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15 Novembre 2018

Gli analytics per migliorare il customer service

Il potere dei dati

Che la raccolta dati sia l’attività strategica per individuare tendenze e pattern, per orientare i processi decisionali, basandosi su fenomeni e comportamenti ricorrenti, è un’informazione nota.

Per ogni processo e parte della filiera organizzativa però, è bene conoscere in che modo fare sistema di dati per acquisire le giuste leve da esercitare su quella specifica area d’azione.

Fare analisi di una campagna di remarketing richiede focus e parametri di valutazione differenti rispetto ad un’analisi che osserva la performance di un prodotto sul mercato.

Di conseguenza anche in ambito customer service è possibile applicare strumenti di analytics attraverso almeno due diversi approcci: descrittivi e predittivi.

Analytics Descrittivi e Predittivi

Gli analytics descrittivi permettono di raccogliere dati sulle performance del customer service identificando da un punto di vista qualitativo il processo: numero di ticket ricevuti e risolti, tipologie delle richieste, durata delle chiamate o delle chat, grado di customer satisfaction espresso dopo l’intervento. Gli analytics descrittivi permettono di avere un quadro della situazione del customer service per capire come migliorarlo, andando a intervenire sui punti deboli e adeguando il personale al numero medio di contatti in un determinato periodo.

Gli analytics predittivi, invece, grazie ad algoritmi alimentati dai dati raccolti costruiscono proiezioni verosimili sui comportamenti dei clienti, in modo da orientare tanto la strategia commerciale che l’attività di customer service: in quest’ultimo caso è possibile migliorare costantemente il livello di customer satisfaction, intuendo gli effetti che un determinato approccio avrà nei confronti del cliente e adeguando di conseguenza la formazione degli operatori.

In un contesto di mercato in cui la qualità del customer service è un elemento chiave per il successo commerciale, i dati sono fondamentali per determinare un valore competitivo differenziante.

Per fare tutto questo, dotarsi di tool tecnologicamente avanzati in grado di fornire dati puntuali e aggregati è un elemento imprescindibile.