A las empresas modernas no les faltan datos.
Analítica del sitio web.
Registros del CRM.
Analítica del producto.
Historial de compras.
Interacciones con los correos electrónicos.
Solicitudes de soporte.
Datos publicitarios.
Sin embargo, muchas empresas siguen teniendo dificultades para responder a una pregunta sencilla:
¿Por qué se comportan así los clientes?
El problema no siempre es la falta de datos.
A veces es la falta de contexto.
Dos tipos de conocimiento del cliente
Piensa en tus datos de clientes como dos grandes categorías.
Datos de comportamiento
Te indican qué hacen las personas.
Por ejemplo:
-
Visitaron la página de precios
-
Abrieron un correo electrónico
-
Utilizaron una función
-
Compraron un producto
-
Cancelaron una suscripción
-
Contactaron con soporte
Datos sobre actitudes
Te indican qué dicen, piensan o sienten las personas.
Por ejemplo:
-
Satisfacción
-
Motivación
-
Preferencia
-
Valor percibido
-
Frustración
-
Intención
-
Expectativas
Ninguna categoría debería sustituir automáticamente a la otra.
Responden a preguntas diferentes.
Ejemplo: los clientes están cancelando
Tu analítica muestra:
La pérdida de clientes ha aumentado un 15 %.
Es una señal importante.
Ahora pregunta a los clientes que han cancelado:
¿Cuál es la principal razón por la que decidiste cancelar?
Después:
¿Qué podríamos haber hecho de otra manera?
Podrías descubrir:
-
Precio
-
Falta de funciones
-
Incorporación difícil
-
Poco uso
-
Falta de soporte
-
El producto ya no es necesario
Ahora tienes posibles explicaciones.
Ejemplo: adopción de una función
La analítica del producto muestra:
Solo el 12 % de los usuarios ha adoptado la función X.
Entre las posibles explicaciones están:
-
No saben que existe.
-
No la entienden.
-
No la necesitan.
-
Es difícil de utilizar.
-
No resuelve un problema importante.
En lugar de suponer, pregunta.
¿Sabías que existía la función X?
Después:
Si lo sabías, ¿por qué no la has utilizado?
Ahora tu equipo de producto tiene información que no podía obtener únicamente de los datos de uso.
Ejemplo: conversión alta, pero retención baja
Imagina que tu marketing funciona extraordinariamente bien.
Muchas personas se registran.
Pero muchas se marchan al cabo de un mes.
Eso podría indicar un desajuste entre:
lo que prometió el marketing
y
lo que experimentaron los clientes.
Encuesta tanto a los clientes nuevos como a los que se marchan.
Pregunta:
¿Qué esperabas antes de registrarte?
y:
¿Cómo fue la experiencia real en comparación con tus expectativas?
La diferencia entre esas respuestas puede revelar problemas de posicionamiento, incorporación o experiencia del producto.
Construye una visión unificada del cliente
Un método útil es:
Comportamiento
¿Qué hicieron?
↓
Opiniones
¿Qué dicen?
↓
Contexto
¿Quiénes son?
↓
Comparación
¿En qué puntos difieren el comportamiento y las opiniones?
↓
Acción
¿Qué deberíamos investigar o cambiar?
Eso es conocimiento del cliente.
No supongas que las respuestas de las encuestas son perfectas
Las opiniones de los clientes tienen limitaciones.
Las personas pueden:
-
Recordar los hechos de forma incorrecta
-
Dar respuestas socialmente deseables
-
Describir intenciones en lugar de comportamientos
-
Interpretar las preguntas de forma diferente
-
Olvidar por qué tomaron una decisión
Eso no hace que las encuestas sean inútiles.
Significa que sus datos adquieren más valor cuando se interpretan junto con otras evidencias.
Por ejemplo:
El 70 % afirma que valora la función X.
Ahora compáralo con:
Solo el 20 % utiliza la función X.
Es una diferencia interesante.
Investígala.
Enquete puede aportar la capa de opiniones
Enquete ofrece NPS, CSAT, CES, propiedades personalizadas, ramificaciones, filtrado de respuestas, analítica, informes de tendencias y AI Insight.
También puedes distribuir las encuestas por correo electrónico y a través de tu sitio web, lo que permite recopilar opiniones en diferentes momentos del recorrido del cliente.
Así, las encuestas complementan tus herramientas de analítica existentes.
No necesitas sustituir tu plataforma de analítica.
Utiliza las opiniones de los clientes para añadir la información que tus datos de comportamiento no proporcionan.
El objetivo no es tener más datos
Es interpretarlos mejor.
Imagina tener:
10 paneles de control + 100 métricas
y seguir preguntándote:
«¿Por qué se marchan los clientes?»
Ahora imagina tener:
10 paneles de control + 100 métricas + opiniones directas de los clientes.
El segundo sistema te ofrece más oportunidades para formular y comprobar explicaciones.
Combina las fuentes de datos, no las aísles
El futuro del conocimiento del cliente no es:
Encuestas frente a analítica.
Es:
Encuestas + analítica + CRM + soporte + datos del producto.
Cada fuente cuenta una parte de la historia.
Las empresas que conectan estas perspectivas pueden tomar decisiones mejor fundamentadas porque no dependen de una única visión incompleta del cliente.
La serie sobre conocimiento del cliente
- Por qué la IA hace que las opiniones de los clientes sean más valiosas, no menos
- Deja de preguntarle a la IA qué quieren tus clientes. Pregúntales a tus clientes.
- Cómo crear un ciclo de aprendizaje sobre tus clientes
- Lo que hacen tus clientes no es lo mismo que por qué lo hacen
- Cómo convertir las respuestas de las encuestas en inteligencia de marketing
- Cómo la investigación original de clientes puede dar más visibilidad a tu marca en las búsquedas con IA
- Cómo utilizar las opiniones de los clientes para mejorar la conversión de tu sitio web
- Cómo combinar datos de comportamiento con opiniones de los clientes
- Por qué más datos de marketing no siempre significan mejores decisiones
- Cómo convertir las encuestas a clientes en informes de investigación originales
