No deje que la parálisis de los datos se interponga entre usted y sus clientes

Cuando había un puñado de canales, las interacciones entre los clientes y las marcas eran relativamente sencillas. Hoy, por el contrario, más de la mitad de los clientes utilizan tres o más canales para realizar una sola tarea.

Para abrir una cuenta bancaria hoy en día, por ejemplo, un cliente normal se embarca en un viaje multicanal: busca en Internet, descarga una solicitud, habla con un agente de un centro de llamadas, vincula cuentas de corretaje, visita una sucursal e instala la aplicación móvil del banco. Esos pasos dejan un rastro digital largo y complejo. Esa complejidad multicanal, combinada con la escala de los datos (las empresas estadounidenses almacenan al menos 150 terabytes), hace que obtener información sobre el comportamiento de los clientes sea un gran desafío.

Sin embargo, analizar estos datos es fundamental para mejorar la experiencia del cliente y hacer crecer su negocio. Según nuestra experiencia, la forma más productiva de conseguirlo no es fijar puntos de contacto individuales, sino mejorar todo el recorrido del cliente, la serie de interacciones del cliente con una marca necesarias para realizar una tarea. (Para obtener más información, consulte el artículo de HBR, «La verdad sobre la experiencia del cliente»). Un análisis de McKinsey revela que las empresas que actúan basándose en la información sobre los viajes han visto una reducción del 15 al 20% en las visitas de servicio repetidas, un aumento del 10 al 20% en la venta cruzada y una caída de 10 a 25 puntos básicos en la pérdida de clientes.

Para utilizar el big data para mejorar la experiencia de los clientes, las empresas deben tener en cuenta tres cosas:

1. Céntrese en los principales viajes: Las empresas pueden pensar que tienen que estudiar todos los bits y bytes disponibles. Sin embargo, nuestros análisis de todos los sectores muestran que de tres a cinco viajes son lo que más importa para los clientes y el resultado final. Por lo general, incluyen una combinación de ventas e incorporación; uno o dos problemas clave de servicio; mudanzas y renovación de cuentas; y fraude, facturación y pagos. Centrarse en esos viajes permite a las empresas reducir el desorden de datos y priorizar.

Por ejemplo, un reproductor de televisión por cable utilizó un análisis avanzado de datos sobre el comportamiento de los clientes multicanal para centrarse en dónde se producían las devoluciones en dos viajes (incorporación y resolución de problemas) para abordar los persistentes problemas de retención y fidelización de los clientes. El equipo de datos les ayudó a identificar los principales puntos problemáticos del servicio y las formas de mejorar el proceso de incorporación. Esa información llevó a varios cambios en las políticas, incluida la creación de un «laboratorio de aprendizaje» que funcionaba eficazmente como una miniempresa para probar y perfeccionar nuevos enfoques. Los cambios mejoraron las puntuaciones de satisfacción de los clientes en más de un 20 por ciento.

2. No espere a que los datos sean perfectos. Las empresas suelen dudar en tomar medidas por miedo a que les falten datos o se conviertan en un lío. Sin embargo, según nuestra experiencia, las organizaciones de éxito tienden a no pensar demasiado en todos los detalles, sino que se arremangan y se ponen manos a la obra. De hecho, la mayoría de las empresas ya tienen los datos que necesitan. El desafío es reunir los datos.

Las empresas tienen que averiguar dónde se almacenan los datos y qué se necesita para extraerlos y agregarlos para poder entender el recorrido del cliente a través de varios puntos de contacto. Como los datos suelen alojarse en sistemas gestionados por varias funciones, reúna al personal de operaciones, TI, ventas en las tiendas y marketing necesario para identificar los puntos de contacto. Hemos visto a las empresas crear pequeños equipos «SWAT» a partir de todas las funciones para superar los atascos burocráticos. Haga un seguimiento del rendimiento desde el principio, con los errores y todo eso, ya que esa experiencia ayuda a los equipos a poner a prueba, perfeccionar y aprender y, en última instancia, a acelerar los beneficios.

En un ejemplo, una importante empresa energética europea generó muchos datos, pero la mayoría estaban divididos en silos en el equipo web, el centro de llamadas y las funciones de marketing. Como resultado, las ideas clave estaban pasando desapercibidas. Con los datos de los que ya disponía la empresa, un equipo de marketing y operaciones se unió para analizar el viaje que hacían los clientes cuando cambiaban de dirección. Al analizar los patrones de datos, el equipo descubrió que el proceso de mudanza por sí solo representaba del 30 al 40 por ciento de toda la pérdida de clientes. Los clientes cancelaban sus cuentas antiguas y no las renovaban en su nueva dirección.

En respuesta, la empresa decidió gestionar mejor las expectativas de los clientes en los puntos de contacto principales del recorrido. Ajustaron sus comunicaciones y proporcionaron un conjunto de instrucciones fáciles de seguir en su sitio web con enlaces que hacían que la creación de un nuevo contrato fuera cuestión de hacer clic en unos pocos botones. Eso redujo la pérdida de clientes en un 40 por ciento y aumentó las oportunidades de ventas adicionales a lo largo del viaje.

3. Céntrese en los análisis, no en los informes. Las empresas tienden a centrarse en generar informes a partir de sus datos sobre qué tiene ocurrió. Sin embargo, el análisis de los datos para determinar la causa y el efecto y hacer predicciones tiene un valor mucho mayor.

Un banco, por ejemplo, buscaba formas de utilizar los macrodatos para detectar los primeros indicios del riesgo de pérdidas en sus operaciones de préstamos y servicios para pequeñas empresas. Los datos de los puntos de contacto revelaron cambios sutiles en el comportamiento de los clientes que suscitaron dudas en la mente del equipo antifraude. Sin embargo, solo cuando el equipo conectó los puntos a través de los puntos de contacto, el banco descubrió patrones de comportamiento que se correlacionaban en gran medida con el riesgo inminente de impago. Estos incluyeron cambios en el comportamiento en la frecuencia, el número y el tipo de consultas a los centros de llamadas y visitas a las sucursales, así como en el uso de las líneas de crédito. El análisis de esos patrones complejos permitió al banco desarrollar un sistema de alerta temprana que señalaba a los clientes de alto riesgo.

Los macrodatos ofrecen grandes oportunidades para mejorar la experiencia y el valor de los clientes. Lo que se necesita es el compromiso de centrarse en lo que realmente importa.