Autor: Sérgio Farina
Hoje, as empresas de serviços estão enfrentando crescentes pressões para melhorar o desempenho operacional e funcional em uma série de áreas importantes. Os fatores de risco com base em critérios econômicos, sócio-econômicos e competitivos estão fazendo com que os departamentos de atendimento concentrem seus esforços na redução das perdas minimizando custos, aumentando a eficiência operacional e o foco no cliente. Como resultado, estas empresas estão dando maior ênfase na qualidade e eficiência no tratamento de reclamações e sugestões dos clientes.
Este nível de atenção destaca a inadequação dos relatórios tradicionais de informações e dos típicos sistemas de gestão e análises de queixas para enfrentar esses desafios emergentes. O tamanho desse déficit é agravado pelos problemas de latência e falta de integração desses dados.
Essas informações fragmentadas e uma série de problemas impedem o sucesso. Por exemplo, quando uma operação acessa múltiplos bancos de dados, não há uma versão única e coerente com a demanda de negócios. Como resultado, existe maior probabilidade de que as exigências podem obter respostas múltiplas, corretas e incorretas, a partir desta informação. No entanto, esta operação requer mais tempo e esforço no acesso e combinação dos dados, para se obter respostas. Isto é muito dispendioso para qualquer organização.
Este tipo de cenário pode levar empresas a um modelo reativo de operações por conta de um esquema incompleto de atendimento. Por exemplo, quando há um aviso de sinistro fraudulento em uma empresa de seguros. Involuntariamente, a ligação é atendida ou por um operador que não é capaz de acessar as informações em tempo para identificar algo suspeito ou que não tem experiência na identificação de sinistros fraudulentos, aumentando a probabilidade de seu pagamento. Igualmente importante, a gestão ineficiente de atendimentos aumenta o ciclo de vida do crédito e terá impacto no fornecimento de soluções, causando a perda de clientes.
A próxima geração de coleta das informações durante o atendimento aos clientes irá fornecer uma ampla gama de capacidades analíticas e de acesso para as áreas operacionais e funcionais, assim como para os níveis da organização. A base é um armazém de dados acessível e integrado, que permite o acesso da informação à tempo, satisfazendo as necessidades operacionais e funcionais dos departamentos de serviço ao cliente. A combinação de uma base de análise preditiva e ferramentas de mineração de dados permite que as empresas consigam muitos benefícios por meio da análise processual.
Dentro destas, há um ciclo de vida proativo e automatizado para a detecção de possíveis fraudes, utilizando a mesma abordagem para lidar com as oportunidades quando elas aparecem (como ofertas e recuperação de crédito), além de reduzir os custos operacionais por meio de um ranking de respostas automatizadas. Além disso, esses novos recursos vem com a melhora do processo de atendimento, baseada em dados, análises e modelos, proporcionando flexibilidade no processo que irá beneficiar os clientes em suas metas de retenção na empresa.
A implementação da próxima geração da análise de atendimentos vai diferenciar empresas em um mercado competitivo, onde a eficiência operacional continuará sendo fundamental tanto para a retenção de clientes como para iniciativas de controle de custos. Agora, os esforços de modernização para permitir a entrega de análise não são apenas essenciais para a saúde geral de uma empresa, mas para posicioná-la na criação de uma forte vantagem competitiva.
Sérgio Farina é diretor geral da Teradata Brasil.
