Big Data: Como melhorar a experiência do cliente

“O mundo agora está repleto de dados e podemos ver os consumidores de maneira muito mais clara”, disse Max Levchin, co-fundador do PayPal.

Simplesmente reunir dados, no entanto, não traz nenhum benefício, são as habilidades de tomada de decisão e análise que ajudam a sobreviver no cenário empresarial moderno. Não é algo novo, mas precisamos saber como construir um serviço ao cliente atraente usando as informações que temos à mão. Aqui é onde a análise de Big Data se torna uma solução. 

Nos dias de hoje, o termo Big Data é tão que parece ser uma solução “sem falhas”. A realidade é um pouco diferente, mas o fato permanece o mesmo – para fornecer um serviço ao cliente bem lubrificado e eficaz, adicionar uma solução de análise de dados ao mix pode ser um fator decisivo.

O que é Big Data e o tamanho do Big Data?

O Big Data é uma quantidade extra grande de informações que exigem soluções especializadas para coletar, processar, analisar e armazená-lo para uso em operações de negócios. 

Algoritmos de aprendizado de máquina ajudam a aumentar a eficiência e a perspicácia dos dados coletados (mas um pouco mais adiante).

Quatro Vs de Big Data descrevem os componentes:

• Volume – a quantidade de dados;
• Velocidade – a velocidade de processamento de dados;
• Variedade – tipos de dados que você pode coletar e processar;
• Veracidade – qualidade e consistência dos dados.

[Fonte: Blog da IBM]

Qual é o tamanho do Big Data? De acordo com a previsão do IDC, o Datasphere Global crescerá para 175 Zettabytes até 2025 (em comparação com 33 Zettabytes em 2018). Caso você esteja se perguntando o que é um zettabyte, ele equivale a um trilhão de gigabytes. A IDC diz que, se você armazenar todo o Datasphere Global em DVDs, você poderá obter uma pilha de DVDs que o levariam à Lua 23 vezes ou circularia a Terra 222 vezes. 

Falando sobre projetos únicos Big Data, os valores são muito menores. Um produto ou projeto de software ultrapassa o limite de Big Data depois de ter mais de um terabyte de dados.

Classe	Tamanho da	Gerenciar com
Small	<10 Gb	Excel, R
Médio	10 GB – 1 TB	Arquivos indexados, bancos de dados monolíticos
Big	> 1 TB	Hadoop, nuvem, bancos de dados distribuídos

Agora, vamos ver como o Big Data se encaixa no Customer Services.

Soluções de Big Data para Experiência do Cliente

Os dados são tudo no contexto do fornecimento de Experiência do Cliente (por meio de CRMs e semelhantes) e criam a base das operações de negócios, fornecendo recursos vitais.

Cada pedaço de informação é uma peça de um quebra-cabeça – quanto mais peças você tiver, melhor será a compreensão da atual situação do mercado e do público-alvo que você tem. Como resultado, você pode tomar decisões que lhe trarão melhores resultados, e essa é a motivação por trás da transição para o Big Data Operation.

Vejamos o que o Big Data traz para a experiência do cliente.

Big Data Customer Analytics – Compreensão mais profunda do cliente

A contribuição mais óbvia do Big Data para a operação do negócio é uma compreensão muito mais ampla e diversificada do público-alvo e as maneiras pelas quais o produto ou os serviços podem ser apresentados a eles com mais eficiência.

A contribuição é dupla:

• primeiro, você obtém uma segmentação completa do público-alvo;
• Então você começa a análise de sentimento de como o produto é percebido e interagido por diferentes segmentos.

Essencialmente, o Big Data oferece uma variedade de pontos de vista sobre como o produto é e pode ser percebido, o que abre as portas para muitas possibilidades de apresentar o produto ou serviço ao cliente da maneira mais eficaz de acordo com as tendências do produto. segmento específico.

Veja como isso funciona. Você começa reunindo informações das fontes de dados relevantes, como:

• Seu site;
• Seu celular e aplicativos da web (se disponível);
• Campanhas de marketing;
• Fontes afiliadas.

Os dados são preparados para o processo de mineração e, uma vez processados, podem oferecer insights sobre como as pessoas usam seu produto ou serviço e destacam os problemas. Com base nessas informações, os proprietários e tomadores de decisões podem decidir como direcionar o produto com mensagens mais relevantes e abordar as áreas de melhoria. 

O melhor exemplo de usar a análise de clientes é a Amazon. Eles estão usando-o para gerenciar todo o inventário de produtos em torno do cliente com base nos dados iniciais inseridos e, em seguida, adaptando as recomendações de acordo com as preferências expressas.

