Big data

Make your big data smarter

Creare una Customer Experience personalizzata richiede tempo, risorse e soprattutto i giusti strumenti per raggiungere i clienti e comprenderne le esigenze in profondità.
Come sempre nel business, nuovi metodi e nuovi processi portano con sé nuovi ostacoli e reticenze. La grande disponibilità di strumenti di CRM ci hanno resi estremamente bravi ad ascoltare i nostri clienti. Ciò nonostante, le ricerche dimostrano quanto sia complesso estrarre qualcosa che abbia un senso da questa enorme mole di informazioni.

 

Cosa sono i feedback non strutturati dei clienti?

In generale, i feedback dei clienti possono essere di due tipologie: strutturati e non. Un buon esempio di dati strutturati sono quelli contenuti nei fogli excel, come un voto di soddisfazione, il numero di like su una pagina Facebook, i dati anagrafici, i prodotti acquistati. In tutti questi casi le informazioni sono facilmente reperibili e cadono in campi predefiniti.

I dati non strutturati sono invece molto più vicini al linguaggio naturale e quindi alle conversazioni umane e spesso caratterizzati da spelling scorretto, mancanza di punteggiatura e pertanto più difficili da analizzare.
Chiunque utilizzi un CRM avrà sicuramente incontrato email, commenti di clienti lasciati sui social media che nascondono al loro interno sentimenti, emozioni, toni e motivazioni variegate. E’ impossibile pensare di ignorarli.

L’80% dei dati raccolti è di norma non strutturato. Non solo, il 76% degli utenti di CRM di norma vede la manipolazione e l’analisi dei dati come una delle più grandi barriere all’ottenimento di insight per il business.
E proprio qui sta il problema: stiamo raccogliendo enormi quantità di big data non strutturati ma non sappiamo come interpretarli! Il risultato è che i manager prendono decisioni importanti per il business senza avere una visione a 360 gradi delle informazioni che i clienti comunque trasmettono alle aziende.

 

Quali sono le tipologie di customer feedback non strutturati?

  • Help desk: i tool di help-desk sono eccellenti per catturare feedback testuali dai clienti come conversazioni di contact center, descrizioni dei casi e note. Analizzare questa tipologia di feedback è fondamentale per intercettare e predire modelli di comportamento ripetuti e di conseguenza agire produttivamente anticipando le esigenze dei clienti e risolvendo i loro problemi prima ancora che accadano.
  • Emails: non si tratta solo delle email che i clienti scrivono quando hanno bisogno di aiuto. Ma anche delle email tra product manager, sales, development, marketing team and executive. Nessuno le prende davvero in considerazione, ma sono ricche di informazioni preziose sui clienti e sui loro problemi.
  • Surveys & product reviews: le survey e le review dei prodotti sono un onesto e sincero feedback dato dai clienti in merito alla loro soddisfazione relativamente ad un prodotto, oppure allo staff o alla qualità del servizio. Le metodologie di Customer Experience suggeriscono inoltre di accorciare le survey in modo da scoprire piuttosto semplicemente e rapidamente i driver di insoddisfazione e soddisfazione dei clienti. Senza tediarli eccessivamente.
  • Live chat and community discussions: il supporto live può aiutare il business a comunicare direttamente con gli utenti per comprendere appieno la user experience. Combinare questo feedback con percezioni, opinioni e idee dei clienti è una eccellente opportunità per verificare se gli obiettivi di business sono allineati con i bisogni dei clienti. Ed essere pronti a mettere in atto le azioni necessarie al cambiamento dei processi aziendali.

 

Come analizzare questa miniera d’oro di informazioni?

La risposta è molto semplice: text analytics. I text analytics applicano natural language processing, machine learning e tecniche di visualizzazione per identificare ed estrarre informazioni dai dati non strutturati.

Per molti anni i text analytics sono stati visti come una complicata analisi comprensibile solo da esperti del mestiere. Ad oggi, tool come Sophia Analytics sono ideati e concepiti per essere semplici, adattabili e flessibili per ogni utente. Permettono ai team di front e back office di risolvere rapidamente i problemi dei clienti, di svelare nuove opportunità di mercato e migliorare la performance delle business operations.
Ben più importante, le soluzioni come Sophia Analytics consentono di trasformare la massa di feedback dei clienti non strutturati in insight azionabili in un’ottica di Customer Experience Management.

Contattaci per una demo






Autorizzo il trattamento dei miei dati personali secondo la normativa sulla privacy ai sensi dell’Art. 13 D.LGS 30/06/2003, n.196 e ai sensi del D.lgs. 196/2003 e successivi