T odas las empresas reconocen que la satisfacción de los clientes es uno de sus activos más importantes y que tiene un impacto directo en su cuenta de resultados. Por esta razón, la forma de medir la "experiencia del cliente" y cómo utilizar esta información para la toma de decisiones es uno de los retos más importantes a los que se enfrentan las compañías. Desde hace más de una década se han popularizado métricas de calidad y satisfacción de clientes basadas en preguntas únicas que se realizan justo al final o poco después de una interacción con el cliente. Aquí se enmarcaría el famoso NPS (Net Promoter Score) o el más reciente CES (Customer Effort Score) que mide la percepción del cliente sobre el tiempo y el esfuerzo dedicados para resolver un problema. Cada día estas métricas van adquiriendo mayor relevancia y las empresas dedican grandes esfuerzos e inversiones a su diseño final y puesta en marcha. Sin embargo, estudios recientes han comenzado a poner en duda la excesiva confianza que las grandes empresas otorgan a estos índices, debido a sus numerosas limitaciones. Así, entre sus principales debilidades destacan el escaso volumen de clientes encuestados y el bajo porcentaje de respuesta a estas encuestas de satisfacción (menos del 10 por ciento), lo que levanta las cuestiones de falta de representatividad e, incluso, sesgo de selección muy derivado de los clientes que deciden responder la encuesta. Aunque los índices de calidad hoy utilizados por las empresas son indicadores razonables del nivel de fidelidad de los clientes con la entidad, estos no reflejan con certeza el comportamiento real de los individuos y, en consecuencia, no proporcionan el elemento prescriptivo que las empresas necesitan para tomar acciones oportunas. Bajo este escenario, la medición de la satisfacción está evolucionando hacia un enfoque integral y menos intrusivo, que incorpora información desestructurada de todas las interacciones con el cliente (llamadas, emails, chats,...), además de los resultados de las encuestas (NPS, CES, etc.) y toda la información disponible del cliente para entender y explicar mejor su comportamiento. En todo el mundo ya encontramos diversos ejemplos de este nuevo enfoque, como en Gran Bretaña donde la Universidad de Cambridge está trabajando actualmente en una investigación en la que se incorporan los comentarios de los clientes (información desestructurada) como entrada de un modelo que predice el comportamiento a partir de técnicas de Machine Learning (ML). También en Australia, durante los últimos dos años Vodafone trabaja en un nuevo NPS que se calcula a partir de diversas fuentes de información estructurada, sin preguntar directamente a los clientes y utilizando algoritmos y modelos predictivos para estimar cómo respondería un cliente ante un evento en particular. En este sentido, se está disparando la necesidad de poder elaborar un índice de satisfacción para cada uno de los clientes de una entidad sin preguntarles, trabajando todas las interacciones orales y escritas de estos con la empresa, unido a toda la información estructurada que la entidad dispone de los clientes. Aplicaciones tecnológicas como la que hemos desarrollado con este fin en la empresa que presido están orientadas, además, a identificar acciones concretas para mejorar la satisfacción de los clientes y que, actualmente, se están empezando a probar en diversas entidades internacionales en los sectores de telco, energía, banca y seguros. Así, subrayar que nuestra aplicación complementa los índices de calidad que las entidades utilizan regularmente, al darles el volumen y la profundidad de análisis necesarios para permitir la identificación de acciones de mejora. Todo ello aboga hacia un enfoque integral, no intrusivo, pragmático y alimentado por todas las fuentes de información disponibles por la empresa para entender mejor a los clientes y su comportamiento con el fin de perfilar acciones más eficaces que incrementen la satisfacción de los mismos y, a término, su vinculación con la entidad. Es importante destacar que la capacidad de explotar toda la información recogida de los clientes será la variable que haga la diferencia entre líderes y seguidores en un futuro inmediato, al hacer posible la identificación de tendencias y nichos dentro del entorno cambiante que estamos viviendo. Con ello se podrá planificar y tomar medidas no sólo para sobrevivir hoy, sino para crecer mañana. En conclusión, las organizaciones deben analizar sistemáticamente la extensa información con la que cuentan y que, en muchas ocasiones, no saben que disponen de ella, ni conocen su alto valor. Para ello tendrán que invertir en medios humanos, económicos y tecnológicos en los departamentos de atención al cliente, en sus redes comerciales y en los servicios postventa, entre otros, para saber exactamente cuál es la satisfacción que el cliente tiene de su empresa y poder actuar en consecuencia de manera acertada.