El análisis predictivo la experiencia del cliente

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El análisis predictivo es una forma de análisis de datos que hace predicciones sobre eventos y comportamientos futuros. Incorpora datos históricos, comentarios y técnicas como el modelado estadístico, la IA y el aprendizaje automático.

Debido a que las tecnologías continúan aprendiendo y adaptándose en función de los datos que se les suministran, los conocimientos que brindan aumentan con el tiempo.

El análisis predictivo juega varios roles en diferentes campos de trabajo. Las organizaciones usan el análisis predictivo como una herramienta para generar experiencias fluidas para los clientes.

Una configuración típica incluiría integraciones entre las operaciones del centro de llamadas y TI. Según la industria y la aplicación, es probable que los sistemas de análisis predictivo más populares se integren con aplicaciones para el lugar de trabajo.

El análisis predictivo puede detectar y cuantificar reacciones emocionales y cognitivas genuinas en la voz humana. Luego puede generar datos y comprender reacciones y comportamientos. Esto, a su vez, predice la rotación de clientes y empleados, evalúa el riesgo y el fraude y pronostica las tasas de éxito de ventas.

El análisis predictivo permite que los especialistas en marketing hagan predicciones sobre resultados futuros en función de tendencias y datos históricos y luego tomen medidas basadas en esos conocimientos.

Las implementaciones típicas de análisis predictivo incluyen múltiples tipos de usuarios con diferentes necesidades. Este enfoque para usar y practicar el análisis predictivo está orientado al cliente. En todos los casos, los sistemas de BI estándar generan datos. Estos extraen información en diferentes resoluciones y conducen a análisis predictivos procesables.

La mayoría de los profesionales de CX pueden implementar y practicar análisis predictivos. Se aconseja a los pequeños equipos y empresarios que pasen 20 minutos a la semana jugando con un flujo de trabajo o canalización. Mida las acciones potenciales que un cliente podría realizar en un paso determinado de su viaje.

A medida que pronostique más, podrá agregar previsiones y automatizaciones más complejas, lo que dará como resultado una experiencia del cliente aún mejor con el tiempo.

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