Como poner en marcha tu primer proyecto de customer insights dentro de tu organización

Tener un negocio exitoso depende en gran medida de qué tan capaz seas de comprender a tus clientes y de tomar acción en base a dicho entendimiento. Precisamente de esto se trata la disciplina de Customer Insights, de entender a nuestros clientes para tomar decisiones que mejorarán nuestro negocio. Pero, ¿cómo comenzar a integrar esta práctica en mi organización?, en el siguiente artículo te presento un proceso paso a paso, en base a mi experiencia de cómo llevar adelante un proyecto de customer insights en una organización, cómo planificar un customer measurement plan.

Define a qué objetivo quieres servir.

Primero y para asegurar que tu proyecto de customer insights generará el entusiasmo necesario y tendrá un impacto relevante en la organización, debes preguntarte cuál es el objetivo, ¿qué indicador quieres mover?. Para este fin es recomendable levantar de forma colaborativa, los objetivos más relevantes de tu área o de tu organización que pueden ser impactados por un proyecto de este tipo. Los objetivos dependerán ampliamente del contexto y estrategia de tu compañía así como del el momento del ciclo de vida del producto. Una startup que está apenas lanzando no va a tener los mismos objetivos que un producto que está escalando o uno que está consolidado.

Solo por poner algunos ejemplos, supongamos que tu objetivo es adquirir clientes de forma más eficiente, en ese caso tu indicador clave podría ser el CAC, costo por adquisición de cliente. Si tu objetivo en cambio es expandir tu base de clientes por medio del word of mouth puedes elegir como indicador el NPS, net promoter score. Indicadores como estos hay decenas y de cada uno de ellos se podría hacer un artículo en sí mismo.

En mi opinión, una de las mejores métricas es el Customer Lifetime Value (CLV), ya que vincula directamente a tus consumidores o segmentos de consumidores con el ROI de la empresa.

Otro factor que hay que considerar es a qué nivel está tu objetivo, si a nivel de relación, a nivel de un journey o a nivel de un touchpoint

Escala de relación de objetivos de experiencia de cliente

Mientras más macro el objetivo, más estratégico el resultado, pero más complejo de medir porque tienes que orquestar más elementos. Si por el contrario es más micro, será una mejora más táctica y quizá implique recopilar información más puntual.

Si en tu organización no se estila hacer este tipo de proyectos, mi recomendación es que comiences con algo que sea un quick-win, algo cuya respuesta genere una mejora que pueda ser ejecutada y mostrar resultados lo más rápido posible. También recomiendo que sea una métrica fácil de medir, si les genera demasiada complicación por ejemplo medir el Customer Lifetime Value porque tienen que aunar data de muchas fuentes, quizá sea bueno partir con una métrica más sencilla como la tasa de conversión.

Establece preguntas e hipótesis

Las hipótesis, al igual que el método científico, son premisas las cuales a partir de estudios debo comprobar. Puedes partir estableciendo hipótesis sobre la base de lo que sabes, o puedes levantarlas con stakeholders internos lo cual es un muy buen approach para tener una fotografía de lo que tu organización cree saber hasta ahora.

Hay distintas maneras de formular estas hipótesis, dependerá de qué tan evaluativo o generativo sea tu proyecto. Si lo que quiero es descubrir a nivel general cuáles son los principales dolores de un cliente con mi servicio puedo decir por ejemplo “los usuarios buscan o se comportan de modo X porque Y” (más enfocado en el espacio del problema), o puedo establecer una correlación entre dos eventos. “SI hacemos X, entonces sucederá Y” (más enfocado en el espacio de la solución), puesto en un par de ejemplos más concretos, “si optimizamos la usabilidad del flujo de checkout en la pantalla de resumen de la compra, entonces mejoraremos la conversión” o “si mejoramos nuestros SLAs de entrega, mejorará el NPS”.

Comienza con poco

Para muchos hacer un proyecto de customer insights puede sonar como algo muy sofisticado, no tiene por qué ser así en un principio. Basta con que tengas claro tu objetivo y captures las fuentes de datos que te sirvan para dicho fin. Hacer un estudio con pocos datos enfocándose en el objetivo correcto, es mejor que hacer un estudio con miles de datos enfocándose en el objetivo equivocado. Es importante emplear tanto fuentes de información cualitativa (entrevistas, etnografía, etc) como cuantitativa (data de comportamiento en puntos de contacto, indicadores, encuestas cerradas, etc).

Implementando un sistema de medición de indicadores

Supongamos que quieres optimizar el NPS del flujo de compra de un e-commerce y quieres entender qué optimización dentro del journey puede mejorar dicha métrica.

Mapea de principio a fin el journey que da lugar a ese outcome. En este caso podríamos mapear el flujo de compra completo, desde que el cliente llega a la página hasta que compra y le llega al producto.

Una vez mapeado el journey, debemos levantar qué indicadores vamos a medir en el mismo. Desde mi perspectiva hay 5 tipos de indicadores que se pueden medir:

Indicadores frontline

Son indicadores que tienen relación con la capa visible de la experiencia, de cara al cliente.

• Outcome metrics: nos dicen lo que el consumidor hace como resultado de la experiencia y que a su vez genera un impacto en el negocio. El NPS es un indicador de Outcome.
• Perception metrics: Mientras que las Outcome Metrics nos dicen lo que el consumidor logró, las Perception Metrics nos dicen cómo el cliente percibe que fue la experiencia que lo condujo a ese outcome, es algo cualitativo. Un ejemplo de perception metric puede ser customer satisfaction CSAT.
• Interaction metrics: nos dicen qué hizo a nivel de interacción este cliente para conseguir el outcome final y tener la percepción que tuvo.

En la teoría debería haber una relación causal entre estos indicadores:

Métricas de interacción, percepción y outcome.

Indicadores en el backstage

Son indicadores relacionados con la parte operacional y tecnológica.

• Indicadores de performance tecnológica: estos son indicadores que nos alertan sobre el funcionamiento de nuestra web, es importante medirlos para tener el panorama completo. Si tenemos una mala performance en nuestros sistemas no importa qué tan bien diseñada esté la experiencia en el resto de los ámbitos. algunos métricas de este estilo son: velocidad de la página, tasa de errores o tasa de requests por segundo.
• Indicadores operacionales: nos dicen cómo está funcionando la operación. Un ejemplo de este indicador puede ser el tiempo de duración de un determinado proceso interno, o el ratio de cumplimiento de un SLA.

Una vez definidos los indicadores, debemos establecer el plan de captura de los mismos. Dependiendo que tanta madurez existe previamente en material de analítica, habrá algunos indicadores que estarán disponibles sin mayor problema y otros que -para obtenerse- se tendrá que cerrar gaps organizacionales, operativos o tecnológicos.

Mi recomendación aquí tener un plan incremental que permita avanzar con un approach mínimo viable, y luego ir cubriendo gaps y sumando capas de información.

En conclusión

Para que un proyecto de customer insights tenga impacto, debe estar centrado en la optimización de indicadores claros, vinculados con los objetivos y contexto del negocio. una vez definidos estos indicadores, debemos trabajar con hipótesis claras y establecer qué necesitamos observar en cada fase del o los journeys, con tal de validar nuestros supuestos.

Así mismo, si bien comenzar a implementar este tipo de análisis en un producto puede parecer árido y complejo debido a las diversas dependencias y gaps que tienen las organizaciones, vale la pena comenzar con un enfoque mínimo viable que contemple un objetivo de corto plazo y con mediciones o métodos de investigación que sean factibles de desarrollar, para luego avanzar a enfoques más robustos.