Las empresas que están más cerca de la analítica de datos, o que han sabido ver antes que otras, cómo puede ayudarles esta, están impulsando sus capacidades de análisis y datos, y aprovechando la información predictiva para conectarse más estrechamente con sus clientes, anticipar comportamientos e identificar problemas y oportunidades de CX en tiempo real. Estas empresas pueden comprender mejor sus interacciones con los clientes e incluso adelantarse a los problemas en sus customer journeys.
En cuanto a los clientes, estos están obteniendo determinados beneficios, como por ejemplo la compensación rápida por el retraso de un vuelo. Los pioneros en el mundo de la analítica de la experiencia del cliente anuncian un cambio fundamental en la forma en que las empresas evalúan y dan forma a las experiencias de los clientes.
A través de la analítica y la ciencia de datos, los programas de CX del futuro llegarán a ser holísticos, predictivos, precisos y claramente vinculados a los resultados comerciales. La evidencia sugiere que las ventajas serán sustanciales para las empresas que comiencen a desarrollar las capacidades, el talento y la estructura organizacional necesarios para esta transición. Aquellas empresas que sigan con los sistemas tradicionales se verán obligados a ponerse al día en los próximos años, sí o sí.
Los 4 principales problemas que tienen las encuestas en la medición de la CX.
Si bien las encuestas en sí mismas son un medio válido para recopilar información sobre los clientes, se quedan cortas como herramienta de gestión para medir el rendimiento de CX e identificar y actuar sobre las oportunidades de CX.
Para que las organizaciones lideren desde una posición customer centric, necesitan cada vez más una visión integral del recorrido completo del cliente, así como la capacidad de obtener un conocimiento profundo sobre lo que impulsa la experiencia del cliente. Necesitan señales inmediatas e individuales para tomar medidas "en el momento" y crear experiencias relevantes para cada cliente, y deben demostrar que las mejoras de experiencia en las que les gustaría invertir darán como resultado un ROI positivo.
Con las encuestas tradicionales, esto no lo puedes lograr, ya que disponen de 4 fallos principales:
#1. Ofrece un resultado limitado.
La encuesta típica de CX muestra solo el 7% de los clientes de una empresa (según datos de McKinsey), lo que proporciona una visión extremadamente limitada de lo que los clientes experimentan y valoran.
Pero los expertos y responsables de la experiencia de cliente son conscientes de ello, ya que aproximadamente el 87% de ellos muestran desconfianza respecto a que los datos que arrojan dichas encuestas respecto a la CX sean representativos para el total de su base de datos de clientes.
#2. Implica ser reactivos.
Las encuestas son una herramienta que te da una visión pasada, en un mundo donde los clientes esperan que sus inquietudes se resuelvan cada vez más rápidamente. La mayoría de los expertos han detectado la necesidad de actuar sobre los problemas de CX en tiempo real, sin embargo, todos son conscientes que lograrlo con los sistemas actuales es prácticamente imposible.
#3. Dan insights ambiguos.
A menudo, las encuestas no revelan las causas fundamentales del sentimiento del cliente. De hecho, las puntuaciones pueden variar en función de muchos factores externos, incluidos el sesgo geográfico, lo que dificulta realizar un análisis confiable de la causa raíz, utilizando solo encuestas.
#4. Están desenfocados.
Normalmente, las puntuaciones obtenidas tras una encuesta son asociadas a ciertos resultados comerciales, tras una iniciativa de CX originada a consecuencia de ello, sin embargo, lo cierto es que no hay evidencia clara de esa relación. Y es que, según McKinsey, sólo el 4% de las compañías que desarrollan el CX, tienen claro que su sistema les permite calcular el ROI de cada decisión de CX que toman.
Como puedes ver, el sistema de encuesta no es tan fiable como nos gustaría. Para solucionarlo, entra en juego otro sistema el cual tiene en cuenta una mayor variedad de datos, ofreciendo un conocimiento predictivo del cliente, el cual logrará convertir esas desventajas en oportunidades. Vamos a verlo.
El conocimiento predictivo del cliente es el futuro del CX
¿Por qué utilizar una encuesta para preguntar a los clientes sobre sus experiencias cuando los datos sobre las interacciones del cliente se pueden utilizar para predecir la satisfacción?
Las empresas ahora tienen acceso a una gran variedad de conjuntos de datos:
- Datos internos sobre interacciones con los clientes (tanto digitales como analógicos), transacciones y perfiles.
- Conjuntos de datos de terceros ampliamente disponibles que cubren las actitudes de los clientes, los comportamientos y preferencias de compra y los comportamientos digitales, incluida la actividad en las redes sociales.
- Y nuevos conjuntos de datos sobre la salud, el sentimiento y la ubicación de los clientes (en las tiendas, por ejemplo) generados por el Internet de las cosas (IoT).
Con esta información, todo pasa por crear una plataforma predictiva de experiencia de cliente que conste de tres elementos clave:
#1. Un Data Lake a nivel de cliente.
Normalmente, de un cliente se pueden recopilar grandes cantidades de datos, como los propios sobre el cliente, financieros y operativos. Todos esos datos, deben de ser procesados y almacenados en una plataforma basada en la nube (Data Lake).
Estos conjuntos de datos a nivel de cliente, completos, conectados y dinámicos, permiten a la organización mapear y rastrear el comportamiento del cliente a través de interacciones, transacciones y operaciones. En contra, las encuestas reflejan las opiniones de un subconjunto de clientes en un solo punto de su journey, en el pasado.
Estos conjuntos de datos almacenados en Data Lakes, son los que permitirán acceder al mapeo general de la experiencia del usuario con la marca, así como poder iniciar un proceso de analítica y predicción.
#2. Predictive customer scores.
La mejor manera de detectar eventos específicos en el journey del cliente, así como realizar un seguimiento de qué influye en la satisfacción del cliente y el rendimiento comercial, es a través de la analítica y el uso de diferentes algoritmos de machine learning.
Estos algoritmos, generan puntuaciones predictivas para cada uno de los clientes en función de las características de su journey con la marca. Este scoring a su vez, permite a la empresa predecir la satisfacción del cliente de manera individual y valorar los resultados, como los ingresos, la lealtad y el costo de servicio. En términos más generales, permite a los responsables de CX evaluar el ROI para inversiones de CX particulares y vincular directamente las iniciativas de experiencia de cliente con los resultados comerciales.
#3. Motor de acción y conocimiento.
Para poder gestionar todo esto, es necesario disponer de un sistema CRM que permita introducir información y conocimiento a toda aquella persona dentro de la compañía que esté involucrada en la CX. A través de este CRM, será posible compartir información y por medio de una conexión a una plataforma predictiva de CX lograr que la empresa mida y gestione mejor su rendimiento de experiencia de cliente, pero también predecir la satisfacción con el fin de tomar decisiones y lanzar acciones más ágilmente que repercutan en una mejora de dicha satisfacción predicha, en el caso de no ser la adecuada.
De este modo, las plataformas predictivas de CX, se convierten en la base para vincular la experiencia de cliente con el valor y para construir acciones claras que ayuden a mejorarla de forma continua.En artyco podemos ayudarte a crear o implantar una plataforma que cumpla con tus objetivos, así como poner en marcha un sistema de analítica predictiva que te haga ir por delante en cuanto a la satisfacción individual de tus clientes en cada punto de su journey con tu marca. ¿Hablamos?
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