BIG Data e a Satisfação de Cliente Rubens Waberski Sales Engineer Manager

Definição de Big Data??? A primeira coisa a notar é que - apesar do que diz Wikipedia - todos na indústria em geral concordam que Big Data não é apenas ter mais dados (já que é apenas inevitável, e chato). O Big Data Original Os três Vs: Volume, Velocidade e Variedade. Foram adicionados novos Vs: Validade, Veracidade, Valor e Visibilidade. Big Data como Tecnologia Big Data como Distinções de Dados Big Data como Indicadores Big Data como Oportunidade Big Data como Metáfora Big Data como novo termo para Old Stuff

Fato: Perfil Demográfico está Mudando Geração Milênio consome pouco o canal ‘voz’

Principal Motivador: A Nova Realidade do Atendimento a Cliente 20% dos usuários do Facebook esperam uma resposta em 60 minutos quando colocam um post em uma página de dempresas1 60% odas empresas não respondem aos clientes via rede social, mesmo com uma pergunta direta! 2 70% dos consumidores preferem gastar mais dinheiro com empresas que oferecem um bom atendimento a clientes 1 46% dos consumidores considera lealdade de cliente coisa do passado3 51% 79% 51% dos consumidores confiam em conselhos de desconhecidos em fórums no lugar do site oficial da empresa3 79% dos clientes pensam que sabem mais sobre o assunto que o agente4 46% 70% 20% 60% 1. American Express study, March 2012 2. CapGemini study, 2011 3. Avaya and BT, The Autonomous Customer, January 2011 4. Avaya, Consumer Preference eBook, 2011

As Interações estão Mudando Percentagem de Respostas 2010 2012 80% 60% 40% 20% 0% Voice (agent) Fax Voice (self) Email Web SMS Chat Video Social Media IM 5 5

As Interações estão Mudando Porcentagem de Respostas 2010 2012 80% 60% 40% 20% 0% Voice (agent) Fax Voice (self) Email Web SMS Chat Video Social Media IM 6 6

Preferências e Tendências de Comunicação Source: Contact Centre.net

Das empresas acreditam que fornecem uma excelente experiência para seus clientes. 80% Dos clientes concordam!! 8% Realidade Atual… Source: Benchmark Research, Convergsys, Customer Focus Inc., Careerbuilder.com Nov 2010, Harvard Business Review May 2010

O Aumento da Frustação do Cliente Percentual de clientes que compartilham suas experiências através das redes sociais 90% Percentual de clientes que considerarían deixar de se relacionar com uma empresa após uma péssima experiência 5% Percentual de clientes que consideram abandonar após a 2ª ou 3ª tentativas 6% Tentativas que o cliente precisa efetuar contato com a empresa para resolver o seu problema 4.4x Não obtém o que precisam na primeira interação ou contato 26%

Fato: Os Riscos de Satisfação de Cliente estão Aumentando! Razões do Abandono de Cliente: 1% Morte 3% Distanciou-se 5% Se aproximou de outro 9% Foi para o Concorrente 14% Abandono por insatisfação com produto/serviço 68% Abandonou por que vivenciou uma atitude de indiferença durante um atendimento! 82% abandona o fornecedor seja por causa de instatisfação com o produto ou por insatisfação ou indiferença originada por pessoas ou processos Source: CEO Perspectives by R.P. Cooley Realmente conhecemos as razões?

A Boa Experiência do Cliente da Retorno Você pode entregá-las como e onde os clientes esperam? Irá comprar mais, de empresas que são mais fáceis de fazer negócios 83% Irá gastar mais, se receber um bom atendimento 70% Gastará 20% a mais com empresas que oferecem um bom atendimento 15%

Como estar Preparado para o Novo Cliente 2.0 Às vezes nos sentimos levados a enfrentar situações sem as ferramentas corretas!!!

Big Data Analytics Análise de Big Data é o processo de analisar grandes quantidades de dados de uma gande variedade de tipos (big data) para descobrir padrões ocultos, correlações desconhecidos e outras informações úteis. Análise de Transação para Análise das Interações Produto Cliente Venda

Dilúvio de Informações

Avaya Speech Analytics Reclamações de Clientes Traz à tona a “raiz” dos problemas do negócio Continuamente ‘escuta’ todas as gravações, apresentando as palavras chaves Não há a necessidade de pré- definir termos ou reprocessar as gravações Gravações ‘não categorizadas’ são usadas como grupo de referência para apresentar a verdadeira ‘raiz principal’ de cada categoria Mudança na Política Técnico não apareceu Taxas Adicionais Informação Errada

A ‘Voz’ do Cliente O que os Clientes falaram neste mês? O ‘exemplo mais comum’ de um Contact Center 16

A ‘Voz’ do Cliente O que os Clientes falaram neste mês? A maioria dos Contact Centers avalia ativamente <1% das gravações Apenas 250 chamadas são escutadas para avaliar a qualidade do atendimento 17

