糖心原创

El equipo de CX de Meta Reality Labs comparte sus mejores prácticas para mejorar la experiencia del cliente, yendo más allá de las encuestas para recopilar los datos correctos que impulsen la acción.

Los profesionales avanzados de la experiencia del cliente (CX) saben que recopilar feedback de los clientes a través de encuestas es solo una de las muchas tácticas que se pueden utilizar como parte de una estrategia más amplia y sofisticada para mejorar la experiencia del cliente. Las encuestas de voz del cliente pueden tener un mayor impacto cuando se realizan junto con otros enfoques que logran una mejor visibilidad de la experiencia del cliente, priorizan las acciones que mejoran la CX y activan mejoras continuas que construyen lealtad y fortalecen la marca.?

Y el equipo responsable de la experiencia del cliente en la división de realidad virtual y aumentada de Meta, Meta Reality Labs, está liderando el camino, combinando encuestas con una amplia gama de se?ales del cliente.?

Tuve el placer de aprender de dos líderes de CX en Meta Reality Labs — , Directora Global de Experiencia del Cliente, y , Líder de CX — sobre cómo están capturando más se?ales de experiencia del cliente más allá de las encuestas tradicionales, incorporando IA en sus esfuerzos, desbloqueando insights más accionables, priorizando áreas para mejorar la experiencia del cliente y habilitando acciones basadas en datos en todos los niveles de la organización en nuestro reciente webinar, Más allá de la encuesta: cómo los programas de experiencia integrales permiten la acción.?

He aquí algunos de los aspectos más destacados de nuestro debate sobre cómo Meta está fidelizando a sus clientes con confianza, y algunas respuestas adicionales a preguntas que recibimos de los asistentes a nuestro seminario web*.

P: En pocos a?os, su equipo de Meta Reality Labs ha pasado de realizar simples encuestas a disponer de los datos adecuados para impulsar acciones reales en toda la empresa. Puede hablarnos de su trayectoria?

Pegah Valeh: No teníamos un programa de experiencia del cliente cuando me uní a Meta. Solo teníamos una única encuesta que la gente no utilizaba realmente para análisis o toma de decisiones. Lo que hicimos fue establecer un programa de CX primero incorporando 糖心原创 y estableciendo nuestra primera encuesta a través de 糖心原创 para que la gente la completara después de interactuar con nuestros agentes.

Comenzamos allí porque estábamos realmente integrados en el equipo de soporte al cliente, y esta era el área que realmente necesitaba más insights, y ya teníamos aceptación. Luego expandimos nuestro programa para analizar las experiencias del cliente de principio a fin, todas las interacciones a lo largo del customer journey.

Empezamos a ampliar gradualmente nuestro programa, desde la atención al cliente hasta la experiencia de compra, la experiencia de entrega, la escucha del producto y, después, la experiencia de devolución.

También queríamos obtener un conjunto diverso de feedback y insights y no solo depender de las encuestas, por lo que comenzamos a expandirnos para capturar feedback indirecto, como rese?as de productos, redes sociales y datos operativos, como datos inferidos, para complementar nuestras encuestas en términos de aumentar nuestra comprensión de nuestros clientes.

P: ?Qué le hizo darse cuenta de que se necesitaban otros tipos de feedback para mejorar su programa de experiencia del cliente??

PV: Esa fue nuestra intención desde el principio: nuestra visión era construir una vista de 360 grados de la experiencia del cliente en todo lo que hacemos. También nos dimos cuenta de que es importante tener un conjunto diverso de información, porque las encuestas son absolutamente excelentes, pero pueden tener puntos ciegos y también puede haber otras formas más rápidas que esperar a que regresen los resultados de la encuesta.

Por eso empezamos a ampliarnos a otros tipos de opiniones, como las opiniones directas, las indirectas y las fuentes de datos que nos ayudan a deducir, basándonos en el comportamiento de los clientes y en datos operativos, si el cliente ha tenido una buena o una mala experiencia sin ni siquiera tener que preguntar.

