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Los datos del cliente provienen de todas direcciones, muchas fuentes y en docenas de formatos. La recopilación de estos y su análisis sirven para identificar las tendencias que iluminan la experiencia general del cliente. Pero para comprender lo que realmente está sucediendo con los clientes, es crucial profundizar en ellos.

Detectar nuevos temas usando Machine Learning

Uno de los beneficios del análisis de los datos es la posibilidad de descubrir temas completamente nuevos o que nos sorprendan en los comentarios. Las técnicas de aprendizaje automático pueden identificar estos nuevos patrones fácilmente, descubriendo nuevas áreas de interés en tiempo real. Los datos de las redes sociales son un gran ejemplo porque los temas se retroalimentación constantemente.

Por ejemplo, un fabricante de automóviles observa quejas sobre los parachoques. Rastrea el posible problema hasta dar con el fallo, (cómo se apilan los parachoques para el envío) y corrigen la situación rápidamente.

Monitorear tendencias

Es importante ver los volúmenes generales de comentarios, pero también ver cómo cambian con el tiempo. Los datos de tendencias permiten a los analistas ver el movimiento en los volúmenes de los temas por días, semanas, años o incluso en un pequeño período de 24 horas.

Los picos en los datos también brindan la oportunidad de reaccionar rápidamente a las tendencias de los clientes o monitorear los problemas actuales para evaluar su importancia. Si se lanza una campaña que provoca reacciones negativas y estas superan a las positivas, se puede detener rápidamente.

Encontrar la causa

Puede ser difícil encontrar la causa que provoca un pico o tendencia cuando el volumen de clientes o las valoraciones de satisfacción comienzan a moverse en grandes cantidades. Esta dificultad se multiplica a medida que se agregan más fuentes de datos, y capas de atributos. Sin embargo, mediante el uso de técnicas de análisis estadístico, se pueden medir la importancia de todos los factores, desbloqueando los problemas más importantes.

Este tipo de análisis podría mostrar, por ejemplo, que la causa fundamental del bajo sentimiento de un concesionario de automóviles es que su nuevo centro de servicio especialmente diseñado no tiene wifi para clientes que esperan.

Segmentar para identificar diferencias clave

La segmentación de datos facilita la búsqueda de impulsores de satisfacción del cliente entre los diferentes grupos. Por ejemplo, ¿qué temas les gustan más a los clientes de altos ingresos en comparación con los clientes de bajos ingresos? ¿Y cuáles de estos temas mencionan con mayor frecuencia los clientes de más valiosos? El análisis de diferentes segmentos de datos permite localizar puntos de diferenciación.

Tener en cuenta los sentimientos

El análisis de sentimientos es una herramienta increíblemente útil. Permite poner contexto positivo o negativo, proporcionando una dimensión adicional de análisis más allá del volumen o las métricas de KPIs.

El análisis de sentimientos también ilustra cómo los diferentes temas afectan a la experiencia del cliente, ya sea positiva o negativamente. Además, el sentimiento puede actuar como una métrica individual de rendimiento.

Mirar las métricas de KPIs junto con los temas muestra los puntos de contacto de alto y bajo rendimiento a lo largo del viaje del cliente; sin embargo, no siempre muestra cómo mejorar esas métricas. Puede ser que los largos tiempos de espera de llamadas produzcan un sentimiento bajo, pero también están asociados con valoraciones promedio de CSat. Esto indica que aunque las personas no están contentas con la llamada en espera, no afecta significativamente en su experiencia general.

Del mismo modo, el bajo sentimiento con respecto a la navegación del sitio web también se asocia con un bajo CSat, por lo que mejorar el sitio web probablemente generará mejoras en la puntuación general de CSat.

Crear modelos predictivos

Las técnicas de modelado predictivo pueden ayudar a guiar las decisiones comerciales y predecir mejoras en las métricas de KPIs o en métricas de ingresos. Cuando se hace correctamente y cuando se usa una combinación de entradas de datos estructurados y no estructurados, el análisis predictivo puede ser un refuerzo de confianza para las inversiones en la experiencia del cliente.

Un fabricante global de bebidas, por ejemplo, podría rastrear las menciones sociales de diferentes productos para predecir reacciones a  otros nuevos y comprender el impacto que tendría para la marca.

Cultura basada en datos

El análisis de datos puede ser increíblemente poderoso, pero solo vale realmente si se toman medidas sobre las ideas que se descubren.

El volumen de comentarios de los clientes no va camino a disminuir: las organizaciones deben aprender a absorber, reaccionar y aprender de los datos de manera más rápida y más eficiente que nunca. Estas herramientas permiten que la información se entregue a la persona adecuada en el momento adecuado para tomar medidas, abriendo la comunicación entre los departamentos y a todos los niveles.

Imágenes del artículo: mike-petrucci-unsplash

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