Las empresas exitosas de hoy ya han implementado un programa de experiencia del cliente de una forma u otra. Algunos de ellos incluso podrían considerarse maduros en su enfoque, lo que significa que han llevado su programa más allá de las simples fases de escuchar y medir, para responder realmente a los clientes, tomar medidas y brindar información real en toda la organización, la implementación de texts Analytics hoy es fundamental.
Hay muchas razones por las que la mayoría de las marcas, hasta ahora, se han centrado principalmente en datos estructurados: es mucho más fácil de recopilar, medir y analizar. Responder a un cliente que acaba de enviar una encuesta también es mucho más fácil que estar presente en todos los foros en línea, listo en todo momento para abordar cualquier problema que pueda surgir, en cualquier lugar. Para la mayoría, esto parece un objetivo inalcanzable, pero no lo es. Con el avance de las soluciones de software de Text Analytics, puedes estar en todas partes al mismo tiempo, escuchando a todos, y luego puede hacer las inversiones adecuadas para responder y actuar sobre esta retroalimentación.
Para afirmar tener un programa real de Voice of the Customer, debe escuchar la voz real, en todas sus formas, y administrar todos los comentarios de los clientes en una sola plataforma, para que tenga sentido y brinde lo que realmente necesita: la información necesaria para tomar decisiones comerciales acertadas, distribuidas a las personas adecuadas, en el momento adecuado. Los verdaderos líderes son aquellos que desbloquearán el potencial de los datos no estructurados y los traducirán en valor comercial, día tras día, en toda la organización.
Hoy nos centraremos en proporcionar información sobre los elementos clave de dichos programas, el cual está organizado en los siguientes cuatro componentes:
- Escuchar la Voz del Cliente
- Interpretar los datos de los clientes para extraer información significativa
- Ofrecer información procesable e informes personalizados
- Medir y rastrear métricas y tendencias a lo largo del tiempo, para mejorar continuamente el programa
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I. Escuchar la Voz del Cliente
A menudo se informa que los datos no estructurados representan alrededor del 80 % de todos los datos que están disponibles para una organización y, a menudo, es donde las gemas de conocimiento real permanecen latentes:
- ¿Por qué los clientes califican su producto o servicio de cierta manera?
- ¿Qué innovaciones futuras se encuentran sin control en sus foros de clientes?
- ¿Qué problemas críticos se han descubierto en Twitter y amenazan tanto la lealtad de sus clientes como sus resultados?
Las empresas gastan millones de dólares cada año en recopilar comentarios de sus clientes, ya sea a través del software de comentarios empresariales o a través de sus agencias de investigación de mercado. Y son datos críticos. Sin embargo, estas mismas empresas a menudo no tienen forma de aprovechar la gran mayoría de los comentarios de los clientes, todos ellos fuera de su alcance. Los clientes se han hecho cargo de la conversación, y las marcas exitosas son aquellas que saben cómo unirse, en lugar de tratar de controlarla, y entienden lo que los clientes realmente están diciendo.
Más que nunca, el gran volumen de fuentes de datos (encuestas palabra por palabra, foros de clientes, sitios de redes sociales, reseñas, notas del centro de contacto, correos electrónicos) y tipos (texto, audio, video, SMS) hace que las organizaciones y las empresas de investigación de mercado se esfuercen constantemente para mantenerse al día. Dónde buscar los datos y cómo monitorearlos se han convertido en verdaderos desafíos. El crecimiento exponencial del volumen y la importancia de los datos no estructurados, tanto solicitados como no solicitados, ha alentado a las mejores organizaciones a adoptar text Analytics como una herramienta complementaria a los programas de experiencia del cliente, a fin de conservar su ventaja competitiva.
II. Interpretar los datos del cliente para extraer información significativa
El desafío ahora es dar sentido a todos los datos que se han recopilado de la multitud de fuentes, internas y externas, solicitadas o no. Aquí es donde entra en juego el verdadero poder de una solución de Texts Analytics, como un componente crítico de un programa exitoso de experiencia del cliente. Basado en NLP (procesamiento del lenguaje natural), se ha demostrado que el análisis de texto es más confiable, mucho más rápido, más fácil de analizar y, en general, más rentable que los métodos manuales.
A través de esta tecnología avanzada, el análisis de texto puede mapear el 100% del significado de cualquier contenido textual para revelar los sentimientos, preocupaciones, intenciones e ideas de los clientes, de manera clara y confiable. En efecto, transforma el texto no estructurado en datos estructurados que luego se pueden usar para comprender y predecir el comportamiento del cliente. Básicamente, el análisis de texto cuantifica y analiza la información textual en tiempo real para generar conocimientos inmediatos y procesables. Siempre que elija una solución que se integre con un programa de experiencia del cliente y su sistema CRM, puede dividir estos datos en categorías, temas, problemas emergentes y causas raíz que luego se pueden formatear en informes, visualizaciones y presentaciones.
