1. Quando as pesquisas de CX perdem sua aplicabilidade?
2. Como solucionar um problema se não conhecemos a causa?
3. Sua pesquisa de CX garante um bom time-to-insight?
4. Seus indicadores de CX apontam que ações tomar e qual a direção ?
Se você é um líder eficiente de CX, alguma dessas dúvidas devem ter incomodado você algum dia.
"Tracking CX performance , Customer feedback, Satisfação, Customer Insights, são gerenciados através de questionários que dependem de taxas de respostas altas".
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.
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.
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:
Não é viável a todas as empresas ou experiências
Não se avalia a experiência apenas para saber se o cliente está satisfeito ou não;
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;
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