Como a análise de dados pode ser usada para otimizar a experiência do consumidor

Um empreendedor que trabalha com produtos inovadores percebe rapidamente a relação entre a experiência do consumidor e a validação no mercado de seus produtos ou serviços.

A razão é que o consumidor ganha cada vez mais poder e, por isso, é preciso valorizá-lo. A percepção do cliente também é um ponto-chave para a captação de recursos, principalmente no momento de escalar seu negócio. Investidores se preocupam muito com a experiência das pessoas que utilizam seus produtos/serviços e com suas respostas às soluções ofertadas.

Você já deve saber, por exemplo, que um bom pitch precisa incluir dados de mercado e de resultados, não é mesmo? Pois bem: a elaboração e revisão do seu modelo de negócios, além de uma metodologia que crie uma experiência de compra especial e encantadora, apenas são possíveis a partir de uma base de informações.

Neste artigo, vamos explicar como a análise de dados pode ser usada para otimizar a experiência do consumidor e para dar algumas dicas de como aplicar esta metodologia:

Cuide bem dos seus dados

São tantos os dados importantes disponíveis em fontes diversas que pode ficar difícil decidir em que devemos focar. Uma boa aplicação de Customer Analytics pode ajudar, mas que tal fazer uma abordagem diferente? E se pensarmos sobre como precisamos tratar os dados para extrair a inteligência necessária e, dessa maneira, melhorar a experiência do cliente?

CONFIRA 7 PRÁTICAS ESSENCIAIS:

relacione as fontes: você provavelmente possui algumas ferramentas com dados críticos sobre os seus clientes e leads, como um sistema de gestão, o CRM e, quem sabe, aplicativos próprios. O primeiro passo é localizar onde estão os dados que precisa;
valide os dados: dados antigos ou imprecisos não são úteis. Padronize e valide seus dados. Isso pode ser feito confirmando endereços, preenchendo campos incompletos, resolvendo conflitos e imprecisões;
filtre as informações: alguns dados podem estar duplicados, principalmente quando são originários de sistemas ou aplicações não integradas;
enriqueça: você deve se perguntar sobre locais em que possam existir dados adicionais que são importantes, incluindo dados demográficos, como idade, formação e renda de seus clientes;
identifique relacionamentos: dados “soltos” dificilmente têm utilidade, mas quando combinados com outros, ganham nova dimensão. Você consegue entender melhor o comportamento de compra quando identifica relações importantes para o seu negócio (por exemplo, os canais de venda utilizados, produtos e serviços de interesse e influenciadores de decisão), relacionados a perfis específicos de clientes;
compartilhe: é incrivelmente comum que alguns membros da equipe trabalhem com dados diferentes, independentemente do tamanho do negócio. Uma boa forma de resolver isso é compartilhando as informações entre os envolvidos e usando recursos de integração de dados;
promova uma boa gestão de dados: se você precisar refazer os 6 passos anteriores sempre que necessitar de uma informação, demandará muito tempo gerando informação e pouco para analisá-las. Por isso, mantenha os dados “limpos”, organizados e disponíveis em tempo real. É preciso manter um painel permanente de informações úteis.

Personalize a experiência do consumidor

Sabe aquela ideia de segmentar comunicação, serviço e atendimento? Saiba que só isso é pouco! Não basta mais atender a um grupo de clientes de forma personalizada, como fornecer uma solução de telemedicina para cardiologistas, por exemplo. É preciso se dedicar a realizar uma experiência única para cada cliente. Obviamente que isso só é possível com base em dados.

Há muitas empresas que fazem isso, como a Amazon (uma das pioneiras) e a Netflix, que sugerem temas e programações de acordo com cada usuário. Porém, até esses serviços ainda podem melhorar. É só pensar se já recebeu uma sugestão que lhe fez acreditar que o algoritmo pudesse estar com graves problemas por não ter relação com suas preferências.

Liberte-se de sua criação

É muito provável que, na primeira vez que você pensou em um produto e elaborou seu modelo de negócios, tenha pensado na perfeição. Afinal, todo o conhecimento que acumulou para desenvolver algo pode ter lhe tornado um especialista e, por isso, em condições de determinar o que pode funcionar melhor em todos os detalhes.

O problema é que na maioria dos casos o cliente não é um especialista. Isso faz com que nem sempre ele reconheça e valorize o “produto perfeito”. Essa diferença é natural, principalmente se você vem da engenharia ou do setor de TI, mas não pode ser um entrave.

Os dados não vão lhe ajudar a criar uma boa experiência se tentar usá-los para justificar a utilidade de seu produto. É preciso dar espaço para que as informações sobre seus clientes, incluindo as necessárias para uma boa análise preditiva, sirvam como um guia para entregar a melhor solução do ponto de vista deles.

Claramente isso não significa entregar um produto ruim, pois em médio e longo prazo isso poderia significar o fim da empresa, mas que para entender o consumidor é preciso assumir uma postura de empresário e não de usuário, ou seja, não é você que vai usar o produto, por isso, ele não precisa ser feito para você.

Levante os pontos fracos

Se você não analisa os dados para identificar o que não está funcionando, seus clientes simplesmente podem lhe abandonar. Por exemplo, se algo no seu site estiver em desacordo com a expectativa do usuário, ele deixará de acessá-lo.

O consumidor tem opções de sobra. Por isso, não se pode contentar-se em entregar uma experiência que não seja encantadora. Os dados mostram o que não está funcionando e o que precisa mudar, seja no seu site ou outro de seus canais.

Confira alguns exemplos

Imagine uma startup que desenvolveu um método de purificação de água inovador. O sistema é mais eficiente que um tratamento comum, porém, o consumidor está resistente devido a uma má experiência com purificadores de água convencionais de empresas que usavam de artifícios de venda enganosos.

Como solução, a empresa decide iniciar sua comercialização com uma estratégia baseada em segmentação como forma de se aproximar do consumidor e depois pensa em expandir ao abranger novos segmentos.

Nesse caso, uma base de dados permitiria refinar a segmentação e determinar o potencial de cada segmento, medir o desempenho e canalizar investimentos de acordo com a contribuição de cada canal para os resultados.

Outro detalhe relevante, principalmente para empresas que trabalham com produtos inovadores ou complexos, está na experiência de uso e não tanto na de compra. Dados sobre índice de satisfação são criticamente importantes nesse caso, fundamentais para garantir uma boa experiência.

Para concluir, o funil de vendas como conhecemos está mudando, concepções disruptivas estão aproximando clientes e negócios de uma forma nunca vista, incluindo disponibilidade da empresa em múltiplos canais que, quando possível, integram o atendimento virtual ao presencial.

Assim, qualquer que seja o canal de contato, é possível proporcionar uma experiência do consumidor como se ele fosse atendido por uma única pessoa, pois todos dispõem dos dados necessários para dar continuidade no atendimento.