¿Cómo la información analítica sobre el servicio mejora la experiencia del cliente?

By marzo 23, 2017Novedades

El servicio al cliente es, posiblemente, tan importante como las ventas mismas en una empresa cuando se trata de mantener y de expandir un negocio; aquí se describe cómo la información analítica puede ayudar. 

SQDM comparte un artículo publicado por el portal SearchCRM, describiendo la estrategia y los beneficios logrados a través de la información analítica sobre el servicio al cliente.

Lograr que los clientes compren es relativamente fácil.  Lograr que los clientes correctos compren, no lo es tanto -y quedarse con esos clientes después de una compra puede ser la tarea más dura de todas.  El servicio al cliente puede ser, de hecho, el componente individual más grande dentro de la retención de clientes.  Cuando un cliente requiere de servicio, es porque en verdad lo necesita y la empresa que facilite al máximo ese proceso es la que más va a cultivar la lealtad de sus clientes.  Las mediciones analíticas de servicio al cliente pueden facilitar esta tarea.

Nada inculca la lealtad de los clientes tanto como el ser tratado como una persona.  Existe una nota innata de respeto y de autenticidad que emerge durante el proceso en donde los clientes necesitan ayuda y esta se ofrece con un toque personal.  Las mediciones analíticas de servicio al cliente pueden apoyar tal personalización.

Una tarea fundamental en analíticas efectivas consiste en integrar información in-house sobre los clientes (Normalmente desde un sistema de CRM) con datos externos recopilados a través de canales múltiples (Normalmente redes sociales).  A partir de estos datos, se pueden identificar trazos y comportamientos únicos de cada cliente.

Cuando esto se logra, se puede crear contexto alrededor de la solicitud o requerimiento de un cliente.  ¿El cliente es nuevo con el producto o lo ha tenido por largo tiempo?, ¿existe un historial de frustración por parte del cliente?, ¿Qué hace que este cliente sea parecido a otros con quienes el centro de soporte haya tratado de manera exitosa en el pasado?  Toda esta información puede ser agregada y disponibilizada en tiempo real para el soporte en vivo, creando una atmósfera de empatía durante el proceso de resolución de incidencias.

Y hay más; al tener toda esta información analítica de servicio al cliente disponible bajo demanda, se hace posible anticipar las expectativas y abordarlas proactiva y no reactivamente.

Mejore la próxima experiencia de su cliente

La información analítica predictiva logra más que tan sólo describir qué le está ocurriendo a quién; anticipa lo que pasa después.  Esto puede ser de gran valor para mejorar la experiencia de sus clientes.  Una cosa, a la larga, es mirar al pasado y abordar problemas a medida que se presenten; el propósito principal de la aplicación de análisis predictivos para apoyar sus operaciones, es estudiar los datos disponibles para ser capaces de predecir la manera en la que sus clientes pueden responder.

La primera tarea para perseguir esto, es decidir qué es lo que debe ser predicho.  ¿La idea es reducir la cantidad de quejas?, ¿alcanzar la venta cruzada de productos adicionales?, o ¿anticipar fallas en el sistema de soporte?

Después de que estas decisiones han sido tomadas, las fuentes apropiadas de datos (Tanto internas como externas) deben ser identificadas, meta por meta.  Después, la audiencia objetivo puede ser segmentada demográficamente, reacciones y comportamientos de compra y cualquier otro trazo que sea apropiado.  Esto conforma el conjunto de información analítica descriptiva que es necesaria para alimentar el proceso predictivo -se hace posible el envío de mensajes cuidadosamente dirigidos y se pueden describir patrones ocultos que crean mayor refinamiento en el proceso.

Se requiere una mezcla cuidadosa y el emparejamiento de datos internos y externos para lograr esta resolución.  Los datos internos pueden incluir retroalimentación explícita que los clientes hayan provisto, historiales de transacciones y datos no estructurados, tales como contactos telefónicos y cuestionarios de texto libre para soporte.  Después de que todo esto se integra al proceso, una parte importante de la experiencia del cliente se hace disponible -la manera en la que el cliente ve la empresa como un todo. Este aspecto ilustra de manera importante la eficacia del proceso de soporte.

Los datos externos pueden y deben incluir cualquier dato que pueda ser obtenido a partir de las redes sociales para proveer patrones de reacción que presagien insatisfacción, lo cual incitará esfuerzos proactivos de soporte.

Armados con esta información analítica de servicio al cliente, una empresa puede formar estrategias que reduzcan los roces y que mejoren cada punto de contacto con el cliente.

Sobre cómo la información analítica puede mejorar los servicios de campo

La mayoría del tiempo, el servicio al cliente se da bajo la forma de una mesa de ayuda o de una página web que los clientes accedes cuando necesitan algo.  En ocasiones, el servicio al cliente es algo que ocurre en campo -por ejemplo en reparaciones de equipos, mantenimientos y resolución de crisis.  La información analítica también puede mejorar ese tipo de soporte.

La satisfacción del cliente con el servicio en campo, puede incluso ser más crítica en cuanto a retención que el éxito en una mesa de ayuda.  Con seguridad, la transacción interpersonal que ocurre cuando un equipo de campo hace una visita in-situ para dar servicio a un producto tiene un profundo impacto sobre la manera en la que la empresa es percibida.  La calidad de esa interacción es crítica y la información obtenida a partir de esas operaciones puede afectar de manera acumulativa el balance final.

Determinar métricas sobre la duración de las visitas, aislar instancias de programación defectuosa y/o de asignación deficiente de los equipos de campo y proveer otra información que sea clave.  Armados con estos datos, la gestión de un servicio de flota puede incrementar las tarifas de una primera reparación, tener menos despliegues de seguimiento hechos con vehículos e implementar tareas preventivas para ejecutar durante una visita de reparación.

Todo esto, a su vez, toma la reducción de costos un paso más allá -hacia cambios operativos basados en el cliente.  Estos cambios pueden aumentar las respuestas de servicio que se hacen diariamente, con tasas más altas de éxito y pueden optimizar las rutas basándose en el personal de servicio -haciendo concordar las habilidades de los técnicos con las tareas requeridas, de acuerdo a la información de desempeño disponible en el sistema y que mapea las preferencias con las habilidades y con la ubicación.

Finalmente, la gestión de una flota mejora al tener toda esta información analítica de servicio al cliente disponible desde un punto central y provee mejor visibilidad para tomar decisiones.  Si, por ejemplo, los equipos de servicio tienen un porcentaje alto de llegadas tarde, esos porcentajes pueden ser detectados y después conectados con fallas en la programación o con errores individuales -y las métricas comparativas pueden mejorar la gestión del pie de fuerza.  Se mejoran las estimaciones de tiempos de viaje/llegada, así como el consumo de combustible y también el trabajo vs las proyecciones se logran con mayor precisión.

Todo esto se traduce en clientes más satisfechos -los cuales son, a su vez, clientes más leales.

Lea el artículo completo, en inglés, aquí.

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