Mejorar la experiencia del cliente con análisis de datos grandes

La gran datos que pueden hacer una diferencia en cómo las empresas satisfacer a sus clientes y socios no es necesariamente en las bases de datos tradicionales más. El valor de los datos no estructurados a partir de fuentes no tradicionales ha hecho evidente. Los líderes de negocios han descubierto que si pueden analizar rápidamente la información que no es estructurado - ya sea en forma de texto de los sistemas de atención al cliente o de los sitios de medios sociales - pueden obtener conocimientos importantes.

¿Qué tan grande de análisis de datos hace que las empresas ágiles y rentables

Cuando las empresas pueden analizar colecciones masivas de datos y compara los resultados en tiempo real para el proceso de toma de decisiones del cliente, las empresas pueden obtener enormes aumentos de ingresos. Por lo tanto, el aprovechamiento de una combinación de datos estructurados y no estructurados, como parte de un proceso de negocio puede transformar la capacidad de una empresa para ser ágil y ágil, y lo más importante, rentable.

Muchas empresas se acumulan grandes cantidades de datos no estructurados que se han infrautilizado como fuentes de información sobre su experiencia del cliente. Los datos no estructurados es el texto que se encuentra en los e-mails, mensajes de texto, notas de centros de llamadas, comentarios en las respuestas de la encuesta, tweets y blogs. Este tipo de datos representa alrededor del 80 por ciento de los datos disponibles para las empresas, y sigue creciendo.

Los datos no estructurados ha tomado típicamente muchas horas manuales para revisar y, en muchas empresas, ha nunca han sido analizados adecuadamente. Las empresas reconocen que si estos datos se analizaron en el momento adecuado, puede ayudar a identificar patrones de insatisfacción de los clientes o un defecto potencial producto de manera que las acciones correctivas se pueden tomar antes de que sea demasiado tarde.

La creciente sofisticación de análisis de texto es visto por las empresas como un gran beneficio, lo que permite el profundo análisis de grandes volúmenes de datos no estructurados en tiempo real real o casi para que los resultados se pueden utilizar en la toma de decisiones. Análisis de texto es el proceso de análisis de texto no estructurado, la extracción de información relevante, y transformarla en información estructurada que se puede aprovechar de varias maneras.

El uso de grandes análisis de datos y de texto para mejorar la capacidad de respuesta

La comprensión de los mecanismos de análisis de texto está muy bien, pero ¿cómo sería este trabajo en el mundo real? Mira un ejemplo de una empresa de alquiler de coche que estaba experimentando enormes presiones de las compañías emergentes que no tienen el mismo alto por encima. ¿Cómo podría la empresa existente competir? Mejorar la capacidad de respuesta parecía ser la clave del éxito.

Por lo tanto, la compañía fue capaz de utilizar el análisis de texto para empezar a hacer mejoras significativas en su servicio al cliente. La compañía anima a sus clientes para proporcionar información sobre sus servicios en las encuestas en línea o por correo electrónico o de texto. Los clientes utilizan estos métodos de comunicación para proporcionar comentarios sobre temas de servicios, tales como tiempos más largos de lo esperado de espera, servicio de agente de pobres, o no conseguir el coche que pedimos.

Sin embargo, la respuesta de la empresa y la interpretación de estos comentarios han sido inconsistentes. La compañía estaba tomando el enfoque correcto, pero la respuesta fue demasiado lento y el análisis era incompatible. Gerentes de agencias leer los e-mails y comentarios en encuestas por Internet y mensajes de texto. Gerentes leer los comentarios en línea y los colocaron en las categorías de atención en el futuro.

Por desgracia, este enfoque tomó mucho tiempo, y cada gerente siguió un enfoque diferente a la categorización de los comentarios. Era demasiado fácil pasar por alto los patrones de insatisfacción o preocupación que podría aparecer si usted fuera capaz de mirar a través de un gran número de comentarios a la vez.

Lo que los gerentes querían hacer era analizar la retroalimentación de los clientes más rápido para que pudieran identificar posibles problemas en tiempo real y abordar los problemas desde el principio, antes de que se conviertan en problemas mayores.

Los administradores implementan una solución de análisis de texto que les permitió analizar rápidamente el texto para la penetración a través de todo tipo de fuentes, incluyendo datos estructurados y no estructurados. También implementaron una solución de análisis de sentimientos que permitió un enfoque automatizado para la identificación de las formas de comunicación que podrían necesitar atención inmediata. Ellos fueron capaces de capturar grandes volúmenes de información sobre la experiencia del cliente en tiempo real y rápidamente analizar y tomar medidas.

La compañía fue capaz de hacer grandes mejoras en la satisfacción del cliente. Es capaz de hacer un mejor seguimiento de los niveles de rendimiento de coches y alquiler de equipos y encontrar problemas y solucionarlos antes de tiempo. Ahora tiene una comprensión más precisa de dónde se encuentran los problemas y puede reconocerlos mucho más rápido. El nuevo análisis proporciona a los administradores una identificación temprana de problemas en un solo lugar.

Como resultado, fueron capaces de hacer cambios y mejorar la satisfacción del cliente en este lugar.