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Prevenir y detectar a los detractores antes de que se vayan

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Seguimiento NPS de ofertas de productos

> 300

Comentarios de feedback en el primer año

> 365,000

Precisión del predictor de detractor

95%

IBM, compañía líder en tecnología global con sede en EEUU, estaba buscando no solo reaccionar de forma ágil y rápida para resolver los problemas de sus clientes, sino ser capaz de predecir quienes serían los clientes insatisfechos, incluso antes de que éstos lo estuvieran.

Por este motivo, IBM creó el Net Promoter Score Early Warning System (N.E.W.S) y, aprovechando fuentes como registros NPS, sistemas de notificaciones de soporte, registros en la gestión de problemas y métricas operativas, la compañía consiguió desarrollar un modelo capaz de predecir las puntuaciones en la probabilidad de recomendación cuando un individuo enviaba una solicitud de asistencia al soporte técnico.

¿Por qué IBM decidió invertir tanto tiempo y esfuerzo en este sistema?

Utilizando estos datos de soporte técnico de NPS, los científicos de datos de IBM determinaron que las cuentas con promotores tienen renovaciones sustancialmente más altas que otras cuentas, mientras que los detractores emiten muchas notificaciones de soporte, lo que, a la larga, supone un aumento de los costes y genera importantes pérdidas. Con N.E.W.S., IBM buscaba contrarrestar esta situación.

En la actualidad, IBM tiene un insight predictivo del 83% de sus clientes que no responden a una encuesta, lo que le permite tomar medidas de manera proactiva contra aquellos que tienen un alto riesgo de convertirse en detractores. Este poder predictivo reduce significativamente el “tiempo de resolución”, un factor clave en la fidelización y expansión de la cuenta.

N.E.W.S se convirtió así en una herramienta esencial para IBM. Como ejemplo, un gerente encargado del feedback de soporte para una cuenta clave decidió tomar medidas preventivas a través los comentarios de los clientes: de esta manera consiguió un contrato de renovación de soporte de 1.3 millones de dólares. Del mismo modo, en América del Norte, otro encargado de una cuenta identificó puntuaciones LTR inusualmente bajas en las encuestas de un cliente importante del sector de la automoción. Rápidamente, se dio cuenta de que la causa era una propuesta inadecuada o errónea e inmediatamente contactó con el cliente para resolver la situación. Gracias a esta respuesta rápida, fue capaz de asegurar y extender el contrato con ese cliente, lo que supuso un ahorro de 1 millón de dólares.

Estos ejemplos demuestran la importancia de empoderar a los empleados de IBM, de los cuales aproximadamente 30,000 se ocupan frecuentemente de los comentarios de los clientes, con el objetivo de ofrecer una mejor Customer Experience y desarrollar una cultura más Customer Centric.

Fuente: Whitepaper, Intelligent Customer Experience