Principais tendências em VoC Analytics no Varejo e no Atendimento aos Clientes

Se analisado minuciosamente, o VOC pode fornecer informações suficientes a uma empresa sobre como ela pode melhorar seus produtos ou serviços. Ele se concentra nas necessidades e expectativas dos clientes e ajuda as empresas a identificar exatamente isso!

De certa forma, é uma escada para elevar um negócio de uma marca comum a uma marca extraordinária. Um programa formal de Voz do Cliente (VoC) é uma necessidade para qualquer empresa que deseja aumentar sua base de clientes e se diferenciar de seus concorrentes. Infelizmente, muitas empresas não atualizam sua noção de “formal” há alguns anos e estão perdendo terreno – e clientes.

VoC no Varejo

Tradicionalmente, os varejistas se concentram mais na experiência da marca e na experiência do cliente (CX) para entender o relacionamento com o cliente. Métricas comumente usadas, como CSAT e NPS, permitem que as empresas avaliem como os compradores se sentem em relação a determinados produtos ou serviços de marca. No entanto, com o passar do tempo, essas métricas se tornam insuficientes. Os varejistas que realmente desejam ter sucesso hoje precisam de mais. Eles precisam de dados.

Imagine um enorme shopping center. Você sabe de quem é a voz mais alta naquele shopping?

Não são os profissionais de negócios. Nem os profissionais de marketing. Seria sim a dos clientes.

Em uma equação de negócios, o peso está sempre a favor dos clientes. A afirmação clichê de que “O cliente sempre tem razão”. …está sempre certa.

Imagine a influência positiva que uma empresa pode ter em seus resultados se puder sintonizar a voz do cliente.

Mas como? Qual é a voz do cliente e como você pode ouvi-la?

O que é Análise de Varejo?

Vamos começar com o significado de “análise de varejo”. Envolve a descoberta, coleta e análise de informações ou dados de varejo de uma empresa. Esse processo utiliza dados especificamente relacionados a estoque, cadeias de suprimentos, demandas do consumidor, marketing, vendas e muito mais, para tomar as decisões corretas de marketing e aquisição.

A análise de varejo não é apenas ter os dados; trata-se também de saber como aproveitar big data e realizar seu potencial.

Onde entra a Voz do Cliente (VoC)

Seus compradores estão constantemente deixando suas avaliações e avaliações de produtos ou serviços. Que seja compartilhar feedback por telefone, em conversas com um chatbot de atendimento ao cliente, em e-mails, pesquisas, nas páginas de produtos do seu comércio eletrônico etc. Por sua vez, toneladas de dados de feedback (voz do cliente) se acumulam diariamente, a maioria dos quais é não estruturado.

No entanto, os dados de VoC ajudam as empresas a obter uma compreensão detalhada das demandas e expectativas dos clientes. Além do NPS e CSAT, os dados de VoC são um recurso adicional para capturar a imagem completa da "experiência do cliente". Sem o conhecimento de muitos varejistas por aí, os dados de VoC contêm uma riqueza de informações potencialmente valiosas, e são os varejistas que se esforçam para se aprofundar na mente do ouro inexplorado – aqueles que buscam utilizar adequadamente o VoC – capturarão o cliente de ponta a ponta jornada.

Por que os dados da voz do cliente (VoC) transformam a análise de varejo

Os insights de VoC, se e quando devidamente aproveitados, podem ajudar a transformar o processo de varejo – das vendas à entrega e serviço – e melhorar a marca e a experiência do cliente. Os avanços na tecnologia tornaram tudo isso possível, principalmente com a inteligência artificial. Com a ferramenta de análise de varejo certa para ouvir os clientes, os varejistas podem ver que o VoC capacita os negócios das seguintes maneiras:

Aumento da receita

Envolver a voz do cliente pode ajudá-lo a entender melhor o impacto de sua campanha de varejo de ponta a ponta e fornecer estratégias de marketing e vendas mais eficazes. Por sua vez, maior receita.