Tomemos, por ejemplo, una cadena hotelera que procesa 250.000 encuestas de huéspedes cada trimestre. La encuesta es intencionalmente corta, con un puntaje de satisfacción del cliente y una pregunta abierta, “¿Por qué ha dado este puntaje?” Las respuestas a esta pregunta podrían hablar sobre el servicio, la limpieza, la facturación, el entorno, la comida, incluso la calidad de las almohadas, o más probablemente, una combinación de estos. Y el sentimiento detrás de estos criterios puede ser positivo, negativo o, de nuevo, una combinación. Por ejemplo, “El servicio fue excelente, pero me cobraron de más por el mini-bar”.
Aquí es donde el análisis de texto hace su magia; categorizar los comentarios en conceptos y asignar sentimientos, o “calificadores”, a estos conceptos. Al integrar estos datos en una plataforma de experiencia del cliente, esta cadena hotelera no solo puede analizar las tendencias de satisfacción del cliente trimestre a trimestre, sino también comprender las causas subyacentes de la lealtad o la insatisfacción.
III. Proporcione información procesable e informes personalizados
En general, hay dos formas de reaccionar a los comentarios de los clientes, cualquiera que sea su forma:
- Toma medidas inmediatas y cierra el círculo con tus clientes, demostrando que se han recibido y tenido en cuenta sus comentarios.
- Agrega los datos por tipo, región, segmento de clientes, etc., y obtén una imagen general de los problemas clave que enfrentan los clientes para tomar decisiones comerciales a largo plazo. En general, en la mayoría de las industrias se recomienda que ambos métodos, a menudo caracterizados como operativos y estratégicos, se utilicen en conjunto para lograr la máxima eficiencia.
Acciones operativas
Al combinar datos estructurados y no estructurados, al mismo tiempo, usando una plataforma de retroalimentación única, los empleados en la primera línea pueden actuar rápidamente sobre la retroalimentación de los clientes. El ejemplo obvio es cuando un cliente insatisfecho devuelve una encuesta quejándose de la calidad de un producto que acaba de comprar. Al configurar alertas dentro de su programa de experiencia del cliente y usar análisis de texto para predeterminar el problema específico, el empleado de primera línea correcto recibirá un correo electrónico automatizado y podrá tratar con este cliente de manera rápida y eficiente. Las marcas líderes ya se han dado cuenta de los inmensos beneficios de “hacer operativos los datos” de esta manera, haciéndolos parte del flujo de trabajo de cada empleado y asegurando que la experiencia del cliente se mantenga al frente de la agenda de todos, sin importar dónde se encuentren dentro de la organización.
IV. Medir y rastrear métricas y tendencias a lo largo del tiempo
“Lo que se mide se gestiona”. Este dicho es más cierto hoy que nunca. También es posible que sea una de las razones por las que los datos de texto no se han analizado y tratado de la misma manera que los datos cuantitativos. Sin los medios adecuados para extraer significado, tendencias y métricas, simplemente se ha ignorado o, en el mejor de los casos, se ha utilizado para ilustrar puntuaciones y métricas comerciales.
El análisis de texto ha cambiado eso, al convertir el texto en una entidad medible, que luego puede ubicarse de manera inteligente junto con los KPI financieros y las métricas de lealtad y, además, darles sentido. Cualquier persona involucrada en la ejecución de un programa de experiencia del cliente sabe que elegir las métricas correctas para la organización es fundamental, y comprender el impacto económico de estas métricas al alza o a la baja es esencial para garantizar el crecimiento y la rentabilidad.
En resumen
Los objetivos y desafíos de los programas de experiencia del cliente y las soluciones de análisis de texto son esencialmente los mismos. Después de todo, se trata de dar sentido a una miríada de tipos y fuentes de datos, para extraer información comercial confiable que pueda ayudar a guiar a la organización en la dirección correcta, desde el punto de vista del cliente. Efectivamente, el análisis de texto puede agregar una dimensión crítica y poderosa a su programa de experiencia del cliente, al permitirle acceder al universo de sus clientes, y no solo al suyo. Integrar su programa con la tecnología adecuada para sus negocios significa que puede hacerlo de una manera que:
- Escalable
- Coherente
- Exhaustivo
- De confianza
- Rentable
Para seguir cumpliendo o superando las expectativas de los clientes, las organizaciones deben escuchar, analizar, actuar y medir todas las fuentes disponibles de comentarios de los clientes, ya sean internas o externas, estructuradas o no estructuradas. Integrar la Voz del Cliente en una plataforma, diseñada para permitirle actuar sobre esta retroalimentación y ayudarlo a tomar decisiones informadas, es clave para el crecimiento y la rentabilidad.
Los datos ya no pueden ser territorio de expertos e investigadores; ahora deben convertirse en información útil y significativa para toda la organización.
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