Reduce la baja de clientes aplicando Inteligencia Artificial en tu Contact Center

¿Qué te cuesta adquirir un nuevo cliente? ¿Qué esfuerzo tienes que llevar a cabo, de producto, marketing y ventas, para cerrar un solo cliente? Seguramente sea mayor que el tiempo que dedicas a la retención. Lo explican muchos estudios de mercado sobre cómo captan y retienen clientes las empresas. Por ejemplo, este de Inloyalty. Si, por lo general, las compañías gastan más en captar que en retener, pero saben que retener es más rentable, ¿qué falla?

Los modelos de retención de clientes están evolucionando. Las estrategias de customer experience cada vez son más completas. Tenemos más en cuenta cómo hacer cada vez mejor la experiencia en cada punto de contacto. Y la tecnología tiene mucho que ver.

Con la cantidad de datos que una empresa tiene, es más posible predecir qué clientes y por qué causarán baja. Si consigues transformar esos datos en conclusiones de negocio y activar campañas que retengan, tendrás mucha parte del camino hecho.

Imagina todas esas llamadas que entran a través de tu contact center. ¿Cuántas señales crees que un cliente da antes de causar bajar? La diversidad de esas señales abruma si tienes la tecnología adecuada para analizarlo. Y te aseguramos que son muchas más que lo que pueda significar cualquier encuesta de satisfacción o NPS.

La emoción con la que un cliente transmite un problema. Los silencios. La velocidad y tono con el que expresa una idea. ¿Es posible captar todo eso y transformar en datos y construir en acciones con sentido para reducir el churn? Desde luego. Pero seguramente no sea posible con la tecnología que estés utilizando ahora.

Para los humanos no es posible captar estos detalles y transformarlos en inteligencia de negocio. Pero es que tampoco lo es para las tecnologías de Speech Analytics estándar del mercado. Porque, como sabemos y hemos explicado en artículos anteriores, etiquetar conceptos puede ser útil pero no exprime las posibilidades que los datos te ofrecen. Además de todo el trabajo que exige categorizar, etiquetar y sacar conclusiones.

¿Hasta dónde te lleva el Speech Analytics?

El mercado ofrece soluciones que te ayudan a gestionar cuando un cliente quiere causar baja. Pero la información es incompleta. Falta el contexto de la conversación. El Speech Analytics te ayuda a poner alertas sobre etiquetas literales dentro de las llamadas.

El agente de calidad buscará esas etiquetas literales y reportará según interprete los datos que le ofrece la herramienta: ¿ha mencionado la palabra cancelación? ¿Quizás suscripción o baja? ¿Algo sobre “parar el servicio”? ¿O quizás que el servicio es caro?

Pero todas esas palabras clave literales podrían cambiar su interpretación si falta contexto. Sin contexto la literalidad no es suficiente para tomar las mejores decisiones para hacer más eficientes tus procesos.

¿Cómo catalogarías estas frases de un cliente? ¿Crees que van a causar baja? ¿Con qué probabilidad?

• Tengo una suscripción con vosotros y hay otros servicios que me parecen mejores y más baratos.
• Había pensado en parar el servicio, pero he visto que habéis lanzado un producto nuevo.
• Estoy contento con el servicio, pero aun así hay muchas cosas que se pueden mejorar.

Si etiquetases estas frases con la literalidad que ofrece el Speech Analytics, te estarías equivocando y estarías sesgando tus datos y por tanto, tu análisis. La consecuencia es peor: estarías tomando malas decisiones sobre la gestión de tus llamadas.

Recuerda que muchas de estas etiquetas activan alertas para que se actúe sobre la duda o incidencia de ese cliente. O sobre su comentario mostrando insatisfacción. Pero la etiqueta no tiene contexto, por lo que la intervención se hace con un enfoque erróneo o tardía. El agente o auditor podría estar perdiendo el tiempo en revisar la llamada y tomar una decisión, por ejemplo, si es un falso positivo.

Otra ineficiencia clave de las soluciones de Speech Analytics es el tiempo necesario para entender y actuar sobre un cliente que está en riesgo de causar baja. Por lo general, si conceptos como “cancelar servicio”, “dar de baja” o “cerrar cuenta” se mencionan, la alerta salta y en un período de tiempo corto, se actúa.

