Hoje, nós vamos conversar sobre o futuro das métricas da Experiência do Cliente. Mas, antes disso, vamos relembrar alguns eventos que marcaram as métricas até aqui.
Provavelmente você já deve ter utilizado o Uber, ou outro app de corridas, e avaliado o motorista com uma estrela após uma corrida frustrante. Ou mesmo ter recebido um SMS pedindo avaliação da experiência logo que desembarcou de um voo da GOL em qualquer cidade brasileira. Ou também tenha recebido uma solicitação de feedback assim que o seu produto adquirido em um e-commerce chegou em sua casa.
Tratam-se de Pesquisas de Satisfação de Cliente, uma estratégia que cresceu de forma intensa e estruturada nos últimos 5 anos, a partir da nova percepção das empresas acerca da relação entre Experiência do Cliente e retorno de investimento.
A seguir, você vai conhecer as principais métricas de Pesquisa de Satisfação, hoje, e entender como tudo o que foi feito será útil para validar modelos futuros. Já adianto que essas métricas tendem a perder muita força ao longo de 5 a 15 anos. E é sobre o futuro das métricas de experiência do cliente que irei aprofundar ao longo deste artigo. Vem comigo!
Existem nomes comuns aos processos de coleta de opiniões de clientes no modelo industrializado, como Voice of Customer, Customer Feedback Management, Monitoramento da Satisfação de Clientes, entre outros. E todos eles usam indicadores baseados na interação do cliente que deixa uma opinião após alguma interação dentro da Jornada do Cliente. Vamos aos principais indicadores atuais.
No Brasil, essa estratégia já é garantida no dia a dia das equipes de relacionamento, suporte, experiência do cliente. Ou seja, na análise subjetiva e pessoal sobre a percepção que o cliente teve na relação de consumo com a empresa, deixando sua opinião por meio de canais de comunicação, e métricas mais comuns como estas a seguir:
O NPS é um indicador referência mundial para lealdade do cliente, que traz a metrificação do índice de recomendação de uma marca, trazendo insumos ricos para experiência e satisfação do cliente, ótimos para tomada de decisão e realizar tratativas individuais com clientes.
O CSAT traz uma média de pontuação acerca de um momento transacional da empresa, como qualidade do atendimento via telefone ou qualidade de um aplicativo de celular por exemplo.
A pontuação super simples, em estrelas ou emojis, muito utilizada transacionalmente para avaliação em aplicativos de corrida como 99, Uber, Cabify, sites de turismo (pousadas e hotéis) como TripAdvisor, Booking.com etc. Ela traz um indicador de qualidade de uma interação muito frequente (transacional) no dia a dia dos consumidores.
CES é a métrica transacional mais recente, para avaliar a percepção do nível de esforço que um cliente teve ao cumprir uma etapa da sua jornada, como vendas, ou encerramento de um contrato por exemplo.
Existem outros indicadores, menos utilizados e não menos importantes que esses acima. Mas o fato é que estamos na iminência de transformar completamente este modelo de métricas de experiência do cliente.
Toda corrida do ouro traz muitos curiosos, mas somente os melhores sobrevivem. O tema Customer Experience trouxe muitos profissionais aventureiros sem respaldo e visão técnica de futuro. Esses vão desistindo ao longo da jornada de maturidade do assunto e só os mais capacitados e antenados se tornam responsáveis por trazer os melhores resultados e também as inovações da abordagem.
Em algumas empresas, o conceito “feedback do cliente” foi inserido no Core Business da empresa. Exemplos são o Youtube, Netflix, Uber, 99, Cabify, que excluem quem oferece experiência ruim, tão logo desperte sentimentos negativos em usuários e clientes no contato com a marca. Nada mais justo!
É fato que a experiência do cliente sempre existiu e continuará existindo. Independente do cenário, seja em qualquer relação de consumo, entre empresas, profissionais e clientes. A diferença é que hoje possuímos uma consciência e compromisso mais avançado com o consumidor.
Por isso, importa sempre lembrar qual a proposta de uma Gestão da Experiência do Cliente. Na minha concepção, ela busca atender, fundamentalmente, a atributos como estes:
Existem 3 possibilidades para tornar uma empresa customer centric: nascer com este conceito enraizado; ela criar uma empresa filha (spin-off) com uma nova cultura; ou mudar sua cultura completamente com um grande esforço.
Percebe-se hoje uma grande migração e interesse de novos profissionais pelas empresas jovens, tecnológicas e mais descoladas, que já possuem esses conceitos enraizados.
