Oportunidades digitales en la medición de la experiencia de servicio desde la perspectiva de los clientes

Los clientes perciben y procesan estímulos como códigos de interacción continuamente. En cada punto de contacto con un servicio hay un usuario evaluando y valorizando cada instante del desarrollo de las acciones, elevando o mermando la percepción de calidad del servicio y determinando el grado de satisfacción con el mismo. Concepto que entendemos como el gap entre las expectativas del cliente y las percepciones del mismo. (Parasuraman). Similar concepto desarrollaría años más tarde al introducir al mercado el método SERVQUAL

un estándar de medición de calidad de servicio y que es llamado el “Modelo de la disconformidad” ya que presupone el hecho de que las expectativas sobre los servicio siempre son más elevadas que como se espera estas sean. ( Urban, 2009).

Un concepto adyacente a la percepción de calidad es el concepto de satisfacción. Entendiendo a este segundo como el resultado ( positivo o negativo ) de la ecuación perceptiva. Ambos conceptos por cierto, inherentemente subjetivos. Sin embargo hurgando en la literatura podemos encontrar 3 elementos comunes; Primero que la satisfacción es una respuesta emocional o cognitiva. Segundo, esta respuesta tiene un enfoque particular y único ( respecto a las expectativas, el producto, la experiencia, etc); Tercero, la respuesta se produce en un tiempo determinado, pero no exacto ni predecible, pudiendo ser este inmediatamente después del consumo, después de la elección, basado en la experiencia, etc. ( Joan L. Giese, Joseph A. Cote, 2000). En resumen, transversalmente encontramos una respuesta, con un foco particular en un tiempo particular.

Sin embargo, y a pesar de esta mirada eminentemente particular y difícil de homologar, existen cinco dimensiones que Parasuraman propone para identificar este gap de percepciones versus expectativas:

1. Tangibles:  Instalaciones físicas, equipamiento, y el aspecto del personal.
2. Fiabilidad: Capacidad para realizar el servicio prometido de forma fiable y precisa.
3. Capacidad de respuesta: Disposición para ayudar a los clientes y ofrecer un servicio rápido.
4. Garantía: El conocimiento de los empleados y su capacidad para inspirar confianza y seguridad.
5. Empatía: El cuidado y atención individualizada que la empresa ofrece a sus clientes.

Varios autores han simplificado estos cinco elementos listándolos como los siguientes atributos; Credibilidad, seguridad, competencia, cortesía, conocer a los clientes y accesibilidad. (Urban, 2010).

Cuando se quiere entonces medir las percepciones de atributo desde los consumidores existen herramientas tales como el SERVQUAL, ampliamente utilizada en el mercado, que apunta de describir e identificar este gap. A través de dos cuestionarios, uno para medir expectativas y el otro para medir las percepciones, se logra levantar data que permite saber el estado actual del servicio y elevar las condiciones del mismo para alinearlas con las expectativas de los clientes.

Sin embargo en el presente documento quiero aventurarme a analizar y proponer ciertas futuras aplicaciones de ciertas herramientas, de tracking online de contenidos generados por usuarios y analizar sus posibles alcances.

El aporte de los sistemas digitales radica en la facilidad de recolección de datos en tiempo real, la oportunidad de visualización de los mismos, y la oportunidad que ofrecen las plataformas en términos de densidad de data para el desarrollo de nuevas metodologías de medición de experiencia de servicio.

1. La oportunidad digital.

La gran oportunidad en el mundo digital es básicamente que queremos ser escuchados. Sherry Turkle en su TED talk “Connected, but alone?” sentencia:

[box] "La sensación de que 'nadie me escucha' es la que nos hace querer pasar tiempo con máquinas que parecen sí preocuparse por nosotros."[/box]

Y efectivamente lo hacemos. La data compartida, ingresada e ingeniosamente ordenada que  los consumidores entregan a diario es enorme e interesantemente nutritiva.

Exploremos. Sep Kamvar y Jonathan Harris lanzaron el año 2009, “We feel fine: An almanac of human emotion”. Una publicación consistente en la visualización de datos de más de 12 millones de sentimientos recolectados durante tres años de blogs personales en internet. A través del trackeo de la frase “Me siento...” ( en inglés “I feel...”),  más la extracción de datos demográficos del autor del blog o CMS, la hora de posteo ( lo que permitió cruzar datos con el clima local ) se pudo obtener una data enorme. Llena de patrones conceptuales, de cruces lingüísticos y asociaciones emocionales conducentes a la expresión de valores.

Otros subproductos interesantes son los “top feelings” por ciudad, o un review final donde comparan papers de investigación emocional con los resultados del ejercicio. Básicamente en todos, los resultados son los mismos.

En términos técnicos el sistema funcionó con dos códigos, uno de trackeo y otro de visualización, el primero basado en Perl y el segundo basado en Processing, una herramienta open source de dataviz.

En resumen, la publicación es un excelente ejemplo de como la data recogida desde la voz de las personas, en un medio de comodidad personal ( blog personal) puede ser tremendamente nutritiva si se logra cruzar con otros elementos de interacción en ese tiempo específico ( Volvemos al elemento con foco y tiempo particulares de Giese y Cote.)

Una cafetería por ejemplo, podría obtener data sobre cuales son los tópicos, frases o sentimientos que despierta en sus consumidores una lluvia repentina por la tarde y trabajar esos códigos.

Si bien es cierto que la recolección de datos en este ejemplo es compleja y requiere mucho análisis, las herramientas hoy en día están en las manos de las personas.

