisis predictivo no solo agiliza el tiempo de respuesta, sino que también previene posibles inconvenientes, mejorando así la eficacia global del equipo de servicio al cliente.
Por ejemplo, facilita su tarea al permitirles monitorear la cantidad de casos, el tiempo promedio de manejo y el aprovechamiento del agente. Esto les brinda la capacidad de evaluar el desempeño y descubrir oportunidades para mejorarlo aún más.
Aprovecha la inteligencia artificial para obtener una visión más completa de tus clientes
Cada interacción entre los potenciales clientes y tu negocio genera multitud de datos y variantes. Entonces aparece un nuevo reto: extraer los datos que más nos interesan.
Usar herramientas como Tableau CRM, con la que trabajamos en Data innovation, que integran inteligencia artificial, ayuda a anticipar comportamientos de los clientes, así como las tendencias que se generan. Esto permite tener una hoja de ruta en cuanto a las acciones a seguir ante determinadas situaciones.
Además, también se pueden implementar chatbots, que te permitirán reducir los tiempos para resolver un problema.
Un chatbot puede revolucionar el servicio de atención al cliente al incorporar avanzadas técnicas de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático. A través de la comprensión de la intención del usuario y la clasificación eficiente de consultas, el chatbot dirige rápidamente a los clientes hacia información relevante o soluciones. Mediante la adaptación continua a través del aprendizaje automático supervisado, el chatbot mejora su capacidad de respuesta y gestiona eficientemente un alto volumen de consultas. La integración con bases de datos permite acceso instantáneo a información actualizada, y las técnicas de generación de lenguaje hacen que las respuestas sean más naturales y contextuales, proporcionando una experiencia de atención al cliente más eficiente y personalizada.
