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Artigo: Problemas das empresas que podem ser resolvidos com análise preditiva
Para as empresas, o serviço prestado ao cliente é a principal prioridade e representa um grande desafio para o desenvolvimento de todos os negócios. A Análise de dados é uma ferramenta chave que pode ser usada não apenas para prestar um serviço melhor ao cliente, mas também aprofundar relacionamentos com clientes.
A análise preditiva, por exemplo, pode desempenhar um papel importante na experiência do cliente, diminuindo e, em muitos casos, eliminando os problemas dos clientes antes mesmo que aconteçam.
Imagine um cliente ao receber o telefonema de uma empresa com a solução de recall do produto adquirido, antes mesmo dele constatar algum problema. Ao sintetizar dados de uma série de fontes, a análise preditiva auxilia os gerentes de branding a enxergarem proativamente o que está por vir. O resultado: resolver um problema antes mesmo que o cliente esteja ciente do problema.
Cuidados com a saúde: a Xerox tem aplicado análise preditiva no setor de saúde para prever possíveis razões de futuras visitas de pacientes ao médico ou hospitais. Essas informações podem levar a um diagnóstico precoce e tratamento ágil, contribuindo potencialmente para salvar vidas.
Experimentos pilotos mostram que podemos usar análise preditiva para prever problemas ou questões que provavelmente o paciente terá. Fornecendo de forma proativa e personalizada as informações sobre possíveis quadros antes que o paciente desenvolva problemas de saúde.
Help Desk: no Centro de pesquisas Xerox constatamos resultados promissores com a aplicação da análise preditiva em centros de atendimento de saúde, como hospitais. O profissional do atendimento inicial poderá oferecer um serviço mais qualificado porque terá recomendações de um sistema apoiado em evidências, fornecendo sugestões proativas durante uma chamada de atendimento ao cliente.
A análise preditiva pode ajudar qualquer empresa a transformar “montanhas” de dados em insights valiosos para aprofundar o relacionamento com clientes. Eu não preciso de análise para prever que quando um cliente está feliz, sua empresa terá sucesso.
Nathan Gnanasambandam, Ph.D, cientista de pesquisa sênior no laboratório “Big Data Analytics” no PARC, centro de pesquisas da Xerox. Sua atuação inclui experiência em modelagem quantitativa incluindo perfil comportamental e contextual, modelagem de risco, texto e grandes análises de dados. Seus interesses atuais estão em análise social e de saúde.
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