Es frecuente oír hablar de Customer Experience (CX) cuando realmente hablan de User Experience (UX) o, simplemente, de hacer encuestas de satisfacción. El CX (Customer Experience) es mucho más, es una parte del enfoque estratégico de gestión empresarial Customer Centric (CC) o, lo que es lo mismo, de asentar el principio central de que la organización deber mejorar toda interacción con sus clientes. Los beneficios son sobradamente conocidos: mejora de la reputación, mejora de la fidelidad, reducción de la tasa de bajas de clientes, reducción incluso de demandas, entre otros importantes ratios de mejora del negocio.
Pero hay que ser realistas ante un reto de semejante dimensión e importancia: ¿por dónde empezamos? La respuesta más fácil es comenzar por lo obvio: las incidencias de servicio. Sin embargo, para dar una verdadera respuesta que vaya a las raíces profundas debemos de ir más allá y analizar la voz del cliente en su totalidad: debemos hacer un análisis de la causa raíz de las incidencias como herramienta de Customer Experience (CX).
El empleo del Análisis de Causa Raíz (ACR), así, se postula como una herramienta fundamental en las organizaciones focalizadas al Customer Experience (CX) y, en particular, en las que han comprendido que ofrecer un trato prioritario a los problemas del cliente supone un elemento diferenciador frente a sus competidores.
El gran reto en el uso de este tipo de análisis ACR es la consolidación del método proactivo frente a los métodos sintomáticos o reactivos que parten de las quejas de los clientes como una valiosa fuente de información. Si la organización es capaz de identificar dónde comienzan los problemas -potenciales o reales- de los clientes, podrá desarrollar estrategias para resolverlos.
La implementación de las estrategias con el apoyo de la tecnología adecuada se traduce en mejoras en el servicio, la lealtad del cliente y reducción del OPEX.
Pero ¿por dónde empezar?.
Como ante cualquier decisión de gestión, hay que evaluar una serie de parámetros básicos:
- Planificación de Tareas a realizar.
- Herramientas para realizar el trabajo.
- Equipo humano y cualidades o conocimientos necesarios.
A continuación detallaremos los dos primeros puntos: Planificación y Herramientas, y en próximos post entraremos en los siguientes.
Planificación de Tareas.
Las tareas a realizar para hacer un análisis de causa raíz serán:
- Descripción del estado actual del escenario de atención al cliente (servicio pre venta, post venta, soporte,…)
- Repaso a los FUNDAMENTALES indicadores del servicio que se relacionan con el Customer Experience (CX) del cliente. Indicadores tales como Número de Llamadas al departamento X, no nos sirven. Estaríamos hablando de:
- Número de incidencias.
- Número de incidencias resueltas en la primera llamada.
- Número de incidencias resueltas dentro de KPI.
- Repaso a los indicadores de FRACASO:
- Número de incidencias fuera de KPI.
- Número de incidencias transferidas a departamento técnico.
- Descubrimiento de incidencias no resueltas. ¿Qué es esto? Un KPI no deja de ser una media, y una media oculta outlayers, o casos extremos. En el caso concreto de las incidencias, ¿qué ocurre con las que quedan sin resolver?. La respuesta frecuente: «nosotros resolvemos todas las incidencias», reconozcámoslo, falta a la verdad.
Se cierran incidencias en falso, por imposibilidad de solución, esperando el olvido del cliente o, en caso de que el cliente se da de baja, el problema desaparezca.
Aquí está el peligro: un 0,5% de incidencias en una compañía como una operadora o un banco puede ser falta. Solo hay que echar cuentas:
Número de Clientes de una operadora: 10.000.000 usuarios.
Número de llamadas a Call Center: 1 año –> 10.000.000 de llamadas.
Proporción de incidencias respecto al total de llamadas –> 25% –> 2.500.000 de incidencias.
Incidencias sin resolver, por ejemplo 0,5% –> 12.500 usuarios realmente enfadados al año.
Tiempo medio de vida de una operadora: 10 años –> 125.000 muy enfadados
¿Cuántos clientes hacen falta para enturbiar tu marca en las redes sociales?
Los expertos señalan que un cliente insatisfecho comenta personalmente dicha experiencia a una media de 10 personas, pero a través de sus redes sociales ese impacto negativo en tu marca llegará a centenares de ellas. Estamos hablando de cifras y de daño al negocio muy relevantes, demasiado como para ignorarlas.
¿Y cuánto impacta en nuestros resultados la mala imagen?
- Identificación de los «sumideros» de incidencias o dónde se quedan atascadas las incidencias.
Muchas ocasiones no es sencillo entre tantos millones de incidencias identificar dónde quedan atascadas las incidencias.
- Identificación de los «casos» o «problema tipo» y «departamento responsable».
- Definición de estrategias de reducción de incidencias no resueltas.
- Refinado del estudio y seguimiento.
Herramientas para realizar el trabajo:
Para la realización de las tareas anteriores se requieren ciertas herramientas tecnológicas.
