Hace poco tiempo la experiencia de cliente se basaba únicamente en los resultados de encuestas, no es mala herramienta, sin embargo, esta manera de medir tiene sus inconvenientes y es que con las grandes empresas implementando las últimas tecnologías de medición, se quedan cortas para conocer en profundidad qué opinan nuestros usuarios sobre nuestros productos y servicios.

El análisis de la experiencia de cliente ha evolucionado y el informe de McKinsey Predicción: El futuro de la experiencia de cliente, propone una solución que os cuento a continuación.

Detallaré una visión sobre las métricas imprescindibles, los beneficios de implementarlas y cómo usar los datos para mejorar la experiencia de cliente.

Fuente: McKinsey

Empezaremos respondiendo qué es el análisis de la experiencia de cliente, es la captura y análisis de los datos de las interacciones de nuestros clientes y/o usuarios con nuestra marca. Actualmente podemos recoger datos de nuestra web, app, llamadas telefónicas, chats en vivo, asistentes virtuales, redes sociales, e-mail y muchos lugares más. Sin embargo, esto no significa que vayamos a obtener automáticamente información procesada. El tiempo que puedan dedicar los trabajadores en analizar estos datos suele ser restrictivo, por ello usan muestras.

Las empresas pueden comprender mejor las interacciones con sus usuarios y evitar problemas que puedan ocurrir en los journeys actuando al momento con la medición en tiempo real, las encuestas solo pueden ofrecer información de lo que se podría arreglar en un futuro.

¿Qué nos interesa medir?

Algunos ámbitos interesantes a observar y KPIs para medir el comportamiento digital y las actitudes de tus usuarios son: la localización de nuestros usuarios, las transcripciones de chat y voz, el Social Listening, la actividad dentro de sus perfiles en redes sociales, las llamadas al contact center, el famoso ‘Net Promoter Score’, el tiempo de respuesta/solución aportada, ¡Customer satisfaction score’, ‘Customer effort score’, etc.

La mayoría de estas métricas se pueden automatizar, pero las empresas líderes van más allá y usan análisis de comportamientos predictivos siempre que sea posible.

¿Alguna vez te ha sorprendido lo mucho que crees que te conoce Netflix y/o Spotify con las increíbles recomendaciones que te hace? Usan algoritmos para predecir qué contenido te enganchará más.

Beneficios: ¿Por qué es tan importante el análisis predictivo de estos datos?


No solo las empresas se benefician de esta actividad, si no que los usuarios obtienen experiencias más personalizadas y fluidas que como consecuencia producen una disminución de las reclamaciones y un aumento de la satisfacción de manera más rápida que con el análisis tradicional. Los beneficios comerciales son la hiper-personalización de los contenidos y en consecuencia un aumento de ventas y/o consumo, la reducción de la tasa de abandono, el aumento de retención y recomendación de su marca.

Omnicanalidad: La importancia de los datos

Las redes sociales han dotado al mundo de una voz que puede llegar a ser escuchada por un gran número de personas. A los clientes les gusta opinar de qué está bien, qué mal y qué podrían mejorar. Estos datos no se tienen que ignorar en ningún caso, las empresas tienen aquí un gran tesoro. Tan pronto como identificamos patrones, es el momento de ponerse manos a la obra para obtener la máxima cantidad de datos.

Los grupos de clientes, los productos y los diferentes momentos se pueden clasificar por tener preferencias sobre canales, toda esta información es muy importante para definir una imagen integral de cómo se percibe la experiencia de cliente en cada una de las plataformas.

Cómo hacer un buen uso de los datos recopilados

Los datos son muy importantes, pero de nada sirven si no se sabe cómo usarlos.
Lo primero que debemos hacer es reunir la información de todos los canales y con la ayuda de un software, realizar una descripción de las interacciones e identificar las métricas «negativas» como la tasa de rebote. Hay que buscar las tendencias por canal, la frecuencia, las reseñas relacionadas con línea temporal y las puntuaciones. Es mejor empezar por los problemas que son fáciles de solucionar, que tengan un rápido impacto en los beneficios.
Por ejemplo: si los clientes se quejan del horario de atención, piensa en implementar un asistente virtual que pueda estar disponible 24/7.

Ofrecer soluciones proactivas y predictivas: La escucha social, «internet of things» y otras herramientas predictivas ayudan a identificar sobre las tendencias en tiempo real. No necesitas un gran equipo para cuantificar y clasificar ningún dato porque hay herramientas que automatizan todo el proceso.

Para poder destacar frente a tus competidores, debes mantenerte al día sobre las tendencias de las métricas que miden la experiencia de cliente e implementar las herramientas más recientes de medición.

Con la fuerza de las nuevas tecnologías cada vez hay menos hueco para el toque humano, por eso ese acercamiento es más importante que nunca. Sus clientes no quieren verse inundados por anuncios, información, correos, encuestas y entrevistas, prefieren que recojas su información de las interacciones que realizan con tus productos y saques tus propias conclusiones y realices acciones beneficiosas para ellos.

Fuentes:
Prediction: The Future of CX 
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New Study Examines Future of B2B eCommerce

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