¿Cómo pueden ser malos los datos y qué los hace buenos?

Dado que los datos proceden de un sinfín de fuentes -algunas de las cuales están aisladas, mientras que otras están en diferentes formatos o bases de datos y otras no están formateadas-, no hay coherencia, y deben reunirse de forma estructurada y coherente para que sean útiles.

Para convertir los datos malos en buenos, hay que "limpiarlos". La limpieza de datos es el proceso de arreglar los datos malos de un conjunto de datos, lo que implica identificar cualquier error y luego actualizarlo, arreglarlo o eliminarlo, lo que mejora la calidad de dichos datos.

La mayoría de las marcas suelen tener una gran cantidad de datos de los clientes almacenados en sus sistemas de CRM, que se compone de las interacciones anteriores, las transacciones y las transcripciones de las sesiones de chat y llamadas.

Sin embargo, una gran cantidad de estos datos a menudo viene en un formato no estructurado como los comentarios literales que a menudo pueden resultar difíciles para los agentes humanos para tamizar a través de la visión.

A través del uso de bots de IA conversacional, las marcas son capaces de hacer uso del aprendizaje automático avanzado para analizar rápidamente sus bases de datos y encontrar vínculos entre piezas de información mucho más rápido y con mayor precisión que cualquier agente humano jamás podría.

¿Qué papel desempeña la analítica en CX?

La analítica de clientes comienza con la agregación y unificación de datos de todas las fuentes posibles, incluyendo sitios web, aplicaciones móviles, correo electrónico, chat, redes sociales, tickets de atención al cliente y visitas a la tienda. Una vez que las marcas unifican y estructuran esos datos, pueden utilizarlos para crear una visión holística de 360 grados de cada cliente.

Utilizar la analítica para determinar si un usuario encuentra la respuesta que busca es la clave para crear las mejores experiencias. Los mejores conjuntos de datos para este propósito son una mezcla de métricas cuantitativas y métricas cualitativas; después de todo, cada usuario tendrá una opinión fundamental única sobre tener una conversación con una máquina.

Las empresas pueden utilizar la analítica de clientes para crear experiencias de cliente personalizadas y ayudar en las consultas de atención al cliente. Los datos en tiempo real pueden ayudar a canalizar las consultas en directo a los agentes más adecuados al principio de la interacción con el cliente. Al interpretar y analizar estos datos, las marcas pueden tomar la "siguiente mejor decisión" en el recorrido del cliente.

Descubre la innovación

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