SATISFACCIÓN Y BIG DATA: LA OPORTUNIDAD DE MEDIR LO QUE PIENSA EL CLIENTE

SATISFACCIÓN Y BIG DATA: LA OPORTUNIDAD DE MEDIR LO QUE PIENSA EL CLIENTE

El customer experience se ha vuelto un objetivo clave en las estrategias de las empresas actuales hasta el punto de ser primordial para muchas: una buena experiencia asegurará un cliente en nuestra marca.

 

Para lograr esta buena experiencia, debemos conocer al cliente y como comentábamos en post anteriores, actualmente podemos conocer patrones de comportamiento de las personas para poder predecir conductas  gracias al análisis predictivo, de modo que anticipamos posibles comportamientos para actuar y así dar al usuario la mejor experiencia posible.

 

Sin embargo, el hecho de querer centrarse en la experiencia del usuario no debe alejarnos de un aspecto básico a la hora de captar y fidelizar clientes: su satisfacción. La satisfacción del usuario al interactuar con la marca marcará la dirección que seguirá su experiencia. Por ejemplo, si llamo para reservar un hotel y el proceso es rápido y sencillo, mi experiencia será positiva y por lo tanto mi satisfacción también, siendo negativa si este proceso fuera lento.

 

Mientras que la experiencia del usuario engloba el conjunto de todos los factores y elementos relativos a la interacción entre marca y clientes, la satisfacción se vuelve el objetivo de aplicar esta experiencia, es decir, la valoración del cliente de mi marca en base a su interacción con ella, que pasará a ser desarrollada gracias a elementos de diseño como software, hardware, diseño gráfico…etcétera como a elementos relativos como emociones o sentimientos entre otros.

 

 

 

La satisfacción del usuario al interactuar con la marca marcará la dirección que seguirá su experiencia. 

 

La experiencia comienza desde el primer momento en que al cliente le llega nuestra marca, por lo que debemos cuidar todo detalle en cada interacción si queremos que su satisfacción sea óptima. ¿Cómo hacerlo?, la respuesta está en los datos y sus posibilidades aplicadas a la experiencia del usuario mediante la medición de impactos.

 

Los impactos en el cliente marcarán su satisfacción con la marca, dado que cada uno de ellos influye en su valoración y hoy en día gracias a los datos vamos a ser capaces de poder medirlos. ¿Es relevante esta medición?, sin duda, ya que al poder comprobar si un impacto al cliente influye o no en su satisfacción, podremos actuar sobre el mismo para mejorarlo.

 

Mejorar estos impactos en la satisfacción tiene como objetivo mejorar el rendimiento económico de la compañía, ya que si invertimos en mejorar aquellos impactos donde la satisfacción del usuario se va a ver más afectada, su experiencia final será más positiva y por lo tanto su relación con la marca, de modo que podremos fidelizarlo de un modo más concreto y personalizado que antes.

 

Hoy en día contamos con soluciones de negocio capaces de simular el rendimiento económico. 

 

No sólo es interesante mejorar la experiencia gracias a las mediciones de la satisfacción, sino que hoy en día contamos con soluciones de negocio capaces de simular el rendimiento económico de mejorar la satisfacción en cada elemento / driver de negocio / interacción para cada tipo de cliente en cada tipo de producto o servicio. Es decir, podemos simular el resultado económico en nuestro negocio de nuestras acciones sobre el customer experience del cliente.

 

El proceso de convertir estos impactos en información de valor para mejorar la satisfacción pasa por el tratamiento correcto de los datos, ya que sólo si conseguimos información de calidad y la trabajamos de forma correcta, podremos emplearla para realizar acciones de valor que impacten positivamente en nuestros resultados empresariales. Simplificándose, podríamos situarlo en una figura como la que proponemos a continuación, donde los datos son tratados para simular el resultado de cambiar:

 

 

En la primera fase, creamos la base de datos con la que vamos a trabajar para pedir la satisfacción, a partir de información interna de la compañía y externa de bases de datos públicas, datos del sector…etcétera. Este punto es el más relevante ya que un exceso de información o datos irrelevantes pueden ralentizar el proceso y llevarnos a resultados no deseados.

 

En la segunda fase, se aplican los procesos analíticos correspondientes para determinar el impacto que tiene cada variable que determinemos en la satisfacción final. Como resultado, obtenemos los llamados drivers de impacto en la satisfacción, que serán los elementos clave a tener en cuenta para tomar decisiones.

 

En la tercera fase, mediremos el impacto de estos drivers en la satisfacción final, mediante las metodologías que queramos aplicar; valoraciones (positiva, neutra, negativa), nivel de importancia (relevante, irrelevante, muy relevante) etcétera. Cada plataforma de análisis de datos cuenta con su metodología.

 

En la última fase, obtenemos las herramientas para poder predecir el rendimiento económico en nuestro negocio tras variar diferentes drivers de impacto, que hemos determinado en el proceso, en la satisfacción final del cliente.

 

Ejemplos de casos reales nos los encontramos en el día a día, ya que las marcas obtienen datos para mejorar sus procesos con elementos innovadores como botones de satisfacción en las tiendas (ejemplo de El Corte Inglés, Adidas…etcétera), emails de satisfacción…y numerosas posibilidades entre otras.

 

 

Como conclusión, me quedo con que las opciones a la hora de crear una experiencia inolvidable a un cliente no dejan ni de aumentar ni de sorprenderme. El uso práctico de los datos como medio para identificar los puntos clave donde actuar es sin duda el punto más importante del post, y que los procesos estén continuamente evolucionando me lleva a plantearme cómo se construirán estos journeys de cliente y marca en unos años.

 

El elemento que “falta”, entre comillas, sin duda es la posibilidad de medir emociones reales del consumidor y combinarlo con las métricas data actuales, llevando a literalmente experiencias únicas. Lo trataremos en el siguiente post 😉

 

Madrid, 02.07.2019.

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