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Il team CX di Meta Reality Labs condivide le proprie best practice per migliorare l' customer experience , andando oltre i sondaggi per raccogliere i dati giusti che portino all'azione.

I professionisti esperti nel campo customer experience CX) sanno bene che raccogliere il feedback dei clienti tramite sondaggi è solo una delle tante tattiche che possono essere utilizzate nell'ambito di una strategia più ampia e sofisticata volta a migliorare l' customer experience. I sondaggi sulla voce del cliente possono avere un impatto maggiore quando vengono condotti insieme ad altri approcci che consentono di ottenere una migliore visibilità sull' customer experience, danno priorità alle azioni che migliorano la CX e attivano miglioramenti continui che fidelizzano i clienti e rafforzano il marchio.?

E il team responsabile dell' customer experience presso la divisione di realtà virtuale e realtà aumentata di Meta, Meta Reality Labs, sta aprendo la strada, combinando sondaggi con un'ampia gamma di segnali provenienti dai clienti.?

Ho avuto il piacere di imparare da due esperti di CX presso Meta Reality Labs: , responsabile globale Customer Experiencee , responsabile della CX — su come stanno migliorando customer experience segnali oltre ai tradizionali sondaggi, incorporando l'IA nelle loro iniziative e ottenendo insights, dando priorità alle aree in cui migliorare l' customer experiencee consentendo azioni basate sui dati a ogni livello dell Azienda nostro recente webinar, " Beyond the Survey: How Comprehensive Experience Programs Enable Action".?

Ecco alcuni dei punti salienti della nostra discussione su come Meta sta costruendo la fedeltà dei clienti con la fiducia, e alcune risposte supplementari alle domande che abbiamo ricevuto dai partecipanti al webinar.*

D: In pochi anni, il suo team di Meta Reality Labs si è evoluto dalla conduzione di semplici sondaggi fino a disporre dei dati giusti per guidare azioni concrete in tutta l'azienda. Può raccontarci il suo percorso?

Pegah Valeh: Quando sono entrata in Meta, non esisteva un customer experience . Avevamo solo un unico sondaggio che, in realtà, non veniva utilizzato né per l'analisi dei dati né per il processo decisionale. Abbiamo quindi deciso di creare un programma di CX, iniziando con l'implementazione 糖心原创 la creazione del nostro primo sondaggio tramite 糖心原创 far compilare agli utenti dopo aver interagito con i nostri agenti.

Abbiamo iniziato da lì perché facevamo parte a tutti gli effetti del team dell'assistenza clienti, ed era proprio quell'area che necessitava di maggiori insights, e avevamo già ottenuto il consenso. Successivamente abbiamo ampliato il nostro programma per esaminare le esperienze dei clienti end-to-end, tutte le interazioni lungo il percorso del cliente.

Abbiamo iniziato a espandere gradualmente il nostro programma dall'assistenza clienti all'esperienza d'acquisto, all'esperienza di consegna, all'ascolto del prodotto e quindi all'esperienza di restituzione.

Volevamo inoltre raccogliere una serie variegata di commenti e insights e non affidarci solo ai sondaggi, quindi abbiamo iniziato a raccogliere anche feedback indiretti, come recensioni dei prodotti, social media e dati operativi, come i dati dedotti, per integrare i nostri sondaggi e migliorare la nostra comprensione dei clienti.

D: Cosa ti ha fatto capire che erano necessari altri tipi di feedback per migliorare la tua customer experience ??

PV: Era questa la nostra intenzione fin dall'inizio: la nostra visione era quella di creare una visione a 360 gradi dell' customer experience in tutto ciò che facciamo. Ci siamo anche resi conto che è importante disporre di un insieme diversificato di informazioni, perché i sondaggi sono assolutamente ottimi, ma potrebbero avere dei punti ciechi e potrebbero esserci anche altri modi più rapidi rispetto all’attesa dei risultati dei sondaggi.

Ecco perché abbiamo iniziato a espanderci verso altri tipi di feedback, tra cui il feedback diretto, il feedback indiretto e le fonti di dati che ci aiutano a dedurre, in base ai comportamenti dei clienti e ai dati operativi, se il cliente ha avuto una buona o una cattiva esperienza senza nemmeno doverlo chiedere.

