Por décadas, os clientes suportaram longas filas nos centros de serviço. Eles fazem isso para pedidos de hipoteca, esperam horas por atendimento médico e, dependendo de onde moram, até fazem fila para pagar multas de estacionamento.
Claro, as coisas mudaram ao longo dos anos. O Gerenciamento de filas e os sistemas de agendamento de compromissos eles estão reduzindo o tempo de espera. Alguns serviços estão disponíveis online. No entanto, muitos de nós nos encontramos com longas filas, perdendo tempo e sentindo grandes frustrações.
Infelizmente, a maioria das empresas só percebe a frustração do cliente quando uma pessoa faz comentários negativos ou sai de uma agência com raiva por causa de um serviço ruim. Então já é tarde demais. Você perdeu um cliente e é muito possível que alguém tenha perdido o emprego.
Por exemplo, eu estava fazendo fila no meu banco há algumas semanas, quando a senhora atrás de mim ficou tão frustrada que declarou a plenos pulmões: "É isso mesmo, vou fechar minha conta!"
E ela decidiu, exigindo que o gerente transferisse os US$100.000 do seu dinheiro para outro banco. Nem é preciso dizer que, na próxima vez que visitei a agência, havia um novo gerente.
Até agora, a maneira mais comum de melhorar a satisfação do cliente era contratar mais funcionários, abrir mais agências e implementar dispositivos de autoatendimento. Mas o setor bancário está se tornando mais competitivo. E concorrentes emergentes estão usando tecnologia para ganhar negócios. Abrir mais filiais já não é uma estratégia viável. Em lugares como o Reino Unido, onde High Street está morrendo, os bancos não têm mais opções que fechar agências .
No entanto, nem tudo é tão ruim. Algumas instituições mais inovadoras estão se voltando para Machine Learning (ML), uma tecnologia baseada em modelos matemáticos para ajudar a prever, otimizar e "treinar" dados.
Ao aproveitar o ML, os bancos e suas agências podem estimar com precisão quantas pessoas estão esperando a qualquer momento. Ele permite que os gerentes combinem e aloquem recursos proativamente com base em previsões de demanda em tempo real.
À medida que mais dados são coletados, os aplicativos de software começam a identificar padrões e tendências com precisão. Por exemplo, você pode prever um aumento nos pedidos de empréstimo residencial e garantir a disponibilidade de agentes de processamento de hipotecas devidamente treinados, melhorando assim a eficiência das operações de sua agência.
O ML já está ajudando organizações - como bancos e varejistas - a cortar custos, melhorar o atendimento ao cliente e simplificar as operações.
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