Oltre il sondaggio: in che modo Meta Reality Labs ha reso operativa la CX

Il team CX di Meta Reality Labs condivide le proprie best practice per migliorare il sito customer experience - andando oltre i sondaggi per raccogliere i dati giusti per guidare l'azione.

I professionisti di customer experience (CX) sanno che la raccolta dei feedback dei clienti attraverso i sondaggi è solo una tattica tra le tante che possono essere utilizzate come strategia più ampia e sofisticata per migliorare customer experience. I sondaggi sulla voce del cliente possono avere un impatto maggiore quando sono condotti insieme ad altri approcci che consentono di ottenere una migliore visibilità su customer experience, di dare priorità alle azioni che migliorano la CX e di attivare miglioramenti continui che costruiscono la fedeltà e rafforzano il marchio. 

Il team responsabile di customer experience presso la divisione di Meta dedicata alla realtà virtuale e alla realtà aumentata, Meta Reality Labs, è all'avanguardia e combina i sondaggi con un'ampia gamma di segnali dei clienti. 

Ho avuto il piacere di apprendere da due leader della CX di Meta Reality Labs - Pegah Valeh, Head of Global Customer Experience, e Stephen Lopez, CX Lead - come stanno catturando più customer experience segnali al di là dei sondaggi tradizionali, incorporando l'IA nei loro sforzi, sbloccando un maggior numero di insights azioni, dando priorità alle aree da migliorare customer experience e consentendo un'azione guidata dai dati a ogni livello attraverso Azienda nel nostro recente webinar, Beyond the Survey: Come i programmi di esperienza globale consentono di agire. 

Ecco alcuni dei punti salienti della nostra discussione su come Meta sta costruendo la fedeltà dei clienti con la fiducia, e alcune risposte supplementari alle domande che abbiamo ricevuto dai partecipanti al webinar.*

D: In pochi anni, il suo team di Meta Reality Labs si è evoluto dalla conduzione di semplici sondaggi fino a disporre dei dati giusti per guidare azioni concrete in tutta l'azienda. Può raccontarci il suo percorso?

Pegah Valeh: Quando sono entrata in Meta non avevamo un programmacustomer experience . Avevamo solo un singolo sondaggio che non veniva utilizzato per l'analisi o il processo decisionale. Abbiamo creato un programma di CX con l'onboarding Medallia e la creazione del nostro primo sondaggio attraverso Medallia che le persone dovevano fare dopo aver interagito con i nostri agenti.

Abbiamo iniziato da lì perché eravamo inseriti nel team di assistenza clienti e questa era l'area che aveva effettivamente bisogno di più insights e avevamo già il consenso. Poi abbiamo ampliato il nostro programma per esaminare le esperienze dei clienti end-to-end, tutte le interazioni lungo il percorso del cliente.

Abbiamo iniziato a espandere gradualmente il nostro programma dall'assistenza clienti all'esperienza d'acquisto, all'esperienza di consegna, all'ascolto del prodotto e quindi all'esperienza di restituzione.

Volevamo anche ottenere una serie diversificata di feedback e insights e non affidarci solo ai sondaggi, quindi abbiamo iniziato ad acquisire feedback indiretti, come le recensioni dei prodotti, i social media e i dati operativi, come i dati desunti, per integrare i nostri sondaggi in termini di maggiore comprensione dei nostri clienti.

D: Cosa vi ha fatto capire che erano necessari altri tipi di feedback per migliorare il vostro programma customer experience ? 

PV: Questa era la nostra intenzione fin dall'inizio: la nostra visione era quella di costruire una visione a 360 gradi di customer experience in tutto ciò che facciamo. Ci siamo anche resi conto che è importante avere una serie di informazioni diverse, perché i sondaggi sono assolutamente fantastici, ma potrebbero avere dei punti oscuri e potrebbero esserci altri modi più rapidi rispetto all'attesa dei risultati dei sondaggi.

Ecco perché abbiamo iniziato a espanderci verso altri tipi di feedback, tra cui il feedback diretto, il feedback indiretto e le fonti di dati che ci aiutano a dedurre, in base ai comportamenti dei clienti e ai dati operativi, se il cliente ha avuto una buona o una cattiva esperienza senza nemmeno doverlo chiedere.

