Por Enrique Gómez Alonso, Director de Servicios Profesionales – Experiencia de Cliente Medallia Iberia

Los comentarios de los clientes o las reseñas que realicen, son una parte importante de la comprensión de cualquier organización sobre el valor de la Experiencia de Cliente. Desafortunadamente, no hay forma de garantizar que todos los clientes compartan sus opiniones al comprar un producto o servicio. Además, probablemente los clientes que proporcionen comentarios lo hagan si han tenido una experiencia particularmente buena o mala, algo que podría sesgar la medición del NPS y la percepción general de una organización sobre la experiencia del cliente.

Por ello el feedback directo que proporciona un comprador, es sin lugar a dudas un canal a través del cual se puede saber qué piensan de una empresa o marca. Pero, para lograr realmente una vista integral de 360 grados, las organizaciones deben emplear la tecnología para predecir la experiencia invisible del cliente.

Recopilación de datos

El feedback directo de los clientes no es la única forma de obtener datos importantes para las empresas. Los datos de la experiencia pueden (y deben) recopilarse de todo tipo de fuentes, incluidos los comentarios indirectos, como las redes sociales, los comentarios de los empleados y de los clientes, así como los datos de flujo de clics y las tasas de conversión. Es importante realizar un seguimiento de estos si queremos lograr una percepción verdaderamente holística de la Experiencia de Cliente.

La pérdida de clientes es otro elemento crucial a evaluar, cuando se busca optimizar la Experiencia de Cliente. Puede que no sea la métrica más positiva, pero no tendría sentido intentar medir el éxito operativo, sin también tratar de comprender los fallos. La clave para hacer esto es recopilar datos omnicanal para utilizar con precisión la información, rectificar la situación y proporcionar experiencias positivas a sus clientes.

Entrenamiento del modelo

El siguiente paso en este proceso es combinar todos estos datos y usarlos para predecir la experiencia holística del cliente, comenzando a buscar patrones. Los datos operativos se pueden cotejar con datos experimentales, para construir un modelo que localice y anticipe problemas como posibles detractores o el probable abandono de clientes.

Esto se puede lograr implementando el aprendizaje automático para investigar los datos y entrenar un modelo que pueda realizar predicciones de perfiles de clientes, mediante un análisis de varios parámetros diferentes, incluidos los comportamientos de los mismos, sus productos, sus interacciones, su uso y sus patrones de actitud.

La clave en la que pensar en este momento es la calidad de los datos. Al realizar cualquier tipo de análisis predictivo, si se introducen datos de baja calidad en un modelo, los conocimientos revelados serán inexactos y, por lo tanto, inútiles. Esto incluso puede ser perjudicial para la Experiencia de Cliente, ya que las acciones que se toman posteriormente para intentar satisfacer las necesidades percibidas del cliente, pueden ser inapropiadas.

Análisis predictivo

Estos perfiles de clientes únicos se pueden comparar con datos internos para predecir una puntuación de NPS virtual para la gran mayoría de clientes que no han proporcionado comentarios directos. Al utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para pronosticar esta puntuación de NPS, el análisis y la información que se obtiene predicen de manera extremadamente precisa el comportamiento futuro. Con cada ciclo de entrenamiento, el modelo se vuelve a entrenar para identificar variables y agregar a su aprendizaje, consiguiendo mayores poderes predictivos cada vez.

El uso de técnicas de análisis predictivo ofrece una visión verdaderamente holística de la experiencia general del cliente, lo que permite a las organizaciones adoptar un enfoque más proactivo para mejorar la Experiencia de Cliente. Las organizaciones pueden tomar decisiones comerciales informadas y centradas en el cliente que abordarán las necesidades de cada consumidor. Por ejemplo, podrán actuar sobre los clientes identificados como posibles detractores, abordando el problema antes de que se haya manifestado por completo, reduciendo la rotación de clientes y generando ingresos.