Pocas actividades son, hoy en d\u00eda, m\u00e1s controladas que la operaci\u00f3n de un contact center. La cantidad de KPIs utilizados es enorme por no decir infinita. Cada empresa tiene los suyos. Cada tipo de operaci\u00f3n tiene los suyos. Algunos son muy pertinentes, otros menos. Algunos son realmente fiables, otros deben ser interpretados por los responsables.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Podemos destacar algunos de los m\u00e1s usuales:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Niveles de servicio<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
FCR<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Indicador de satisfacci\u00f3n del cliente<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
TMO<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Tiempo de Respuesta<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Y un largo etc. Pero este art\u00edculo no versa sobre los KPIs utilizados en los contact centers sino sobre los indicadores de medici\u00f3n de la satisfacci\u00f3n de los clientes. Empezaremos por el muy conocido y empleado NPS.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
El NPS es el fruto de un sencillo c\u00e1lculo de la sustracci\u00f3n entre el % de promotores (nota de 9 y 10) y el % de detractores (nota de 0 a 6). El NPS se puede medir un tiempo despu\u00e9s del intercambio cliente\/empresa para saber el grado de recomendaci\u00f3n, hablar\u00edamos de NPS relacional, o en caliente y justo despu\u00e9s de una interacci\u00f3n concreta y cr\u00edtica para conocer la satisfacci\u00f3n del cliente en un proceso determinado, hablar\u00edamos en este caso de NPS transaccional.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
\r\nUna muy buena experiencia de compra en la APP puede despu\u00e9s coincidir con una muy mala experiencia en la entrega<\/p>\r\n<\/blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n
Es decir, que nos tenemos que preguntar si queremos medir una experiencia en su globalidad o si queremos medir una parte concreta y especifica de esta experiencia. Los resultados y su interpretaci\u00f3n ser\u00e1n distintos, las conclusiones tambi\u00e9n. Por ejemplo, en el segundo caso podr\u00edamos tener para la misma empresa varios indicadores NPS con resultados dispares seg\u00fan el servicio o el momento medido. Una muy buena experiencia de compra en la APP puede despu\u00e9s coincidir con una muy mala experiencia en la entrega.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
El primero ofrece un resultado m\u00e1s asentado y fiel a la realidad conjunta de la empresa y de la experiencia del cliente. Su finalidad, que era conocer la tasa de promotores y de detractores, es m\u00e1s real. Un posible benchmark entre empresas tambi\u00e9n ser\u00eda de m\u00e1s valor con este dato, siempre y cuando las empresas se muestren dispuestas a compartir su NPS\u2026<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
A\u00fan as\u00ed, \u00bfqui\u00e9n no ha recibido al finalizar una llamada una recomendaci\u00f3n del agente tipo: le vamos a pasar una encuesta de calidad y recuerde que el 9 \u00f3 el 10 son importantes para mi?…<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Entonces nos podemos preguntar cual es la diferencia entre el NPS transaccional y el CSAT.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Recordemos que el CSAT es un sistema simple y eficaz de medici\u00f3n de la satisfacci\u00f3n del cliente. El cliente punt\u00faa la empresa en general con una nota de 1 a 5 o con un icono tipo Emoji. La suma de las notas divididas por el n\u00ba de respuesta dar\u00e1 la nota media obtenida. El CSAT suele carecer de mucha precisi\u00f3n y no permite en ultimo lugar la toma de decisi\u00f3n. El hecho de que los clientes insatisfechos suelen contestar m\u00e1s a menudo que los satisfechos puede tambi\u00e9n quitar realidad al c\u00e1lculo obtenido.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Hablando de indicadores no podemos olvidarnos del tercero en discordia: el CES, tambi\u00e9n de uso muy com\u00fan. El CES cambia de alguna forma el concepto, ya que pedimos al usuario su sentimiento respecto del \u201cesfuerzo\u201d realizado en su relaci\u00f3n con la empresa. \u00a0El calculo tambi\u00e9n es sencillo ya que se suman los puntos obtenidos en las respuestas y se dividen por el n\u00ba de respuestas obtenidas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
