BIG Data e a Satisfação de Cliente
Rubens Waberski
Sales Engineer Manager
Definição de Big Data???
 A primeira coisa a notar é que - apesar do que diz
Wikipedia - todos na indústria em geral concordam que
Big Data não é apenas ter mais dados (já que é apenas
inevitável, e chato).
– O Big Data Original
– Os três Vs: Volume, Velocidade e Variedade.
– Foram adicionados novos Vs: Validade, Veracidade, Valor e
Visibilidade.
– Big Data como Tecnologia
– Big Data como Distinções de Dados
– Big Data como Indicadores
– Big Data como Oportunidade
– Big Data como Metáfora
– Big Data como novo termo para Old Stuff
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2
Fato: Perfil Demográfico está Mudando
Geração Milênio consome pouco o canal ‘voz’
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3
Principal Motivador:
A Nova Realidade do Atendimento a Cliente
20%
dos usuários do Facebook
esperam uma resposta em 60 minutos
quando colocam um post em uma
página de dempresas1
70% dos consumidores preferem
51%
79%
60% odas empresas não respondem
gastar mais dinheiro com empresas
que oferecem um bom atendimento a
clientes 1
46% dos consumidores considera
aos clientes via rede social, mesmo
com uma pergunta direta! 2
lealdade de cliente coisa do passado3
51% dos consumidores
confiam em conselhos de
desconhecidos em fórums no
lugar do site oficial da empresa3
79% dos clientes pensam que
20%
sabem mais sobre o assunto
que o agente4
46%
70%
60%
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1. American Express study, March 2012
2. CapGemini study, 2011
3. Avaya and BT, The Autonomous Customer, January 2011
4. Avaya, Consumer Preference eBook, 2011
4
As Interações estão Mudando
Percentagem de Respostas
2010
2012
Social
Media
IM
80%
60%
40%
20%
0%
Voice
Fax
(agent)
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Voice
(self)
Email
Web
SMS
Chat
Video
5
As Interações estão Mudando
Porcentagem de Respostas
2010
2012
Social
Media
IM
80%
60%
40%
20%
0%
Voice
Fax
(agent)
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Voice
(self)
Email
Web
SMS
Chat
Video
6
Preferências e Tendências de Comunicação
70%
60%
50%
40%
Gen Y
Gen X
30%
Baby Boomers
Silent
20%
10%
0%
Online phone
call
Web selfservice
Web chat
Email
Text (via
mobile
phone)
Social media
or online
forum
Video
Fax
Letter
Source: Contact Centre.net
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7
Source: Benchmark Research, Convergsys, Customer Focus Inc., Careerbuilder.com Nov 2010, Harvard Business Review May 2010
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O Aumento da Frustação do Cliente
90%
5%
6%
4.4x
26%
Não obtém o que
precisam na primeira
interação ou contato
Tentativas que o
cliente precisa efetuar
contato com a
empresa para
resolver o seu
problema
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Percentual de
clientes que
consideram
abandonar após a 2ª
ou 3ª tentativas
Percentual de
clientes que
considerarían deixar
de se relacionar com
uma empresa após
uma péssima
experiência
Percentual de
clientes que
compartilham suas
experiências através
das redes sociais
9
Fato: Os Riscos de Satisfação de
Cliente estão Aumentando!
Razões do Abandono de Cliente:
82% abandona o fornecedor
seja por causa de instatisfação
com o produto ou por insatisfação
ou indiferença originada por
pessoas ou processos
1%
Morte
3%
Distanciou-se
5%
Se aproximou de outro
9%
Foi para o Concorrente
14% Abandono por
insatisfação com
produto/serviço
Source: CEO Perspectives by R.P. Cooley
68% Abandonou por que
vivenciou uma atitude de
indiferença durante um
atendimento!
Realmente conhecemos as razões?
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A Boa Experiência do Cliente da Retorno
Você pode entregá-las como e onde os clientes esperam?
83%
70%
15%
Irá comprar mais, de
empresas que são mais
fáceis de fazer negócios
Irá gastar mais, se receber
um bom atendimento
Gastará 20% a mais com
empresas que oferecem um
bom atendimento
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Como estar Preparado para o Novo Cliente 2.0
Às vezes nos sentimos levados a enfrentar
situações sem as ferramentas corretas!!!
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Big Data Analytics
 Análise de Big Data é o processo de analisar grandes
quantidades de dados de uma gande variedade de tipos
(big data) para descobrir padrões ocultos, correlações
desconhecidos e outras informações úteis.
 Análise de Transação para Análise das Interações
Produto
Cliente
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Venda
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Dilúvio de Informações
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Avaya Speech Analytics
Traz à tona a “raiz” dos
problemas do negócio
Reclamações
de Clientes
 Continuamente ‘escuta’ todas as
gravações, apresentando as
palavras chaves
 Não há a necessidade de prédefinir termos ou reprocessar as
gravações
 Gravações ‘não categorizadas’
são usadas como grupo de
referência para apresentar a
verdadeira ‘raiz principal’ de
cada categoria
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Mudança na Política
Técnico não apareceu
Taxas Adicionais
Informação Errada
15
A ‘Voz’ do Cliente
O que os Clientes falaram neste mês?
O ‘exemplo mais comum’ de um Contact Center
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16
A ‘Voz’ do Cliente
O que os Clientes falaram neste mês?