Stephen Lopez: Il nostro team si trova all'interno di un'area di supporto Azienda, quindi per noi è stato naturale sfruttare i dati operativi, i ticket di assistenza e i dati digitali del nostro help center per comprendere le esperienze self-service. Poi, man mano che il nostro programma cresceva, abbiamo identificato e iniziato a utilizzare altri tipi di feedback in base ai punti di ascolto. Durante l'intero processo, abbiamo dato priorità alla comprensione di ciò che avrebbe integrato i dati del sondaggio per aiutarci a capire meglio le esperienze dei nostri clienti.

Per ogni nuova strategia che lanciamo, utilizziamo il sito insights raccolto attraverso quel programma e lo riportiamo al resto dei partner del sito Azienda per dimostrare il valore dell'impegno, per poi espanderlo di conseguenza.

- Pegah Valeh, responsabile CX globale, Meta Reality Labs

D: Può parlarci di come avete ottenuto il consenso delle parti interessate?

PV: Abbiamo iniziato guardando ai momenti chiave della verità, quelli che hanno un impatto eccezionale su customer experience. L'altra cosa che abbiamo preso in considerazione sono state le aree in cui avevamo già un certo livello di adesione, i frutti a portata di mano.

Doveva trattarsi di un momento chiave della verità, per cui avremmo dovuto lottare, oppure di qualcosa per cui avremmo potuto ottenere rapidamente l'adesione mostrando il valore di insights. 

Per ogni nuova strategia che lanciamo, utilizziamo il sito insights raccolto attraverso quel programma e lo riportiamo al resto dei partner del sito Azienda per dimostrare il valore dell'impegno, per poi espanderlo di conseguenza.

D: Qual è stata la cosa più importante per voi quando avete sviluppato il design del programma CX?

PV: Le nostre analisi. È piuttosto facile raccogliere feedback. Ma la maggior parte delle aziende fatica a tradurre tutti questi feedback in azioni. Questo è stato il principio di progettazione principale del nostro programma: sfruttare le analisi per tradurre in modo più efficace insights.

L'atto di chiedere un feedback crea nei clienti l'aspettativa che voi facciate qualcosa. E se non ci riuscite, meglio non chiederlo. Ecco perché abbiamo progettato il nostro programma per assicurarci che l'analisi e l'apprendimento abbiano la precedenza e la priorità rispetto all'ascolto.

D: Quali tipi di dati vi hanno aiutato a sbloccare un sito insights più efficace?

SL: Per quanto riguarda l'assistenza, ci sono i ticket in sé, ma anche il volume di problemi specifici e le trascrizioni di quei ticket, che ci permettono di capire cosa sta succedendo dal punto di vista del cliente. Possiamo poi abbinare questi dati ad altri dati comportamentali. Ad esempio, come si relazionano i clienti con il nostro centro di assistenza? Hanno difficoltà di navigazione? Questo ci aiuta a delineare un quadro più olistico delle nostre esperienze di assistenza complessive. 

Un altro esempio è rappresentato dai dati relativi agli ordini, alle consegne e ai resi. Monitoriamo i tempi di consegna, che sappiamo essere correlati, grazie ad analisi precedenti, sia all'esperienza che ai risultati commerciali. Quindi, pur continuando a sondare i clienti durante le loro esperienze di consegna e restituzione, possiamo anche sfruttare i tempi di consegna per fare inferenze su queste esperienze per tutti i nostri clienti, non solo per quelli che hanno risposto.

Abbiniamo anche i feedback indiretti, come le recensioni dei prodotti e i post sui social media, ai nostri dati operativi per ottenere un quadro più olistico. 

D: Come si stabilisce la priorità delle aree su cui concentrarsi per migliorare il sito customer experience?

SL: Si tratta di gravità e prevalenza. Qualcosa ha un impatto negativo sui nostri clienti? E poi, insieme a questo, quanto è diffuso il problema? 

Ad esempio, se vediamo che qualcosa ha un forte impatto sull'NPS® o su altre metriche dell'esperienza e possiamo anche valutare la prevalenza e la gravità in base al volume dell'assistenza, alle recensioni dei prodotti, ai dati comportamentali e così via, è probabile che sia un'area da approfondire. 

D: Può condividere esempi di azioni intraprese per migliorare il sito customer experience sulla base dei dati?

