El 87% de los consumidores cambiarían de marca a raíz de una mala experiencia

¿Por qué los consumidores cambian de marca?

El 87% de los consumidores cambiarían de marca a raíz de una mala experiencia. Un estudio realizado por eAlicia entre todos sus suscriptores, clientes y trabajadores. Unas conclusiones que hemos sacado gracias al servicio de encuestas de eAlicia.

También te pueden interesar otras funciones que eAlicia te permite hacer como medir la satisfacción de tus clientes o la calidad de tus servicios.

La encuesta dependiente (se refiere a las preguntas que aparecen según las respuestas que vas haciendo) se componía de las siguientes preguntas:

  • ¿Ha tenido alguna mala experiencia con el servicio que le han ofrecido al comprar un producto?

Si respondían «Sí», la pregunta que se les hacía era: ¿Cambiaría de marca por un producto similar de la competencia? Si a la pregunta sobre una mala experiencia hubieran respondido «No» se les preguntaba: «¿Cambiaría de producto si esta marca subiese el precio de su producto?»

Para terminar la encuesta les preguntábamos:

  • ¿Con qué marca, empresa has tenido tu mala/buena experiencia?

Los encuestados podían responder con un simple nombre pero también podían explicar lo que les había pasado.

Con solo tres preguntas hemos podido sacar unos datos muy significativos. 

«Solo cambiaría de marca si no pudiese permitírmelo»

En los comentarios opcionales, nos hemos encontrado con observaciones interesantes: «Solo cambiaría de marca si no pudiese permitírmelo». Por ejemplo, sabemos que la marca Apple es de las más caras del mercado en lo que se refiere a telefonía móvil. Existen teléfonos con mejores prestaciones a precios mucho más económicos. ¿La diferencia? Una historia que empezó hace años con la fidelización de clientes a través del servicio personalizado.

«Me llegó un paquete en mal estado y tardaron 2 días en empezar los trámites de la devolución»

Otro de los comentarios es el de una chica que tuvo una mala experiencia al comprar un producto por internet.  La consumidora, que hizo un pedido en «Wish», un portal de compra online, nos comenta en la encuesta lo siguiente: «Me llegó un paquete en mal estado y tardaron 2 días en empezar los trámites de la devolución. La próxima vez pago un poco más y me aseguro de poder seguir en todo mi momento mi producto y poderlo devolver al instante si es preciso. 

Después de ver dos casos en particular vamos con los datos genéricos del estudio. 

El 87% de los consumidores cambiaría de marca a raíz de una mala experiencia. Por otro lado, todos los que habían respondido que no habían tenido una mala experiencia, el 72% cambiaría de marca si esta subiese el precio.

Otro dato que o hemos mencionado en este informe y que nos ha resultado interesante ha sido el porcentaje de portales de distribución que aparecían en las respuestas de la tercera pregunta. El 90% eran distribuidoras online como Amazon, ASOS, Zalando…

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La influencia de la Inteligencia Artificial en los sondeos electorales

Desde C3 Digital revisamos casos prácticos que puedan inspirarnos a optimizar nuestros modelos de negocio en el uso de la tecnología. Precisamente nos ha suscitado cierto interés en revisar los modelos que se utilizaron en los pronósticos preelectorales de Estados Unidos. Hemos evaluado dos, el primero es ‘The Economist’ (el cual combina encuestas con analítica avanzada IA). El segundo, la Universidad de la Ciudad de Nueva York (social listening, big data con IA).

De acuerdo a The Economist (2020), los pronósticos preelectorales apuntaban que probablemente Joe Biden derrote a Donald Trump en las elecciones. Como en la mayoría de los pronósticos que se utilizan, se aplica patrones pasados ​​de comportamiento de los votantes a nuevas circunstancias. Por ejemplo, si responde a la pregunta: «¿Con qué frecuencia han ganado candidatos anteriores en posiciones similares?» Si esas relaciones históricas se rompen, el pronóstico fallará. Pero una de las paradojas que presenta la presidencia sin precedentes de Trump es que los votantes lo han tratado en su mayoría como lo harían con cualquier otro republicano. Este modelo cuantitativo se actualiza todos los días y combina encuestas estatales y nacionales con indicadores económicos para predecir una variedad de resultados.

