Dados são parte vital para o trabalho da área de Customer Success. A partir deles podemos identificar o resultado de ações do passado e criar as estratégias do futuro.
Aprenda como utilizar dados diariamente, de forma simples e facilitada. Direcione os da sua empresa de maneira produtiva e inteligente, para obter uma melhor performance.
Este artigo é baseado no relato de Luciana Teles, professora da Fundação Instituto de Administração (FIA) e da CS Academy. Ela também foi a primeira jurada brasileira na competição internacional Top 25 Customer Success.
A relação entre dados e Customer Success
A utilização de dados é de vital importância para o Customer Success. Para a criação de ações com clientes é necessário a análise do seu comportamento. Por isso, não é errado dizer que as estratégias da área são formadas totalmente apoiadas em dados.
Quando uma empresa ainda não vê importância no uso de dados, podemos concluir que suas estratégias de sucesso do cliente não são avançadas. Pois nenhuma decisão é possível sem a análise de informações. Já que o Customer Success é uma área voltada para o atingimento de objetivos e geração de resultados.
Aos CSMs torna-se cada vez mais necessária a criação de uma linha de pensamento estratégica. Levando em consideração o planejamento, implantação de ações e análise de resultados. Por esse motivo, realizar cursos específicos de dados pode trazer muitos benefícios.
Filtrando dados relevantes
Assim como não se utilizar nenhum dado é ruim, o excesso de volume de dados também é prejudicial. Informações demais podem ocasionar a perda de foco e falta de sentido. Promovendo maior dificuldade no processo decisório, trazendo problemas no lugar de soluções.
Outro fato, é que o comportamento de clientes e o próprio ambiente mudam continuamente. Talvez dados que faziam sentido para serem utilizados no passado, podem não fazer mais hoje. Os profissionais precisam validar as análises, objetivos e KPIs com frequência.
Por tanto, é preciso encontrar um equilíbrio, para que não aconteça nem a utilização de zero dados, nem de dados demais. É preciso simplificar o uso de dados, trazendo informações palpáveis e necessárias, transformando Big Data em Small Data.
Leia também o artigo: Data Storytelling: aprenda como compartilhar conhecimento com dados.
Faça as perguntas certas
Antes de começar a transformação e análise de dados é importante saber quais são as perguntas certas a se fazer. Ou seja, é necessário se ter em mente o que os dados devem responder. Tendo uma visão clara de que informação é procurada.
O simples fato de se fazer a pergunta correta evita muita perda de tempo. Vem daí a importância de se ter objetivos concretos, criando questões específicas que direcionam o trabalho mostrando o que precisa ser resolvido e comparado.
Quanto mais diretas e focadas as questões, maior a chance de se atingir o resultado esperado no levantamento de dados. Afinal, a partir do momento em que as perguntas são feitas é possível pensar em que dados as responderão.
Exemplos de perguntas chave:
- Qual é a melhor época do ano para criar uma ação de expansão?
- Quais funcionalidades são utilizadas pelos clientes que obtêm maior sucesso?
- Quanto tempo os clientes que obtêm maior sucesso seguem contratando o produto?
- Qual localização geográfica tem maior tendência ao churn?
- Qual perfil de cliente traz o maior LTV?
- Os clientes que abriram chamados de suporte nos últimos 6 meses seguem ativos?
Dados de Customer Success que fazem sentido
Quando se trata de dados e indicadores, muitas empresas utilizam somente o que o mercado já conhece. O benchmarking sempre foi e será importante, agregar conhecimentos de outras empresas faz parte do processo. Porém, não se deve somente utilizar as receitas já criadas.
Pense fora da caixa e procure criar inovação, nem sempre os mesmos indicadores irão representar sucesso para sua empresa e clientes. O Health Score, por exemplo, é uma métrica que precisa ser adaptada e personalizada para cada empresa.
Leve em consideração que tudo pode ser medido e crie seus próprios indicadores, concretos e mensuráveis. Adapte seus dados para que eles sejam usados de forma objetiva e simplificada. Como diz Luciana Teles:
“Fuja do óbvio, pense no que faz sentido para o seu negócio e para o seu mercado!”
Fluxo de uso de dados no Customer Success
Muitos colaboradores ainda possuem dificuldades nas tratativas que envolvem análise de dados. Na maioria das empresas é necessário ensinar as pessoas a ganharem uma visão estratégica. Isso ocorre até mesmo com líderes, que têm dificuldade de analisar informações de gestão.
Por isso, é interessante seguir um fluxo de uso de dados, de maneira em que a utilização seja estruturada e mais produtiva. Luciana Teles compartilha o fluxo que costuma seguir:
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- Defina objetivo e pergunta a ser respondida
- Busque fontes de dados para responder
- Solicite os dados para alguém ou trabalhe a sua geração
- Limpe e organize as informações
- Interprete os dados: Explore e crie hipóteses
- Classifique e comunique as descobertas
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Principais usos para dados
Os dados podem ser utilizados para a criação de gatilhos automatizados, identificando comportamentos de clientes que expressam sua fase atual, um problema ou oportunidade. Desta maneira o cliente receberá comunicações toda vez que seus dados demonstrarem algum tipo de comportamento.
Podemos usar dados também para personalizar mensagens, desta forma mesmo que o envio seja automático o cliente receberá informações relevantes. Os dados neste caso ajudam a adaptar ações automáticas de estratégias One to Many.
Outro uso importante é para mensurar os resultados atingidos para saber a efetividade de ações. Dessa maneira é possível mapear interações e metrificar o sucesso das estratégias realizadas. Gerando decisões sobre a continuidade ou não de campanhas ou negociações.
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Conteúdo na íntegra
Assista ao webinar da Luciana Teles para a SenseData:
Simplificando o uso de dados para tracionar expansão de MRR.
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Analista de marketing na SenseData, com experiência no mercado de Customer Success. Escreve conteúdos que ajudam na adoção de estratégias com foco no cliente.
