APLICAÇÕES

Avaliação da Satisfação do Cliente

Muitas empresas estão preocupadas com a satisfação dos seus clientes. A nova versão da ISO 9000 já incorpora normas para este tipo de avaliação. A preocupação não acontece somente com o objetivo de ganhar um certificado de qualidade. Estatísticas comprovam que é importante para a saúde financeira de uma empresa satisfazer seus clientes. As empresas perdem em média 20 a 40% de seus clientes por ano. Além disto, um cliente satisfeito contagia 5, enquanto que um insatisfeito contagia 9. É mais fácil manter um cliente do que conquistar novos. Pois são necessários 7 contatos para converter um cliente potencial em alguém que concretiza primeira compra, enquanto que clientes fiéis compram o dobro ou mais no final de 24 ou 30 meses. Além disto, uma empresa média tem entre 60 e 70% de chances de voltar a vender para seus clientes ativos, 20 a 40% de chances de vender a cliente perdidos e 5 a 20% de concretizar a primeira venda para clientes potenciais. O importante é buscar a fidelização do cliente, pois 20% dos clientes podem representar 80% do faturamento.

Para tanto, é necessário ouvir as reclamações dos clientes e dar-lhes algum tipo de satisfação (resposta e melhoria). Estatísticas dizem que 95% dos clientes insatisfeitos nunca reclamam e 90% dos que reclamam nunca voltam a comprar; 14% mudam de marca porque suas reclamações não foram atendidas e, para cada reclamação, outros 20 clientes não o fizeram.

Em geral, a avaliação da satisfação dos clientes é feita com base nos momentos da verdade, mas através de valores numéricos, isto é, solicita-se aos clientes que dêem notas para diversas características da empresa (atendimento, produto, serviços, etc.). Entretanto, este tipo de avaliação (quantitativa) não consegue captar os motivos pelos quais os clientes dão as notas. Assim, não se sabe por que um cliente deu nota baixa para determinada característica.

A tecnologia de Text Mining pode ajudar a avaliar a satisfação de seus clientes, de forma qualitativa. Através de apoio automatizado, é possível analisar textos contendo reclamações, críticas e sugestões recebidas dos clientes ou coletadas em pesquisas, para descobrir as principais insatisfações (o que está errado) e também para levantar o que está agradando o cliente.

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