Pero ya estás llegando tarde. Esta es una de las cuestiones fundamentales que la tecnología adecuada, como Upbe, también te puede solucionar. Cuando un cliente dice que se quiere dar de baja, probablemente ocurran dos cosas:

• Que vaya a ser imposible darle de baja porque ya ha tomado una decisión. Estás llegando muy tarde a la gestión de la baja de cliente.
• Que se quede porque no le queda más remedio. Porque le cuesta más irse a otra compañía, por ejemplo.

Y quedarse por esa razón no es la mejor base para fundamentar una buena satisfacción. ¿De verdad que solo quieres competir por precio y no la conveniencia de tu producto, servicio y experiencia? ¿Qué vale más a largo plazo?

¿Qué cambios promueve el uso de una tecnología como Upbe?

La premisa fundamental es fácil de entender: toda la información que necesitas para tomar mejores decisiones para evitar la baja de clientes ya la tienes. Está en tus llamadas. No necesitas más información. Solo la tecnología y los procesos adecuados para exprimirla.

Los clientes comparten, cada día, todo tipo de señales sobre su satisfacción y nivel de relación con tu marca. Esas señales se pueden interpretar y analizar para abordar actuaciones importantes en la experiencia de cliente, como:

1. Entender mejor las causas raíz de los problemas. Entender por qué llaman te ayuda a atacar las bajas desde el origen, analizando el por qué y actuando sobre él.
2. Saber la evolución del engagement de tus productos y servicios. Las conversaciones nos dan información sobre la emociones y sentimientos, y es posible traducir eso a inteligencia de negocio para saber la reacción de tus clientes dependiendo de los momentos.
3. Interpretar los problemas que pueda haber en la formación de tus agentes. Esto genera mucha insatisfacción que puedes ubicar más rápido y completar esas lagunas de conocimiento que existe en tu organización.
4. Mejorar el lanzamiento de productos y campañas con tests y análisis previos.
5. Procesos, políticas y requerimientos que no tienen sentido para los clientes pero que, aun así, seguimos haciendo sin motivos de peso. Identificarlos y mejorarlos será fundamental para reducir las bajas de clientes.
6. Buenas prácticas de agentes. Identificar las buenas y malas prácticas. Incentivar y escalar unas, y desincentivar y reducir las otras como apalancar clave para mejorar la satisfacción de clientes.

Pudiendo cubrir estas cuestiones que mencionamos, entenderás el contexto de los clientes. Sabrás qué les ocurre y por qué. Y podrás analizar sus sentimientos y emociones. Por qué se expresan de la forma que lo hacen. Qué significan los silencios o la velocidad a la que hablan.

Esto te abre dos campos de trabajo diferenciales para la gestión de clientes:

1. Detectar y actuar sobre clientes en riesgo potencial de baja: como decíamos más arriba, entendiendo las señales es posible trazar un histórico de satisfacción y momentos en los que ha subido y bajado. Esto te dará muchas herramientas para tomar mejores decisiones, tanto generales (estratégicas) como tácticas (particulares sobre un proceso concreto).
2. Implementar estrategias para prevenir la baja de clientes: los auditores y supervisores podrían poner cambiar las dedicaciones de los agentes para evitar que los clientes en riesgo estén mejor atendidos y mejoren su satisfacción. Esto puede desarrollarse con mejores procesos formativos, por ejemplo.

Esto te permitirá darle la vuelta a tu proceso y:

• Identificar más rápido y con más exactitud los clientes en riesgo de causar baja.
• Preservar el revenue que generan y reducir los costes de atención.
• Conservar el ARPU lo más alto posible, no teniendo que recurrir a ofertas excesivas para retener clientes (que, aun así, estarán insatisfechos o serán proclives a generar ruido).
• Reducir incluso costes de captación al tener una base de clientes fiel y contenta. Esto promoverá la captación por canales orgánicos, que suelen tener costes mucho más bajos.

Dedicar tiempo en hacer más eficiente la gestión de las bajas de clientes es fundamental. Porque captar es hasta 10 veces más caro que retener. Además, la tecnología te da muchas herramientas para conseguir hacerlo, por lo que plantear estrategias y mejora de procesos para conseguirlo es factible para tu Contact Center.

Actuar sobre un cliente insatisfecho, que se siente perdido y que se acerca al momento de burn out, genera lealtad a la marca. Ir por delante es una de las claves para entrar en esa relación de fidelidad que aumenta LTV y reduce costes.