Por exemplo, por meio da tecnologia de inteligência artificial e processamento de linguagem natural, você pode descobrir que muitos de seus compradores têm falado positivamente sobre uma determinada exibição na loja de que gostam. Com base neste conhecimento chave, você e suas equipes são capazes de replicar o sucesso dos resultados e melhorar as exibições existentes enquanto geram ideias novas e semelhantes para produções futuras.

Economia de tempo e custo

O grande volume de dados de varejo pode ser intimidador para a maioria dos analistas, especialmente quando eles precisam explorar consistentemente os dados não estruturados sem erros e fornecer sempre resultados precisos. No entanto, a tecnologia de análise de varejo impulsionada pela inteligência artificial pode economizar tempo e dinheiro de vários departamentos.

Por exemplo, sua equipe de P&D pode gastar menos tempo analisando os números, já que a IA foi projetada para coletar, classificar e analisar automaticamente dados 24 horas por dia. Em vez disso, os analistas de mercado podem gastar mais tempo tirando conclusões dos insights (também gerados por aprendizado de máquina e totalmente precisos). Enquanto isso, os profissionais de marketing de produtos têm tudo o que precisam ao seu alcance para melhorar as campanhas existentes, em vez de refazê-las, economizando tempo e custos.

Melhora das operações e da experiência do cliente (CX)

Quais razões ou fatores significativos impedem que seus clientes retornem ou até mesmo deixem de retornar? Qual lançamento de produto na loja foi mais eficaz e por que determinado produto não atingiu as metas de vendas?

E quanto a outros concorrentes de varejo? O que seus clientes estão dizendo sobre eles?

Ferramentas modernas de análise de texto, podem ajudar as empresas a identificar esses detalhes pequenos, porém impactantes, mencionados entre o número cada vez maior de avaliações online. Esses detalhes muitas vezes passam despercebidos pelo olho humano. Esses insights podem estar relacionados ao lado logístico e operacional das coisas, além de outros, para ajudar os varejistas a oferecer uma melhor experiência ao cliente.

O Futuro do Varejo

A análise de varejo veio para ficar. Entre 2022 e 2025, o mercado global de análise de varejo deverá crescer 18%. Dentro de cinco anos, será avaliado em mais de US$ 9,5 bilhões.

Em um comunicado de imprensa de 2022, a Gartner prevê queaté o final do ano 60% das empresas complementarão os métodos tradicionais de pesquisa de mercado com a análise de dados de interação com o cliente, como dados de voz e texto.

Ouvir, interagir, atuar e medir serão os verbos mais usados no novo varejo.

“O futuro pertence àqueles que podem coletar, agregar, segmentar, integrar, visualizar e interpretar dados.” – Vint Cerf, pioneiro americano da Internet

VoC nos Contact Centers

O VoC tem um componente de contact center e um componente empresarial. Eles estão relacionados, esperançosamente conectados, mas não são os mesmos. Os centros de contato são onde a maior parte dos dados VoC é coletada, mas não onde são analisados. A empresa utiliza parte da contribuição de dados do contact center, mas geralmente não o suficiente (ou partes relevantes).

O problema é que o método tradicional de VoC em contact centers é uma pesquisa simples, geralmente várias perguntas feitas ao final de uma voz ou interação digital, muitas vezes com uma resposta escalonada que imita a escala NPS. Esse feedback é útil, mas extremamente limitado de três maneiras. Ele captura uma resposta apenas à interação mais recente, sem discernir problemas de longa data que possam persistir e é separado de qualquer contexto fora da interação.

Em segundo lugar, incorpora um viés de auto-seleção por parte do cliente, que provavelmente responderá a uma pesquisa apenas quando as coisas correrem excepcionalmente bem ou mal. E terceiro, é usado com mais frequência dentro dos contact centers para avaliar o desempenho do agente, em vez de identificar defeitos gerais em produtos ou processos.

Com esse tipo de bagagem, não surpreende que seja necessário um tipo mais profundo de abordagem de VoC. As melhores práticas modernas em VoC estão indo além das pesquisas e além do contact center, para incorporar texto de formato livre, gravações de voz, dados de marketing e informações contextuais do cliente.

