Más allá de la encuesta: cómo Meta Reality Labs llevó a la práctica la CX

El equipo de CX de Meta Reality Labs comparte sus mejores prácticas para mejorar la experiencia del cliente: ir más allá de las encuestas para recopilar los datos adecuados que impulsen la acción.

Los profesionales avanzados en experiencia del cliente (CX ) saben que recabar la opinión de los clientes a través de encuestas es sólo una táctica de las muchas que pueden utilizarse como estrategia más amplia y sofisticada para mejorar la experiencia del cliente. Las encuestas de voz del cliente pueden tener un mayor impacto cuando se realizan junto con otros enfoques que logran una mejor visibilidad de la experiencia del cliente, priorizan acciones que mejoran la CX y activan mejoras continuas que fidelizan y fortalecen la marca. 

Y el equipo responsable de la experiencia del cliente en la división de realidad virtual y realidad aumentada de Meta, Meta Reality Labs, está abriendo camino, combinando encuestas con una amplia gama de señales de los clientes. 

Tuve el placer de aprender de dos líderes de CX en Meta Reality Labs - Pegah Valeh, Jefe de Experiencia Global del Cliente, y Stephen López, Líder de CX - sobre cómo están capturando más señales de experiencia del cliente más allá de las encuestas tradicionales, incorporando AI en sus esfuerzos, desbloqueando más accionable insights, priorizando áreas para mejorar la experiencia del cliente, y permitiendo la acción impulsada por datos en todos los niveles a través de la organización en nuestro reciente webinar, Más allá de la encuesta: How Comprehensive Experience Programs Enable Action. 

He aquí algunos de los aspectos más destacados de nuestro debate sobre cómo Meta está fidelizando a sus clientes con confianza, y algunas respuestas adicionales a preguntas que recibimos de los asistentes a nuestro seminario web*.

P: En pocos años, su equipo de Meta Reality Labs ha pasado de realizar simples encuestas a disponer de los datos adecuados para impulsar acciones reales en toda la empresa. Puede hablarnos de su trayectoria?

Pegah Valeh: Cuando me incorporé a Meta no teníamos un programa de experiencia del cliente. Solo teníamos una encuesta que la gente no utilizaba para hacer análisis o tomar decisiones. Lo que hicimos fue crear un programa de experiencia del cliente incorporando en primer lugar a Medallia y estableciendo nuestra primera encuesta a través de Medallia para que la gente la realizara después de interactuar con nuestros agentes.

Empezamos por ahí porque estábamos integrados en el equipo de atención al cliente y era el área que realmente necesitaba más insights, y ya contábamos con su apoyo. Luego ampliamos nuestro programa para analizar las experiencias del cliente de principio a fin, todas las interacciones a lo largo de customer journey.

Empezamos a ampliar gradualmente nuestro programa, desde la atención al cliente hasta la experiencia de compra, la experiencia de entrega, la escucha del producto y, después, la experiencia de devolución.

También queríamos obtener un conjunto diverso de opiniones y insights y no depender únicamente de las encuestas, por lo que empezamos a ampliar la captación de opiniones indirectas, como reseñas de productos, redes sociales y datos operativos, como datos inferidos, para complementar nuestras encuestas en términos de aumentar nuestra comprensión de nuestros clientes.

P: ¿Qué le hizo darse cuenta de que eran necesarios otros tipos de comentarios para mejorar su programa de experiencia del cliente? 

PV: Esa fue nuestra intención desde el principio: nuestra visión era construir una visión de 360 grados de la experiencia del cliente en todo lo que hacemos. También nos dimos cuenta de que es importante disponer de un conjunto diverso de información, porque las encuestas son absolutamente geniales, pero pueden tener puntos ciegos y también puede haber otras formas que sean más rápidas que esperar a que lleguen los resultados de las encuestas.

Por eso empezamos a ampliarnos a otros tipos de opiniones, como las opiniones directas, las indirectas y las fuentes de datos que nos ayudan a deducir, basándonos en el comportamiento de los clientes y en datos operativos, si el cliente ha tenido una buena o una mala experiencia sin ni siquiera tener que preguntar.

