¿Qué es lo qué enoja a los usuarios? Cómo detectarlo y revertirlo para mejorar la experiencia y no arruinar los negocios.
Una mala atención es uno de los principales motivos por los que no volvemos a comprarle a una marca y se frustran los negocios. Pero, ¿qué es exactamente una “mala atención al cliente”? Cómo detectarlo y revertirlo para mejorar la experiencia del usuario y construir lealtad de marca. Además, el ranking de los principales motivos por los que abandonamos las conversaciones con las empresas.
El servicio al cliente es una de las maneras que tienen las empresas para medir la lealtad de sus clientes, siempre y cuando todavía estén conformes como para seguir siéndolo. Es ley: una mala experiencia de atención puede arruinar cualquier negocio.
Entender cómo es la interacción con los usuarios, por qué motivos decrece su satisfacción, qué incidencia tiene el tiempo duró la conversación son algunos de los componentes de la experiencia del cliente con la marca; y detectar cuáles son los momentos controversiales permite ofrecer soluciones para mejorar esa experiencia. Hoy esto es posible. A través del análisis de nuestras conversaciones, mediante Speech Analytics, podemos detectar ,el momento en el que se genera la insatisfacción del usuario.
Los 5 puntos que más frustran a los usuarios, según datos propios, arrojados por esta herramienta exclusiva de Apex aplicada al análisis de conversaciones reales de las grandes empresas del país, son:
- Falta de escucha activa – La empatía y la comprensión de la necesidad del cliente puede influir en diversos indicadores. Es casi hablar “con un robot”, es la frase más repetida por los usuarios, cuando en realidad están esperando una persona que pueda escucharlo y responder sus inquietudes.
- Resolución incorrecta del problema en el primer llamado- Los usuarios esperan respuestas rápidas a sus problemas o consultas. Quieren que sus necesidades sean satisfechas inmediatamente después de llamar al servicio de atención al cliente. Por eso, es importante contar con cierres parciales o validaciones de comprensión que permitan, durante la interacción, conocer si la propuesta o la solución planteada es la correcta o esperada.
- Falta de conocimiento del problema- Similar al primer punto, no tener una real comprensión de las necesidades del cliente, lleva a dar soluciones erróneas, no hacer una profunda indagación de las causas del contacto puede afectar a indicadores como Ventas/ Retención.
- Tiempo de espera prolongado – El tiempo es valioso para los clientes y a nadie le gusta que lo dejen en espera por mucho tiempo. Las personas que se comunican para resolver un problema o hacer una consulta están esperando una solución casi inmediata.
- Explicar una y otra vez a múltiples representantes – Los clientes esperan que el primer agente al que le hablan sea la persona que va a resolver su problema, entonces, cuando la respuesta es que otro representante se encargará del asunto, lo único que se puede esperar es que el cliente se irrite al tener que repetir una y otra vez el motivo de su llamado.
Entonces, ¿estamos condenados a enfrentarnos una y otra vez a una mala atención? ¡No! y la respuesta la tiene la dupla formada por Speech analytics y los colaboradores de atención al cliente. Detectar el momento en el que se genera satisfacción o por dónde se pierde, puede medirse, y podemos trabajar sobre esto para construir esa satisfacción de marca y engagement para el cliente. Para esto desarrollamos un módulo que analiza cada una de las conversaciones, que constantemente se alimenta mediante Machine Learning, para encontrar las palabras claves que sean indicador del problema, y así entender el comportamiento del cliente y del representante de atención.
El objetivo de mirar al colaborador es entenderlo como una pieza clave que tiene impacto en los negocios porque es “la voz de la marca” ante el usuario final. Por lo tanto, ayudarlo a mejorar su atención, darle herramientas y consejos para que pueda ofrecer mejores experiencias, impacta positivamente en la lealtad de marca.
El módulo desarrollado por Apex America cuenta con más de 15.900 horas de desgrabaciones mensuales, está compuesto por más de 70 patrones de comportamiento y unas 5.000 palabras claves que aplican a cinco categorías de medición. Actualmente, es utilizada en tres países y, según la combinación y el nivel de ocurrencia, se define un diagnóstico y uno o varios planes de acción para trabajar sobre las prácticas operativas analizadas.
El colaborador es la “cara o voz visible” de la marca, y si podemos entender su performance, por dónde genera satisfacción o por dónde pierde satisfacción o rentabilidad, podemos trabajar sobre cada uno para construir esa satisfacción de marca y engagement para el cliente.