Stephen Lopez: Il nostro team si trova all'interno di un'area di supporto Azienda, quindi per noi è stato naturale sfruttare i dati operativi, i ticket di assistenza e i dati digitali del nostro help center per comprendere le esperienze self-service. Poi, man mano che il nostro programma cresceva, abbiamo identificato e iniziato a utilizzare altri tipi di feedback in base ai punti di ascolto. Durante l'intero processo, abbiamo dato priorità alla comprensione di ciò che avrebbe integrato i dati del sondaggio per aiutarci a capire meglio le esperienze dei nostri clienti.

Per ogni nuova strategia che lanciamo, ci avvaliamo delle insights raccolte attraverso quel programma e le condividiamo con il resto dei partner in tutta Azienda dimostrare il valore dell’impegno profuso, per poi espanderci di conseguenza.

- Pegah Valeh, responsabile CX globale, Meta Reality Labs

D: Può parlarci di come avete ottenuto il consenso delle parti interessate?

PV: Abbiamo iniziato analizzando i momenti chiave, quelli che hanno un impatto eccezionale sull' customer experience. L’altro aspetto che abbiamo preso in considerazione sono state le aree in cui avevamo già un certo livello di consenso, i risultati più facili da ottenere.

O si trattava di un momento cruciale in cui dovevamo metterci in gioco e lottare per raggiungerlo, oppure di qualcosa su cui potevamo ottenere rapidamente il consenso dimostrando il valore di insights.?

Per ogni nuova strategia che lanciamo, ci avvaliamo delle insights raccolte attraverso quel programma e le condividiamo con il resto dei partner in tutta Azienda dimostrare il valore dell’impegno profuso, per poi espanderci di conseguenza.

D: Qual è stata la cosa più importante per voi quando avete sviluppato il design del programma CX?

PV: La nostra analisi dei dati. Raccogliere feedback è piuttosto semplice. Ma la maggior parte delle aziende fatica a tradurre tutto questo feedback in azioni concrete. Questo è stato il principio guida alla base del nostro programma: sfruttare l'analisi dei dati per tradurre in modo più efficace insights.

L'atto di chiedere un feedback crea nei clienti l'aspettativa che voi facciate qualcosa. E se non ci riuscite, meglio non chiederlo. Ecco perché abbiamo progettato il nostro programma per assicurarci che l'analisi e l'apprendimento abbiano la precedenza e la priorità rispetto all'ascolto.

D: Quali tipi di dati ti hanno aiutato a ottenere informazioni più utili insights?

SL: Per quanto riguarda l'assistenza, ci sono i ticket in sé, ma anche il volume di problemi specifici e le trascrizioni di quei ticket, che ci permettono di capire cosa sta succedendo dal punto di vista del cliente. Possiamo poi abbinare questi dati ad altri dati comportamentali. Ad esempio, come si relazionano i clienti con il nostro centro di assistenza? Hanno difficoltà di navigazione? Questo ci aiuta a delineare un quadro più olistico delle nostre esperienze di assistenza complessive.?

Un altro esempio è rappresentato dai dati relativi agli ordini, alle consegne e ai resi. Monitoriamo i tempi di consegna, che sappiamo essere correlati, grazie ad analisi precedenti, sia all'esperienza che ai risultati commerciali. Quindi, pur continuando a sondare i clienti durante le loro esperienze di consegna e restituzione, possiamo anche sfruttare i tempi di consegna per fare inferenze su queste esperienze per tutti i nostri clienti, non solo per quelli che hanno risposto.

Abbiniamo anche i feedback indiretti, come le recensioni dei prodotti e i post sui social media, ai nostri dati operativi per ottenere un quadro più olistico.?

D: Come stabilite le priorità sulle aree su cui concentrarvi per migliorare l' customer experience?

SL: Si tratta di gravità e prevalenza. Qualcosa ha un impatto negativo sui nostri clienti? E poi, insieme a questo, quanto è diffuso il problema??

Ad esempio, se vediamo che qualcosa ha un forte impatto sull'NPS? o su altre metriche dell'esperienza e possiamo anche valutare la prevalenza e la gravità in base al volume dell'assistenza, alle recensioni dei prodotti, ai dati comportamentali e così via, è probabile che sia un'area da approfondire.?

D: Puoi fornirci alcuni esempi delle misure che hai adottato per migliorare l' customer experience sulla base dei dati?

