4 deficiências das pesquisas de CX


De acordo com um recente artigo publicado pela Mckinsey, apesar dos altos investimentos em ferramentas e tecnologias feitos em customer experience — CX, as empresas continuam a capturar dados através dos tradicionais sistema de medição: pesquisas, entrevistas, avaliações, questionários, etc.



"Tracking CX performance , Customer feedback, Satisfação, Customer Insights, são gerenciados através de questionários que dependem de taxas de respostas altas".

O problema é que os executivos apontam deficiências nesses atuais sistemas de medição e não têm plena confiança neles.

Na pesquisa feita pela Mckinsey com mais de 260 líderes de CX em empresas americanas de todos os tamanhos, 93% dos respondentes utilizam questionários para CSS — Customer Satisfaction Score ou CES- Customer Effort Score — para medir CX performance, mas só 15% estão satisfeitos , e 6% tem confiança que esta medida possibilita tomadas de decisão estratégicas e táticas.


As 4 deficiências apontadas nos sistemas de medição de CX

  • Limitado: Baixa taxa de resposta, que representa um amostra pequena das vozes do consumidor. Apenas 7% da voz do consumidor é ouvida na empresa.

  • Reativo: Delays na informação, dados coletados de experiências passadas, portanto com pouca oportunidade de agir. A pesquisa mostra que só 13% dos líderes acredita que a organização consegue agir rapidamente sobre os problemas apontados.

  • Ambíguo: Os resultados não revelam claramente as causas diretas do sentimento do consumidor. Na verdade pontuações variam com fatores externos, se tornando difícil explicar precisamente causas e consequências usando apenas questionários. Só 16% dos líderes de CX acham que os questionários levam à raiz da causa real dos problemas.

  • Sem foco: Não conseguem facilmente comprovar o ROI das decisões baseadas em CX. Apenas 4% confiam que as métricas geram ROI, ou seja, tem impacto real e comprovado no negócio.

Fonte: Mckinsey&Company : Previsão: O futuro do CX

Então qual a solução?

Neste artigo, a Mckinsey apresenta a análise preditiva como o futuro do CX. Com ela, seria possível extrair dos dados, insights valiosos para dar alertas e orientar ações rápidas para melhorar a experiência do cliente. No entanto esta solução não é tão acessível assim.


Seria preciso uma plataforma preditiva da experiência do cliente, consistindo em três elementos-chave: a. Um Data Lake, ou seja um repositório de todo tipo de dados que enriqueçam informações do cliente; b. Algoritmos preditivos que encontrem padrões de comportamento e "aprendam" através de machine learning a identificar os eventos nas jornadas, e c. Um mecanismo de ações e insights de CX, que possibilite a empresa a personalizar a experiência de seus clientes de acordo com os insigths. Um sistema complexo e custoso.


O artigo também faz uma provocação: “porque perguntar aos clientes sobre suas experiências se os dados podem ser utilizados para prever a satisfação?”. Isso é fantástico, mas nem sempre faz sentido, por alguns motivos:


  1. Não é viável a todas as empresas ou experiências

  2. Não se avalia a experiência apenas para saber se o cliente está satisfeito ou não;

  3. Como o próprio artigo diz, variáveis externas podem impactar na avaliação; Consequentemente, um modelo baseado em dados internos não irá captar toda a experiência, nem explicar o porquê dela;

  4. Isso pode solucionar apenas um dos problemas apontados no estudo (ser reativa);

Um estudo maduro de medição de CX, além de medir corretamente um indicador também trás explicações, permite aprofundar e gerar aprendizados sobre como o cliente pensa. Além disso, é muito comum erros de planejamento do estudo (considerando também o objetivo dele).


RECOMENDAÇÕES DA BLEND PARA CONTORNAR AS DEFICIÊNCIAS EM PESQUISAS DE CX:

Algumas de nossas recomendações para NÃO CAIR nesses problemas:

Jamais enxergar o a pesquisa como apenas um indicador ou uma “ferramenta”. É um bom começo, mas em pouco tempo isso deixa de ser “suficiente”. As “deficiências” apontadas no estudo na Mckinsey surgem. Portanto, o processo de melhoria contínua com base em pesquisas deve ser pensando, estrutura e comunicado de forma correta e que permita a compreensão do indicador, geração de insights a partir dele.

Aplicar estudos para qualquer evento da experiência do cliente. Resultados sem o devido respaldo técnico e analítico facilmente caem em descrença e se tornam “ambíguos”.

Não aplique indiscriminadamente estudos sem o devido conhecimento sobre como interpretá-los posteriormente. Aplicar pesquisas de CX sem embasamento leva a resultados incompreensíveis e/ou pouco acionáveis.

A pesquisa deve sempre estar conectada com dados internos. Ela não é uma “arte” cheia de subjetividades. Ela precisa SIM apontar caminhos para ROI e padrão de ação acionáveis.

Variáveis externas (a experiência em si) podem impactar no resultado. Garanta que quem vai analisar esses resultados domine como esses fatores podem impactar no resultado.

O que seu cliente diz nem sempre é o que ele quer ou pensa. Por isso: aprofunde e domine os resultados de sua pesquisa.

Nós da Blend New Research trazemos para você, uma curadoria de especialistas em Pesquisa de Mercado, C(X) Customer Experience, Brand and Communication. Pesquisamos, analisamos e simplificamos informação e dados para ajudar nossos clientes a transformar informação e conhecimento em ações práticas. Nesse post, saiba nossa visão sobre o que a Mckinsey está dizendo sobre o Futuro de CX.

Autor : Marcel Ueno — linkedin.com/in/marcelueno

Especialistas responsáveis:

Lucas Pestallozzi — https://www.linkedin.com/in/lucaspestalozzi/

Marcel Ueno — linkedin.com/in/marcelueno


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