Stephen López: Nuestro equipo se encuentra dentro de una organización de soporte, por lo que es natural para nosotros aprovechar los datos operativos, los tickets de soporte y los datos digitales de nuestro centro de ayuda para entender las experiencias de autoservicio. Después, a medida que nuestro programa crecía, identificamos y empezamos a utilizar otros tipos de comentarios en función de dónde estábamos escuchando. A lo largo de todo este proceso, dimos prioridad a la comprensión de lo que complementaría nuestros datos de encuestas para ayudarnos a comprender mejor las experiencias de nuestros clientes.

Para cada nueva estrategia que lanzamos, utilizamos los insights recogidos a través de ese programa y los llevamos al resto de socios de toda la organización para mostrar el valor del esfuerzo, y luego ampliar en consecuencia.

- Pegah Valeh, Directora de CX Global, Meta Reality Labs

P: ¿Puede hablarnos de cómo consiguió el apoyo de las partes interesadas?

PV: Empezamos por analizar los momentos clave de la verdad, los que tienen un impacto excepcional en la experiencia del cliente. Lo otro que tuvimos en cuenta fueron las áreas en las que ya teníamos cierto nivel de aceptación, la fruta madura.

O bien tenía que ser un momento clave de la verdad para que fuéramos a luchar por ello, o bien algo que pudiéramos conseguir rápidamente demostrando el valor de insights. 

Para cada nueva estrategia que lanzamos, utilizamos los insights recogidos a través de ese programa y los llevamos al resto de socios de toda la organización para mostrar el valor del esfuerzo, y luego ampliar en consecuencia.

P: ¿Qué fue lo más importante para usted a la hora de diseñar su programa de CX?

PV: Nuestros análisis. Es muy fácil recoger opiniones. Pero a la mayoría de las empresas les cuesta traducir todas esas opiniones en acciones. Así que ese fue el principal principio de diseño de nuestro programa: aprovechar los análisis para traducir más eficazmente insights.

El hecho de pedir opiniones crea en los clientes la expectativa de que vas a hacer algo con ellas. Y si no se puede, mejor no preguntar. Por eso diseñamos nuestro programa para asegurarnos de que el análisis y el aprendizaje tengan precedencia y prioridad incluso sobre la escucha.

P: ¿Qué tipos de datos le han ayudado a desvelar insights más procesables?

SL: En lo que respecta a la asistencia, están las propias incidencias, pero también el volumen de problemas específicos y las transcripciones de esas incidencias, con las que podemos saber lo que ocurre desde el punto de vista del cliente. Luego podemos combinar eso con otros datos de comportamiento. Por ejemplo, ¿cómo se relacionan los clientes con nuestro centro de ayuda? ¿Tienen dificultades de navegación? Eso nos ayuda a tener una imagen más holística de nuestras experiencias de asistencia en general. 

Otro ejemplo son nuestros datos sobre pedidos, entregas y devoluciones. Hacemos un seguimiento de la puntualidad de la entrega, que sabemos por análisis anteriores que se correlaciona tanto con la experiencia como con los resultados empresariales. Así que, aunque seguimos encuestando a los clientes durante sus experiencias de entrega y devolución, también podemos aprovechar la entrega a tiempo para hacer inferencias sobre estas experiencias para todos nuestros clientes, no solo para los que responden.

También combinamos los comentarios indirectos, como las reseñas de productos y las publicaciones en las redes sociales, con nuestros datos operativos para obtener una imagen más holística. 

P: ¿Cómo prioriza las áreas en las que debe centrarse para mejorar la experiencia del cliente?

SL: Todo se reduce a la gravedad y la prevalencia. ¿Hay algo que afecte negativamente a nuestros clientes? Y, combinado con eso, ¿cuán frecuente es el problema? 

Por ejemplo, si vemos que algo tiene un fuerte impacto en el NPS® u otras métricas de experiencia, y también podemos evaluar la prevalencia y la gravedad a partir del volumen de asistencia, las revisiones de productos, los datos de comportamiento, etc., es probable que sea un área en la que merezca la pena profundizar. 

P: ¿Puede compartir ejemplos de medidas que haya tomado para mejorar la experiencia del cliente basándose en los datos?

