How can customer engagement data improve business outcomes?

By analyzing customer engagement data, businesses can: Personalize customer experiences. Identify pain points in the customer journey. Enhance customer satisfaction and loyalty. Drive higher conversion rates and revenue.

What are the key types of customer engagement data?

The four main types include: Basic Customer Data: Demographics and contact details. Behavioral Data: Interaction patterns and habits. Attitudinal Data: Feedback, reviews, and sentiments. Transactional Data: Purchase history and financial behavior.

What tools are commonly used to collect and analyze customer engagement data?

Common tools include: Customer Relationship Management (CRM) systems. Analytics platforms like Google Analytics. Specialized engagement tools such as user feedback and survey platforms. Artificial intelligence (AI) for predictive analysis.

How does AI enhance the use of customer engagement data?

AI enables real-time data analysis, automates personalization, and predicts customer needs. Generative AI further enhances customer interactions by crafting tailored responses, improving engagement consistency across channels.

Unifique sus datos de interacción con el cliente con Engagement Data Hub

Los datos de interacción de su organización están en todas partes, pero ¿podría aprovecharlos al máximo? Con Verint Engagement Data Hub, su centro de contacto, sucursales, sitios web y móviles, y la empresa en general pueden transformarse en una organización eficiente y basada en los datos para aumentar el valor del ciclo de vida del cliente.

¿Qué son los datos de compromiso?

Todos los datos de comportamiento generados a lo largo de la interacción con sus clientes son datos de compromiso:

Datos de interacción: transcripciones y grabaciones de interacciones con clientes a través de canales de voz, digitales y sociales
Datos de experiencia: encuestas y comentarios de los clientes sobre sus experiencias de interacción.
Datos de rendimiento de la plantilla: datos operativos sobre cada interacción, como el tiempo de gestión, el tiempo de espera, la puntuación de calidad, etc.

Los datos de compromiso pueden abarcar desde métricas del tiempo medio de atención hasta la opinión del cliente sobre su interacción, así como el sentimiento de sus clientes y empleados. Estos datos de los clientes son fundamentales para su empresa, pero a menudo se almacenan en silos inconexos. Sin un modo de conectarlos, la información que necesita para tomar decisiones en tiempo real basadas en datos no está a su alcance.

¿Por qué debería importarle los datos de participación?

Aprovechar el potencial de sus datos de comportamiento puede cambiar las reglas del juego, catapultando los esfuerzos de automatización de CX de su organización y creando un valor real para los agentes, supervisores y gestores de su centro de contacto.

Por muy efectivas que sean sus soluciones individuales, ninguna de ellas ofrece una visión completa del conjunto de sus datos. Esto se traduce en una imagen fragmentada e incompleta de la relación con el cliente, que le obliga a recopilar datos y coordinar análisis de varios sistemas. Externalizar este problema al equipo de datos de la empresa significa que cada solicitud puede tomar días, o incluso semanas. Pero en este ritmo tan acelerado, la información se queda obsoleta rápidamente. Sus agentes y gestores necesitan información en tiempo real para tomar decisiones basadas en datos que aumenten la fidelización de los clientes.

Historias de éxito de clientes

Fácil acceso a los datos

Verint Platform ofrece una variedad de soluciones de análisis empresarial para satisfacer las necesidades de todos sus usuarios.

Usuarios corporativos:
- Data Insights Bot – Dialogue con sus datos para obtener información de forma inmediata sobre los indicadores clave de rendimiento (KPI) que le interesan.
Equipos de TI y Ciencia de Datos:
- Data Hub : Los conectores y los servicios de Verint Da Vinci simplifican la tarea de vincular los datos de la plataforma Verint a sus proyectos.
Analistas del negocio:
- Interaction Analytics – La tecnología de análisis de voz y texto líder del mercado permite realizar un análisis en profundidad para generar información que contribuya a la mejora en toda la empresa.

Más información

Verint Engagement Data Hub

En el núcleo del Verint Open Platform, Verint Engagement Data Hub (EDH) se incluye de forma predeterminada en todas las aplicaciones. Facilita el acceso a todos los datos de interacción con el cliente, experiencia y rendimiento del personal, en su formato correcto y fácilmente disponibles para su análisis, lo que añade un gran valor a su negocio. Entender estos datos puede arrojar luz sobre los cambios en:

Comportamiento del usuario
Volúmenes de interacción
Desempeño del agente
Sentimiento, tanto de clientes como de empleados

EDH no reemplaza sus lagos de datos existentes, CRM, CDP o herramientas de BI. Los complementa proporcionando conexiones para que sus datos estén abiertos a toda su organización, no solo a sus equipos de BI.

