Todos sabemos que los datos sobre la experiencia del cliente tienen algunas propiedades únicas que dificultan su análisis. Es por ello que hoy hablaremos de cómo el driver analysis nos puede ayudar a conocer mejor a nuestros clientes.
Como especialistas en la investigación de la experiencia del cliente, pasamos mucho tiempo analizando los datos de los clientes. Dependiendo de sus necesidades, ese análisis va de lo más sencillo a lo más complejo. Así que, qué mejor que conocer más de este término y de su importancia para la investigación de clientes.
¿Qué es el driver analysis?
El driver analysis es un término que describe un conjunto de técnicas relacionadas que pueden utilizarse para ayudar a las organizaciones a saber qué elementos de la experiencia del cliente tienen más impacto en los resultados cruciales, como la satisfacción general, la recomendación o el NPS, y los comportamientos de fidelización, como la retención.
La idea es comprender el impacto que tienen los distintos aspectos de la experiencia del cliente en alguna variable de resultado. A menudo ese resultado es la satisfacción general o la intención de recomendar, pero no hay razón para que no pueda ser cualquier variable que te interese, como la retención o la cuota de gasto.
¿Para qué se utiliza el driver analysis? Básicamente, hay tres preguntas en las que el análisis puede ayudarte a responder:
- ¿Qué es importante para los clientes?
- ¿Qué es lo que marca la diferencia?
- ¿Qué pasaría si cambiáramos el predictor (quizás mejorando la satisfacción o reduciendo los tiempos de espera)?
Importancia de realizar un driver analysis
Es importante identificar y comprender los impulsores de los resultados empresariales clave, como la satisfacción o la fidelidad del cliente, para mejorar los procesos y maximizar el rendimiento y la rentabilidad.
Por ejemplo: Si desea entender «¿Qué tan satisfechos están tus empleados con su trabajo?», necesitarías un factor clave y todas las métricas relacionadas para encontrar el análisis de este aspecto específico.
Por lo tanto, el driver analysis puede utilizarse para responder a este tipo de preguntas. Esto te ayudará a encontrar el porcentaje de acuerdo, neutro y de desacuerdo relacionado con la pregunta seleccionada.
Mejores prácticas para el driver analysis
Estas son algunas de las mejores prácticas para este tipo de análisis:
- Empieza por la correlación. Es sencilla, no se ve afectada por la falta de datos y hace menos suposiciones que otras técnicas más complejas. Te dará una buena orientación sobre cuáles son los impulsores y, francamente, es probablemente la mejor opción para la mayoría de las organizaciones.
- Combínalo con la importancia declarada. Esto te ayudará a conocer a fondo cómo ven tus clientes cada aspecto de la experiencia en este momento, y tendrás una herramienta que te permitirá controlar la evolución continua de las necesidades de los clientes.
- Utiliza técnicas de reducción de dimensiones. Especialmente si tu cuestionario es largo, tiene sentido utilizar técnicas de reducción de dimensiones para buscar patrones y grupos. Esto puede ayudarte a entender cómo piensan los clientes.
- Si quiere saber qué es lo que marca la diferencia en tu variable de resultado en este momento, las técnicas de importancia relativa son la mejor manera de desglosarlo.
- Si tu cuestionario se presta a ser dividido en paquetes de preguntas relacionadas, o si quieres investigar técnicas de modelización causal más sofisticadas, entonces la modelización de trayectorias por mínimos cuadrados parciales es la mejor técnica para los datos de los clientes.
Prepárate para un trabajo duro y asegúrate de que dispones de un buen tamaño de muestra, pero si consigues que funcione, estarás realizando uno de los análisis más sólidos que se pueden hacer con los datos de los clientes. - Por último, sea cual sea el camino que tomes, recuerda que algunos de los vínculos más interesantes que investigues pueden ser no lineales.
Aplica una encuesta para obtener datos para tu análisis
Un driver analysis investiga las relaciones entre los impulsores potenciales y el comportamiento del cliente, como la probabilidad de una recomendación positiva, la satisfacción general o la propensión a comprar un producto.
Para ello se suelen utilizar los datos recogidos en un cuestionario, en el que se preguntan los datos demográficos del cliente, su nivel de satisfacción con diversos aspectos de los servicios de tu empresa (por ejemplo, si la relación calidad-precio o si el departamento de atención al cliente fue útil), así como su probabilidad de recomendar tu empresa a otras personas.
A continuación, se pueden calcular las correlaciones entre las puntuaciones del comportamiento del cliente de interés (probabilidad de recomendación) y las de los posibles impulsores para ver si hay pruebas de una relación entre ellos.
Si existe una correlación positiva entre la satisfacción con el servicio de atención al cliente y la probabilidad de recomendar la empresa a otras personas, por ejemplo, se dice que la satisfacción con el servicio de atención al cliente impulsa las recomendaciones en una dirección positiva. Los impulsores también pueden asociarse con el cambio de comportamiento de los clientes en una dirección negativa.
Con un driver analysis, se pueden utilizar modelos estadísticos para cuantificar las relaciones entre múltiples variables. Esto puede ayudarte a comprender qué impulsa el comportamiento de los clientes y, en última instancia, cómo mejorar tu rendimiento.
