La Voz del Cliente: el sector bancario

La Voz del cliente (VoC) no es un concepto nuevo. De una manera u otra, ha sido incluida en los procesos de control de calidad desde hace años, pero su plena integración en el flujo de trabajo sigue siendo una tarea pendiente para muchas empresas. La Voz del Cliente permite escuchar, interpretar y reaccionar a lo que se dice y luego seguir a lo largo del tiempo el impacto de las acciones llevadas a cabo.

El desafío actual al que se enfrentan las empresas reside en el volumen de datos disponibles. En esta era digital, las opiniones están aumentando constantemente y ya no se limitan a las encuestas periódicas que se envían a los clientes. El boca a boca es ahora digital y se ha vuelto más relevante que nunca: cualquier persona con una cuenta de Facebook o Twitter expresa una opinión, y cada vez más es sobre los productos y servicios que utiliza.

Un cliente

Al igual que muchos otros, el sector bancario necesita saber cómo convertir la fuente de conocimiento de primera mano que le aportan sus clientes en algo útil, algo que se pueda utilizar en el proceso de toma de decisiones de la empresa.

La Voz del Cliente combina dos elementos clave de la extracción de información: la necesidad de conocer en detalle de qué está hablando el cliente e interpretar correctamente los sentimientos asociados. El primer aspecto permite evaluar la opinión expresada desde una perspectiva cuantitativa, mientras que el segundo permite — más bien desde un punto de vista cualitativo — entender qué está haciendo bien o mal una empresa según el cliente.

El sector bancario tiene la dificultad añadida de proporcionar una muy amplia gama de productos y servicios, cada uno de ellos con subcategorías muy específicas y proporcionados a través de canales completamente diferentes.

Tres casos para ilustrarlo:

• La Cliente A menciona en una encuesta de satisfacción periódica que está decepcionada con los altos intereses asociados a su tarjeta de crédito.
• El Cliente B se queja a través del formulario de contacto disponible en el sitio web del tiempo que ha tenido que esperar al teléfono cada vez que ha llamado al servicio de atención al cliente del banco, a pesar de haber sido atendido por empleados muy competentes.
• Un usuario de Twitter comenta que tenía razón en desconfiar del banco debido al reciente caso de fraude en el que están implicados algunos miembros de su consejo de administración.

Cada opinión está directamente relacionada con el banco; sin embargo, las tres tienen muy poco en común, sobre todo si pensamos a qué departamento estarían dirigidas.

El primero, de la Cliente A, habla de un aspecto específico de uno de los productos que ofrece el banco: tasas de interés de tarjetas de crédito; el Cliente B comenta la calidad del servicio de atención al cliente, más precisamente el tiempo de espera en el teléfono y la capacitación de los empleados. El usuario de Twitter (que puede ser un cliente o no) opina sobre una noticia reciente que tiene un impacto negativo en la reputación del banco.

Lo que podemos deducir de esto es que se necesitan diferentes tipos de análisis para extraer una imagen completa y precisa de cómo “suena” la Voz del Cliente.

Evaluación 360° del cliente

Por otra parte, para extraer los aspectos clave mencionados anteriormente, es preciso combinar una amplia gama de técnicas de análisis de texto.

Técnicas de análisis de texto

Tan solo en los ejemplos anteriores necesitaríamos los siguientes análisis:

• Detección del producto y de la actividad operativa, para analizar si el cliente está hablando de uno de los productos del banco o de aspectos o condiciones específicos del producto en cuestión.
  • La Cliente A habla de tarjetas de crédito y tasas de interés.
• Detección del canal de interacción y aspectos asociados, para detectar aquellos servicios que no son productos per se, como el soporte al cliente, la disponibilidad de sucursales, etc. y sus diferentes aspectos.
  • El Cliente B expresa su opinión sobre el servicio de atención telefónica, la formación de sus empleados y el tiempo de espera.
• Sentimiento a nivel de aspecto específico del dominio
  • Las tasas de interés altas son negativas si se habla de tarjetas de crédito, pero positivas si se refieren a cuentas de ahorro.
  • Polaridades opuestas en la misma frase refiriéndose a diferentes características: alto tiempo de espera frente a operadores bien preparados.
• El análisis de reputación desglosa cómo las opiniones se repercuten en la reputación online de una empresa.
  • La mención del fraude en la noticia pone en duda la integridad de la empresa.
• Análisis de emoción
  • Menciones de desconfianza por parte del usuario de Twitter.
• Otros criterios estándar de clasificación: Modelo de Aaker, señales de compra, viaje al cliente, demografía de los clientes, etc.

La caracterización de todas las opiniones de los clientes según diversos criterios es algo que ayuda a identificar tendencias y patrones desde puntos de vista diferentes, y lo hace tanto a partir de la información que los clientes aportan directamente como de lo que expresan a través de los medios sociales.

Feedback unificado y análisis en varias plataformas

Cuanto mayor es el volumen de los datos analizados, más fiable son los resultados obtenidos, y aumenta la posibilidad de utilizar esta información en muchas áreas: estrategia corporativa, marketing, control de calidad, experiencia del cliente (CX), gestión de la experiencia del cliente (CEM, CXM), etc.

Incluir la Voz del Cliente (VoC) en sus procesos no sólo es necesario, sino fundamental para cualquier negocio, especialmente ahora que el volumen de datos ya no es un obstáculo sino una ventaja.

Para saber más sobre nuestro enfoque de Voz del Cliente (VoC), contacte con nosotros a través de nuestro formulario de ayuda o envíenos un correo electrónico a support@meaningcloud.com.

Destila customer insights de las interacciones con clientes

Para las empresas resulta vital entender el feedback que sus clientes -actuales y potenciales- expresan a través de todo tipo de canales y puntos de contacto. Por eso las marcas están expandiendo sus iniciativas de análisis de la
Voz del Cliente (VoC) hacia un nuevo territorio de contenidos no solicitados y no estructurados: comentarios en encuestas, verbatims de llamadas en el call center, Twitter. Y sólo el procesamiento automático permite realizar este análisis con las características de calidad, volumen, tiempo de respuesta y homogeneidad necesarias.

Demo de la voz del cliente de Banca

[Translation from English by Luca de Filippis]