Análise de Sentimento – Relacionamento Melhorado com o Cliente

O propósito da análise de sentimento no atendimento ao cliente é simples – para lhe dar uma compreensão de como o produto é percebido por diferentes usuários na forma de padrões. Esse entendimento estabelece uma base para o ajuste adicional da apresentação e, posteriormente, direcionamento mais preciso do esforço de marketing.

As empresas podem aplicar a análise de sentimentos de várias maneiras. Por exemplo:

• Um estudo de interação com a equipe de suporte. Isso pode envolver análise semântica das respostas ou mais preenchimento manual do questionário em relação a uma instância do usuário em particular.
• Uma interpretação do uso do produto através de estatísticas de desempenho. Dessa forma, os algoritmos de reconhecimento de padrões fornecem as dicas de quais partes do produto estão funcionando e quais requerem algumas melhorias.

Por exemplo, o Twitter mostra muitas informações sobre as maneiras pelas quais vários segmentos de público interagem e discutem determinadas marcas. Com base nessas informações, a empresa pode ajustar seriamente sua segmentação e atacar diretamente no centro.

Em suma, a análise de sentimentos pode ajudar a prever a intenção do usuário e gerenciar a segmentação em torno dela.

Modelos unificados de usuários – Relacionamento único com clientes em plataformas – Marketing

multiplataforma Outra coisa boa em coletar muitos dados é que você pode mesclar diferentes conjuntos de várias plataformas no todo unificado e obter um imagem mais detalhada de como um determinado usuário interage com seu produto por meio de várias plataformas.

Uma das maneiras de unificar a modelagem do usuário é através de credenciais correspondentes. Cada usuário obtém o lugar no banco de dados e quando as novas informações da nova plataforma são adicionadas à mistura, você pode ajustar a segmentação de acordo.

Isso é especialmente importante no caso de e-commerce e empreendimentos orientados a conteúdo. A maioria dos CRMs modernos tem esse recurso em suas malas. 

Tomada de decisões superior

Saber o que você está fazendo e entender quando é o melhor momento para agir são elementos integrais do processo de tomada de decisão. Essas coisas dependem da exatidão das informações disponíveis e de sua flexibilidade em relação à aplicação.

No contexto do gerenciamento de relacionamento com o cliente (por meio de plataformas como Salesforce ou Hubspot), o processo de tomada de decisão baseia-se nas informações disponíveis. O papel do Big Data, neste caso, é aumentar a base e fortalecer o processo de múltiplos pontos de vista.

Eis o que o big data traz à mesa:

• Diversos dados de várias fontes (primários e terceirizados)
• Estatísticas de streaming em tempo real
• Capacidade de prever possíveis resultados
• Capacidade de calcular os cursos mais adequados de ações

Tudo isso combinado dá à empresa um significado significativo vantagem estratégica sobre a concorrência e permite ficar mais firme mesmo no ambiente do mercado de trepidações. Isso aumenta a confiabilidade, a manutenção e a produtividade da operação comercial.

Monitoramento de desempenho

Com o mercado e o público em constante evolução, é essencial ficar de olho no que está acontecendo e entender o que isso significa para a sua operação comercial. Quando você tem Big Data, o processo se torna mais natural e mais eficiente: a

• infra-estrutura moderna do CRM pode fornecer análises em tempo real a partir de várias fontes mescladas em um único quadro geral.
• Usando essa grande figura, você pode explorar cada elemento da operação em detalhes, mantendo a interconexão em mente. 
• Com base nos dados disponíveis, você pode prever possíveis cenários de resultados. Você também pode calcular os melhores cursos de ação com base no desempenho e no conteúdo acessível.

Como resultado direto, sua empresa lucra com a segmentação ajustada em movimento sem sofrer perdas excessivas devido a erros de cálculo. Nem todas as experiências levarão a receita (porque há pessoas envolvidas, que são imprevisíveis às vezes), mas você pode aprender com suas vitórias, bem como com seus erros. 

Diverse Dados Analytics

variado emulti-camadas análise de dados são outra contribuição significativa para a tomada de decisões.

Além da análise descritiva tradicional que mostra o que você tem, as empresas podem prestar mais atenção aos padrões nos dados e obter:

• Predictive Analytics, que calcula as probabilidades de turnos individuais de eventos com base nos dados disponíveis.
• Análise Prescritiva, que sugere qual possível curso de ações é o melhor de acordo com os dados disponíveis e possíveis resultados.

Com esses dois elementos em sua mistura, você obtém uma ferramenta poderosa que oferece várias opções e certeza no processo de tomada de decisão.

Custo-efetividade

A efetividade de custo é um dos fatores mais mordazes na configuração de seu atendimento ao cliente. É um ato de equilíbrio que é sempre um desafio para gerenciar. As soluções de Big Data fazem o caso de aproveitar ao máximo o sistema existente e fazer com que cada bit entre em conta.

