Tradicionalmente, los responsables de la toma de decisiones y los profesionales del marketing han confiado en las encuestas para medir el éxito de los clientes. Estas herramientas de análisis de la experiencia del cliente son útiles, por lo que no hay que tirarlas por la ventana todavía.
Sin embargo, las métricas retrospectivas tienen sus inconvenientes. Y con las grandes empresas desplegando la última tecnología a gran velocidad, los que no mantienen el ritmo se arriesgan a quedarse atrás.
Los análisis de CX han evolucionado, y el informe de McKinsey, Prediction: The Future of CX, propone una solución: el análisis predictivo.
La analítica de la experiencia del cliente es la captura y el análisis de los datos relativos a las interacciones de los clientes con su marca.
Con las soluciones tecnológicas actuales, puede recopilar datos de los clientes de todos los puntos de contacto. Llamadas, sitios web, chat en vivo, chatbots, redes sociales, SMS, comentarios, métricas de comercio electrónico y encuestas de experiencia del cliente: estas fuentes son variadas y ricas en información.
Sin embargo, tener un montón de datos no significa automáticamente que se sepa cómo obtener información procesable. De hecho, muchas empresas infrautilizan la gran cantidad de datos a los que tienen acceso. El tiempo que tardan los equipos manuales en cuantificar y calificar los datos puede ser restrictivo, sobre todo si se tienen en cuenta los nuevos enfoques que los operadores con visión de futuro aplican ahora, es decir, las herramientas de análisis de CX en tiempo real y predictivas.
Según McKinsey, «estas empresas pueden comprender mejor sus interacciones con los clientes e incluso anticiparse a los problemas en los recorridos de los clientes. Sus clientes se benefician de ello: piense en una rápida compensación por un retraso en un vuelo, o en el acercamiento de una compañía de seguros cuando un paciente tiene problemas para resolver un problema».
Por muy útiles que sean las encuestas para medir el éxito, no deberían ser su única estrategia de análisis de CX. Con el statu quo que se mueve rápidamente hacia las prácticas centradas en las personas, se requieren conocimientos más profundos y completos para entender y optimizar los viajes de los clientes. Y lo que es más importante, una encuesta no puede provocar una decisión de compra en tiempo real: sólo le ofrece información sobre lo que podría ayudar la próxima vez.
Ejemplos de métricas y herramientas de CX
Algunos ejemplos de herramientas y métricas que puede utilizar para analizar el comportamiento digital, la toma de decisiones de compra y la actitud de los clientes son
- Actividad en las redes sociales
- Comportamiento en la tienda
- Ubicación
- Datos del Internet de las cosas (IoT)
- Escucha social
- Voz del cliente
- Puntuación del promotor neto
- Tiempo medio de gestión
- Valor de vida del cliente
- Puntuaciones de satisfacción del cliente
- Tasa de abandono de clientes
- Puntuación de esfuerzo del cliente
- Tasa de renovación
- Gasto medio
- Transcripciones de voz y chat, metadatos y análisis
- Seguimiento de las revisiones
Con la economía digital tomando fuerza, la mayoría de estas herramientas pueden automatizarse. Pero los líderes empresariales más avispados están yendo un paso más allá y utilizando el análisis predictivo siempre que sea posible.
Descubre la innovación
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