Stephen López: Nuestro equipo se encuentra dentro de una organización de soporte, por lo que es natural para nosotros aprovechar los datos operativos, los tickets de soporte y los datos digitales de nuestro centro de ayuda para entender las experiencias de autoservicio. Después, a medida que nuestro programa crecía, identificamos y empezamos a utilizar otros tipos de comentarios en función de dónde estábamos escuchando. A lo largo de todo este proceso, dimos prioridad a la comprensión de lo que complementaría nuestros datos de encuestas para ayudarnos a comprender mejor las experiencias de nuestros clientes.

Para cada nueva estrategia que lanzamos, utilizamos los insights recopilados a través de ese programa y los llevamos de vuelta al resto de los socios de la organización para mostrar el valor del esfuerzo y luego expandirnos en consecuencia.

- Pegah Valeh, Directora de CX Global, Meta Reality Labs

P: ?Puede hablarnos de cómo consiguió el apoyo de las partes interesadas?

PV: Comenzamos analizando los momentos clave de la verdad, aquellos que tienen un impacto excepcional en la experiencia del cliente. La otra cosa que tomamos en consideración fueron las áreas en las que ya teníamos cierto nivel de aceptación, las oportunidades fáciles.

Tenía que ser un momento clave de la verdad por el que luchar, o algo para lo que pudiéramos obtener rápidamente aceptación mostrando el valor de los insights.?

Para cada nueva estrategia que lanzamos, utilizamos los insights recopilados a través de ese programa y los llevamos de vuelta al resto de los socios de la organización para mostrar el valor del esfuerzo y luego expandirnos en consecuencia.

P: ?Qué fue lo más importante para usted a la hora de dise?ar su programa de CX?

PV: Nuestros análisis. Es bastante fácil recopilar comentarios. Pero la mayoría de las empresas tienen dificultades para traducir todos estos comentarios en acciones. Así que ese fue el principio de dise?o principal detrás de nuestro programa: aprovechar los análisis para traducir los insights de manera más efectiva.

El hecho de pedir opiniones crea en los clientes la expectativa de que vas a hacer algo con ellas. Y si no se puede, mejor no preguntar. Por eso dise?amos nuestro programa para asegurarnos de que el análisis y el aprendizaje tengan precedencia y prioridad incluso sobre la escucha.

P: ?Qué tipos de datos le han ayudado a descubrir insights más accionables?

SL: En lo que respecta a la asistencia, están las propias incidencias, pero también el volumen de problemas específicos y las transcripciones de esas incidencias, con las que podemos saber lo que ocurre desde el punto de vista del cliente. Luego podemos combinar eso con otros datos de comportamiento. Por ejemplo, ?cómo se relacionan los clientes con nuestro centro de ayuda? ?Tienen dificultades de navegación? Eso nos ayuda a tener una imagen más holística de nuestras experiencias de asistencia en general.?

Otro ejemplo son nuestros datos sobre pedidos, entregas y devoluciones. Hacemos un seguimiento de la puntualidad de la entrega, que sabemos por análisis anteriores que se correlaciona tanto con la experiencia como con los resultados empresariales. Así que, aunque seguimos encuestando a los clientes durante sus experiencias de entrega y devolución, también podemos aprovechar la entrega a tiempo para hacer inferencias sobre estas experiencias para todos nuestros clientes, no solo para los que responden.

También combinamos los comentarios indirectos, como las rese?as de productos y las publicaciones en las redes sociales, con nuestros datos operativos para obtener una imagen más holística.?

P: ?Cómo prioriza las áreas en las que centrarse para mejorar la experiencia del cliente?

SL: Todo se reduce a la gravedad y la prevalencia. ?Hay algo que afecte negativamente a nuestros clientes? Y, combinado con eso, ?cuán frecuente es el problema??

Por ejemplo, si vemos que algo tiene un fuerte impacto en el NPS? u otras métricas de experiencia, y también podemos evaluar la prevalencia y la gravedad a partir del volumen de asistencia, las revisiones de productos, los datos de comportamiento, etc., es probable que sea un área en la que merezca la pena profundizar.?

P: ?Puede compartir ejemplos de acciones que ha tomado para mejorar la experiencia del cliente basándose en los datos?

