Los datos sobre la experiencia del cliente pueden ser difíciles de analizar debido a sus características únicas. Por eso, hoy vamos a hablar de cómo el driver analysis puede ayudarte a comprender mejor a tus clientes.
Probablemente pases mucho tiempo analizando los datos de los clientes al momento de investigar su experiencia. Dependiendo de sus necesidades, este análisis puede ir de lo simple a lo complejo. Exploremos qué es el driver analysis y por qué es tan importante para comprender el comportamiento de los clientes.
¿Qué es el driver analysis?
El driver analysis es un conjunto de técnicas que pueden ayudar a comprender qué partes de la experiencia del cliente tienen un mayor impacto en los resultados clave, como la satisfacción general, las recomendaciones o los comportamientos de fidelización, como la retención de clientes.
El objetivo es ver cómo influyen los distintos aspectos de la experiencia del cliente en estos resultados. Aunque a menudo se centra en la satisfacción general o en la probabilidad de recomendar su empresa, puede aplicarlo a cualquier área que le interese, como la retención o el gasto de los clientes.
Este análisis te ayuda a responder a tres preguntas principales:
- ¿Qué es lo que más preocupa a tus clientes?
- ¿Qué es lo que realmente marca la diferencia en su experiencia?
- ¿Qué pasaría si cambiaras algo, como mejorar la satisfacción o reducir los tiempos de espera?
El driver analysis es especialmente útil para comprender las razones que subyacen a las puntuaciones de satisfacción del cliente, como NPS, CSAT o CES. A la hora de planificar la estrategia de tu equipo de servicio, este análisis pone enfoque en los factores exactos que influyen en la decisión de un cliente de puntuar más o menos alto su experiencia. De este modo, puede identificar las áreas específicas que necesitan mejoras para aumentar la satisfacción del cliente.
Además, te permite priorizar en qué centrarte y cuándo, garantizando que tus esfuerzos se dirijan hacia donde más te importa.
Importancia de realizar un driver analysis
Comprender qué influye en los resultados empresariales clave, como la satisfacción del cliente o la fidelidad de los empleados, es crucial para mejorar los procesos e impulsar el rendimiento y los beneficios.
Por ejemplo, si deseas conocer el grado de satisfacción de los empleados con su trabajo, debes examinar los factores clave y las métricas relacionadas para analizar esta área. El driver analysis puede ayudarle a responder a este tipo de preguntas mostrándote los porcentajes de empleados que están de acuerdo, son neutrales o no están de acuerdo con la pregunta que estás explorando.
Llevar a cabo un driver analysis es crucial para comprender las métricas empresariales clave que influyen en los resultados deseados. He aquí por qué es importante:
- Mejor toma de decisiones: El driver analysis ayuda a identificar los factores más importantes, lo que le permite tomar decisiones más inteligentes que se alinean con los objetivos.
- Uso eficiente de los recursos: Al identificar lo que realmente impulsa el éxito, puedes asignar tus recursos de forma más eficaz, centrándote en las áreas que ofrecen los mejores resultados y minimizando el despilfarro.
- Mejora de la experiencia del cliente: Saber qué influye en la satisfacción y fidelidad de los clientes permite mejorar su experiencia y reducir las posibilidades de perderlos.
- Ventaja competitiva: Obtener información sobre los factores críticos de éxito puede proporcionar una ventaja sobre tus competidores, que pueden no centrarse en estas áreas clave.
- Resolución proactiva de problemas: Con el driver analysis, puedes anticiparte a posibles problemas y abordarlos antes de que se conviertan en problemas mayores.
- Marketing específico: Comprender qué influye en el comportamiento de los clientes le ayuda a elaborar campañas de marketing más eficaces y específicas.
- Mayor compromiso de los empleados: Al identificar qué afecta a la satisfacción y motivación de los empleados, puede mejorar el compromiso y el rendimiento.
- Planificación estratégica basada en datos: El análisis de los factores determinantes garantiza que sus estrategias se basen en los factores que realmente impulsan el éxito, lo que aumenta las probabilidades de alcanzar sus objetivos.
Tipos de driver analysis
- Análisis de regresión: Este método se utiliza para averiguar cómo se relaciona una cosa con otra. Por ejemplo, entender cómo las diferentes actividades de marketing impulsan las ventas.
- Análisis de correlación: Muestra lo fuerte que es la conexión entre dos cosas. Aunque no significa que una cosa sea la causa de la otra, ayuda a averiguar qué cosas merece la pena investigar más.
- Análisis de la causa raíz: Se centra en averiguar por qué ha sucedido algo en lugar de qué ha contribuido a ello.
- Análisis de factores clave (KDA): A menudo utilizado en las encuestas de satisfacción del cliente, identifica los factores que más influyen en la puntuación global de satisfacción. También se conoce como análisis de importancia relativa. Por ejemplo, entender qué aspectos de un servicio impulsan la fidelidad del cliente.