Essas empresas nasceram com etapas da jornada como Vendas, Onboarding, Atendimento, alinhadas a conceitos, como: velocidade, encantamento, cuidado genuíno, escalabilidade, redução de custos, testes rápidos, validação de valor, market fit etc.
Recentemente viu-se na Europa uma evasão em massa de profissionais de contact centers para novos players mais customer centric e digitais. Isso comprova que a tendência para a experiência do cliente não atinge apenas o consumidor final das companhias. Profissionais de todo ramo estão internalizando a importância do feedback do cliente para o sucesso de suas atuações.
Quando a Track.co atingiu 1 milhão de consumidores monitorados via Net Promoter Score em 2014, não faltaram saltos de alegria. E foi com razão. Era inaugurada a era de feedbacks do cliente sobre qualquer interação de consumo. E nós participamos intensamente dessa mudança no Brasil e América Latina.
Em 2016, participei do principal evento sobre NPS nos EUA organizado pela Satmetrix, empresa por onde tenho certificação de NPS2. Lá, observei o início de uma mudança no mundo da gestão do feedback do cliente.
Um dos diretores do Bank of America compartilhou comigo sobre a importância de fracionarmos a jornada do cliente, com métricas específicas de experiência do cliente para cada ponto. A ideia era utilizar microfeedbacks ao longo da jornada do cliente. Priorizar um modelo extenso de pesquisa ao fim da experiência total já seria equívoco.
Em 2017, quando atingimos a marca épica de 100 milhões de consumidores em 9 países comemoramos ainda mais. Naquele momento, a realidade do feedback do cliente ágil e simples já estava presente em nossas vidas diariamente.
Mas aqui vai um spoiler: em 2019, pretendemos chegar a 250 milhões em 15 países.
É notório que a cultura da pesquisa de satisfação trouxe muitos benefícios, mas também tem alguns poréns.
A parte frágil é que como grande parte das empresas se interessa pelo feedback do cliente, consumidores são expostos a Pesquisas de Satisfação diariamente. E pesquisa é chato!
Isso é contornável com boas práticas, tal qual a que comentamos no tópico anterior. Reduzir o número de perguntas dentro da pesquisa, evitando a fadiga do cliente é uma ótima saída. Da mesma forma, é indicado seguir a regra da noventena proposta pelo Fred Reichheld, coautor do NPS. Ela ajuda a reduzir o número de pesquisas em curto período. Somente a tecnologia correta pode ajudar você a controlar clientes com eficiência. Outro ponto é que toda pesquisa é um atrito que exige um esforço do cliente. Portanto, quanto mais fluída for essa interação, melhor.
Em contrapartida, a pesquisa de satisfação é a oportunidade dos clientes participarem mais das operações das empresas. Eles podem interferir na dinâmica de tarefas diárias por meio dos seus feedbacks na jornada. É dessa maneira que as companhias conseguem obter informações também para evoluir as operações, evoluir a experiência de fato.
Em suma, reduzir a distância entre aquilo que o cliente deseja e o que a empresa entrega somente é possível por meio do feedback do cliente. Não é à toa que os feedbacks de consumidores são úteis para todos os clientes Track.co. O feedback ajuda as empresas a aumentarem a lucratividade e a reduzirem gastos.
Até aqui contextualizarmos a evolução do cenário de pesquisa de satisfação, em que a Track.co sempre esteve presente. Agora é hora de falar do futuro das métricas do experiência do cliente, onde também estaremos juntos!
Com base em técnicas listadas, estamos trabalhando no próprio modelo que denominamos de TRACK. Ele engloba 3 estágios: Descriptive Experience, Predictive Behavior e Prescriptive Actions. Além também da estratégia de aprendizado Crawl, Walk, Run, sugerida pela Bain & Company que vamos descrever a seguir.
Vamos conceituar ítem a ítem para que você entenda mais:
Esta camada consiste no tracking (rastreamento e registro) da maior quantidade de dados comportamentais e análises subjetivas do cliente (pesquisas de satisfação). Exemplo de dados: registros de acesso, logs de uso de funcionalidades, visita em loja, compras, renovação de contratos, e a opinião do cliente, via diversas métricas, como NPS, CSAT, Ratings etc.
As análises contextuais, análises do tom de voz e sentimento do cliente podem complementar ainda mais esta camada. Uma análise descritiva bem feita enseja uma evolução possível para a segunda etapa, o comportamento preditivo.
Por meio de todos os dados obtidos pela camada Descritiva, um algoritmo especializado avalia essas informações em tempo real e pesa ítem a ítem, aumentando ou reduzindo a relevância para a saúde do cliente. Na sequência, os clientes são agrupados em Clusters, que consideram o seu nível de saúde e o driver qualitativo, de acordo com uma probabilidade estatística. Clusters de clientes como Clientes em Risco de Cancelamento; Clientes Potenciais de Renovação de Contrato; Clientes Promotores e Clientes Passivos, são possibilidades reais de resultados algoritmo.