A tendência emergente mais importante no VoC é o uso de inteligência artificial (IA) para superar algumas das limitações que acabamos de descrever. À medida que a IA se torna uma ferramenta mais valiosa em toda a empresa, muitos a estão usando para identificar tendências no sentimento, intenção e comportamento de compra do cliente. Isso leva os dados para fora do contact center, geralmente para profissionais de marketing, que têm mais experiência no uso de IA.

A IA e outras formas de análise avançada agora são capazes de ingerir e analisar enormes quantidades de gravações de voz não estruturadas, uma fonte amplamente inexplorada de inteligência do cliente. O sucesso com isso foi prejudicado pelo enorme volume de gravações; sem feedback direto, é difícil saber o que procurar, entender como encontrar um sinal na enorme pilha de ruído. Isso torna a IA uma boa candidata para implantações interdepartamentais que promovem a integração de contact centers em programas mais amplos de experiência do cliente (CX) e VoC.

O movimento em direção à IA reflete uma segunda tendência, a transição do uso principalmente de feedback direto do cliente para a coleta passiva de dados. As gravações de voz fazem parte disso, pois podem ser executadas por meio de um sistema de processamento de linguagem natural (PLN) e convertidas em texto para análise. Outros elementos passivos incluem dados históricos de transações e dados de clientes com eventos da vida e dados demográficos. Ao analisar esses tipos de dados, você pode usar o VoC para gerenciamento de marca, identificando tendências sutis que podem ter pouco a ver com a interação de qualquer pessoa, mas muito a ver com a forma como grupos de clientes veem uma empresa de forma mais ampla.

A Ventana Research afirma que, até 2025, metade das empresas dependerá mais da análise de dados coletados passivamente do que do feedback direto da pesquisa para obter informações sobre VoC.

Também estamos vendo uma ligação mais profunda entre os programas VoC e o gerenciamento de fidelidade em geral, especialmente entre profissionais de marketing e equipes de sucesso do cliente. Essas equipes ocupam um espaço entre os gerentes de marca (que têm uma visão muito ampla) e os contact centers (com uma visão muito restrita). Eles se concentram nas necessidades e no progresso de um conjunto específico de clientes, geralmente de alto valor. Mas eles devem ter um insight mais qualitativo do que quantitativo, mais relacionado à descoberta de potenciais futuros do que à correção de problemas já ocorridos. É provável que esses usuários encontrem suas ferramentas de VoC como parte de sistemas existentes, como CDPs, CRMs e plataformas de personalização, e os ampliem com ferramentas de análise que podem ou não ter sido criadas formalmente para VoC.

Outra tendência é a adoção do “micro-feedback” — reações instantâneas a algum evento, como uma interação ou comunicação. Os banheiros dos aeroportos, por exemplo, agora são frequentemente equipados com três botões (às vezes coloridos em vermelho, amarelo e verde) para que as pessoas avaliem a limpeza antes de sair. Leva dois segundos, é completamente anônimo e fornece um instantâneo de sucesso ou falha. Não faz nada para buscar questões mais profundas, mas pode fornecer um alerta rápido para enviar alguém para substituir as toalhas de papel. Quando esse tipo de sistema é usado em um aplicativo móvel ou em um site, ele se torna mais rastreável e fornece um guia para uma investigação mais profunda. Ao forçar alguém a fazer uma escolha instantânea entre avaliações muito simples para cima ou para baixo, você elimina qualquer confusão sobre palavras ou preconceitos relacionados a um agente ou uma conversa. Em outras palavras, útil em alguns contextos, mas limitado em geral.

Por fim, o VoC tem um papel a desempenhar nas relações com a força de trabalho (EX). A pandemia mudou a forma como os agentes de contact center são contratados, localizados, treinados e gerenciados. Como ficou mais difícil encontrar e reter pessoal qualificado, muitas empresas estão reforçando suas práticas de engajamento da força de trabalho. Alguns estão procurando versões de ferramentas VoC para aplicá-las também à voz do agente. O agente sempre foi um lado da conversa capturado em gravações de voz e frequentemente é o assunto do feedback fornecido em pesquisas com clientes. Portanto, a ideia de capturar e analisar essa parte da interação não é nova.