El CES es interesante para conocer la opini\u00f3n del cliente especialmente en una parte compleja de un proceso. Por ejemplo, ser\u00eda interesante conocer el sentimiento de esfuerzo realizado por un cliente despu\u00e9s de haber realizado un proceso de alta en nuestra empresa o su sentimiento despu\u00e9s de haber rellenado un parte de incidencia en una aseguradora. En esos momentos importantes y complejos, el cliente ser\u00e1 capaz de darnos su opini\u00f3n sobre lo tedioso o no que fue el proceso.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Recoger y analizar los datos<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Pero, \u00bfqu\u00e9 pasa con los comentarios textuales que nos dejan nuestros clientes? \u00bfD\u00f3nde quedan reflejados y analizados? \u00bfQu\u00e9 sacamos de ellos y qu\u00e9 medidas correctivas podemos tomar?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
En este punto es importante entender que el contact center es un sitio estrat\u00e9gico para recoger esta informaci\u00f3n, justo despu\u00e9s de la interacci\u00f3n es cuando el cliente puede dar una opini\u00f3n en caliente y con fundamentos sobre lo positivo y\/o lo negativo. Analizar esta ingente cantidad de informaci\u00f3n no estructurada no es tarea sencilla.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Podemos emplear el m\u00e9todo cl\u00e1sico consistente en codificar manualmente estos textos. La empresa deber\u00e1 definir una tabla de codificaci\u00f3n de uno o dos niveles y los agentes deber\u00e1n ir codificando todas y cada una de las respuestas obtenidas en estas tablas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
El coste de este estudio puede resultar elevado dado la cantidad de horas que implica este proceso, pero el resultado en t\u00e9rminos de precisi\u00f3n puede ser muy interesante.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
\r\nPero, \u00bfqu\u00e9 pasa con los comentarios textuales que nos dejan nuestros clientes? \u00bfD\u00f3nde quedan reflejados y analizados?<\/p>\r\n<\/blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n
R\u00e1pidamente, frente a un nivel elevado de respuestas a analizar, ser\u00e1 necesario el uso de tecnolog\u00edas de an\u00e1lisis sem\u00e1ntica. El sistema ser\u00e1 capaz de extraer las palabras claves dentro de unas expresiones y contextos, y de ofrecernos un an\u00e1lisis cualitativo basado en elevados niveles de datos. Estos sistemas permiten tambi\u00e9n cruzar los datos y saber, por ejemplo, si los que se han quejado del precio elevado lo han hecho tambi\u00e9n de otros aspectos. Y si disponemos de otros datos de nuestros clientes podr\u00edamos conocer los motivos de quejas del publico joven frente al p\u00fablico de senior. No hablamos de una tarea sencilla y poner en marcha un proceso eficiente requerir\u00e1 de la ayuda de expertos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Con el paso del tiempo, el an\u00e1lisis temporal permitir\u00e1 ver la evoluci\u00f3n de los distintos conceptos definidos y permite comprobar si determinadas medidas tomadas han surtido efecto. Por ejemplo, si la mejora en los tiempos de entrega de la plataforma situada en la zona sur ha permitido reducir los comentarios negativos sobre los plazos de entrega en esta zona o si el nuevo m\u00e9todo de devoluci\u00f3n de paquetes implantado en la plataforma ha reducido el nivel de quejas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
El siguiente paso ser\u00e1 el an\u00e1lisis de la voz para, a trav\u00e9s de sistemas parecidos, conocer y analizar los comentarios y sentimientos de los clientes. Las primeras experiencias empiezan a tomar forma.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Como conclusi\u00f3n, podemos decir que todos los indicadores comentados son v\u00e1lidos, e incluso complementarios. Saber lo que opinan sus clientes tiene que ser, hoy en d\u00eda, un motor de an\u00e1lisis y de mejora en las empresas. El cliente se ha acostumbrado a puntuar constantemente los servicios que consume, en un Cabify, en un restaurante o en su \u00faltima compra en Amazon. Son las empresas las que tienen que saber c\u00f3mo analizar e interpretar estos resultados para convertirlos en planes de acciones de mejora.<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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