SL: Quando lanciamo un prodotto, sfruttiamo le nostre attività di ascolto esistenti per monitorare e identificare rapidamente i problemi che emergono. Con il recente lancio di un prodotto, abbiamo capito dal nostro sondaggio sugli acquisti che c'era un po' di confusione nell'esperienza di acquisto e di consegna. Abbiamo convalidato il feedback che emergeva da più fonti e lo abbiamo riportato ai nostri team interni per migliorare il flusso di acquisto e i materiali di marketing, in modo da definire aspettative più chiare per i nostri clienti e, in ultima analisi, migliorare la loro esperienza.

Ad ogni lancio di prodotto, ci affidiamo attivamente alle nostre insights per intervenire il più rapidamente possibile e risolvere eventuali problemi. Collaboriamo costantemente con i team per individuare opportunità di miglioramento continuo.

Tornando alla gravità e alla prevalenza, valutiamo costantemente i problemi che hanno il maggiore impatto sui nostri clienti, identifichiamo i team che si occupano di questi problemi e li riuniamo per fare un brainstorming su come risolvere i problemi. Per noi è molto importante collegare questi problemi di esperienza ai loro obiettivi, che si tratti di ridurre il costo del servizio, il churn, il volume dei casi, ecc.

Stiamo cercando di far maturare il nostro programma di analisi, e parte di questo è sfruttare l'IA e l'analisi predittiva e prescrittiva per prevedere cose come il churn, l'intento dei clienti, e prevedere le risposte dei non rispondenti, alias "la maggioranza silenziosa" che non partecipa ai sondaggi, per ridurre alla fine la nostra dipendenza dai sondaggi.

- Stephen Lopez, responsabile CX di Meta Reality Labs

D: Come pensate di utilizzare l'intelligenza artificiale per migliorare l' customer experience dal punto di vista dell'analisi dei dati?

SL: Stiamo cercando di essere molto attenti ai settori in cui investiamo nell'IA per i nostri programmi, e questo include l'esame delle applicazioni di IA per assicurarci di sfruttare le soluzioni che non solo aggiungono valore al nostro programma, ma anche ai nostri clienti.

Alcune delle nostre analisi richiedono un impegno gravoso da parte dei nostri analisti o comportano una serie di attività a basso impegno, per cui stiamo iniziando a esplorare il modo in cui possiamo introdurre l'IA per ridurre i tempi di realizzazione degli insight, semplificare il lavoro dei nostri analisti ed essere più efficienti.

Partendo da questo presupposto, ci stiamo concentrando sull'ampliamento delle nostre insights — utilizzando soluzioni di IA per insights e reportistica.?

Per quanto riguarda i tipi di analisi in sé, stiamo cercando di far maturare il nostro programma di analisi, e parte di questo sta sfruttando l'IA e le analisi predittive e prescrittive per prevedere cose come il churn, l'intento dei clienti e le risposte dei non rispondenti, alias "la maggioranza silenziosa" che non partecipa ai sondaggi, per diminuire alla fine la nostra dipendenza dai sondaggi.

In definitiva, vogliamo utilizzare tutto questo per informare il design dell'esperienza e consentire l'orchestrazione in tempo reale.?

? importante guardare a questo aspetto con un approccio "striscia, cammina, corri" con l'IA. Stiamo dedicando tempo a capire come l'IA può aiutarci nei nostri programmi di "ascolto e apprendimento" prima di passare subito all'azione.

D: Dove vede evolvere le tendenze dell'IA e della CX nei prossimi 12 mesi?

PV: I progressi nell'intelligenza artificiale cambieranno radicalmente l' customer experience . Accelererà i nostri progressi verso la fornitura di esperienze cliente migliori. Ci aiuterà non solo ad accelerare i tempi di acquisizione delle informazioni, ma ci fornirà anche la portata e la profondità che è stato così difficile raggiungere. Nel futuro della CX con l’uso dell’IA, saremo in grado di comprendere in modo più rapido e accurato i punti deboli dei nostri clienti e le cause alla radice di questi problemi, per poi poter orchestrare le azioni da intraprendere.?

Sono molte le aziende che stanno ottenendo ottimi risultati nell’uso dell’analisi predittiva e prescrittiva e nell’orchestrazione dell’esperienza, ma al momento queste risorse sono sottoutilizzate. Con l'IA, la creazione di esperienze personalizzate e proattive diventerà un requisito fondamentale. Ecco perché stiamo esplorando queste opportunità il prima possibile, perché vogliamo assicurarci di poter sfruttare la potenza dell'IA per fornire una migliore customer experience, ridurre il tasso di abbandono, ridurre i costi e, infine, migliorare l'esperienza dei clienti attraverso una maggiore personalizzazione, maggiori capacità predittive e assicurandoci di rimanere all'avanguardia, affrontando e orchestrando le azioni in modo proattivo.

