Guía para hacer un análisis de la voz del cliente (VoC) en 6 pasos

Hoy en día, cualquier cliente con un smartphone o un portátil puede compartir sus opiniones y percepciones sobre tu empresa con una audiencia global en cuestión de segundos. 

El problema es que ese feedback se acumula muy rápido, y los valiosos insights que puedes obtener de él no aparecen por arte de magia. Para conseguirlos, necesitas hacer un análisis de la voz del cliente (VoC).

Este análisis te ayuda a categorizar y analizar los datos de VoC cuantitativos y cualitativos para que saques insights que puedas compartir y aplicar para mejorar tu experiencia del cliente (CX). 

En este capítulo de nuestra completa guía de VoC, encontrarás instrucciones paso a paso sobre cómo analizar y aplicar los datos de voz del cliente para tomar medidas concretas.

Después de leer esta guía serás capaz de hacer lo siguiente:

• Clasificar el feedback de VoC  haciendo un análisis de sentimiento, temático y de palabras clave con IA.

• Calcular el éxito de tu experiencia del cliente haciendo un análisis cuantitativo.

• Averiguarpor qué tus clientes tienen determinadas opiniones gracias a la analítica de la experiencia.

• Compartir y aplicar los insights que obtengas, repetir el proceso y mejorar la experiencia del cliente.

1. Define tus objetivos

Antes incluso de empezar a recoger datos de VoC, tienes que decidir qué quieres conseguir con ellos.

La mejor manera de averiguarlo es planteando preguntas sobre cómo se comportan y se sienten tus clientes que necesites responder urgentemente. Estas son algunas de las preguntas que puedes formular:

• ¿A nuestros clientes les parecen bien los precios de nuestra nueva línea de productos?

• ¿Por qué aumentaron las tasas de pérdida de clientes de nuestra aplicación móvil el trimestre pasado?

• ¿A nuestros clientes les gusta utilizar la nueva función estrella de nuestro producto?

• ¿Qué está frenando a nuestros clientes a la hora de suscribirse a nuestro servicio?

Recuerda: No es necesario responder a todas las preguntas a la vez. 

Si empiezas intentando responder una única pregunta, te podrás familiarizar con el funcionamiento de la analítica y aplicar los insights que saques en el siguiente proyecto.

2. Recoge y categoriza datos de voz del cliente

Una vez que tengas claro qué quieres investigar, tienes que recoger el feedback necesario para conseguir ese objetivo. 

Existen varios métodos para recopilar datos cuantitativos (numéricos) y cualitativos (no numéricos) de voz del cliente. En el capítulo 2 de nuestra guía encontrarás información sobre esos métodos y sobre cómo Contentsquare te ayuda a recoger datos de VoC.

Una vez que hayas recogidos los datos, debes categorizarlos para que te resulte más fácil hacer lo siguiente:

• Centrarte en el feedback que sea más pertinente para el objetivo que hayas definido. 

• Ordenar el feedback por prioridad, en función de su urgencia.

• Comparar feedback que hayas recibido en diferentes etapas del recorrido de usuario y que te hayan dejado diferentes segmentos de clientes.

Delegar esta tarea en un equipo de analistas para que categorice manualmente el feedback que recibas te costará mucho trabajo, tiempo y dinero, y tendrás más posibilidades de que se cometan en errores humanos.

Lo mejor es que categorices tú el feedback utilizando una solución de analítica de la voz del cliente con IA. La automatización acelera el proceso, garantiza que el feedback se categorice correctamente y te ayuda a obtener insights más fiables.

Una buena plataforma de analítica de la voz del cliente categoriza el feedback textual etiquetándolo según el sentimiento, los temas tratados y las palabras clave utilizadas.

• Análisis de sentimiento utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y otros procesos con IA para analizar el feedback textual en función de su contenido emocional (positivo, negativo o neutro), lo que te permite encontrar, aplicar y compartir feedback, tanto negativo como positivo, de forma rápida y sencilla.

• Análisis temático y de palabras clave funciona de forma similar al análisis de sentimiento, pero en este caso se analiza el feedback textual para identificar los temas tratados y las palabras clave utilizadas.

Esto te permite filtrar el feedback para centrarte solo en aquel que sea relevante para tu proyecto y clasificar las correcciones y optimizaciones por prioridad identificando los temas y las palabras clave más frecuentes.

💡 Cómo te ayuda Contentsquare 

El producto Voice of Customer de nuestra plataforma te permite activar el etiquetado automático para asignar las etiquetas  de sentimiento, tema y palabra clave que decidas al feedback que vayas recibiendo. 

Una vez que el feedback esté etiquetado, puedes buscar y filtrar el que necesites fácilmente. También puedes elegir que se te avise cuando se produzcan picos de feedback negativos o cuando surjan temas concretos.

Configura el etiquetado automático de temas en Contentsquare para categorizar el feedback de tus clientes sin esfuerzo. Algunas de las etiquetas que puedes utilizar para categorizar los temas son "Precios", "Bug", "Petición de funciones", "UX" y "Spam".