SL: Cuando lanzamos un producto, aprovechamos nuestra capacidad de escucha para detectar y resolver rápidamente los problemas que surgen. En el lanzamiento de un producto reciente, a partir de nuestra encuesta de compra nos dimos cuenta de que había cierta confusión con la experiencia de compra y entrega. Comprobamos que los comentarios procedían de diversas fuentes y los transmitimos a nuestros equipos internos para que nos ayudaran a mejorar el flujo de compra y los materiales de marketing, a fin de establecer expectativas más claras para nuestros clientes y, en última instancia, mejorar su experiencia.

Con cada lanzamiento de producto, nos basamos activamente en nuestros insights en tiempo real para intervenir lo más rápido posible y abordar los problemas. De forma continua, trabajamos con los equipos en oportunidades de mejora continua.

Volviendo a la gravedad y la prevalencia, evaluamos sistemáticamente los problemas que tienen mayor impacto en nuestros clientes, identificamos los equipos pertinentes que se ocupan de estos problemas y los reunimos para intercambiar ideas sobre cómo solucionarlos. Para nosotros es muy importante vincular estos problemas de experiencia a sus objetivos, ya sea la reducción del coste del servicio, la pérdida de clientes, el volumen de casos, etc.

Estamos tratando de madurar nuestro programa de análisis, y parte de ello es aprovechar la IA y el análisis predictivo y prescriptivo para predecir cosas como la rotación, la intención del cliente, y predecir las respuestas de los que no responden, también conocidos como "la mayoría silenciosa" que no hace encuestas, para finalmente disminuir nuestra dependencia de las encuestas.

- Stephen Lopez, Director de CX, Meta Reality Labs

P: ?Cómo concibe el uso de la IA para mejorar la experiencia del cliente desde una perspectiva analítica?

SL: Estamos tratando de ser muy intencionales con respecto a dónde invertimos en IA para nuestros programas, y eso incluye revisar las aplicaciones de IA y asegurarnos de que estamos aprovechando las soluciones que no solo agregan valor a nuestro programa, sino también, en última instancia, a nuestros clientes.

Algunos de nuestros análisis requieren un gran esfuerzo por parte de nuestros analistas o implican un montón de tareas de bajo esfuerzo, por lo que estamos empezando a explorar cómo podemos incorporar la IA para ayudar a reducir el tiempo de obtención de información, facilitar el trabajo de nuestros analistas y ser más eficientes.

Sobre esa base, nos centramos en escalar nuestros insights, utilizando soluciones de IA para insights y reportes de autoservicio.?

Pasando a los tipos de análisis propiamente dichos, estamos intentando madurar nuestro programa de análisis, y parte de ello consiste en aprovechar la IA y los análisis predictivos y prescriptivos para predecir cosas como la pérdida de clientes, la intención de los clientes y predecir las respuestas de los que no responden, también conocidos como "la mayoría silenciosa" que no hace encuestas, para acabar reduciendo nuestra dependencia de las encuestas.

En última instancia, queremos utilizar todo esto para informar el dise?o de la experiencia y permitir la orquestación en tiempo real.?

Es importante ver esto desde un enfoque de "gatear, caminar, correr" con la IA. Dedicamos tiempo a entender cómo puede ayudarnos la IA en nuestros programas de "escucha y aprendizaje" antes de pasar directamente a la acción.

P: ?Hacia dónde cree que evolucionarán las tendencias en IA y CX en los próximos 12 meses?

PV: El avance de la IA va a cambiar por completo la industria de la experiencia del cliente. Acelerará nuestro progreso hacia la provisión de mejores experiencias del cliente. Nos ayudará no solo a aumentar la velocidad del tiempo de obtención de insights, sino que nos dará la escala y la profundidad que ha sido tan difícil de lograr. En el futuro de la CX con el uso de la IA, podremos llegar de forma rápida y precisa a una mejor comprensión de los puntos débiles de nuestros clientes y a una mejor comprensión de la causa raíz de estos problemas, para luego poder orquestar acciones.?

Muchas empresas están haciendo un buen trabajo utilizando análisis predictivos y prescriptivos y Experience Orchestration, pero actualmente están infrautilizadas. Con la IA, la creación de experiencias personalizadas y proactivas será fundamental. Por eso estamos explorando estas oportunidades lo antes posible, porque queremos asegurarnos de poder aprovechar el poder de la IA para proporcionar una mejor experiencia del cliente, reducir la rotación, reducir los costos y, en última instancia, mejorar las experiencias del cliente a través de una mayor personalización, de más capacidades predictivas y asegurándonos de mantenernos a la vanguardia y abordar y orquestar acciones de forma proactiva.