D: Quali sono i prossimi passi del suo team per continuare questo viaggio?

PV: L'uso dell'analisi predittiva e dell'analisi prescrittiva è davvero importante per noi ed è un settore in cui stiamo investendo. Questo, alla fine, ci aiuterà a coordinare le azioni e a creare esperienze personalizzate, che è un altro obiettivo della nostra Azienda. Il risultato è che ci aiuta anche a ridurre i tempi per insights, che è un altro dei nostri obiettivi. Vogliamo assicurarci di non dedicare troppo tempo alla manipolazione, alla pulizia o all'interpretazione dei dati, quindi ci stiamo concentrando anche sulle funzionalità self-service per i nostri analisti e i nostri partner, in modo che non debbano dipendere completamente da noi.?

Infine, nessuna di queste priorità ha importanza se non abbiamo la giusta cultura della centralità del cliente all'interno del nostro sito Azienda, quindi è un'altra area in cui stiamo investendo.?

Domande del pubblico: le risposte di Meta sul miglioramento dell' Customer Experience

L'interesse e il coinvolgimento nei confronti di questo webinar sono stati tali che il pubblico ci ha sommerso di domande. Il team di Meta ha condiviso questi ulteriori insegnamenti in risposta ad alcune delle domande emerse:

D: Come riuscite a garantire la responsabilità e l'attuazione delle insights che vengono individuate?

PV: Ciò che ha funzionato per noi è stata la definizione di obiettivi, parametri e KPI condivisi che rispecchino customer experience con i nostri stakeholder. Questo ci ha aiutato a rimanere allineati e a creare un senso di responsabilità.?

Diamo inoltre priorità alla formazione degli stakeholder sull'impatto sui clienti, ovvero su cosa significhi per loro la mancanza di azione, e poi colleghiamo questi impatti agli obiettivi e alle metriche a cui gli stakeholder tengono (ad esempio, l'impatto sulle vendite future se non interveniamo su questo problema).?

Condividiamo inoltre ricerche di settore o interne che dimostrano l'importanza di un approccio incentrato sul cliente e di dare seguito al feedback dei clienti per il successo complessivo dell'azienda. Abbiamo creato una presentazione che raccoglie tutti questi tipi di insights , attingendo principalmente a ricerche esterne sul ROI sull’impatto della CX sulle aziende, e abbiamo colto ogni occasione per sensibilizzare Azienda nostra Azienda questo tema e aumentarne la consapevolezza.

D: Quando vi concentrate sui KPI, a cosa date la priorità: a NPS? o alla redditività a breve termine? Qual è il punto di forza per voi?

PV: Un sano equilibrio tra le due cose è fondamentale, ma personalmente cerco di propendere per i guadagni di fedeltà a lungo termine, poiché questa crescita è più sostenibile. ? difficile indicare con esattezza il punto di forza, perché dipende dal touchpoint e dal tipo di NPS? (e dalla metodologia del sondaggio).?

D: Quali sono le migliori pratiche per indurre un maggior numero di clienti a rispondere ai sondaggi? Cosa possono fare le aziende per ricevere feedback diversificati?

PV: Abbiamo un tasso di risposta relativamente buono, ma ecco alcune strategie che ho utilizzato in precedenza. Inviare promemoria per i sondaggi (questo ci ha aiutato a migliorare il nostro tasso di risposta del 5-6%). Chiedere all'interno dello stesso canale/interazione (ad esempio, inviare sondaggi via chat se i clienti hanno interagito con voi via chat o subito dopo la fine dell'interazione per altri tipi di canali).

Assicuratevi di porre domande che siano davvero importanti per i clienti, dal loro punto di vista: chiedete delle azioni che hanno compiuto, degli articoli che hanno acquistato, delle esperienze che hanno vissuto e del motivo per cui siete interessati al loro punto di vista unico. Mantenete i sondaggi semplici, brevi e mirati e chiedete un feedback attraverso i canali preferiti dai clienti, dove si impegnano attivamente con il vostro marchio.?

Per ulteriori best practice di CX di Meta Reality Labs, guardate la registrazione completa del webinar qui: Oltre il sondaggio: Come i programmi di esperienza completi permettono di agire.

*Questa conversazione è stata modificata per ragioni di lunghezza e chiarezza.