Foursquare, la aplicación más famosa de geo-recomendación con 25 millones de usuarios en todo el mundo hasta septiembre de 2012, ha sorprendido por su simpleza de uso y su alta capacidad de generar data. Su mecánica es sencilla, los usuarios con su smartphone en la mano deben hacer “check-in” en el lugar, informando a sus amistades que se está en el mismo. La aplicación permite registrar imágenes desde el teléfono, hacer comentarios del tipo “La comida es exquisita” o “el servicio es de lo peor”.

Wall Street Journal en mayo del 2011 publicó una infografía animada sobre la cantidad de check-ins que se produjeron en una semana en toda New York. Identificando horas, cantidad de check-ins por rubro y permitiendo comparar comportamiento con por ejemplo, conductas de consumo con otras ciudades. (fig. 1)

Si bien el gráfico tiende a verse homogéneo, sí hay diferencias entre ciertas conductas. Las personas en NY tienden a hacer menos check-in al subirse al metro que en San Francisco, y estas últimas hacen check-in o visitan más cafés que en la gran manzana en las mismas horas. Si cruzásemos esa información con el clima, o índices de criminalización quizás la data tendría un valor mayor.

Ahora bien, Foursquare no ha diseñado aún un sistema que permita efectivamente medir todas las impresiones de un check-in, pero podríamos aventurar que en el futuro si lo pudiese tener.

Pensemos en una app que sea capaz de avisar al usuario cuando este entra a un restaurant ( vía geolocalización), que le pregunte si está ahi ( de manera poco invasiva y con un sólo click). Luego, que después de unos minutos ( y trazando un promedio de tiempo de consumo entre otros usuarios) pregunte si la experiencia fue ideal, y si no lo fue que elija de una lista de adjetivos negativos.

Con esos pasos podríamos tener:

1. Impresión emocional del consumidor ( en una frase)
2. Hora de consumo, por ende identificar si se está en peak, abriendo o cerrando
3. Datos demográficos sobre el usuario
4. Datos de la cuenta, saber qué comió, para cuantas personas.
5. Datos de pago, efectivo, con tarjeta, cheque, etc. Y si dejó propina.

La verdad no estamos tan lejos.

2. La manera de decir las cosas.

[box] “We stop lying, because in the digital age we live in now, in the networked age, we are all leaving a record”-[/box]

Palabras de Jeff Hancock en “The future of lying”. En nuestro día a día digital estamos empezando a decir la verdad. Hoy en día nadie puede decir: “No te preocupes que voy en camino” a través de un mensaje de Facebook, por que el sistema avisa desde donde los enviaste, por ejemplo “Desktop”, o “Mobile”. La misma plataforma te avisa si alguien leyó tu mensaje con un “Seen 1:40 PM” ( visto a las 13:40) , no te pueden decir luego: “Disculpa no vi el mensaje”. Ya no pueden.

Podríamos especular con que en la web los consumidores tienden a mentir menos. Por que sus reacciones son menos maqueteadas que en un focus group, los usuarios tienden a tratar de ser asertivos y justos cuando alguien hace una pregunta sobre un servicio, o se vuelven increíblemente dispuestos a contar sobre un problema con alguna marca o producto. Hay una reputación que proteger, y las plataformas están obligándonos a eso.

En twitter un 68% de los usuarios declaran que prefieren esa vía para interactuar con las marcas, sin embargo un 70% de todos los reclamos o impresiones negativas no se escuchan, administran ni trackean. Estas marcas no están escuchando la voz más sincera de sus consumidores.

Ahora bien, plataformas como TripAdvisor permiten que los usuarios tengan perfiles y amistades. Donde uno mientras viaja va generando contenido y compartiéndolo. La red presenta una segmentación de conducta que permite identificar ciertas experiencias positivas pero sesgadas a un segmento, por ejemplo un viaje de solteros. Donde un excelente Hostel con fiestas todos los días, puede ser una experiencia de primer nivel, sin embargo para una familia con niños esto podría significar un gran dolor de cabeza.

La data que utiliza TripAdvisor es un buen ejemplo de administración de experiencias, permite generar perfiles de usuarios y recomendar, según el grado de satisfacción de los demás, experiencias que debiesen ser satisfactorias y homologables entre perfiles similares.

Un ejercicio simple para cualquier hotelero o dueño de restaurant en tripAdvisor sería generar un Word Cloudmap con las palabras más utilizadas en sus reseñas de usuarios, identificar cuantos días de estadía tiene cada experiencia positiva o negativa y cruzar data para identificar la experiencia deseada.

3. La brecha.

En términos simples la gran brecha para pensar en el uso masivo de estas herramientas de trackeo es que la utilización de estas plataformas de información se masifique de manera global.

La gran oportunidad se presenta ante las empresas de medición, diseñando herramientas de trackeo digital, capaces de cruzar data disponible y capaces de generar interpretaciones más nutritivas en términos del análisis cualitativo y a la vez cuantitativo.

No se ve tan distante el día en que los dispositivos que tenemos en la mano sepan detectar e interpretar ciertos gestos y comportamientos. Medir temperaturas corporales, dimensionar presiones en la mano, ritmo cardiaco, etc. En los años 70 se hacían mediciones de activación cardiaca para medir trabajo pesado en ergonomía, hoy los jóvenes corren con sus dispositivos Nike entregando data cardiaca segundo por segundo y millones de usuario están en este minuto compartiendo experiencias con sus redes. El ideal es mezclar todos estos datos y trabajar en su orden y obtener visualmente insights relevantes para el desarrollo de propuestas de diseño.

Los datos están, el reto es imaginar nuevas recetas y no seguir cocinando el mismo caldo.

¿Opiniones?

Links de interés:

Service Clues and Customer Assessment of the Service Experience

Customers experiencies as a factor affecting perceived service quality