¿Cómo pueden las operadoras Wisp mejorar la experiencia del cliente?

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¿Cómo pueden las operadoras Wisp mejorar la experiencia del cliente?

A la gente le encantan sus teléfonos inteligentes, pero no están especialmente emocionados con sus proveedores de servicios inalámbricos, puede ser porque no están satisfechos con los servicios ofrecidos o porque requieren aumentar la calidad de los servicios Wisp y su operador no puede o no tiene la capacidad que el cliente espera en cuanto a mejorar la experiencia del cliente.

Esto plantea la pregunta: ¿Cómo pueden las operadoras Wisp mejorar la experiencia del cliente? Muy probable que puedas adivinar el primer consejo. Cuando un abonado necesita ayuda o apoyo en una incidencia, precisa resolver su problema en la primera llamada. ¿Obvio? Aparentemente no. Por lo general aquellos usuarios de servicio al cliente inalámbrico que no pueden tener sus consultas resueltas en el primer contacto, trae como consecuencia que sus niveles de satisfacción se desploman. Odian volver a ponerse en contacto con sus operador Wisp y pasar más tiempo en el teléfono. La probabilidad de que un cliente cambie de operador salta de 16% cuando una llamada de servicio dura menos de cinco minutos a 30% cuando la llamada dura 15 minutos o más.

Mejorar la experiencia del cliente a través del análisis

Para vencer a los gigantes inalámbricos en sus mercados principales, una operadora Wisp que ofrece servicios en pequeñas poblaciones necesitará encontrar maneras innovadoras de mantener a los clientes contentos. La solución: análisis predictivo y modelos de decisión para estudiar los comportamientos de los clientes de cerca, determinar la combinación correcta de servicios para cada usuario y descubrir los indicadores de cuando un cliente está listo para dejarnos. Combinadas, estas herramientas permitirán a las operadoras Wisp mejorar la experiencia del cliente y reaccionar proactivamente, atender las necesidades de los suscriptores y reducir las bajas.

El uso de modelos predictivos es tan exitoso, que es capaz de aumentar la efectividad de tus campañas de retención de clientes en un 50%. Mediante la personalización de ofertas basadas en las preferencias de la cuenta de tus clientes, podrás ser capaz de impulsar las ventas cruzadas de algunos accesorios o servicios adicionales. Contacta con BandaLibre para conocer de cerca las estrategias que podrás implementar en tus campañas y aumentar la rentabilidad de tu negocio.

De Cliente a Abonado Fidelizado.

El cliente satisfecho siempre es una buena conquista, pero ¿cómo convertir a esa persona en un abonado fidelidad para su producto o servicio? Fidelidad a un cliente o convertirlo en una experiencia positiva que te ayude a dar publicidad de boca en boca, es el sueño de todo empresario. Apple es un ejemplo clásico de una empresa de tecnología centrada en el consumidor que domina el arte de fidelidad a los clientes. Pero, ¿cómo pueden los proveedores de servicios inalámbricos usar soluciones basadas en datos para satisfacer a sus propios clientes?

El aumento de la competencia en materia de telecomunicaciones, ha permitido a los consumidores españoles saltar fácilmente entre los operadores móviles. Para reducir las bajas, lo mejor es recurrir como hemos comentado antes a las soluciones analíticas predictivas comercialmente disponibles. Las herramientas de análisis de redes sociales, por ejemplo, permiten al operador agregar, integrar y analizar datos de clientes de una variedad de fuentes, lo que le permite determinar rápidamente qué suscriptores tienen más probabilidades de abandonar. Las percepciones basadas en datos también han ayudan a desarrollar y promulgar políticas proactivas que reducen el abandono en un 6%. Un ejemplo: integrar en tus tiendas un servicio para ayudar a los clientes a importar contactos de un teléfono viejo a uno nuevo, sin coste ayudando a mejorar la experiencia del cliente.

Predicción de resultados

La mayoría de los proveedores de servicios de comunicaciones ahora utilizan modelos predictivos para correlacionar variables independientes, analizar datos en tiempo real y retrospectivos, predecir los resultados y modificar sus esfuerzos de retención de clientes sobre la marcha. La capacidad de analizar cuidadosamente el comportamiento del cliente es una gran ventaja. Por ejemplo, ¿un abonado actuó sobre una oferta promocional anterior? El proveedor puede utilizar estos datos para predecir la probabilidad de que el cliente acepte una oferta similar, o una versión modificada, en el futuro.

Además, al analizar las estadísticas sobre las tasas de bajas pasadas y las llamadas fallidas, los proveedores pueden determinar cuáles son los suscriptores y consumidores que tienen más probabilidades de abandonar. Por supuesto, cuando este umbral se alcanza, tú como empresario desearás tomar una acción rápida para evitar la pérdida de ese cliente, haciendo ofertas personalizadas, mejorando servicio y esperanzadamente reduciendo su posible baja.

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