Big Data comienza a hacer posible la transformación digital a nivel global, impactando a todas las industrias y a los individuos –desde profesionales en TI, líderes de negocio, hasta los consumidores finales.
De acuerdo con un estudio de Forrester Research, el 74% de las empresas en México indican que quieren ser ‘impulsadas por datos’, pero sólo el 29% dicen que son capaces de conectar la analítica con la acción.
Aunque las organizaciones parecen insatisfechas con sus capacidades de Big Data, siguen aumentando el presupuesto con nuevas herramientas, software y capacidades.
Se espera que los ingresos mundiales del mercado de Big Data se incrementen de 18.3 millones de dólares en 2017 a 92.2 millones en 2026.
El mundo del Big Data introdujo una era en la que los petabytes de información pueden ser comprimidos y extraídos. Actualmente ya muchas empresas utilizan algoritmos derivados de Big Data para tomar decisiones sobre sus negocios, como por ejemplo: elegir un candidato para ocupar un puesto de trabajo, determinar quién es competente en un empleo existente, entre otras aplicaciones.
Maximizando la información
La realidad es que el reto que enfrentan todas las compañías hoy en día es saber qué hacer exactamente con todos estos beneficios que proporcionan las herramientas de Big Data. Por ejemplo, los centros de contacto o call centers están experimentando una afluencia masiva de datos de los clientes; no obstante, necesitan una manera eficiente de convertir esta información en estrategias para la optimización del negocio. En este sentido, las soluciones de Big Data pueden ser un recurso invaluable.
Mediante el análisis de datos de los clientes, pueden predecir con precisión sus comportamientos y las tendencias para garantizar que la experiencia coincida con sus expectativas. Para ello, estos consejos van dirigidos a cómo las empresas pueden aprender a utilizar Big Data para mantener a los clientes contentos:
1. Utilizar datos de los agentes/empleados
Los datos históricos de interacción cliente-agente son un excelente recurso para determinar las fortalezas y debilidades de los trabajadores. Mediante el análisis de los resultados de sus comunicaciones anteriores, es posible determinar su productividad en función de su nivel de habilidad para realizar múltiples tareas, y transferir las llamadas a los diferentes perfiles de trabajadores según las diferentes situaciones del día a día que pueden surgir.
2. Implementar análisis predictivo
Mediante el análisis de datos se puede determinar qué factores tienen el mayor impacto en el rendimiento del trabajador, lo que permite desarrollar estrategias adecuadas para aumentar su eficacia, disminuir el volumen de trabajo y mejorar la satisfacción general de los clientes. Se pueden utilizar modelos de análisis predictivo para evaluar qué cambios operativos tendrían el mayor impacto en el rendimiento general de la empresa.
3. Analizar la relación con los clientes a través de múltiples canales
La expansión de las nuevas tecnologías significa que las organizaciones con diversos canales de comunicación disponibles deben estar preparadas para manejar estos datos. Los clientes esperan poder contactar a través de llamadas, correo electrónico, redes sociales, aplicaciones para móviles y muchas otras fuentes. Si no se aplica un análisis correcto de los datos en cada uno de estos canales, se está perdiendo la oportunidad de recopilar información valiosa.
Por Héctor Sánchez, Vicepresidente de Ventas para Broadsoft en Latinoamérica
