Contact Centers como fonte de dados!

Risco & Recompensa, 17/11/2016

Em um mercado cada vez mais competitivo, ser inovador pode ser um diferencial, porém não é uma atividade trivial. Existe um sistema complexo de variáveis que devem ser consideradas ao longo de um processo de inovação e nem sempre há dados suficientes que suportem uma pesquisa. A complexidade fica maior quando o que se busca são dados e informações sobre os consumidores. Existem técnicas já consagradas para capturar o necessário para entender, prever e modelar o comportamento do consumidor. Técnicas qualitativas, como Focus Group, Pesquisas Etnográficas entre outras, ou as técnicas quantitativas como os surveys, por exemplo.

Um canal rico em dados e informações sobre os consumidores, que as vezes é pouco utilizado, são os Contact Centers. Um dos grandes desafios em utilizar este canal para coletar dados e informações sobre os consumidores é o fato da maior parte dos dados serem não estruturados, na maior parte no formato de voz ou texto. Até meados dos anos 80, do século passado, era extremamente difícil abordagens que utilizassem técnicas de Text Mining ou Speech Mining que a partir da última década começaram a se aproximar da realidade, com o avanço da tecnologia.

Atualmente o desafio tecnológico já não é a grande barreira. Temos alternativas bastante interessantes, como por exemplo a Linguagem de Programação R, muito utilizada para análise de dados. Com código livre, pode ser utilizada livremente. Possui código para determinados tipos de análises, denominados “pacotes”. Cada “pacote” possui um tipo de análise estatística, como por exemplo o “pacote” TM, de Text Mining, que permite realizar mineração em textos. Tudo sem custo!

Os dados estão disponíveis nos Contact Centers. Existem diversas ferramentas para realizar a análise, das gratuitas as com custos bem elevados. E a perspectiva mais importante é que a oportunidade não é, apenas, de melhorar processos ou reduzir custos com o relacionamento com o consumidor. A oportunidade é realizar análises para entender o comportamento do consumidor a partir desta rica base de dados, permitindo, quando for possível, reduzir o custo com pesquisas ou reservando pesquisas para as questões que não foram respondidas.

Com o avanço da automatização dos relacionamentos com cliente será possível observar uma interessante mudança no perfil das áreas de Relacionamento com o Cliente. Estas áreas estarão mais próximas das áreas responsáveis pela análise do comportamento e insights de negócio. Mais próximas da estratégia e distanciando-se do operacional, que em grande parte deverá ser automatizado com soluções de Inteligência Artificial e Computação Cognitiva. Mas este é outro artigo.



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