Precisamente este modelo sobreestimó a Biden por delante en tantos estados del país que era difícil imaginar que perdiera posiciones en todos. Tal como indica el recuento, Biden lleva más de 305 votos, lo cual significa un intervalo de confianza del 95%. Un nivel de certeza demasiado alto para el pronóstico. En el gráfico siguiente se muestra como The Economist falló en las encuestas preelectorales, subestimando el voto republicano.

Universidad de la Ciudad de Nueva York

Por otro lado, la Universidad de la Ciudad de Nueva York utilizó un modelo de inteligencia artificial en el candidato demócrata Joe Biden sería el ganador sobre el candidato republicano Donald Trump en las elecciones presidenciales de Estados Unidos. Este modelo de predicción estuvo basado en patrones de machine learning intentando pronosticar el futuro extrapolando los datos del pasado, combinando tecnología big data junto al ‘social listening and social understanding’ de más de mil millones de opiniones en las redes sociales. Según los expertos de esta universidad afirman que, la investigación había comenzado ya en las elecciones anteriores de 2016; y terminando con las predicciones para las elecciones estadounidenses de 2020.

Teniendo en cuenta que hay mucha actividad que ocurre en cada elección, los investigadores utilizan esta información para entrenar su modelo de aprendizaje automático a través del entrenamiento a una red neuronal utilizando IA para predecir la opinión de cada usuario en la plataforma de redes sociales. El análisis estadístico basado en más de 800 millones de tweets en total da peso a los resultados con lo que se hizo una aproximación a la predicción.

Fuente: Universidad de la Ciudad de Nueva York

Sin embargo, los investigadores de la universidad revelan que el método tiene ciertas limitaciones, porque aún no está completamente listo para predecir y convocar elecciones con precisión. Dado que, una es el sesgo del muestreo que toma 20 millones de personas en todo Estados Unidos, siempre y cuando sean las personas que realmente usan Twitter.

Influencia Inteligencia Artificial en sondeos

Cuando solo se toman los datos sin procesar directamente de herramientas social listening & social understanding’ sin hacer ninguna de las ponderaciones o escalas, Joe Biden tiene una gran ventaja para ganar por una gran volumen. Sin embargo, en los casos en que hay una gran participación de votantes de personas que viven en áreas rurales, la penetración de Twitter es muy baja. Otro sesgo sería que no se puede predecir cuántas personas van a votar. Por lo tanto, controlar estas dos variables es importante para que la herramienta de IA prediga con precisión. Por lo tanto, la solución es tratar de calibrar el modelo actual, basándose en la elección anterior, e incluyendo esta elección.

La reflexión de ambos modelos parte de que se debe tener en cuenta el contexto global, estas elecciones han sido celebradas en medio de una pandemia y una economía volátil; así como la identificación de variables que puedan ayudarnos a mejorar el patrón de entrenamiento de la IA para obtener resultados óptimos.

C3 Digital cuenta con soluciones y casos prácticos de machine learning, social listening & social understanding que puede transformar vuestro negocio.

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Otras noticias que pueden interesarte:

Fuentes:

www.independent.co.uk

https://projects.economist.com/us-2020-forecast/president/how-this-works

Cómo reducir el tiempo medio de espera de tus clientes

como reducir el tiempo medio de espera

Los informes de T.M.E te permiten mejorar el índice de satisfacción de tus clientes

Reducir el tiempo medio de espera puede suponer un aumento en la satisfacción de tus clientes. Con los informes de T.M.E podrás identificar si tus clientes están esperando de más para ser atendidos. No solo conseguirás ver a tiempo real los resultados, sino que podrás compararlo con cualquier franja de tiempo. Por ejemplo: ¿Tienes dos turnos de trabajo? Puedes identificar si el turno de mañana atiende más rápido al personal que el turno de tarde.

No quiere decir que los de la mañana sean más buenos. Puede deberse a que por la tarde llaman más clientes y necesitas más personal para cubrir ese desborde. Con un simple informe podrás detectar ineficiencias y plantear mejoras para reducir el tiempo medio de espera de tus clientes. eAlicia también dispone de informes de calidad por agente.

eAlicia es una plataforma Customer Experience que permite gestionar, evaluar y controlar la calidad global de tu negocio facilitando la toma de decisiones. Puedes personalizar la plataforma y adaptarla a las necesidades específicas de tu organización.

