Dejando a un lado los temas más candentes relacionados con los avances tecnológicos y sus repercusiones en la gestión de la relaciones con clientes, hoy, me gustaría centrarme en algo tan básico y muchas veces olvidado como son las opiniones escritas de los clientes sobre una empresa. No hablo solamente de las puntuaciones o estrellitas que los clientes ya se han acostumbrado a emitir después de una interacción o una compra sino de las opiniones que los clientes se toman su tiempo para escribirlas.
Estas han adquirido una importancia extrema en algunos sectores concretos. Se sabe de restaurantes u hoteles que han tenido un auge espectacular o una caída en desgracia que les abocó al cierre por unos comentarios vertidos sobre ellos.
Las empresas puras de comercio electrónico saben también de la importancia estratégica de estas opiniones. El cliente se siente hoy en día libre de opinar sobre el servicio obtenido y de difundirlo en sus redes sociales y en otros soportes. Y el futuro comprador se siente en la necesidad de consultar estas opiniones, independientemente de la opinión que le merezca en principio el producto. Ante esta realidad, ¿cómo cuidar y tratar dichos comentarios?, ¿qué información sacar de los mismos? y , ¿cómo puede una empresa aprovecharlo para mejorar en el caso de los menos positivos?
En primer lugar, es importante determinar los criterios a tener en cuenta a la hora de valorar las opiniones y tener una visión de la imagen de la empresa por este criterio
En primer lugar, es importante determinar los criterios a tener en cuenta a la hora de valorar las opiniones y tener una visión de la imagen de la empresa por este criterio. No solamente podemos conformarnos con la medición de la nota o de las estrellas obtenidas. Deberemos tener en cuenta otros elementos como los siguientes:
El número de opiniones: es el número total de las opiniones escritas vertidas sobre una empresa. Cuanto más elevado el número, mejor y más preciso será el análisis. Será también un signo inequívoco del nivel de compromiso de los clientes con la empresa.
Antigüedad de las opiniones: la fecha de publicación de las opiniones es un criterio de filtro importante. Tenemos que ser capaces de ordenar los textos por fechas con el fin de poder cribar y ver las evoluciones y cambios. Si acabamos de modificar el sistema de entrega no tendría sentido analizar opiniones anteriores a este cambio para medir la eficacia del cambio.
Fuentes: existen múltiples fuentes de obtención de los datos. Google, Amazon, Facebook son fuentes importantes, pero existen muchas otras donde seguir la reputación de la empresa. Los mails que recibe la empresa por parte de sus clientes, conversaciones en foros públicos, sitios webs especializados, conversaciones cliente empresa en click to chat…
Longitud del texto: la longitud de la opinión vertida por el cliente demuestra de alguna forma su compromiso con la empresa. En estos textos largos suele haber información sobre varios aspectos del servicio o producto ofrecido. Un texto largo añade dificultad en el análisis, pero es una fuente importante y variada de datos.
Temáticas tratadas: el análisis de las temáticas abordadas permite conocer los criterios importantes para los clientes a la hora de evaluar su satisfacción y también permite, en caso de críticas, conocer de primera mano las áreas más generadoras de quejas o insatisfacción.
¿Qué información podemos extraer de estos comentarios?
Por definición, estos comentarios no están estructurados, lo que complica seriamente su análisis. Pero pueden ayudar, por ejemplo a:
Entender mejor los cambios que se producen en las métricas de satisfacción.
Centrar el análisis sobre las métricas que el cliente demuestra valorar con más importancia.
Convertir estas opiniones no estructuradas en métricas medibles y analizables.
Y, en definitiva, conocer mejor al cliente.
Estos análisis de los comentarios son un buen complemento a los datos más tradicionales y cuantitativos como el NPS, no lo reemplazan, pero lo refuerzan.
Los ejemplos de uso de estos análisis son numerosos. Una empresa podría detectar el uso masivo de palabras consideradas como claves en su medición de satisfacción de clientes y si se multiplican los comentarios con estas palabras, poner un sistema de alerta. Por ejemplo, si las palabras “plazos entrega”, “falta stock”, “larga espera”, “el producto X es defectuoso” aparecen demasiado, es evidente que algo no funciona bien.
El análisis semántico permite también desglosar la satisfacción por tipo de servicio. Por ejemplo, se podrían analizar las opiniones emitidas sobre el proceso de pago, la espera en caja o sobre la amabilidad en el punto de venta o en el centro de contacto. Pasaríamos de un análisis global e indiscriminado a un análisis detallado por tipo.
El fin último de estos análisis deber ser siempre la puesta en marcha de planes de mejora
La posibilidad de crear una correlación entre el NPS emitido por este cliente y sus comentarios puede ser también una fuente importante de información. ¿Qué aspectos positivos han valorado los clientes satisfechos en sus comentarios? O ¿Qué aspectos negativos han valorado los clientes detractores en sus comentarios?
El fin último de estos análisis deber ser siempre la puesta en marcha de planes de mejora.