A maioria dos Contact Centers avalia ativamente <1% das gravações
Apenas 250
chamadas são
escutadas para
avaliar a
qualidade do
atendimento
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A “Voz” do Cliente – Ampliada para 360º
Speech Analytics ‘escuta’ o banco de dados de gravações e automaticamente
traz à tona toda a diversidade de informações para a empresa
Traz à tona
os insights
para a
empresa
“escutar”
seus clientee
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Speech Analytics Atende a Objetivos Estratégicos
Causa Raiz Identificada
Por que meus
clientes me
ligam?
Resultados
 Problemas de Senhas/Login no Website
 Empresa economiza em Despesas
Operacionais por identificar os problemas
no website
First
Call/Contact
Resolution
 Lentidão no Back-office para processar
solicitações
 Tempo para Resolução aumenta o FCR
de 60% para 70%
Eficácia de
Vendas
 Ofertas Muito Complexas
 Agentes obrigados a ler um longo ‘script’
 Scripts menos complicados e redução de
re-treinamento podem aumentar 18% as
vendas
Retenção
de Cliente
 Insatisfação com um Produto Específico,
e não com a Empresa
 Agente bem treinado em “Cross-Selling”
melhora os índices de retenção de cliente
Foco em
Qualidade
 Produtos Complexos necessitam de
treinamento especializado
 Speech Analytics oferece chamadas de
um produto específico para supervisores
 Smart Inbox Increases Quality Monitoring
Efficiency by 500%
Gerenciamento  Fornecedor não conseguiu enviar o
de Fornecedor
“Kit de Boas Vindas” ao cliente
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 Agentes esclarecendo corretamente
quando o cliente recebe as
encomendas
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Resumo do Avaya Speech Analytics
Antes
• Índices de Satisfação de
Cliente Insatisfatórios
• Dificuldade para
determinar os fatoresOdeCliente
‘chamadas repetitivas’
Autônomo!
cliente que se
• Baixa compreensãoUm
das
atende sozinho?!?
dificuldades do cliente
• Baixo crescimento de
vendas
• O que é Crítico no
Feedback de Cliente
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DEPOIS
• Aumento das taxas de
conversão de vendas
• Maior Retenção de
Cliente
• Melhoria dos Índices de
Satisfação de Cliente
• Listagem de problemas de
cliente
• Redução do índice de
chamadas repetitivas
• Reduzir a dificuldade do
cliente em resolver seus
problemas
20
Redes Sociais e Data Analytics
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21
Por Que as Empresas Devem Considerar as
Redes Sociais como Big Data?
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22
Por que o estão seguindo?
1
Quero algo grátis ou alguma promoção!
Skill: Vendas
Skill: Marketing
2
Preciso de suporte para
meu problema!
Skill: Atendimento a Cliente
Skill: Ouvidoria
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O Dilema do Consumidor e o seu como empresa
Eu vou…
…te seguir no
Facebook e no
Twitter
Pode me
ajudar, por
favor?
Posso ser seu
cliente, fale-me
de seus
produtos!
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Posso te contactar por:
Telefone
Email
SMS
Vídeo chat
Facebook
Twitter
Web chat
Mas não
duvide que
“SOU A
MESMA
PESSOA”
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Avaya Social Media Manager: Beneficiando das
estratégias e métricas do Customer Care
Contato de
Negócios
Análises de Mídias Sociais
Parceiro
de
Negócios
Baseado
em
Palavras
Chave
Cliente
Language
Sentiment
432
Menções
Passíveis de
Ação
CRM
432
Menções com
Contexto
Nuvem Pública
Analistas
Gerenciados
Nuvem Interna
vendas
Acesso a
Experts
suporte
Treinamento
Função
interna (por
ex: Finanças)
•Histórico
•Maturidade Social
•Detalhes Internos
Roteamento
Inteligente
Baseado no
Perfil
SW do Contact
Center Existente
Especialist
a
Específico
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Usuário
Interno
Métricas de Customer Care
prontas?
•Governança
•Habilidade do Analista
•SLAs
Relatórios
Métricas / KPIs
Rastream. / SLAs
25
Experiências de Mercado
 Guitar Guy – 10 milhões de
visitas
– 10% de queda nas ações
(~$180 M – or 51 mil guitarras)
 Não É uma Brastemp – 800
mil visitas
– Gerou mudança no processo
de atendimento no SAC
 Mommy Blogger:
consumidora com 1 milhão de
seguidores
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O Cenário de Big Data Analytics e os Desafios do
Business
Variedade
Visibilidade
Velocidade
Valor
Volume
Veracidade
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Validade
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Qual o Tamanho
do Big Data
2.75
ZETABYTES!
Ano de 2012
8
ZETABYTES!
Ano de 2015
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O Que Vem Depois?
Big Data: Transformando Processos de Negócio
Online
Marketing
IT
Faturamento
Gerência de
Fraude
Aplicação de
Legislação
Financial
Trading
Recomendações
Sociais
Inteligência
Operacional
Codificação
Inteligente
Perfil
Social
Idendificação de
Locais de Crimes
Data Mining
e Análises de
Tendências
Leads
Log Files
Codificação
Manual
Bases de Dados
de Crédito
Instinto Pessoal
Processamento
de Lotes
DATA
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GRID
29
OBRIGADO
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IDC Mobility - BigData e a Satisfacao de Cliente - Eric