A novidade é o uso de ferramentas mais direcionadas para fornecer aos agentes um fórum de expressão de maneira não ameaçadora. Essas práticas estão se fundindo com os métodos existentes de gerenciamento de desempenho e treinamento/coaching que capturam avaliações de atividade. Agora, a ideia de que você pode avaliar a satisfação e o engajamento do agente da mesma maneira está se consolidando.

No geral, o que estamos vendo é um reconhecimento de que o feedback tradicional baseado em pesquisa é bom para ajudar os contact centers a ver os problemas de curto prazo, principalmente dentro do pool de agentes, mas insuficiente para uma estratégia mais ampla de CX que busca criar lealdade e estender valor para o cliente. Para isso, outros departamentos e novas tecnologias devem avançar.

Reunimos um processo de 3 etapas para visualização de dados da voz dos dados do cliente.

ETAPA 1: Identifique as fontes de dados e reúna-as em um só lugar

Existem basicamente três tipos de fontes de dados para coletar dados VOC e eles diferem para B2B e B2C.

Fonte de dados direta: Esta fonte inclui o canal onde os clientes estão interagindo diretamente com a marca e compartilhando suas experiências, feedback ou reclamações sobre a marca. Essas fontes incluem pesquisas VOC, chamadas de suporte e e-mails.

Fonte de dados indireta: Existem vários canais onde os clientes não falam diretamente com a marca, mas entre si. Eles compartilham seus comentários e experiências com a marca e adoram ouvir o que outros clientes da mesma marca têm a dizer. Essas conversas são ótimas fontes para coletar dados VOC.

Canais e fóruns de mídia social são ótimos exemplos de fontes indiretas de dados VOC. Com a escuta social, você pode atender a toda essa conversa na web.

Fonte de dados inferida: Além do que os clientes têm a dizer, seu comportamento também diz muito. Quanto gastaram no site, qual página estão visitando com mais frequência, adicionaram algo ao carrinho e não compraram, qual é o histórico de compras e qual é a taxa de conversão, esses tipos de dados ajudam muito na análise o comportamento do cliente. E também ajuda a analisar quais mudanças são necessárias no site, produto ou serviço.

Agora que você identificou todas as fontes de dados VOC, reúna-as em um só lugar com a ajuda do software de feedback do cliente em um só lugar para análise.

ETAPA 2: Analise seus dados VOC

Agora que você reuniu todos esses dados, outro desafio é analisar dados tão complexos. Há muitos dados para analisar manualmente, então a melhor alternativa disponível é a análise de texto e sentimento.

Com o aprendizado de máquina, a análise de texto lê todos os milhares de comentários, marca os comentários automaticamente e fornece as principais tendências, diga as coisas mais comuns sobre as quais os clientes falaram, em apenas alguns minutos.

E não apenas isso, a análise de sentimento lê esse feedback e fornece as principais emoções dos clientes. Por exemplo, se o feedback compartilhado for negativo, positivo ou neutro.

ETAPA 3: Visualize os dados VOC

Agora que todos os dados de VOC foram analisados, um software de feedback reunirá tudo em um painel. Você tem todos os dados em um só lugar para ver padrões e tirar conclusões.

Além disso, você também pode dividir e dividir os dados com base em seus requisitos.

Por exemplo, uma empresa de SaaS se concentraria nos recursos do produto, se o recurso recém-lançado é apreciado pelo cliente ou não. Uma empresa automotiva se concentraria nas revisões do carro. Uma marca de comércio eletrônico se concentraria em quanto tempo um cliente está navegando ou por quanto tempo um cliente mantém itens no carrinho.

Com base em cada objetivo de negócios, eles podem colocar em primeiro plano os detalhes com base no que desejam ver.

Portanto, avalie o feedback dos clientes e tome medidas corretivas que ajudarão a empresa a se tornar centrada no cliente a longo prazo e ajudarão a complementar as suas estratégias de crescimento.