Raccolta dati

Come migliorare il customer service grazie ai Big Data

Ti sei mai chiesto perché, dopo tante ricerche su internet, un consumatore sceglie di comprare il prodotto di un altro brand piuttosto che il tuo? Probabilmente perché il tuo competitor ha sfruttato meglio di te i dati raccolti sui suoi clienti.

Il consumatore di oggi ha un ruolo attivo nel business: è autonomo, consapevole e, di conseguenza, più esigente. Si informa prima di acquistare, è attratto dalla possibilità di avere un prodotto unico e personalizzato e si aspetta che l’azienda segua il suo percorso d’acquisto arrivando addirittura a prevedere i suoi bisogni. 

Attraverso la Data Analytics è possibile stabilire un approccio al cliente strategico sulla base dei dati raccolti.

Scopriamo come utilizzare questi elementi a nostro vantaggio ⬇️

Che cos’è la Data Analytics?

I dati, per definizione, sono “pezzi di informazione” raggruppati e classificati secondo un criterio ben preciso, con lo scopo di estrarre conoscenza su un certo dominio.

La Data Analytics fa proprio questo, analizza i dati raccolti da diverse fonti e ne ricava conoscenza e insights portando valore al tuo business.

A cosa servono i Big Data?

Analisi dei dati

I dati forniscono la migliore rappresentazione possibile della realtà, ma solo se analizzati nel modo corretto.

Qualche esempio? In passato la raccolta dei dati personali e delle informazioni socio-demografiche è stata utilizzata per categorizzare i consumatori e scegliere il target a cui proporre prodotti e servizi. Utilizzando Facebook, Instagram e gli altri social networks è possibile ad esempio definire quali informazioni mostrare a quali utenti per massimizzare l’efficacia di un annuncio. Basta pensare al caso Cambridge Analytica: nel 2018 ha raccolto illecitamente i dati personali di 87 milioni di utenti Facebook per promuovere annunci di propaganda politica. Ha creato annunci ad hoc per influenzare le opinioni politiche degli utenti, facendo leva sulle informazioni ricavate dal loro comportamento online.

Come abbiamo visto da questo esempio, avere un approccio data-driven significa conoscere il proprio target così bene da arrivare ad influenzarne i comportamenti.

Come azienda, il tuo obiettivo è quello di conoscere meglio i tuoi clienti e proporre loro offerte e promozioni che possano apprezzare: grazie ai dati, puoi prevedere le esigenze future e formulare un’esperienza ad alto tasso di personalizzazione

Un’ azienda che ha fatto del data-driven approach il suo punto di forza è Spotify: in modo totalmente automatico, la piattaforma raccoglie e analizza i dati relativi alle preferenze musicali dei suoi ascoltatori e suggerisce brani o intere playlist in linea con i loro gusti. Spotify è la terza piattaforma digitale per tempo speso online in Italia: ogni utente spende in media 27 min al giorno sulla piattaforma e nei primi mesi del 2022 si è contato un incremento del 19% su base annua del numero di utenti mensili attivi.

Perché l’analisi dei dati è importante per il customer service?

Nel 2015 il guru dell’engagement Jay Baer affermava che “il customer service è il nuovo marketing”.

Imparare a leggere i dati nel modo giusto può aiutarti a migliorare il servizio clienti della tua azienda: analizzare i problemi dei tuoi utenti ti permette di capire quale aspetto del business ha bisogno di più attenzione. Un esempio? I dati ricavati dai feedback dei clienti o dai loro resi, ti permettono di valutare la produzione ed anticipare le richieste future, allineando, così, il processo decisionale con l’attuale domanda di mercato.

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L’importanza dei dati per la customer satisfaction

Soddisfazione del cliente
Perché è importante misurare il grado di soddisfazione del cliente durante tutte le fasi del customer journey? Semplice: un cliente soddisfatto non solo tornerà da te ma ti aiuterà ad attrarre nuovi leads.

Ecco, quindi, che la raccolta dati si rivela uno strumento estremamente efficace per generare offerte personalizzate e servizi basati sui bisogni dei clienti. Raccogliendo i dati da social media, visite al sito web, o sistemi conversazionali automatizzati come i chatbots, scopri quali sono le richieste più comuni e crei offerte personalizzate riducendo anche il tasso di abbandono dei clienti. Netflix, ad esempio, ha deciso di produrre la serie tv “House of Cards” nel 2013 solo dopo aver scavato a fondo nelle preferenze degli spettatori; la serie tv ha attirato più di 4 milioni di nuovi abbonati, ha aumentato la percentuale di clienti fidelizzati e ridotto il churn rate.