São probabilidades estatísticas com base nos insumos de dados que foram obtidos e podem se confirmar ou não. Quanto mais precisão no dado e maior volume de informações, maior a probabilidade da hipótese ser assertiva.
Por falar em sofisticação da análise, as métricas devem facilmente correr para uma análise prescritiva. Com base nos clusters de clientes com níveis de assertividade suficientemente relevantes, é possível personalizar a experiência do cliente com tratativas, recomendações, alertas, estratégias de engajamento, inadimplência, ofertas, ativação de promotores, sugestão conteúdos, ações educacionais, mudança de canais e outros.
Com essa precisão na informação, tudo fica melhor, e o sucesso de uma ação, com clientes corretos, pode ser conquistado. Imagine um cliente por exemplo da Netflix, que avalia mal os filmes, não acessa a plataforma de vídeos há mais de 30 dias, nunca paga em dia sua fatura, e ainda solicita muitos tickets de suporte. Esses dados podem ser agrupados na camada descritiva, que irá evoluir para a prescritiva, sugerindo o cliente dentro de um cluster denominado risco de churn (cancelamento).
O que a Netflix poderia fazer para melhorar a experiência do cliente? É nesse ponto que a camada prescritiva atua. Recomendo ações para resgatar o cliente em risco, neste caso. Uma ligação de um membro da equipe, com uma sugestão de desconto e um e-mail sugerindo conteúdos alinhados ao gosto do cliente, será um gatilho para reverter essa experiência negativa do cliente.
Esse novo modelo é muito próximo aos exemplos da Medicina. Você sente sintomas de uma doença, o médico os registra, realiza exames e identifica o diagnóstico. De acordo com isso, ele agrupa o paciente em um quadro clínico. Na sequência, o médico prescreve medicações para que a saúde seja restabelecida.
Podemos perceber portanto, que a nova geração de métricas de CX não irá focar mais somente na opinião do cliente. O futuro das métricas irá focar principalmente em comportamentos de consumo. Sabemos que fatos e ações de clientes falam por si só. Afinal, dados são um retrato de uma realidade, e dados contínuos são um filme da realidade.
Quando falamos na aplicação deste modelo, existem 3 níveis de maturidade, que a Bain&Company denominou como Crawl (engatinhar), Walk (andar) e Run (correr). Bebendo na fonte da própria Bain, pode-se entender melhor a abordagem para prever a satisfação de cliente. O artigo The Future of Feedback: Sometimes You Don’t Have to Ask nos leva a pensar em pelo menos três estágios de maturidade para o modelo, conforme você pode verificar no gráfico abaixo e a descrição em inglês deste modelo de evolução analítca em seus 3 níveis de maturidade.
É válido ressaltar que esse parâmetro não se limita a um modelo de Customer Health Score. Ele utiliza pontuação de dados no mesmo formato. Porém, atua fundamentalmente na predição e prescrição e não na constatação de clusters apenas. Estamos falando de um modelo amplo que vai além do sucesso do cliente. É um modelo que está embutido completamente na experiência do cliente em todos os sentidos.
Em conclusão, estamos em um caminho sem volta. Todas as empresas com que conversamos identificam problemas com sua base de clientes. Da mesma forma, ela também são conscientes sobre a importância de ter uma base consistente. Por isso, uma estratégia permanente de enriquecimento e higienização de dados é essencial.
Além disso, cargos como Estatísticos, Cientista de Dados e Inteligência de Negócios se tornam frequentes em qualquer negócio de escala, visando técnicas analíticas e habilidade de evolução das etapas descritivas para preditiva e por fim, prescritiva.
É dessa forma que será possível ter um modelo confiável, em tempo real, e com análises industriais visando evolução contínua da experiência do cliente, no sentido macro e micro.
A Track.co está trabalhando para trazer o futuro das métricas de experiência do cliente já para o presente dos nossos clientes. Desde 2018, toda a nossa equipe de engenharia e cientistas está construindo tecnologias que poderão perdurar nos próximos 20 anos. Ao longo de 2019 iremos publicar gradualmente essas novas tecnologias e algoritmos avançados visando controle total de métricas em multicanais, e análises das 3 camadas no modelo Track.co, um Data Lake API First para se ter uma Customer Data Platform. Estamos falando de tecnologias que as empresas estão pensando em aplicar em 2025, e nossa ideia é trazer isso para nossos clientes desde já. Não perca essa conexão com o futuro!
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