Sin duda, hoy en día muchas empresas se esfuerzan en mejorar la experiencia de cliente, elaborando programas y adoptando tecnologías que les permiten comprender el grado de satisfacción y, por tanto, de fidelidad de sus clientes, qué contribuye a su agrado e interés y qué les provoca decepción o descontento.
Para ello, la mayoría de las marcas siguen utilizando sistemas de medición basados en encuestas. Esto, en ocasiones, supone un inconveniente, pues rara vez es posible contar con índices de respuesta superiores al 20%, ya que los consumidores nos hemos visto bombardeados con una gran cantidad de este tipo de solicitudes durante los últimos años. Estas muestras poco representativas se traducen en una menor fiabilidad de los datos y menos confianza para las organizaciones a la hora de tomar decisiones y asignar inversiones.
Por tanto, las empresas necesitan encontrar formas para saber qué ocurre con el 80% restante que no responde a las encuestas, y, por tanto, están dirigiendo muchos de sus esfuerzos en predecir nuestro comportamiento como consumidores. ¿Cómo? Mediante el análisis predictivo de datos. En concreto, este nuevo territorio tecnológico incluye el Predictive Net Promoter Score (NPS) de Medallia -el índice más utilizado para medir la satisfacción del cliente- desarrollado con Gemseek, que explota modelos avanzados para deducir la satisfacción del cliente incluso en ausencia de respuestas a encuestas.
Este índice deduce el grado de satisfacción de un cliente a partir de los datos operativos, comerciales y financieros existentes, y los utiliza para alimentar un modelo de machine learning que asigna puntuaciones NPS a cada cliente. El modelo evalúa qué tipos de datos tienen mayor potencial para determinar el nivel de satisfacción, “busca” similitudes y rasgos comunes entre los encuestados y los clientes que no respondieron, y luego asigna las puntuaciones esperadas para esos clientes que no realizaron la encuesta.
“Por un lado, esta solución permite llegar a una base de clientes mucho más amplia que la media del 15-20% de los que habitualmente responden a las encuestas tradicionales, proporcionando así una base mucho más sólida para la toma de decisiones”, afirma Mark Boniface, Senior Global Director of Alliances de Medallia. “Además, permite introducir el NPS predictivo individual directamente en la plataforma ‘Medallia Experience Cloud’ de CXM, lo que aporta importantes beneficios a las empresas.”
Una vez que han conseguido predecir nuestra satisfacción, ¿qué pueden hacer las marcas? Principalmente 4 cosas:
Retener proactivamente a los clientes
El uso de NPS predictivo les permite identificar a los clientes insatisfechos y anticiparse a una posible baja antes de que sea demasiado tarde. Esto reduce enormemente la tasa de abandono.
Mejorar la satisfacción del cliente
El NPS predictivo ofrece una medida precisa de la satisfacción de casi el 100% de la base de clientes, lo que permite identificar quiénes son los consumidores detractores y neutrales aunque no lo hayan manifestado explícitamente, y mejorar su experiencia aumentando la probabilidad de que se conviertan en promotores de la empresa.
Mejorar la personalización
Gracias a lo anterior, es posible dividir a los clientes en clusters y dirigir diferentes acciones según el grado de NPS y la motivación subyacente.
Activar un boca a boca más positivo
Las experiencias positivas (como la asistencia oportuna y decisiva de un operador del contact center en una situación problemática para el cliente) son los principales impulsores del proceso de captación de nuevos clientes a través del boca a boca de amigos y familiares. Pues bien, esta solución predictiva permite a las marcas explotar estos momentos “wow” para aumentar la probabilidad de que los clientes “felices” hablen bien de la marca.
“Hoy en día, cada vez más empresas son conscientes de la importancia de diferenciarse a través de las experiencias que ofrecen a sus clientes, pero para lograrlo necesitan mirar más allá de los comentarios de las encuestas, aprovechando modelos de análisis avanzados como el NPS predictivo que les permiten actuar sobre toda su base de clientes”, concluye Mark Boniface: “Una evolución que puede capacitar a las organizaciones para ofrecer una CX proactiva y personalizada eficaz”, asegura.