Existem várias maneiras de acontecer. Vamos ver o mais potente:

• Reduzir os custos operacionais – manter uma operação intacta é difícil. A automação de processos e a análise diversificada de dados diminuem a dor de cabeça e mais uma oportunidade. Esse é especialmente o caso dos sistemas Enterprise Resource Planning. As soluções de Big Data permitem processar mais informações com mais eficiência, com menos desperdício de oportunidades e desperdício de oportunidades.
• Redução dos custos de marketing – estudos automatizados do comportamento do cliente e monitoramento de desempenho tornam toda a operação de marketing mais eficiente em seu esforço, minimizando, assim, os recursos desperdiçados.

Esses benefícios não significam que a análise de big data será barata desde o início. Você precisa de uma arquitetura adequada, soluções em nuvem e muitos outros recursos. No entanto, a longo prazo, será recompensado. 

Desafios da Análise de Dados do Cliente

Embora os benefícios da implementação de Big Data Solutions sejam aparentes, há também algumas coisas que você precisa saber antes de começar a fazê-lo.

Vamos olhá-los um por um.

Casos de uso viáveis

Antes de mais nada, não adianta implementar uma solução sem ter a menor idéia de por que você precisa dela. O problema das soluções Big Data é que elas são focadas em laser em processos específicos. As ferramentas são desenvolvidas explicitamente para determinadas operações e exigem um ajuste preciso no sistema. Estas não são facas do exército suíço – ferramenta de visualização não pode executar uma operação de mineração e vice-versa.

Para entender como aplicar grandes dados à sua empresa, você precisa:

• Definir os tipos de informações necessárias (dados do usuário, dados de desempenho, dados do sentimento, etc.)
• Defina o que você planeja fazer com esses dados (armazenar para fins operacionais, implementar na operação de marketing, ajustar o uso do produto)
• Definir ferramentas que você precisaria para fazer esses processos? (Wrangling, mineração, ferramentas de visualização, algoritmos de aprendizado de máquina, etc.)
• Defina como você integrará os dados processados ​​em sua empresa para garantir que você não esteja apenas coletando informações, mas é útil.

Sem colocar o trabalho nos estágios iniciais, você corre o risco de acabar com uma solução que seria cara e absolutamente inútil para o seu negócio. 

Escalabilidade

Como o big data é enorme, a escalabilidade é um dos principais desafios com esse tipo de solução. Se o sistema funcionar muito devagar ou não conseguir passar sob pressão pesada – você sabe que é um problema.

No entanto, este é um dos desafios mais simples de resolver devido a uma tecnologia – computação em nuvem. Com o sistema configurado corretamente e operando na nuvem, você não precisa se preocupar com escalabilidade. Ele é manipulado por recursos internos de escalonamento automático e, portanto, usa a capacidade computacional necessária.

Fontes de dados

Embora o big data seja tecnologicamente complexo, a questão principal são os dados em si. A validade e a credibilidade das fontes de dados são tão importantes quanto os dados delas. 

É uma coisa quando você tem suas fontes e sabe com certeza de onde os dados estão chegando. A mesma coisa pode ser dita sobre fontes afiliadas bem educadas. No entanto, quando se trata de dados de terceiros, você precisa ser cauteloso sobre a possibilidade de não conseguir o que precisa.

Na prática, isso significa que você precisa conhecer e confiar naqueles que lhe vendem informações, verificando o histórico, a credibilidade da fonte e seus dados antes de configurar a troca.

Armazenamento de Dados

DadosArmazenamento é outra questão morder relacionadas com Big Operação de dados. A questão não é tanto “Onde armazenar dados?” Como “Como armazenar dados?” E há muitas coisas que você precisa resolver antecipadamente.

A operação de processamento de dados exige que grandes quantidades de dados sejam armazenadas e processadas em um curto período de tempo. O armazenamento em si pode ser bastante caro, mas há várias opções e diferentes tipos de dados para cada um:

• Google Cloud Storage – para fins de backup
• Google DataStore – para pesquisa de valor-chave
• BigQuery – para análise de big data

Essa solução não é a apenas um disponível, mas é isso que usamos nas soluções da APP e funciona muito bem. 

Conclusão

De muitas maneiras, o Big Data é uma graça salvadora para o atendimento ao cliente. A enorme quantidade de dados disponíveis transborda de insights potencialmente revolucionários e processos de trabalho mais eficientes.

Discuta com o departamento de marketing quais tipos de informação eles gostariam e pense nas maneiras de obter os dados dos usuários de seus clientes para tornar a jornada mais prazerosa e personalizada para seus gostos. E a análise e o processamento de big data podem ajudá-lo ao longo do caminho.

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