¿Cómo reducir el tiempo medio de espera?

Dependiendo del negocio que controles, puedes contratar a más empleados, puedes combinar los turnos para que los trabajadores se vayan turnando y ver dónde funcionan mejor. Además, recibes los datos en tiempo real y puedes actuar al instante.

Toda la información está al alcance de tu mano. Con eAlicia podrás facilitar la toma de decisiones al disponer de datos a tiempo real. Las alertas te van a permitir anticipar cualquier situación problemática de tu cliente y poder reaccionar o diseñar planes de acción que corrijan estas situaciones.

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Entrega premios a la calidad 3r trimestre 2020

premios a la calidad

El pasado viernes 23 de octubre se hizo la entrega de los premios a la calidad del tercer trimestre del año

Por primera vez en la historia desde que se realiza la entrega de los premios a la calidad, los cuatro sites en España de la empresa han sido premiados por alguno de los representantes de los servicios. Valencia, Zaragoza, Madrid y Barcelona han conseguido que alguno de los trabajadores se lleven el galardón.

También, por primera vez en la historia, la entrega de los premios a la calidad se hizo de forma telemática. Queremos agradecer a todos los asistentes tener el tiempo para poder conectarse y recoger virtualmente su premio.

El Office Manager, Raul Barrera, y el Quality Process Analyst, José Ramón Quesada, entregaron los premios a la calidad del tercer trimestre del año. A los ganadores se les otorgaron diplomas y cheques regalo del Corte Inglés. Si perdiste los ganadores de la entrega de los premios del 1r y 2o trimestre del año puedes verlos aquí.

En esta ocasión felicitamos a los siguientes agentes: Jacobus Van Yperen, Jorge Cañamero, Mª Ángeles Ballester, María Herrero, Paloma Colomer, Cesar Forner, Shabi Abdullah, Sonia Alfonso y Tania García. ¡Muchas felicidades a todos!

Cada trimestre se entregan nueve premios, tres por cada grupo de servicio (Call Center, Banca y Help Desk). Así, todos los agentes tienen las mismas oportunidades de acceder a ellos, independientemente de cuál sea su grupo de trabajo.

Para elaborar la lista de los premios trimestrales se tiene en cuenta la permanencia del agente durante todo el trimestre entre las 10 primeras posiciones del ranking de calidad. Así como su puntuación media obtenida. Con esta valoración se está primando y premiando especialmente la constancia y dedicación en el día a día del trabajo de cada agente.  La finalidad de estos premios es reconocer y recompensar el esfuerzo de las personas que, con la calidad de su trabajo, contribuyen al éxito y crecimiento de MST Holding.

¡No dejes de esforzarte! Siempre puedes ser uno de los premiados.

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¿Controlas la calidad de tus agentes en todos tus canales?

Informe calidad por agente

Aumenta la productividad de tus trabajadores con los informes de calidad por agente

Los informes de calidad por agente permiten conocer la calidad de tus trabajadores. eAlicia es una plataforma Customer Experience que permite gestionar, evaluar y controlar la calidad global de tu negocio facilitando la toma de decisiones. Puedes personalizar la plataforma y adaptarla a las necesidades específicas de tu organización.

¿Qué es un informe de calidad por agente?

Gracias a los informes de calidad por agente, podrás ver el rendimiento de todos y cada uno de los agentes en todos los canales de atención que dispongas. Además, podrás identificar en qué elementos están fallando: si están saludando mal al cliente, si no resuelve las incidencias que le llegan o por el contrario, si lo está haciendo todo bien.

Toda la información al alcance de tu mano. Con esta plataforma Customer Experience podrás facilitar la toma de decisiones al disponer de datos a tiempo real. Las alertas te van a permitir anticipar cualquier situación problemática de tu cliente y poder reaccionar o diseñar planes de acción que corrijan estas situaciones.

A parte de los informes de calidad, eAlicia te permite medir todo lo que puedas imaginar.

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Te interesa saber…

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