Utilizando machine learning y ciencia de datos
El esfuerzo de muchas empresas por mejorar la experiencia de cliente se ha multiplicado. es habitual ver a las organizaciones elaborar 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 nse han 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 el comportamiento de los consumidores. ¿Cómo? Mediante el análisis predictivo de datos. "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", señalan desde la aempresa especializada
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.
Con esta tecnología las marcas pueden 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. 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? Pues principalmente 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 (es posible dividir a los clientes en clusters y dirigir diferentes acciones según el grado de NPS y la motivación subyacente) y activar un boca a boca más positivo.
Hay que recordar que 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.