Uno de los objetivos de las organizaciones es mantener la lealtad de sus clientes, y desde el 2003 cuando Fred Reichheld dio a conocer a través de una publicación en Harvard Business Review “ The One Number You Need to Grow” en donde más que indicar de qué manera se calcula dicho indicador, se reflexiona sobre el impacto positivo para el crecimiento de las organizaciones únicamente a partir de un indicador que mide la  lealtad de los clientes de manera rápida, simple pero principalmente accionable.

‍

Este indicador es el NPS Net Promoter Score, más allá de evaluar la satisfacción o la experiencia de los clientes.

‍

De hecho, las investigaciones revelaron que existe en la mayoría de los casos una correlación directa entre el crecimiento de las empresas evaluadas con la probabilidad de que sus clientes las recomienden, es decir, de los clientes promotores (Clientes que se orientan a calificaciones de 9 y 10).

‍

Entender qué se esconde detrás de una calificación NPS:

‍

Con la intención de buscar respuestas en el indicador de NPS, las empresas optaron por agregar a las preguntas de calificación en las encuestas, algunas preguntas abiertas cuyo objetivo era profundizar sobre las razones de los clientes al asignar determinada calificación, otorgando de alguna manera la libertad de “justificar” espontáneamente sus razones de calificación  y así dar respuestas de negocio mucho más profundas que solo el indicador. 

‍

Pero lo que trajo consigo esta implementación, que por nuestra experiencia sabemos que es una práctica que tienen el 90% de las empresas de todos los sectores, es que  cada periodo se realizan entre 200 y 1500 encuestas de NPS con mínimo 3 preguntas de calificación y por lo menos una pregunta abierta que busca la profundización.  Quedando esta  información infortunadamente subutilizada, pues las empresas no cuentan con la velocidad, experiencia ni capacidad de analizar la información en conjunto, poniendo en riesgo la interpretación del indicador, pues se pierde información cualitativa muy importante dentro de la cualificación del indicador, en donde además el cliente invierte su tiempo de manera consciente, y genuinamente manifiesta esas razones, circunstancias, emociones, y sentimientos que se asocian a dicha calificación.

‍

La velocidad y el volumen con el que los que se producen los datos no estructurados o textos y la limitada capacidad al interior de las empresas no les permite analizar adecuadamente esta información. 

‍

Oportunidades en clientes pasivos:

‍

Las empresas deben orientarse a conocer, mantener o incrementar a sus promotores. ¿Pero qué pasa con los clientes que se encuentran al filo de ser o de dejar de ser?, nos referimos a los clientes neutros o pasivos, esos cuya calificación se encuentra entre 7 y 8 puntos. 

‍

Las empresas reconocen cada vez más que en este grupo de clientes existe una gran oportunidad de conocer cómo mejorar la experiencia, la lealtad y por supuesto lograr un mayor crecimiento, e incluso que atender las demandas de los mismos detractores (Clientes cuya calificación se establece entre 0 y 6 puntos) es sin lugar a dudas una acertada apuesta de las organizaciones y que no son indicadores que se relacionan directamente con la intención de compra o de recompra, pues dentro de las empresas el concepto de lealtad se asocia directamente a la recompra y no es lo mismo, ya que existen clientes que realizan compras frecuentemente, pero no expresan lealtad por la marca, es aquí en donde se requiere analizar la información con mayor profundidad y no dejar nada a la interpretación.

‍

Aproximación a la optimización del análisis:

‍

Algunas empresas han implementado algunos procesos utilizando herramientas manuales como la codificación de respuestas abiertas, que es un proceso demorado y requiere recurso humano con experiencia, otra de las herramientas usadas para analizar las respuestas abiertas de los NPS son las nubes de palabras que funcionan por un conteo de frecuencias y como resultado se obtiene una representación gráfica de las palabras que más repeticiones tienen dentro del feedback. 

‍

Esta última requiere un proceso previo de limpieza para eliminar todas aquellas palabras que no cuentan con un significado para el análisis como las preposiciones, conjunciones, etc. Adicionalmente no permiten realizar un proceso de grandes volúmenes de texto.   Al final, el resultado del uso de este tipo de herramientas no es la solución para analizar datos no estructurados o textos en grandes volúmenes ni de manera precisa, proporcionando análisis cualitativos y mucho menos insights de negocio.

‍

Las principales desafíos de las empresas que miden el indicador NPS son:

‍

• El proceso de análisis de los datos no estructurados es 100% manual, ocupando muchas horas de trabajo sin lograr llegar a la comprensión profunda ni a la identificación de insights.

‍

• Transmitir la información de los resultados al interior de las empresas resulta todo un desafío cuando únicamente se cuenta con resultados cuantitativos y las empresas requieren poder contar una historia con la información.

‍

• Dificultad para interpretar y generar atribuciones de los resultados del indicador NPS .

‍

Identificar estas problemáticas nos ha permitido usar nuestra tecnología para  apoyar a diferentes empresas en varias industrias a automatizar el análisis de los datos no estructurados identificando patrones de comportamiento del consumidor y  permitiendo así conocer insights accionables a las diferentes unidades de negocio para  con ello llegar a  mejorar sus indicadores de NPS.

‍

¿Pero cómo funciona nuestra tecnología para identificar insights a partir de datos no estructurados?  La tecnología de Séntisis Intelligence funciona a partir de Natural Language Intelligence (NLI) que a través de lingüística computacional ha creado más de 90,000 patrones lingüísticos realizando un análisis de desambiguación semántica en varias capas como:

‍

• Categorías: 1900 categorías creadas, permitiendo entender en tiempo real cuales son los temas que tienen mayor relevancia dentro de las respuestas de los clientes.

‍

• Sentimiento: Permite conocer cuales son los puntos de dolor de los clientes a partir de la correcta identificación del sentimiento.

‍

• Intención: Detectamos más de 30 tipos de intención comunicativa del mensaje.

‍

• Emoción: Logrando ir más allá del sentimiento, es posible detectar cuál es la emoción del mensaje a partir de un mapa de 18 emociones registradas.

En conclusión,  una de las acciones que mayor valor genera a los negocios es el aprovechamiento de la producción discursiva que nos entrega el cliente a través de sus opiniones cuando se califica el NPS, usando tecnología que nos permita analizar de manera automatizada y sin sesgos la información para encontrar insights que nos permitan identificar las acciones  a priorizar de cara a las necesidades y puntos de dolor del cliente.

‍

¿Quieres acabar con los procesos de análisis manuales y sacar el mayor provecho de los datos? Contáctanos

‍