Come possiamo quindi utilizzare i Big Data per prendere decisioni aziendali più accurate e consapevoli?  

Vediamo alcuni esempi pratici:

1. Segmenta il tuo target con i Big Data

Raccogli informazioni utili a profilare i clienti non più solo in base a variabili socio-demografiche, ma anche, e soprattutto, in base all’atteggiamento rivolto al brand: in questo modo trovi nuovi prospect e aumenti il valore dei profitti aziendali, ad esempio attuando una strategia di cross-selling personalizzato. Se hai un e-commerce, ad esempio, puoi integrare suggerimenti di cross-selling nelle e-mail nel momento in cui il cliente abbandona il sito; in questo modo inviti gli utenti al recupero dei carrelli abbandonati e al riepilogo degli articoli selezionati e ottieni fino al 28% di aumento del valore medio degli ordini.

2. Utilizza i Big Data per migliorare gli algoritmi di Machine Learning 

Con l’ascesa del machine learning la quantità di dati a disposizione è diventata sempre più alta. I sistemi di intelligenza artificiale dopo essere stati programmati hanno bisogno di essere addestrati per imparare ad interagire autonomamente con gli utenti e guidare le conversazioni. La raccolta di dati rappresenta la base di addestramento dei modelli di machine learning più performanti come i chatbots. Awhy, ad esempio, utilizza i dati disponibili per rispondere alle domande dei clienti in modo intelligente e migliorare costantemente giorno dopo giorno.

3. Migliora il tuo prodotto grazie ai dati raccolti

Puoi raccogliere dati come click, movimenti del mouse e tempo di permanenza nelle varie versioni del tuo prodotto per capire cosa funziona e cosa noLenovo, ad esempio, ha adottato un approccio onnicomprensivo per ottenere una visione completa della clientela: inizialmente l’azienda aveva prodotto un tablet unicamente in versione Android; poi, analizzando i feedback dei clienti e monitorando il loro sentiment sui social, ha scoperto un’opportunità significativa nella versione Microsoft.

Puoi ottenere grandi vantaggi da questo tipo di analisi: avendo maggiore consapevolezza sull’utilizzo del tuo prodotto puoi correggere la tua strategia e virare verso opportunità più redditizie.

Perchè integrare la raccolta dati al customer service?

Integrare una corretta gestione dei dati con il servizio clienti significa migliorare la relazione azienda-cliente. Immagina di dover rispondere a queste domande:

  • Ci sono lacune nei nostri servizi?
  • La logistica soddisfa le esigenze dei clienti?
  • Quali sono le richieste più comuni dei clienti?
  • Come si comportano gli utenti dopo aver concluso un acquisto?

Attraverso l’analisi dei dati è possibile capire, ad esempio, se i nostri operatori siano abbastanza preparati per rispondere alle domande dei clienti. Non solo: puoi capire se il numero di operatori è allineato alla quantità di richieste di assistenza ricevute quotidianamente e se il servizio di customer service dell’azienda sta migliorando negli anni. 

Grazie ai dati puoi analizzare le richieste degli utenti e scegliere di automatizzare le attività del tuo customer service. Prendiamo il caso di Awhy: attraverso l’integrazione di un chatbot o un voicebot sul proprio sito web o social network  puoi gestire in tempo reale tutte le richieste ed inoltrarle agli operatori solo per situazioni più complesse. Inoltre, una volta che l’operatore riceve la richiesta, saprà già il tipo di problema, con che utente sta parlando e come risolvere il problema nel modo più rapido possibile

Infine puoi analizzare i dati raccolti per capire cosa migliorare nel tuo servizio: l’87% dei nostri clienti dichiara di riuscire a migliorare il servizio di assistenza proprio tramite questo tipo di operazione.

La Data Analytics rappresenta un enorme potenziale per il business aziendale, ma va utilizzata in maniera consapevole per ottenere benefici tangibili. 

Se sei interessato ad approfondire come migliorare il tuo business grazie ai dati, mandaci una mail a info@awhy.it. Saremo felici di rispondere alle tue richieste!

 

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