A “Voz” do Cliente – Ampliada para 360º Speech Analytics ‘escuta’ o banco de dados de gravações e automaticamente traz à tona toda a diversidade de informações para a empresa Traz à tona os insights para a empresa “escutar” seus clientee 18

Speech Analytics Atende a Objetivos Estratégicos Causa Raiz Identificada Resultados Por que meus clientes me ligam? Problemas de Senhas/Login no Website Empresa economiza em Despesas Operacionais por identificar os problemas no website First Call/Contact Resolution Lentidão no Back-office para processar solicitações Tempo para Resolução aumenta o FCR de 60% para 70% Eficácia de Vendas Ofertas Muito Complexas Agentes obrigados a ler um longo ‘script’ Scripts menos complicados e redução de re-treinamento podem aumentar 18% as vendas Retenção de Cliente Insatisfação com um Produto Específico, e não com a Empresa Agente bem treinado em “Cross-Selling” melhora os índices de retenção de cliente Produtos Complexos necessitam de treinamento especializado Speech Analytics oferece chamadas de um produto específico para supervisores Foco em Qualidade Smart Inbox Increases Quality Monitoring Efficiency by 500% Gerenciamento de Fornecedor Fornecedor não conseguiu enviar o “Kit de Boas Vindas” ao cliente Agentes esclarecendo corretamente quando o cliente recebe as encomendas

Resumo do Avaya Speech Analytics DEPOIS Antes Índices de Satisfação de Cliente Insatisfatórios Dificuldade para determinar os fatores de ‘chamadas repetitivas’ Baixa compreensão das dificuldades do cliente Baixo crescimento de vendas O que é Crítico no Feedback de Cliente Aumento das taxas de conversão de vendas Maior Retenção de Cliente Melhoria dos Índices de Satisfação de Cliente Listagem de problemas de cliente Redução do índice de chamadas repetitivas Reduzir a dificuldade do cliente em resolver seus problemas O Cliente Autônomo! Um cliente que se atende sozinho?!?

Redes Sociais e Data Analytics

Por Que as Empresas Devem Considerar as Redes Sociais como Big Data? Impulsionar uma maior lealdade a sua marca Mitigar a publicidade negativa Converter os detratores em promotores

Por que o estão seguindo? 1 Quero algo grátis ou alguma promoção! Skill: Vendas Skill: Marketing Skill: Atendimento a Cliente Skill: Ouvidoria 2 Preciso de suporte para meu problema!

O Dilema do Consumidor e o seu como empresa Posso te contactar por: Telefone Email SMS Vídeo chat Facebook Twitter Web chat Eu vou… …te seguir no Facebook e no Twitter Pode me ajudar, por favor? Posso ser seu cliente, fale-me de seus produtos! Mas não duvide que “SOU A MESMA PESSOA”

Avaya Social Media Manager: Beneficiando das estratégias e métricas do Customer Care Nuvem Pública Análises de Mídias Sociais Contato de Negócios Parceiro de Negócios Menções de Palavras-Chave Menções Relevantes Itens Passíveis de Ação Captura Filtro Baseado em Palavras Chave Ação 432 Menções Passíveis de Ação Language Sentiment Cliente 432 65,887 125,121 CRM Social Media Manager 432 Menções com Contexto Analistas Gerenciados Nuvem Interna Histórico Maturidade Social Detalhes Internos vendas Acesso a Experts Roteamento Inteligente Baseado no Perfil SW do Contact Center Existente suporte Treinamento Função interna (por ex: Finanças) Especialista Específico Usuário Interno Relatórios Métricas / KPIs Rastream. / SLAs Métricas de Customer Care prontas? Governança Habilidade do Analista SLAs

Experiências de Mercado Guitar Guy – 10 milhões de visitas 10% de queda nas ações (~$180 M – or 51 mil guitarras) Não É uma Brastemp – 800 mil visitas Gerou mudança no processo de atendimento no SAC Mommy Blogger: consumidora com 1 milhão de seguidores 26

O Cenário de Big Data Analytics e os Desafios do Business Variedade Velocidade Volume Validade Veracidade Valor Visibilidade

Qual o Tamanho do Big Data 2.75 ZETABYTES! Ano de 2012 8 ZETABYTES! Ano de 2015

O Que Vem Depois? Big Data: Transformando Processos de Negócio Online Marketing IT Faturamento Gerência de Fraude Aplicação de Legislação Financial Trading Recomendações Sociais Inteligência Operacional Codificação Inteligente Perfil Social Idendificação de Locais de Crimes Data Mining e Análises de Tendências Leads Log Files Codificação Manual Bases de Dados de Crédito Instinto Pessoal Processamento de Lotes BIG DATA DATA GRID

OBRIGADO Rubens Waberski waberski@avaya.com