Customer Experience

¿Cómo mides el CX?

La medición de la experiencia del cliente es una parte esencial si queremos hacer un seguimiento de lo que sucede cuando los consumidores interactúan con nuestra marca, cómo perciben la calidad de esas interacciones, y qué hacen como resultado. En definitiva, se trata de poder establecer una causa-efecto, y el vínculo con las métricas de la compañía.

Los profesionales responsables de la toma de decisiones de CX vienen confiando en las encuestas para medir el éxito de los clientes, sin embargo, aunque válidas, estas técnicas aportan una visión retroactiva.

En ACTIONS somos especialistas en Experiencia de Cliente, y ofrecemos a nuestros clientes un cambio de perspectiva: la analítica predictiva.

Predecir el comportamiento

La velocidad con las que las compañías despliegan la última tecnología en cuanto a la oferta de onmicanalidad para los consumidores, requiere confiar en especialistas con capacidad para capturar y analizar esta ingente cantidad de datos, no solo de las encuestas de experiencia de cliente y los canales tradicionales como el telefónico, sino también las métricas de comercio electrónico, redes sociales o chatbots.

Conviene recordar que capturar los datos no es sinónimo de éxito, ya que toda esa información desestructurada requiere ser tratada y analizada para obtener un conocimiento que nos permita explotarla. Y este procesamiento debe ser en tiempo real para que sean verdaderamente predictivas.

Como comentábamos en nuestra publicación sobre los desafíos que tiene las empresas en sus estrategias, muchas de ellas infrautilizan la gran cantidad de datos a los que tienen acceso, en muchos casos porque no tiene capacidad para almacenar y gestionar la información en plazos de tiempo aceptables, y en parte porque no cuentan recursos analíticos que permitan analizarlos y modelizar.

En relación a la capacidad de gestión, la principal barrera se encuentra en cómo acceder a esos datos. En clave entender el papel que desempeñan los datos estructurados y no estructurados para las empresas pueden diseñar vías de acceso adecuadas que lo permitan. Los transaccionales y estructurados, como los que pertenecen a los clientes, los productos y las ventas, deben almacenarse ordenadamente en un sistema CRM basado en una estructura relacional como repositorio analítico; y los no estructurados deben contar con rutas de acceso que sean capaces de vincularlos con los datos estructurados y relacionados que ya se tienen.

En relación a la capacidad analítica, las compañías deben ser honestas con sus capacidades y contar un proveedor analítico que cuente con experiencia y pueda desarrollar los modelos de aprendizaje que necesitan.

Sin perder el foco

No olvidemos, por tanto, que se requieren conocimientos más profundos y completos para entender y optimizar el customer journey, porque el objetivo de medir CX es comprender este recorrido y anticiparse.

Dicho de otra manera, analizar el comportamiento digital, la toma de decisiones de compra y la actitud de los clientes en tiempo real, para poder ofrecer anticipadamente experiencias memorables y, en todo caso, tener la información y la capacidad para aportar soluciones ágiles a las inconsistencias que los consumidores nos puedan transmitir.

Cómo conseguirlo

Nuestros especialistas en business intelligence, utilizan herramientas y procesos automatizados basados en modelos estadísticos predictivos que analizan la actitud y el comportamiento del cliente, tanto en el mundo digital y real, vinculándolo con variables demográficas y de ubicación a través de técnicas de geomarketing y micromarketing; que ayudan a predecir el comportamiento y mejorar la experiencia del cliente.

Estos gráficos pertenecen a un caso real desarrollado en ACTIONS para el sector retail, donde podemos observar cómo la analítica predictiva nos aporta una evolución en el Valor Estratégico del cliente.

Gracias al profundo conocimiento del viaje del consumidor, hemos sido capaces de anticiparnos a las necesidades del heavy user y poner el foco de la inversión donde era necesario.

El éxito del proyecto fue trabajar en la gestión de acceso a los datos para disponer de información cualificada de los usuarios, que nos ayudaron a comprender los factores ligados al cliente y, como venimos diciendo, mejorar la experiencia del cliente en cada contacto con la empresa.

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