Federico Selle

Il feedback diretto è uno strumento imprescindibile per comprendere il valore dell’esperienza del cliente e ottimizzarne la gestione. Tuttavia, non c’è modo di garantire che ogni singolo cliente partecipi a un sondaggio o lasci una recensione. Inoltre, è più probabile che i clienti forniscano un feedback se hanno avuto un’esperienza particolarmente positiva o negativa, e ciò rende difficile disporre di dati che comprendano l’esperienza dei propri clienti nel loro complesso e di conseguenza di un NPS realmente affidabile.

Questo non vuole dire che il feedback diretto non sia un canale attraverso il quale le aziende, e in particolare i CX manager, possono conoscere meglio l’esperienza del cliente, ma per ottenere realmente una visione completa, esse devono avvalersi della tecnologia per interpretare l’esperienza del cliente a 360° catturando e analizzando anche quelli che possiamo definire “i segnali indiretti”.

Raccogliere tutti i dati 

È indubbio che la business intelligence sia fondamentale per avere successo dal momento che, grazie all’analisi dei flussi dei dati provenienti dalle varie aree aziendali, permette di disporre di insight in grado indirizzare al meglio le decisioni nei diversi ambiti organizzativi. Questo approccio però dovrebbe saper tenere conto di tutte le esperienze che i clienti vivono, e tutti i relativi segnali.

Infatti, i feedback diretti del cliente non sono l’unico dato importante per le aziende. I segnali sull’esperienza possono (e dovrebbero) essere raccolti da tutte le fonti e da tutti i canali, inclusi quindi i feedback indiretti, come i post sui social media, quelli dei dipendenti; i dati operazionali, specifici della transazione avvenuta e tutti gli altri segnali, come le chiamate al contact center, le conversazioni avvenute mediante la chat, le email e via dicendo.

È importante considerare tutti questi flussi di dati se si vuole raggiungere una percezione veramente olistica dell’esperienza del cliente e prendere decisioni di business più accurate e applicabili al 100% della clientela.

Se siamo tutti d’accordo che l’acquisizione di nuovi clienti è più costosa del mantenimento di quelli attuali, e che questi sono maggiormente propensi a spendere di più con un brand o con un’azienda che sappia capirli e soddisfare le loro esigenze, allora dobbiamo considerare quanto sia fondamentale disporre di un sistema di ‘raccolta’ di tutti segnali, feedback diretti o indiretti, che sia in grado di fornire una visione completa e olistica di tutte le journey dei clienti, affinché ogni momento venga ascoltato, analizzato ed eventualmente migliorato.

Sfruttare l’artificial intelligence

Dopo aver individuato tutte le fonti di segnali, anche quelle indirette, è necessario combinare tutti questi dati e utilizzarli per prevedere l’esperienza olistica del cliente attraverso la creazione di modelli predittivi che utilizzando dati, algoritmi statistici e tecniche di machine learning permettono di fare previsioni in tempo reale.

Per esempio, i dati operativi possono essere abbinati ai dati esperienziali per configurare un modello che identifichi proattivamente l’insorgere di problemi come l’abbandono dei clienti.

I modelli predittivi, grazie all’AI e al machine learning, interpretano volumi enormi di informazioni e permettono di eseguire previsione con elevata accuratezza, come ad esempio individuare detrattori o clienti insoddisfatti prima che questi forniscano effettivamente un feedback negativo.

Sempre grazie all’intelligenza artificiale e al machine learning, il modello, ad ogni ciclo di elaborazione, si riaddestra per identificare anche nuove variabili e aumentare il proprio apprendimento e quindi l’accuratezza degli insight forniti, offrendo così una capacità predittiva di volta in volta migliorata.

Un aspetto fondamentale da non sottovalutare è la qualità dei dati. Quando si esegue qualsiasi tipo di analisi predittiva, se i dati di scarsa qualità vengono inseriti in un modello, ovviamente le previsioni saranno imprecise e quindi prive di valore.

Questo vuol dire che le azioni che verranno successivamente intraprese nel tentativo di soddisfare le esigenze male interpretate del cliente potrebbero risultare inappropriate e generare scontento anziché una migliore customer satisfaction.

In altre parole, ciò che si semina, si raccoglie. Pertanto, per far sì che la creazione del modello sia efficace, i dati devono essere selezionati e inseriti in un sistema di raccolta strutturato e di alta qualità.

In sintesi, l’utilizzo di tutti i segnali, diretti e indiretti, permette alle aziende di raggiungere la visione olistica dell’esperienza del cliente, consentendo alle organizzazioni di adottare un approccio maggiormente proattivo, comprendendo e anticipando le esigenze dei clienti con maggiore efficacia e prendendo azioni di business più accurate e in tempo reale.

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