- Análisis conjoint: Este método ayuda a comprender cuánto valoran las personas las distintas características de un producto o servicio, mostrando qué compensaciones están dispuestas a hacer.
- Modelos de machine learning: Técnicas como los árboles de decisión o las redes neuronales pueden revelar los factores que influyen en resultados complejos, mostrando lo que tiene el mayor impacto.
Mejores prácticas para el driver analysis
He aquí algunas de las mejores prácticas para este tipo de análisis:
Empezar por la correlación.
Es fácil de usar, no se ve afectada por la falta de datos y requiere menos suposiciones que otros métodos más complejos. Te dará una buena idea de los factores clave y, para la mayoría de las organizaciones, es probablemente la mejor opción.
Combínalo con la importancia declarada.
Este enfoque te ayudará a comprender cómo ven actualmente los clientes los distintos aspectos de su experiencia. Además, te proporciona una herramienta para hacer un seguimiento de cómo cambian las necesidades de los clientes con el tiempo.
Utiliza técnicas de reducción de dimensiones.
Si tu cuestionario es largo, estas técnicas pueden ayudarte a identificar patrones y agrupaciones en los datos, lo que te dará una idea de cómo piensan los clientes.
Aplica técnicas de importancia relativa.
Si quieres saber qué influye actualmente en tu variable de resultado, este método es la mejor manera de desglosarlo.
Prueba la modelización de trayectorias por mínimos cuadrados parciales.
Si tu cuestionario puede dividirse en paquetes de preguntas relacionadas o si deseas explorar el modelado causal avanzado, esta técnica es ideal para analizar los datos de los clientes.
Utiliza una encuesta para recopilar datos para el driver analysis
El análisis de los factores determinantes te ayuda a comprender qué influye en el comportamiento de tus clientes, por ejemplo, si recomendarán tu empresa, su grado de satisfacción o la probabilidad de que compren tus productos.
Para realizar un análisis de los factores determinantes, primero tiene que recopilar datos, lo que suele hacerse mediante una encuesta. He aquí cómo hacerlo de forma sencilla:
1. Crear la encuesta
Empieza por diseñar una encuesta que te ayude a recopilar los datos de opinión de los clientes necesarios para su driver anlysis.
- Incluye preguntas demográficas: Pide información básica como edad, sexo, ubicación e ingresos. Esto te ayudará a ver si ciertos grupos de clientes tienen experiencias o comportamientos diferentes.
- Pregunta sobre la satisfacción: Incluye preguntas sobre el grado de satisfacción de los clientes con diferentes aspectos de tu empresa, como la relación calidad-precio, la calidad del producto y el servicio de atención al cliente. Utiliza una escala de puntuación para que los clientes puedan valorar su experiencia.
- Mide los comportamientos clave: Haz preguntas para medir la probabilidad de que los clientes recomienden tu empresa a otras personas, realicen otra compra o prueben un nuevo servicio.
2. Recopila respuestas
Distribuye la encuesta entre tus clientes y recopila sus respuestas. Asegúrate de llegar a un número suficiente de personas para que los datos de la encuesta sean fiables. Ofrecer pequeños incentivos, como un descuento o la posibilidad de ganar una tarjeta regalo, puede ayudar a aumentar la participación.
Conoce algunos incentivos por responder encuestas.
3. Analiza los datos
Busca relaciones entre las puntuaciones de satisfacción de los clientes y comportamientos como recomendar tu empresa. Por ejemplo, ve si existe una relación entre la satisfacción del cliente con tu servicio y su probabilidad de recomendarte..
4. Comprende las relaciones
El siguiente paso es analizar los datos para ver cómo se relacionan los distintos factores.
- Vínculos positivos: Si observa que una mayor satisfacción con el servicio al cliente está relacionada con una mayor probabilidad de recomendar su empresa, esto sugiere que un buen servicio al cliente es un factor clave para el boca a boca positivo.
- Vínculos negativos: Por otro lado, si un factor está relacionado negativamente con un comportamiento, significa que aumentar la satisfacción en esa área podría reducir la probabilidad de un resultado negativo.
5. Utiliza el análisis avanzado
Para profundizar en la cuestión, puede utilizar métodos estadísticos como el análisis de regresión para medir cómo influyen los distintos factores en el comportamiento de los clientes. Esto te ayudará a identificar las áreas de mejora con mayor impacto.
Mejorar tu rendimiento puede ser difícil cuando no estás seguro de dónde centrar tus esfuerzos e inversiones. El driver analysis puede mostrar lo que realmente importa a tus clientes y ayudarte a comparar el rendimiento de los distintos factores. Con esta información, puedes tomar mejores decisiones sobre qué mejorar o mantener.
¿Listo para empezar tu encuesta?