SL: Quando lanciamo un prodotto, sfruttiamo le nostre attività di ascolto esistenti per monitorare e identificare rapidamente i problemi che emergono. Con il recente lancio di un prodotto, abbiamo capito dal nostro sondaggio sugli acquisti che c'era un po' di confusione nell'esperienza di acquisto e di consegna. Abbiamo convalidato il feedback che emergeva da più fonti e lo abbiamo riportato ai nostri team interni per migliorare il flusso di acquisto e i materiali di marketing, in modo da definire aspettative più chiare per i nostri clienti e, in ultima analisi, migliorare la loro esperienza.

Con il lancio di ogni prodotto, ci affidiamo attivamente al nostro insights in tempo reale per intervenire il più rapidamente possibile per risolvere i problemi. Su base continuativa, lavoriamo con i team sulle opportunità di miglioramento continuo.

Tornando alla gravità e alla prevalenza, valutiamo costantemente i problemi che hanno il maggiore impatto sui nostri clienti, identifichiamo i team che si occupano di questi problemi e li riuniamo per fare un brainstorming su come risolvere i problemi. Per noi è molto importante collegare questi problemi di esperienza ai loro obiettivi, che si tratti di ridurre il costo del servizio, il churn, il volume dei casi, ecc.

Stiamo cercando di far maturare il nostro programma di analisi, e parte di questo è sfruttare l'IA e l'analisi predittiva e prescrittiva per prevedere cose come il churn, l'intento dei clienti, e prevedere le risposte dei non rispondenti, alias "la maggioranza silenziosa" che non partecipa ai sondaggi, per ridurre alla fine la nostra dipendenza dai sondaggi.

- Stephen Lopez, responsabile CX di Meta Reality Labs

D: Come pensate di utilizzare l'IA per migliorare il sito customer experience da un punto di vista analitico?

SL: Stiamo cercando di essere molto attenti ai settori in cui investiamo nell'IA per i nostri programmi, e questo include l'esame delle applicazioni di IA per assicurarci di sfruttare le soluzioni che non solo aggiungono valore al nostro programma, ma anche ai nostri clienti.

Alcune delle nostre analisi richiedono un impegno gravoso da parte dei nostri analisti o comportano una serie di attività a basso impegno, per cui stiamo iniziando a esplorare il modo in cui possiamo introdurre l'IA per ridurre i tempi di realizzazione degli insight, semplificare il lavoro dei nostri analisti ed essere più efficienti.

Oltre a questo, ci stiamo concentrando sulla scalabilità del nostro insights , utilizzando soluzioni di intelligenza artificiale per il self-service insights e la reportistica. 

Per quanto riguarda i tipi di analisi in sé, stiamo cercando di far maturare il nostro programma di analisi, e parte di questo sta sfruttando l'IA e le analisi predittive e prescrittive per prevedere cose come il churn, l'intento dei clienti e le risposte dei non rispondenti, alias "la maggioranza silenziosa" che non partecipa ai sondaggi, per diminuire alla fine la nostra dipendenza dai sondaggi.

In definitiva, vogliamo utilizzare tutto questo per informare il design dell'esperienza e consentire l'orchestrazione in tempo reale. 

È importante guardare a questo aspetto con un approccio "striscia, cammina, corri" con l'IA. Stiamo dedicando tempo a capire come l'IA può aiutarci nei nostri programmi di "ascolto e apprendimento" prima di passare subito all'azione.

D: Dove vede evolvere le tendenze dell'IA e della CX nei prossimi 12 mesi?

PV: Il progresso dell'IA cambierà completamente il settore customer experience . Accelererà i nostri progressi nel fornire esperienze migliori ai clienti. Ci aiuterà non solo ad aumentare la velocità del tempo di comprensione, ma ci darà anche la scala e la profondità che è stato così difficile raggiungere. Nel futuro della CX, grazie all'uso dell'intelligenza artificiale, saremo in grado di comprendere meglio e più accuratamente i punti dolenti dei nostri clienti e le cause alla radice di questi problemi, per poi essere in grado di orchestrare le azioni. 

Ci sono molte aziende che stanno facendo un buon lavoro nell'utilizzo di analisi predittive e prescrittive e nell'orchestrazione dell'esperienza, ma al momento sono sottoutilizzate. Con l'intelligenza artificiale, la creazione di esperienze personalizzate e proattive diventerà una questione di principio. Ecco perché stiamo esplorando queste opportunità il prima possibile, perché vogliamo essere sicuri di poter sfruttare la potenza dell'IA per fornire un customer experience migliore, ridurre il churn, ridurre i costi e, infine, migliorare l'esperienza del cliente attraverso una maggiore personalizzazione, attraverso maggiori capacità predittive e assicurandoci di essere all'avanguardia e di affrontare e orchestrare le azioni in modo proattivo.

