Pocas actividades son, hoy en día, más controladas que la operación de un contact center. La cantidad de KPIs utilizados es enorme por no decir infinita. Cada empresa tiene los suyos. Cada tipo de operación tiene los suyos. Algunos son muy pertinentes, otros menos. Algunos son realmente fiables, otros deben ser interpretados por los responsables.
Podemos destacar algunos de los más usuales:
Niveles de servicio
FCR
Indicador de satisfacción del cliente
TMO
Tiempo de Respuesta
Y un largo etc. Pero este artículo no versa sobre los KPIs utilizados en los contact centers sino sobre los indicadores de medición de la satisfacción de los clientes. Empezaremos por el muy conocido y empleado NPS.
El NPS es el fruto de un sencillo cálculo de la sustracción 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 después del intercambio cliente/empresa para saber el grado de recomendación, hablaríamos de NPS relacional, o en caliente y justo después de una interacción concreta y crítica para conocer la satisfacción del cliente en un proceso determinado, hablaríamos en este caso de NPS transaccional.
Una muy buena experiencia de compra en la APP puede después coincidir con una muy mala experiencia en la entrega
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 interpretación serán distintos, las conclusiones también. Por ejemplo, en el segundo caso podríamos tener para la misma empresa varios indicadores NPS con resultados dispares según el servicio o el momento medido. Una muy buena experiencia de compra en la APP puede después coincidir con una muy mala experiencia en la entrega.
El primero ofrece un resultado más 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 más real. Un posible benchmark entre empresas también sería de más valor con este dato, siempre y cuando las empresas se muestren dispuestas a compartir su NPS…
Aún así, ¿quién no ha recibido al finalizar una llamada una recomendación del agente tipo: le vamos a pasar una encuesta de calidad y recuerde que el 9 ó el 10 son importantes para mi?…
Entonces nos podemos preguntar cual es la diferencia entre el NPS transaccional y el CSAT.
Recordemos que el CSAT es un sistema simple y eficaz de medición de la satisfacción del cliente. El cliente puntúa 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 nº de respuesta dará la nota media obtenida. El CSAT suele carecer de mucha precisión y no permite en ultimo lugar la toma de decisión. El hecho de que los clientes insatisfechos suelen contestar más a menudo que los satisfechos puede también quitar realidad al cálculo obtenido.
Hablando de indicadores no podemos olvidarnos del tercero en discordia: el CES, también de uso muy común. El CES cambia de alguna forma el concepto, ya que pedimos al usuario su sentimiento respecto del “esfuerzo” realizado en su relación con la empresa. El calculo también es sencillo ya que se suman los puntos obtenidos en las respuestas y se dividen por el nº de respuestas obtenidas.
El CES es interesante para conocer la opinión del cliente especialmente en una parte compleja de un proceso. Por ejemplo, sería interesante conocer el sentimiento de esfuerzo realizado por un cliente después de haber realizado un proceso de alta en nuestra empresa o su sentimiento después de haber rellenado un parte de incidencia en una aseguradora. En esos momentos importantes y complejos, el cliente será capaz de darnos su opinión sobre lo tedioso o no que fue el proceso.
Recoger y analizar los datos
Pero, ¿qué pasa con los comentarios textuales que nos dejan nuestros clientes? ¿Dónde quedan reflejados y analizados? ¿Qué sacamos de ellos y qué medidas correctivas podemos tomar?
En este punto es importante entender que el contact center es un sitio estratégico para recoger esta información, justo después de la interacción es cuando el cliente puede dar una opinión en caliente y con fundamentos sobre lo positivo y/o lo negativo. Analizar esta ingente cantidad de información no estructurada no es tarea sencilla.
Podemos emplear el método clásico consistente en codificar manualmente estos textos. La empresa deberá definir una tabla de codificación de uno o dos niveles y los agentes deberán ir codificando todas y cada una de las respuestas obtenidas en estas tablas.
El coste de este estudio puede resultar elevado dado la cantidad de horas que implica este proceso, pero el resultado en términos de precisión puede ser muy interesante.
Pero, ¿qué pasa con los comentarios textuales que nos dejan nuestros clientes? ¿Dónde quedan reflejados y analizados?
Rápidamente, frente a un nivel elevado de respuestas a analizar, será necesario el uso de tecnologías de análisis semántica. El sistema será capaz de extraer las palabras claves dentro de unas expresiones y contextos, y de ofrecernos un análisis cualitativo basado en elevados niveles de datos. Estos sistemas permiten también cruzar los datos y saber, por ejemplo, si los que se han quejado del precio elevado lo han hecho también de otros aspectos. Y si disponemos de otros datos de nuestros clientes podríamos conocer los motivos de quejas del publico joven frente al público de senior. No hablamos de una tarea sencilla y poner en marcha un proceso eficiente requerirá de la ayuda de expertos.
Con el paso del tiempo, el análisis temporal permitirá ver la evolución 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 método de devolución de paquetes implantado en la plataforma ha reducido el nivel de quejas.
El siguiente paso será el análisis de la voz para, a través de sistemas parecidos, conocer y analizar los comentarios y sentimientos de los clientes. Las primeras experiencias empiezan a tomar forma.
Como conclusión, podemos decir que todos los indicadores comentados son válidos, e incluso complementarios. Saber lo que opinan sus clientes tiene que ser, hoy en día, un motor de análisis 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 última compra en Amazon. Son las empresas las que tienen que saber cómo analizar e interpretar estos resultados para convertirlos en planes de acciones de mejora.
