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La satisfacción del cliente en época de Coronavirus.

Actualmente la experiencia y satisfacción del cliente toma mayor protagonismo debido al crecimiento exponencial en el uso y aprendizaje de plataformas digitales. La situación que estamos atravesando dejó en evidencia que las empresas deben transformarse y adaptarse tecnológicamente al ritmo de los cambios de la sociedad.

Para superarse y brindar la mejor experiencia, existen muchas metodologías e #indicadores adaptables a todo tipo de compañías que nos ayudan a entender y analizar el grado de satisfacción durante todo el “viaje del cliente” al momento de adquirir un producto o servicio.

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Por ejemplo, ¿Qué es el #NPS o Net Promoter Score?

Es un índice, creado en 1993 por el estratega de negocios estadounidense Fred Reichheld, que se enfoca en una visión simplificada pero muy efectiva para conocer y medir la lealtad y satisfacción de los clientes basándose en la respuesta de 2 preguntas simples:

1 – En una escala del 0 al 10, ¿qué probabilidad hay de que recomiendes nuestros productos/servicios a un amigo o familiar?

2 – ¿Por qué nos diste esa puntuación?

La riqueza metodológica de la lectura del índice tiene sentido cuando se analiza el dato y entendemos cómo se comporta para cada proceso, segmento, producto, sucursal e incluso por empleado. En todos los casos, el objetivo será siempre el mismo: aumentar los promotores y reducir los detractores.

Teniendo en cuenta que hoy los clientes no contestan encuestas extensas ni responden preguntas complejas, también podemos conocer a nuestro público a través de herramientas de seguimiento de tráfico online que nos permiten:

  • Identificar la lealtad con la marca a partir del regreso de un usuario a través de cookies,
  • Desarrollar un modelo de analítica omnicanal,
  • Crear estrategias de marketing orientadas a diferentes grupos de consumidores

Por lo cual es importante, al momento de interpretar la satisfacción del cliente, conocer y entender de qué se tratan todos los indicadores que utilizamos en un tablero de mando y definir correctamente los #KPI del negocio, ya que existen las métricas accionables, que muestran de forma clara una relación causa y efecto, por lo que nos permiten aprender de nuestras acciones; y las métricas vanidosas, que realmente no proporcionan ningún valor a un análisis del negocio y terminan dando un aporte sesgado a la toma de decisiones. 

Este es un breve aporte sobre la mirada de la #experienciadelusuario y como podemos abordarla a través de diferentes metodologías de análisis.

Publicado en originalmente en Linkedin por Ezequiel Bianucci #Growth Head

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What DataOps solves

We already made entries of #DataOps (data operations), but to refresh the memory we say: it is the combination of people, processes and technology that allow us to handle data that is useful for #developers, #datascientist, #operations, applications and tools (eg #artificial #intelligence) , allowing to channel the data, keep them safe during their life cycle and configure a #governance over them.

The faster we manipulate and deliver the data, the faster the #growth for the business will be due to the use of the information, therefore, its objective is to promote data management practices and procedures that improve the speed and accuracy of the analysis.

The idea of ​​this post is to make a short-list with 5 basic problems that are solved with the implementation of DataOps in an organization.

Let’s see what DataOps solves:

#Bug fixes: In addition to improving the agility of development processes, DataOps has the power to boost time to respond to errors and defects by significantly reducing times.

#Efficiency: in DataOps, data specialists and developers work together and, therefore, the flow of information is horizontal. Instead of comparing information in weekly or monthly meetings, the exchange occurs regularly, which significantly improves communication efficiency and the final results.

#Objectives: DataOps provides developers and specialists in real-time data on the performance of their systems.

#DataSilos: DataOps faces the data silos that are generated in different departments or management of a company, many groups see their operations as inviolable “fifths” in which each silo is a barrier to success to implement better management strategies of data. The implementation of a correct governance is crucial for obtaining all the data sources that the organization requires to meet its business objectives.

#Skills: It is a fact that data professionals do not abound. The lack of availability of the right people to manage #BigData & #BI projects means that the projects are not executed in a timely manner, or worse, that they fail. It is a mistake to put more data on a computer that does not have the knowledge and resources to handle it.

We invite you to join our Linkedin Group of “DataOps in Spanish”

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