SL: Cuando lanzamos un producto, aprovechamos nuestra capacidad de escucha para detectar y resolver rápidamente los problemas que surgen. En el lanzamiento de un producto reciente, a partir de nuestra encuesta de compra nos dimos cuenta de que había cierta confusión con la experiencia de compra y entrega. Comprobamos que los comentarios procedían de diversas fuentes y los transmitimos a nuestros equipos internos para que nos ayudaran a mejorar el flujo de compra y los materiales de marketing, a fin de establecer expectativas más claras para nuestros clientes y, en última instancia, mejorar su experiencia.

Con cada lanzamiento de producto, confiamos activamente en nuestro insights en tiempo real para intervenir lo más rápido posible en la resolución de problemas. De forma permanente, trabajamos con los equipos en oportunidades de mejora continua.

Volviendo a la gravedad y la prevalencia, evaluamos sistemáticamente los problemas que tienen mayor impacto en nuestros clientes, identificamos los equipos pertinentes que se ocupan de estos problemas y los reunimos para intercambiar ideas sobre cómo solucionarlos. Para nosotros es muy importante vincular estos problemas de experiencia a sus objetivos, ya sea la reducción del coste del servicio, la pérdida de clientes, el volumen de casos, etc.

Estamos tratando de madurar nuestro programa de análisis, y parte de ello es aprovechar la IA y el análisis predictivo y prescriptivo para predecir cosas como la rotación, la intención del cliente, y predecir las respuestas de los que no responden, también conocidos como "la mayoría silenciosa" que no hace encuestas, para finalmente disminuir nuestra dependencia de las encuestas.

- Stephen Lopez, Director de CX, Meta Reality Labs

P: ¿Cómo piensan utilizar la IA para mejorar la experiencia del cliente desde el punto de vista analítico?

SL: Estamos tratando de ser muy intencionales con respecto a dónde invertimos en IA para nuestros programas, y eso incluye revisar las aplicaciones de IA y asegurarnos de que estamos aprovechando las soluciones que no solo agregan valor a nuestro programa, sino también, en última instancia, a nuestros clientes.

Algunos de nuestros análisis requieren un gran esfuerzo por parte de nuestros analistas o implican un montón de tareas de bajo esfuerzo, por lo que estamos empezando a explorar cómo podemos incorporar la IA para ayudar a reducir el tiempo de obtención de información, facilitar el trabajo de nuestros analistas y ser más eficientes.

Además, nos centramos en ampliar nuestra insights , utilizando soluciones de IA para el autoservicio insights y la elaboración de informes. 

Pasando a los tipos de análisis propiamente dichos, estamos intentando madurar nuestro programa de análisis, y parte de ello consiste en aprovechar la IA y los análisis predictivos y prescriptivos para predecir cosas como la pérdida de clientes, la intención de los clientes y predecir las respuestas de los que no responden, también conocidos como "la mayoría silenciosa" que no hace encuestas, para acabar reduciendo nuestra dependencia de las encuestas.

En última instancia, queremos utilizar todo esto para informar el diseño de la experiencia y permitir la orquestación en tiempo real. 

Es importante ver esto desde un enfoque de "gatear, caminar, correr" con la IA. Dedicamos tiempo a entender cómo puede ayudarnos la IA en nuestros programas de "escucha y aprendizaje" antes de pasar directamente a la acción.

P: ¿Hacia dónde cree que evolucionarán las tendencias en IA y CX en los próximos 12 meses?

PV: El avance de la IA va a cambiar por completo el sector de la experiencia del cliente. Va a acelerar nuestro progreso para ofrecer mejores experiencias a los clientes. No solo nos va a ayudar a aumentar la velocidad de obtención de información, sino que nos va a proporcionar la escala y la profundidad que tanto ha costado conseguir. En el futuro de la atención al cliente, con el uso de la IA, vamos a ser capaces de comprender mejor y con mayor precisión los puntos débiles de nuestros clientes y de entender mejor la causa de estos problemas, para luego poder emprender acciones. 

Hay muchas empresas que están haciendo un buen trabajo utilizando análisis predictivos y prescriptivos y orquestación de experiencias, pero ahora mismo están infrautilizados. Con la IA, la creación de experiencias personalizadas y proactivas va a ser un juego de niños. Por eso estamos explorando estas oportunidades lo antes posible, porque queremos asegurarnos de que podemos aprovechar el poder de la IA para ofrecer una mejor experiencia al cliente, reducir la pérdida de clientes, reducir los costes y, finalmente, mejorar las experiencias de los clientes a través de una mayor personalización, a través de más capacidades predictivas y asegurándonos de que nos adelantamos y abordamos y orquestamos las acciones de forma proactiva.

