A venda de um produto ao cliente não significa o fim da sua jornada. Muitas vezes ele precisa tirar dúvidas ou obter suporte, exigindo que a empresa tenha, se possível, uma equipe exclusiva para o atendimento pós-venda. Se for bem feito, o consumidor fará compras recorrentes e divulgará o negócio a outras pessoas.
Dito isso, preparamos este conteúdo com o objetivo de mostrar a importância do atendimento pós-venda na construção do relacionamento com o cliente. Falaremos aqui sobre os seus principais benefícios e como adotá-lo na empresa. Continue a leitura até o final e fique por dentro do tema!
O que é atendimento pós-venda?
O atendimento pós-venda é aquele que se inicia após a concretização de uma compra. O objetivo é solucionar dúvidas, reclamações, ou simplesmente acompanhar a experiência do consumidor com o produto, ou serviço adquirido. Funciona basicamente de duas formas:
- Atendimento pós-venda ativo: a empresa entra em contato com o cliente, no intuito de saber se ele está satisfeito com a sua compra. Também é possível nutrir esse consumidor com informações adicionais que podem melhorar a sua satisfação com o item comprado;
- Atendimento pós-venda receptivo: o cliente entra em contato com a empresa. É muito comum isso acontecer em caso de mau funcionamento do produto ou no surgimento de dúvidas relacionadas ao uso.
Porque o atendimento pós-venda é importante?
Muitas empresas negligenciam no atendimento pós-venda, focando demasiadamente no fechamento de uma compra. É justamente nesse ponto que o consumidor tende a decidir se comprará novamente na empresa ou se vai procurar o concorrente. Dito isso, é válida a seguinte máxima: é mais barato vender com recorrência para o mesmo cliente do que fazer todo o trabalho deprospectar novos leads.
Atração de clientes
Em vez de percorrer a jornada de compra, clientes podem ser atraídos pela indicação daqueles que já compraram da empresa. Essa divulgação espontânea é bastante benéfica, pois, ajuda a diminuir o CAC, ou Custo de Aquisição de Clientes. O dinheiro economizado com prospecção pode ser aplicado agora de inúmeras formas, como tecnologia e capacitação dos colaboradores.
Fidelização
A receita que é gerada pelos clientes fiéis ao negócio ajuda a dar uma previsibilidade maior ao fluxo de caixa da empresa. Além disso, ele estará mais receptivo às ofertas complementares daquilo que ele comprou, contribuindo na elevação do seu ticket médio de compra.
Diferencial competitivo
Se destacar dos concorrentes e ficar muito à frente deles sempre foi o objetivo maior das empresas. No entanto, a transformação digital aumentou essa necessidade, visto que os clientes tendem a escolher empresas com o atendimento pós-venda mais simplificado, ágil e personalizado possível.
Como realizar o atendimento pós-venda?
Existe uma série de boas práticas que contribuem na fidelização do cliente por meio do atendimento pós-venda. Para conhecer algumas das principais, acompanhe as subseções a seguir!
Fazer pesquisas de satisfação
Após a concretização da compra, o cliente pode receber em seu e-mail, por exemplo, uma pesquisa rápida para saber seu nível de satisfação. Embora seja um procedimento simples, ele ajuda bastante a promover amelhoria contínua do atendimento, sendo que esse aprimoramento constante é notado pelo comprador.
Criar um programa fidelidade
Existem várias formas de fazer um programa fidelidade. Aqueles clientes que compram com mais recorrência podem receber ofertas e condições especiais, além de descontos em lançamentos, por exemplo. Também é bastante comum fazer parcerias com outras empresas, criando uma relação em que todos saem ganhando.
Oferecer um bom atendimento
Um bom atendimento envolve, entre outras coisas, cordialidade, empatia e uso de tecnologia. Se a equipe ainda carece de um pouco de qualidade, pode ser interessante investir em treinamentos, de modo que consigam resolver da melhor forma as demandas de pós-venda dos consumidores.
O atendimento pós-venda impacta diretamente a fidelização dos clientes. Após a compra de um produto, a empresa deve se preocupar em prestar um bom suporte, solucionando dúvidas e reclamações dos consumidores. Como vimos, isso ajuda também o negócio a obter diferencial competitivo e contribui na atração de novos clientes.
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Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?