Unify Your Customer Engagement Data with Verint CX Data Hub
CX Data Hub
Your organization’s engagement data is everywhere — but can you take full advantage of it?
With Verint CX Data Hub, your contact center, branches, web & mobile sites, and overall enterprise can transform into an efficient, data-driven organization to increase customer lifetime value.
¿Qué son los datos de compromiso?

¿Por qué debería importarle los datos de participación?

Fácil acceso a los datos

Verint CX Data Hub

Un “gimnasio” donde los bots entrenan

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

Este es un carrusel con diapositivas que no se rotan automáticamente. Use los botones Siguiente y Anterior para navegar.
Entregando valor en toda su organización

Engagement Data Management fuels the CX Data Hub

Casos de éxito de compromiso del cliente
Preguntas frecuentes sobre Customer Engagement Data
Los datos de interacción con el cliente incluyen métricas e informacionies que reflejan cómo los clientes interactúan con una marca a través de varios canales. Ayudan a las empresas a comprender el comportamiento, las preferencias y los niveles de satisfacción de los clientes, lo que permite estrategias de interacción más personalizadas y eficaces.
Al analizar los datos de interacción con los clientes, las empresas pueden:
- Personalizar las experiencias del cliente.
- Identificar los puntos débiles en el recorrido del cliente.
- Mejorar la satisfacción y lealtad del cliente.
- Impulsar mayores tasas de conversión e ingresos.
Los cuatro tipos principales incluyen:
- Datos básicos del cliente: Demografía y detalles de contacto.
- Datos de comportamiento: Patrones de interacción y hábitos.
- Datos de actitud: Comentarios, reseñas y sentimientos.
- Datos transaccionales: Historial de compras y comportamiento financiero.
Las herramientas comunes incluyen:
- Sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM).
- Plataformas de análisis como Google Analytics.
- Herramientas especializadas de participación, como plataformas de comentarios de usuarios y encuestas.
- Inteligencia artificial (IA) para análisis predictivo.
La IA permite el análisis de datos en tiempo real, automatiza la personalización y predice las necesidades de los clientes. La IA generativa mejora aún más las interacciones con los clientes al elaborar respuestas personalizadas, mejorando la consistencia del compromiso a través de los canales.