P: ¿Qué le espera a su equipo en este viaje?

PV: El uso de análisis predictivos y prescriptivos es realmente importante para nosotros y es un área en la que estamos invirtiendo. Con el tiempo, esto nos ayudará a orquestar acciones y crear experiencias personalizadas, que es otro de los objetivos de nuestra organización. El subproducto es que también nos ayuda a reducir el tiempo de insights, que es otro de nuestros objetivos. Queremos asegurarnos de que no perdemos mucho tiempo manipulando datos, limpiándolos o dándoles sentido, por lo que también nos estamos centrando en las capacidades de autoservicio para nuestros analistas y socios, para que no tengan que depender completamente de nosotros. 

Por último, ninguna de estas prioridades importa si no contamos con la cultura adecuada de orientación al cliente dentro de nuestra organización, por lo que esa es otra área en la que estamos invirtiendo. 

Preguntas del público: Respuestas de Meta para mejorar la experiencia del cliente

Hubo tanto interés y compromiso con este tema del seminario web que nos inundaron con preguntas de nuestra audiencia. El equipo de Meta compartió estos aprendizajes adicionales en respuesta a algunas de las preguntas que surgieron:

P: ¿Cómo pueden garantizar la rendición de cuentas y la adopción de medidas en relación con los insights detectados?

PV: Lo que ha funcionado para nosotros ha sido establecer objetivos compartidos, métricas y KPI que representan la experiencia del cliente con nuestras partes interesadas. Esto nos ha ayudado a mantenernos alineados y a crear responsabilidad. 

También damos prioridad a educar a las partes interesadas sobre el impacto en los clientes -es decir, lo que la falta de acción significa para los clientes- y luego conectamos estos impactos con los objetivos y métricas que preocupan a las partes interesadas (por ejemplo, el impacto en las ventas futuras si no tomamos medidas sobre este tema). 

También compartimos estudios internos o del sector que demuestran la importancia de centrarse en el cliente y actuar en función de sus comentarios para el éxito general de la empresa. Hemos creado un paquete con todos estos tipos de insights utilizando principalmente estudios externos sobre el retorno de la inversión y el impacto de la CX en las empresas, y hemos aprovechado todas las oportunidades para educar a nuestra organización al respecto para aumentar la concienciación.

P: Cuando se centra en los KPI, ¿a qué da prioridad: al NPS® o a la rentabilidad a corto plazo? ¿Cuál es el punto óptimo para usted?

PV: La clave es un equilibrio saludable entre ambos, pero yo personalmente intento inclinarme por las ganancias de fidelidad a largo plazo, ya que este crecimiento es más sostenible. Es difícil dar con el punto óptimo exacto, ya que depende del punto de contacto y del tipo de NPS® (y de la metodología de la encuesta). 

P: ¿Cuáles son las mejores prácticas para conseguir que más clientes respondan a las encuestas? ¿Qué pueden hacer las empresas para recibir opiniones diversas?

PV: Tenemos un índice de respuesta relativamente saludable, pero he aquí algunas estrategias que he utilizado anteriormente. Enviar recordatorios de encuestas (esto nos ayudó a mejorar nuestra tasa de respuesta entre un 5% y un 6%). Preguntar dentro del mismo canal/interacción (por ejemplo, enviar encuestas a través del chat si los clientes interactuaron con usted a través del chat o justo después de que termine la interacción para otros tipos de canales).

Asegúrese de hacer preguntas que realmente interesen a los clientes, desde su punto de vista: pregúnteles sobre las acciones que han realizado, los artículos que han comprado, las experiencias que han tenido y por qué le interesa su punto de vista único. Las encuestas deben ser sencillas, breves y concisas, y se debe solicitar la opinión de los clientes a través de sus canales preferidos, en los que se relacionan activamente con la marca. 

Para obtener más información sobre las mejores prácticas de CX de Meta Reality Labs, consulte la grabación completa del seminario web aquí: Más allá de la encuesta: Cómo los programas integrales de experiencia permiten actuar.

*Esta conversación ha sido editada para mayor extensión y claridad.