D: Quali sono i prossimi passi del suo team per continuare questo viaggio?

PV: L'uso di analisi predittive e prescrittive è davvero importante per noi ed è un'area in cui stiamo investendo. Questo ci aiuterà a orchestrare le azioni e a costruire esperienze personalizzate, che è un altro obiettivo del nostro Azienda. Il sottoprodotto è che ci aiuta anche a ridurre i tempi di insights, che è un altro nostro obiettivo. Vogliamo assicurarci di non perdere molto tempo a manipolare i dati, a pulirli o a dargli un senso, quindi ci stiamo concentrando anche sulle funzionalità self-service per i nostri analisti e i nostri partner, in modo che non debbano dipendere completamente da noi. 

Infine, nessuna di queste priorità ha importanza se non abbiamo la giusta cultura della centralità del cliente all'interno del nostro sito Azienda, quindi è un'altra area in cui stiamo investendo. 

Domande del pubblico: Le risposte di Meta al miglioramento del Customer Experience

L'interesse e il coinvolgimento nei confronti di questo webinar sono stati tali che il pubblico ci ha sommerso di domande. Il team di Meta ha condiviso questi ulteriori insegnamenti in risposta ad alcune delle domande emerse:

D: Come riuscite a garantire la responsabilità e l'azione sui insights che vengono trovati?

PV: Ciò che ha funzionato per noi è stato stabilire obiettivi, metriche e KPI condivisi che rappresentano customer experience con i nostri stakeholder. Questo ci ha aiutato a rimanere allineati e a creare responsabilità. 

Diamo inoltre priorità alla formazione degli stakeholder sull'impatto sui clienti, ovvero su cosa significhi per loro la mancanza di azione, e poi colleghiamo questi impatti agli obiettivi e alle metriche a cui gli stakeholder tengono (ad esempio, l'impatto sulle vendite future se non interveniamo su questo problema). 

Condividiamo anche ricerche interne o di settore che dimostrano l'importanza della centralità del cliente e dell'agire in base al suo feedback per il successo aziendale complessivo. Abbiamo creato un mazzo con tutti questi tipi di insights utilizzando per lo più ricerche esterne sul ROI e sull'impatto della CX sulle aziende, e abbiamo sfruttato ogni occasione per educare il nostro Azienda al riguardo per aumentare la consapevolezza.

D: Quando vi concentrate sui KPI, a cosa date la priorità: a NPS® o alla redditività a breve termine? Qual è il punto di forza per voi?

PV: Un sano equilibrio tra le due cose è fondamentale, ma personalmente cerco di propendere per i guadagni di fedeltà a lungo termine, poiché questa crescita è più sostenibile. È difficile indicare con esattezza il punto di forza, perché dipende dal touchpoint e dal tipo di NPS® (e dalla metodologia del sondaggio). 

D: Quali sono le migliori pratiche per indurre un maggior numero di clienti a rispondere ai sondaggi? Cosa possono fare le aziende per ricevere feedback diversificati?

PV: Abbiamo un tasso di risposta relativamente buono, ma ecco alcune strategie che ho utilizzato in precedenza. Inviare promemoria per i sondaggi (questo ci ha aiutato a migliorare il nostro tasso di risposta del 5-6%). Chiedere all'interno dello stesso canale/interazione (ad esempio, inviare sondaggi via chat se i clienti hanno interagito con voi via chat o subito dopo la fine dell'interazione per altri tipi di canali).

Assicuratevi di porre domande che siano davvero importanti per i clienti, dal loro punto di vista: chiedete delle azioni che hanno compiuto, degli articoli che hanno acquistato, delle esperienze che hanno vissuto e del motivo per cui siete interessati al loro punto di vista unico. Mantenete i sondaggi semplici, brevi e mirati e chiedete un feedback attraverso i canali preferiti dai clienti, dove si impegnano attivamente con il vostro marchio. 

Per ulteriori best practice di CX di Meta Reality Labs, guardate la registrazione completa del webinar qui: Oltre il sondaggio: Come i programmi di esperienza completi permettono di agire.

*Questa conversazione è stata modificata per ragioni di lunghezza e chiarezza.