Nuestra plataforma también te proporciona resúmenes de las respuestas a tus encuestas generados por IA. Con estos resúmenes podrás determinar el sentimiento general e identificar las principales tendencias positivas y negativas recurrentes en el feedback.

Los informes de resumen generados por IA revelan el sentimiento general de las respuestas, destacan tanto las citas positivas como las críticas, e incluso te sugieren los siguientes pasos que puedes dar basándose en el feedback de tus clientes.

3. Haz análisis de la voz del cliente cuantitativos

Los datos de VoC cuantitativos son datos numéricos (se pueden contar, medir o asignarles un valor numérico). Una forma de obtenerlos es haciendo encuestas cuantitativas en diferentes puntos de contacto con tus clientes para pedirles que valoren tu producto, servicio o experiencia (en una escala del 1 al 5, por ejemplo).

Gracias a estas encuestas, podrás obtener rápidamente una visión general de la satisfacción de tus clientes e identificar áreas de la experiencia de usuario que debes mejorar.

Por ejemplo, si la mayoría de las personas encuestadas puntúan bajo su experiencia con tu proceso de pago, tus equipos deberían investigar qué pueden hacer para mejorarla. 

Los tres tipos de encuestas que más se suelen hacer para obtener feedback cuantitativo son los siguientes:

• Net Promoter Score® (NPS®)

• Customer Satisfaction Score o puntuación de satisfacción del cliente (CSAT)

• Customer Effort Score o puntuación del esfuerzo del cliente (CES)

Una plataforma de analítica de la voz del cliente no solo debería calcular las puntuaciones de feedback, sino que también debería permitirte segmentar los resultados en función de, por ejemplo, la puntuación otorgada, el grupo demográfico al que pertenecen las personas encuestadas y el punto del recorrido en el que se encuentran.

La segmentación también te ayuda a compartir los resultados de las encuestas y los insights que obtengas con personas de toda la empresa. Esto es fundamental para que todo el mundo se involucre en las iniciativas de optimización.

💡 Cómo te ayuda Contentsquare 

El producto Surveys de Voice of Customer te permite configurar en segundos todo tipo de encuestas cuantitativas, incluidas encuestas NPS®. 

Y, una vez obtenidos los resultados, nuestra plataforma cuenta con potentes herramientas que te permiten analizar esas cifras para que puedas conocer todo el contexto.

Haz encuestas cuantitativas, como NPS®, para obtener una visión general de la satisfacción de tus clientes.

Crea segmentos con usuarias y usuarios que te hayan dado determinadas puntuaciones y compáralos utilizando Journeys (que te enseña los recorridos que siguen por tu sitio, aplicación o producto) y Heatmaps  (que te muestra cómo interactúan con los elementos de la página y la pantalla) para descubrir si se sienten de una determinada manera.

Cuando las puntuaciones sean bajas, utiliza Journeys y Session Replay  (que te permite revisar reproducciones de sesiones individuales de usuarios reales) para conocer el contexto que le ha llevado a sentir insatisfacción y, por lo tanto, a puntuarte bajo.

Utiliza Session Replay para investigar los eventos que llevaron a alguien a sentir insatisfacción con tu producto, servicio o experiencia y, por eso, te diera una puntuación baja.

4. Profundiza en los datos haciendo un análisis conductual

Los datos de voz del cliente cualitativos son datos no numéricos que recogen lo que tus clientes dicen sobre tu empresa y lo que hacen cuando interactúan con ella. Es vital que recojas y analices estos datos, ya que te indican por qué a tus clientes les parece bien o mal o les resulta indiferente tu experiencia de usuario. 

Ahora ya sabes cómo analizar lo que dicen tus clientes sobre tu empresa categorizando su feedback por sentimiento, temas y palabras clave. 

Pero, si quieres conocer bien a tus clientes (y su experiencia), necesitas complementar los datos de VoC con insights que obtengas utilizando herramientas de analítica conductual, como reproducciones de sesiones y mapas de calor, que te revelan cómo interactúan con tu sitio web, aplicación y productos. 

Gracias a los datos de la analítica conductual, puedes identificar insights sobre el comportamiento y la opinión de tus clientes, algo que no puedes conseguir con feedback numérico ni textual (la gran mayoría). Además, también te ayudan a contextualizar e interpretar el feedback que recibes. 

Es más, la analítica conductual y el feedback de VoC son complementarios: la primera te ayuda a interpretar el segundo, y el segundo, a descubrir por qué se revelan determinadas tendencias en la primera.

Por eso, una plataforma de analítica de VoC ideal debe incluir funcionalidades de analítica conductual que permitan a tus equipos asociar fácilmente el feedback con los comportamientos para llegar al fondo de la cuestión.

💡 Cómo te ayuda Contentsquare 

La plataforma de inteligencia sobre la experiencia de Contentsquare combina a la perfección funcionalidades de voz del cliente y de analítica conductual:

• Experience Analytics, que captura de forma automática y anonimizada los comportamientos de las usuarias y los usuarios en tu sitio web y aplicación durante una única sesión. Esto aborda su comportamiento en la página y en la pantalla (incluidos los desplazamientos, los clics y las pasadas del cursor) y el recorrido general.