Además, no se limita a los datos originados en Verint. Los datos externos pueden vincularse o incorporarse y enriquecerse desde toda su organización para proporcionar una única fuente de confianza para los datos de comportamiento.

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Un “gimnasio” donde los bots entrenan

Engagement Data Hub proporciona datos a todas las aplicaciones de Verint Platform, mientras que, a su vez, todas las aplicaciones de la plataforma automáticamente ingresan sus datos en el Engagement Data Hub. Con cada aplicación añadida, el Data Hub se vuelve aún más potente.

Nuestro equipo de bots especializados está entrenado tanto con datos históricos como en tiempo real para tomar decisiones más inteligentes y rápidas, utilizando los datos del Verint Engagement Data Hub como centro de entrenamiento.

Data Insights Bot: la inteligencia artificial en el centro de contacto

El bot Verint Data Insights utiliza la IA para determinar automáticamente tendencias y detectar anomalías, proporcionando esta información directamente a los responsables del centro de contacto. El bot es fácil de usar y permite acceder rápidamente a la información de los clientes a través de preguntas en lenguaje natural. Además, los usuarios corporativos obtienen acceso ilimitado a paneles e informes basados en IA.

En la mayoría de las empresas, para obtener información sobre los datos hay que solicitarla al equipo de datos y esperar días o incluso semanas. Al ritmo actual de la actividad profesional, la información ya ha quedado obsoleta en el momento en que se recibe. Con el bot Data Insights, los usuarios de la empresa pueden obtener la información que necesitan al instante, permitiéndoles tomar decisiones basadas en datos para mejorar sus estrategias de captación de clientes.

Más información

« Interactuar con los clientes de formas más complejas significa algo más que ampliar el número y el tipo de canales de contacto».
Ventana Research La ciencia de la gestión de los datos de interacción: captar datos más detallados para mejorar la relación con el cliente

Entregando valor en toda su organización

Con los datos de comportamiento en el núcleo de Verint Open Platform todo su personal del centro de contacto puede tomar decisiones basadas en datos en tiempo real para que:

Los agentes pueden comprender sus propias tendencias de rendimiento y recibir asesoramiento en tiempo real.
Los supervisores pueden utilizar los datos para conocer mejor las métricas de interacción con el cliente en relación con los niveles de interacción y el rendimiento de los empleados. Esta información proporciona la información necesaria para realizar ajustes inmediatos en todos los canales.
Los analistas pueden usar los datos para mejorar los procesos, el cumplimiento y optimizar los costos.
La dirección puede tomar decisiones basadas en los datos sobre la opinión real de los clientes, el flujo de llamadas y la capacidad de los recursos para aumentar la satisfacción de los clientes.

Vea cómo la creación de un centro de datos de compromiso puede ayudarle a obtener mejores resultados empresariales: webinar TechTalk Summit

La gestión de datos de compromiso impulsa el Engagement Data Hub

Verint Engagement Data Management (EDM) es una solución muy completa que permite capturar, incorporar, agrupar y gestionar los datos de las interacciones de los clientes en todos los canales digitales y de voz. EDM ayuda a las organizaciones a garantizar una gestión adecuada de todas las interacciones, incluyendo: almacenamiento, reproducción, control de acceso, edición, flujos de trabajo relacionados con el cumplimiento normativo y funciones de archivo. Pero EDM no se limita a capturar los datos de Verint. Utilizando docenas de adaptadores preconfigurados, puede incorporar datos adicionales de interacción y compromiso de sistemas y archivos externos. Esto le da a Verint EDM la capacidad única de ofrecer a las organizaciones la imagen completa de todos sus datos de interacción dentro del EDH.

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Admiral transforma la calidad del compromiso con el cliente con Verint
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Topdanmark es la segunda compañía de seguros y de vida y pensiones más grande de Dinamarca, con una cuota de mercado del 17 % en seguros generales y del ocho % en seguros de vida.
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Verint ayuda a MSC Industrial Supply Co. a ofrecer una atención al cliente excepcional
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Frequently asked questions about Customer Engagement Data

Customer engagement data encompasses metrics and insights that reflect how customers interact with a brand across various channels. It helps businesses understand customer behavior, preferences, and satisfaction levels, enabling more personalized and effective engagement strategies.

Gracias

Gracias por su solicitud. Un miembro del equipo de Verint se pondrá en contacto con usted muy pronto.

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¿Qué son los datos de compromiso?

¿Por qué debería importarle los datos de participación?

Fácil acceso a los datos

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Frequently asked questions about Customer Engagement Data

What is customer engagement data?

How can customer engagement data improve business outcomes?

What are the key types of customer engagement data?

What tools are commonly used to collect and analyze customer engagement data?

How does AI enhance the use of customer engagement data?

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