Cómo los análisis predictivos y prescriptivos mejoran la experiencia del centro de llamadas

  • Predictive Analytics

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El análisis predictivo puede ayudar a evaluar patrones de comportamiento que pueden permitir que los centros de llamadas proporcionen mejores ventas, mejoras o resoluciones de tickets mediante el análisis del comportamiento histórico de los clientes y la predicción de posibles acciones futuras.

La analítica prescriptiva se considera el siguiente paso después de la analítica predictiva y es una rama de la analítica de datos que utiliza modelos predictivos, inteligencia artificial y aprendizaje automático para recomendar las siguientes acciones a tomar para obtener resultados óptimos. Al utilizar la estimación de análisis predictivo de lo que se predice que ocurrirá, el análisis prescriptivo puede recomendar el curso futuro que se debe tomar.

Mediante el uso de análisis prescriptivos, las marcas pueden simular la probabilidad de diferentes resultados y ver la probabilidad de cada uno, lo que les ayuda a comprender más claramente el nivel de riesgo e incertidumbre que enfrentan, en lugar de depender de promedios o "instintos". Las organizaciones pueden comprender mejor la probabilidad de que se produzcan los peores escenarios y planificar en consecuencia.

El análisis predictivo funciona junto con el análisis prescriptivo, ya que las dos tecnologías de análisis de datos funcionan de forma sinérgica. La analítica predictiva se puede utilizar para mejorar la analítica prescriptiva. Mientras que el análisis prescriptivo analiza los datos y llega a un resultado concreto y sólido basado en un conjunto de reglas, el análisis predictivo puede analizar los datos y producir una variedad de opciones ágiles y adaptables, en lugar de una solución concreta. Los análisis predictivos, especialmente cuando se utilizan en tiempo real, se pueden utilizar para mejorar las funciones del centro de llamadas. 

Las plataformas de datos del cliente consolidan los datos para el análisis predictivo

El éxito del uso de análisis predictivo depende de qué tan bien se hayan recopilado, administrado y analizado los datos omnicanal para aprovecharlos. El desafío para las empresas es que recopilan y almacenan grandes cantidades de información de los clientes en ERP, MRP, CRM, automatización de marketing, análisis web, plataformas de centros de llamadas. y otros sistemas de TI. Todos estos se basan en un mosaico de plataformas y tecnologías que no comparten información fácilmente. Poner esta información al alcance de la mano del servicio al cliente en el centro de llamadas, la vista de 360 ??° del cliente, es fundamental para el servicio al cliente, pero increíblemente desafiante desde una perspectiva de TI empresarial.

Los ingenieros de datos utilizan el CDP para orquestar aún más la creación de almacenes de datos (o incluso archivos planos) que impulsan la creación de análisis descriptivos y predictivos. Con el CDP, los empleados del centro de llamadas de servicio al cliente obtienen una imagen completa de todas las interacciones del cliente con la marca. De esta manera, cuando un cliente llama, toda su información es conocida por el agente que lo está asistiendo. Esto puede ayudar a las empresas a presentar un rostro unificado a sus clientes al mismo tiempo que abordan los problemas de servicio de manera rápida y eficiente.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.