• Product Analytics (PA), que te permite hacer un seguimiento del comportamiento de las usuarias y los usuarios de tu producto a lo largo de múltiples sesiones, lo que te ayuda a averiguar cómo determinadas funciones y puntos de contacto influyen en la interacción y la retención.

• Experience Monitoring, que te permite hacer un seguimiento de la frustración de las usuarias y los usuarios alertándote cuando muestren síntomas de frustración (como "clics con rabia"), cuando se produzcan errores técnicos o cuando el rendimiento de tu sitio o aplicación empeore. 

Combinando estas funcionalidades con Voice of Customer de Contentsquare, podrás atar cabos entre el feedback que recibes de tus usuarias y usuarios y sus comportamientos. 

Podrás hacer lo siguiente:

• Utiliza la analítica del comportamiento para investigar el feedback.  ¿Has recibido alguna vez un feedback que no hayas entendido? En ese caso, revisa la reproducción de la sesión de la persona que te haya dejado el feedback y averigua qué ocurrió antes de que te lo dejara.

• Utiliza Voice of Customer para descifrar comportamientos confusos que hayas identificado con la analítica conductual. Supongamos que revisando una reproducción de sesión detectas un problema que interrumpe el recorrido del usuario en una de tus páginas , pero no logras averiguar por qué ocurre. Si utilizas Voice of Customer para hacer una encuesta en esa página, podrías conseguir que tus clientes te lo aclaren.

Utiliza Session Replay para averiguar a qué se refiere determinado feedback textual impreciso.

5. Comparte y aplica insights

Los datos de voz del cliente pueden ofrecerte la evidencia que necesitas para hacer un montón de optimizaciones en tu CX que tengan una muy buena acogida y aumenten tus ingresos.

Pero, para que estas evidencias sean convincentes, tienes que poder compartirlas con otros equipos y responsables de la toma de decisiones en un formato que puedan asimilar y con el que puedan interactuar fácilmente, ya sea presentándoselas, reenviándoselas o dándoles acceso a la misma plataforma de analítica que estés utilizando tú para que puedan profundizar en los datos por su cuenta y descubrir insights que, a su vez, puedan compartan contigo.

💡 Cómo te ayuda Contentsquare 

Utiliza nuestro producto Voice of Customer para exportar los datos de los resultados de tus encuestas (filtrados por los factores que elijas) como documento .csv, .xlsx o Google Sheets. Después, reenvíalos por correo electrónico o utilizando cualquier integración disponible (por ejemplo, Slack, Microsoft Teams, Zapier).

Suponiendo que hayas activado las etiquetas de tema y sentimiento, los datos contendrán un desglose de sentimientos y etiquetas que muestra la distribución de los mismos en tu grupo de respuestas, tanto en la actualidad como a lo largo del tiempo. Además, cualquier persona de tu empresa con acceso a la plataforma también puede consultar los informes detallados generados por IA.

Desglose de las etiquetas de temas y sentimientos identificadas en los resultados de la encuesta, en el que se muestra su distribución a lo largo del tiempo.

6. Obtener insights y repetir el proceso

Recoger y aplicar la voz del cliente es un proceso continuo, no un evento puntual.

Tu CX debe evolucionar constantemente para satisfacer las expectativas de tus clientes. Por eso, debes pedirles feedback y analizarlo continuamente para asegurarte de que estás acertando en todo momento.

Por lo tanto, debes intentar obtener insights con cada encuesta y prueba que hagas; es decir, debes averiguar qué ha funcionado y qué no para que cada vez conozcas mejor la voz del cliente.

💡 Cómo te ayuda Contentsquare 

La eficacia de un análisis de la voz del cliente depende de la calidad de los datos que recojas.

Gracias al análisis automático de encuestas de Contentsquare, te aseguras de obtener mejores datos de VoC con cada encuesta que hagas.

Nuestra interfaz de rendimiento de VoC muestra puntos de datos esenciales relacionados con tu encuesta, incluidas las impresiones y las tasas de finalización. También destaca qué secciones de tu encuesta recibieron más atención y causaron más abandonos.

La interfaz de rendimiento de nuestra plataforma te permite identificar rápidamente en qué aspectos de tus encuestas obtuviste buenos resultados y cuáles deberías mejorar.

Deja que los datos de VoC te muestren el camino

Si adoptas las medidas adecuadas y utilizas las herramientas apropiadas, hacer un análisis de la voz del cliente te ayudará a que tu experiencia del cliente (y sus indicadores de rendimiento o KPI) evolucione favorablemente.

Ahora conoces los pasos que debes dar para analizar el feedback de VoC, pero ¿sabes qué herramientas necesitas para hacerlo? Descúbrelas en el capítulo 5 de nuestra guía y utilízalas para que te ayuden a convertir datos sin procesar en oro estratégico.

Preguntas frecuentes sobre análisis de la voz del cliente