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 – The CX Company somos especialistas en Experiencia de Cliente, y ofrecemos a nuestros clientes un cambio de perspectiva: la analítica predictiva.
Predecir el comportamiento
La velocidad a la que las compañías despliegan nuevas tecnologías en la omnicanalidad exige contar con especialistas capaces de capturar y analizar grandes volúmenes de datos. Esto incluye no solo encuestas de experiencia de cliente y canales tradicionales como el teléfono, sino también métricas de comercio electrónico, redes sociales y chatbots.
Capturar datos no garantiza el éxito. Toda esa información, en muchos casos desestructurada, debe ser tratada y analizada para generar conocimiento útil. Además, este procesamiento debe realizarse en tiempo real para que los resultados sean verdaderamente predictivos.
Como se ha señalado en publicaciones anteriores sobre los desafíos empresariales, muchas organizaciones infrautilizan los datos disponibles. Esto ocurre porque no siempre cuentan con la capacidad de almacenamiento y gestión necesaria. También influye la falta de recursos analíticos para su análisis y modelización.
En cuanto a la gestión de datos, la principal barrera es el acceso a la información. Es fundamental comprender el papel de los datos estructurados y no estructurados para diseñar sistemas adecuados. Los datos estructurados, como los de clientes, productos y ventas, deben almacenarse en sistemas CRM organizados con estructuras relacionales. Por otro lado, los datos no estructurados requieren mecanismos que permitan su integración con los datos ya existentes.
En relación con la capacidad analítica, las empresas deben evaluar de forma realista sus recursos. En muchos casos, es necesario contar con proveedores especializados en analítica de datos que puedan desarrollar los modelos de aprendizaje adecuados.
Sin perder el foco
No debe olvidarse que se requieren conocimientos más profundos y completos para entender y optimizar el customer journey. El objetivo de medir el CX es comprender este recorrido y poder anticiparse a él.
En otras palabras, se trata de analizar el comportamiento digital, la toma de decisiones de compra y la actitud de los clientes en tiempo real. Con ello, es posible ofrecer experiencias más personalizadas y satisfactorias de forma anticipada.
Además, permite disponer de la información necesaria para responder de manera ágil a las incidencias o inconsistencias que los consumidores puedan comunicar.
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 – The CX Company 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.
