La revolución digital de hace más de 20 años a través del World Wide Web (www) ha hecho cambiar el status quo de la investigación de mercados, llevándolo a lo que algunos llaman “new market research”, que engloba cinco grandes apartados:
- Social Media Research: Aunque el fenómeno del Social Media empezó hace ya una década, estamos aún en los albores de este tipo de investigación. Monitorizaciones, crear comunidades online, netnografía y encuestas son sólo algunas de las técnicas que se están aplicando y que seguirán desarrollándose en este campo de actividad.
- Gamification introduce elementos típicos de juego para ver el comportamiento y las preferencias de los consumidores, como por ejemplo la simulación virtual de la realidad. Ayuda a innovar en productos y servicios, yendo más allá de los criterios clásicos de fiabilidad y validez de la investigación.
- Co-creation y Crowdsourcing son dos formas de colaboración con valor en el entorno web 2.0. Se parte de una masa inicialmente indeterminada de internautas que se configuran en grupos de usuarios con ideas y dinero, que trabajan en tareas específicas para alcanzar unos objetivos marcados.
- Mobile Research: gracias a la alta penetración de los smartphones y el rápido crecimiento de las tabletas, en un futuro no muy lejano tendrá una gran importancia en la investigación con (y para) estos dispositivos.
- Big Data y la experiencia en investigación usaran la gran cantidad de información disponible por las actividades de los consumidores en la era digital para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones. Se trata de poder “pescar” de forma inteligente en el océano de datos, como lo muestra este el vídeo de una compañía de software.
Creo firmemente que el Big Data puede transformar el campo de la gestión de la experiencia del cliente (CEM: Customer Experience Management). Por un lado, el objetivo de cualquier programa CEM es mejorar la experiencia del cliente para aumentar la lealtad hacia los productos que consume y los servicios que usa. Por otro lado, cuando hablamos de Big Data nos referimos a los aspectos como el volumen masivo de datos que puede manejar una compañía, la velocidad en la que se generan (casi de inmediato, si pensamos en el flujo de creación de tweets) y la variedad de los mismos (estructurado y no estructurado). Pues bien, el gran reto del Big Data para los programas CEM consiste en unir distintas fuentes de datos existentes (operacionales, financieras, feedback de clientes y de otros stakeholders), analizarlas de forma conjunta para obtener información práctica para mejorar los programas CEM.
Concretamente, el Big Data puede transformar el CEM en tres aspectos:
1. Preguntar y responder a cuestiones de mayor importancia. Las empresas pueden encontrar más fácilmente respuestas a preguntas como: ¿dónde fijamos los objetivos operativos en los call centers para asegurarnos la satisfacción / lealtad del cliente? (tiempo de espera en las llamadas, volumen de llamadas gestionadas, tiempo medio necesario para atender, etc.), ¿cuántas horas de formación necesitan los comerciales para ofrecer una buena atención al cliente potencial?, ¿los clientes que nos reportan una mayor lealtad gastan más con nosotros que los clientes que son menos leales?
2. Construir una compañía centrada en el consumidor. Mediante la integración de diversas fuentes de datos empresariales y el análisis de los mismos se genera interés en los diferentes departamentos de la compañía en la comprensión de lo que es importante para los clientes. El mero hecho de la integración sería un catalizador para nuevos debates y visiones interdepartamentales sobre el cliente, es decir, ampliar el uso de datos de los clientes a otros departamentos (recursos humanos, atención telefónica, ventas, marketing, departamentos operacionales) ayuda a toda la empresa a mejorar los procesos que son importantes para el cliente.
3. Mejorar la predicción de un comportamiento leal de los clientes. A pesar de la búsqueda de medidas objetivas de la lealtad de los clientes (repetir la compra / renovar el contrato, recomendar, comprar / contratar más), los programas CEM se basan principalmente en encuestas a los clientes. Las medidas de la lealtad toman la forma de indicadores que parten de la información declarativa del cliente, que a su vez indica la probabilidad de incurrir en determinados comportamientos futuros, los que se consideran importantes para la empresa y/o marca. Muchos profesionales CEM suelen utilizar esta información declarativa de los clientes como única medida de la lealtad. Si bien estos indicadores de lealtad proporcionan información fiable, válida y útil, el vincularlo a métricas financieras objetivas (gasto real del cliente, productos adquiridos) y comentarios subjetivos (información desestructurada como productos / servicios que gustan o no gustan) aumentaría la capacidad de comprensión de la experiencia del cliente, mejorando de esta forma la capacidad predictiva de su comportamiento.
Tal como se visualiza en este esquema, en función de las preguntas que nos hagamos y las respuestas que buscamos, habría que combinar distintas fuentes de datos para mejorar el CEM, como por ejemplo qué métricas operacionales tienen el mayor impacto en la retención del cliente, o qué aspectos de los empleados del front office influye más en la satisfacción del cliente.
Las empresas que analicen los datos de negocio de forma integral estarán en una mejor posición para asignar eficazmente los recursos en las áreas que ayuden a mejorar la experiencia del cliente, aumentar su lealtad y asegurar de esta forma el crecimiento de la compañía. Actualmente las compañías utilizan sólo un 5% de la información de que disponen con esta finalidad. Aún hay mucho camino por recorrer. ¡A por ello!