P: ?Qué le espera a su equipo en este viaje?

PV: El uso de análisis predictivos y prescriptivos es realmente importante para nosotros y es un área en la que estamos invirtiendo. Esto nos ayudará eventualmente a orquestar acciones y construir experiencias personalizadas, lo cual es otro objetivo de nuestra organización. El resultado es que también nos ayuda a reducir el tiempo de obtención de insights, que es otro de nuestros objetivos. Queremos asegurarnos de no dedicar mucho tiempo a manipular datos, limpiar datos o darles sentido, por lo que también nos estamos centrando en las capacidades de autoservicio para nuestros analistas y nuestros socios, para que no tengan que depender completamente de nosotros.?

Por último, ninguna de estas prioridades importa si no contamos con la cultura adecuada de orientación al cliente dentro de nuestra organización, por lo que esa es otra área en la que estamos invirtiendo.?

Preguntas de la audiencia: Respuestas de Meta para mejorar la experiencia del cliente

Hubo tanto interés y compromiso con este tema del seminario web que nos inundaron con preguntas de nuestra audiencia. El equipo de Meta compartió estos aprendizajes adicionales en respuesta a algunas de las preguntas que surgieron:

P: ?Cómo puede garantizar la rendición de cuentas y la acción sobre los insights encontrados?

PV: Lo que nos ha funcionado ha sido establecer objetivos, métricas y KPI compartidos que representen la experiencia del cliente con nuestros grupos de interés. Esto nos ha ayudado a mantenernos alineados y a crear responsabilidad.?

También damos prioridad a educar a las partes interesadas sobre el impacto en los clientes -es decir, lo que la falta de acción significa para los clientes- y luego conectamos estos impactos con los objetivos y métricas que preocupan a las partes interesadas (por ejemplo, el impacto en las ventas futuras si no tomamos medidas sobre este tema).?

También compartimos investigaciones internas o de la industria que muestran la importancia de la orientación al cliente y de actuar sobre los comentarios de los clientes para el éxito empresarial general. Hemos creado una presentación con todos estos tipos de insights utilizando principalmente investigación externa sobre el ROI y el impacto de la CX en las empresas, y hemos aprovechado cada oportunidad para educar a nuestra organización al respecto y aumentar la concienciación.

P: Cuando se centra en los KPI, ?a qué da prioridad: al NPS? o a la rentabilidad a corto plazo? ?Cuál es el punto óptimo para usted?

PV: La clave es un equilibrio saludable entre ambos, pero yo personalmente intento inclinarme por las ganancias de fidelidad a largo plazo, ya que este crecimiento es más sostenible. Es difícil dar con el punto óptimo exacto, ya que depende del punto de contacto y del tipo de NPS? (y de la metodología de la encuesta).?

P: ?Cuáles son las mejores prácticas para conseguir que más clientes respondan a las encuestas? ?Qué pueden hacer las empresas para recibir opiniones diversas?

PV: Tenemos un índice de respuesta relativamente saludable, pero he aquí algunas estrategias que he utilizado anteriormente. Enviar recordatorios de encuestas (esto nos ayudó a mejorar nuestra tasa de respuesta entre un 5% y un 6%). Preguntar dentro del mismo canal/interacción (por ejemplo, enviar encuestas a través del chat si los clientes interactuaron con usted a través del chat o justo después de que termine la interacción para otros tipos de canales).

Asegúrese de hacer preguntas que realmente interesen a los clientes, desde su punto de vista: pregúnteles sobre las acciones que han realizado, los artículos que han comprado, las experiencias que han tenido y por qué le interesa su punto de vista único. Las encuestas deben ser sencillas, breves y concisas, y se debe solicitar la opinión de los clientes a través de sus canales preferidos, en los que se relacionan activamente con la marca.?

Para obtener más información sobre las mejores prácticas de CX de Meta Reality Labs, consulte la grabación completa del seminario web aquí: Más allá de la encuesta: Cómo los programas integrales de experiencia permiten actuar.

*Esta conversación ha sido editada para mayor extensión y claridad.