Desgraciadamente, para ser eficientes una Excel no es suficiente. Para ello necesitamos:
- Herramientas de captura del sentimiento del cliente, que pueden ser:
- Herramientas de Encuestas.
Hay múltiples herramientas para la generación de encuestas, su diseño, envío y procesado, y a sean vía email o por telefónicas por IVR o telefónicas por operador. Unos de los productos de primera línea en éste tipo de cometidos puede ser Surve (de Callidus Cloud)
- Herramientas de Transcripción de la voz del cliente, en texto.
Hay herramientas muy interesantes que transcriben la voz de las llamadas del call center a texto, incluyendo meta datos para su posterior análisis, como Speech Analytics (de Nice)
- Herramientas de análisis de datos no estructurados.
Una vez que tenemos los datos, hay que analizarlos. ¿De qué se quejan realmente los clientes?
Con herramientas de análisis de datos no estructurados, o de big data, se puede escarbar entre millones de llamadas y establecer inferencias.
Ciertas herramientas que realizan análisis de ontologías y/o esquemas de grafos y/o nubes de palabras o conceptos, ayudarán. Por ejemplo, Eccobuzz (de Inycom).
- Herramientas de descubrimiento del dato
Ya tenemos los datos tratados, las etiquetas puestas, pero ¿Dónde hacer foco? Necesitamos una herramienta rápida y flexible de visualización de información. Esta nos permitirá ver gráficamente la información y profundizar en los datos, descubriendo la causa raíz.
En este caso Tableau (de Tableau) es una muy buena herramienta.
- Herramientas de modelizado.
Si ya queremos pasar a la fase de modelizar el comportamiento del cliente en caso de tener una incidencia tipo y cómo afecta a su facturación o churn, deberíamos usar herramientas como SAS o R.
- Herramientas de distribución de la información.
Una vez realizado el informe, y quizás un cuadro de mano, hay que distribuirlo a los interesados.
Tableau Server dispone de un sistema muy sencillo de distribución (lo vemos todos los días en muchos gráficos de periódicos online).
En otras ocasiones simplemente con un informe en Word o PPT será suficiente, quizás subido a un gestor de contenidos como Sharepoint (de Microsoft) o un Drupal o WordPress (ambos de opensouce).
Equipo de trabajo y recursos necesario
Evidentemente para llevar a cabo esta iniciativa necesitamos un equipo humano. Pero ¿qué perfiles, organización o apoyo de otros departamentos es necesaria?
Los departamentos o funciones que intervienen son:
- Departamento de Callcenter o Gestión de Canales.
- Departamento de Sistemas o Informática.
- Departamento de Calidad o de Customer Experence.
Callcenter o Gestión de Canales
Depende el tamaño de la organización, no solo tendremos interacción con nuestros clientes desde el Callcenter, sino desde diversos canales (web, email, herramientas de tickets,…).
Necesitamos el apoyo de este departamento y de su equipo para tener una buena tipología de las incidencias, así como la agilidad de exportar la información generada y enviada al Departamento de Sistemas.
Por tanto desde Callcenter necesitamos al menos:
- Ingenieros de IVR, para realizar configuraciones y parametrizaciones del IVR.
- Analistas de Gestión de Incidencias. Generalmente certificados ITIL.
Departamento de Sistemas
De los chicos de sistemas, necesitamos que nos provean de repositorios y estructuras de bases de datos que nos permitan manejar la información generada por el canal.
Habitualmente los datos del Callcencer se volcarán en del Datawarehouse de la compañía. Si no hubiera, se puede construir un datamark ad-hoc que nos permita manejar con agilidad la información. Incluso alguna de las soluciones descritas en el artículo anterior, incluyen su propia herramienta analítica o un esquema de base de datos analítico, como Eccobuzz.
Si vamos a hacer análisis con transcripciones de conversaciones, es muy probable que necesitemos una base de datos NOSQL.
Por tanto los perfiles necesarios serían:
- Consultores de Integración.
- Consultores de Business Inteligencie.
- Consultores de Análisis de datos no estructurados (Big Data).
Departamento de Calidad o Customer Experence
Por último, el departamento de calidad será quien manipule los datos generados y almacenados previamente.
La manipulación de estos datos requiere conocimientos de analítica de datos, modelado de datos, visualización e inspección.
Por tanto los perfiles requeridos serían:
- Analistas de Negocio. Generalmente Licenciados en Marketing o Ciencias Económicas
- Analistas de Customer Experience. Generalmente Licenciados en Marketing, pero también en Ingenierías y/o Matemáticos.
- Matemáticos o Estadísticos con conocimiento en creación de modelos de comportamiento.
Retorno de Inversión
El retorno de inversión de este tipo de servicios es relativamente fácil de calcular.
Si seguimos con el ejemplo anterior:
En el caso de una empresa con 10.000.000 de clientes (operadoras, eléctricas, retail, suministros…) 1 año de mala imagen repercuten (si nos gastamos 30€ en adquirir cada cliente nuevo) en 1.440.000€
Sin entrar en detalles, NO hay proyecto de este estilo que no se amortice el primer año.
El ACR es rentable, consúltanos. info@inycom.es
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