A gestão da experiência

Implementar a estratégia e a gestão correta da experiência omnicanal

No que diz respeito à transformação digital, de uma forma ou de outra, todas as organizações traçaram seu plano de ação, sendo parte fundamental dele a prestação de um serviço personalizado, individualizado e que satisfaça a experiência do cliente, melhorando assim sua fidelização. Paralelamente, a mesma aspiração pode ser desenvolvida em relação aos funcionários da organização: na medida em que sua experiência melhore, sua produtividade também melhorará.

A experiência é um conceito subjetivo que depende da percepção de cada indivíduo. Todos temos nossa própria experiência cada vez que interagimos com uma ferramenta, visitamos um espaço, desfrutamos de um serviço ou adquirimos um produto. Da soma dessas experiências, formamos nossa própria visão de uma solução ou empresa. O fato de ser um conceito subjetivo não significa que não possa ser medido, e assim tem sido há muito tempo, mas através de agências que realizavam estudos nas ruas. Hoje em dia, essa experiência individual pode ser coletada em qualquer ponto onde cada pessoa esteja localizada e, portanto, pode ser rastreada, medida, comparada e, consequentemente, prevista.

Quando a vontade de servir ao cliente nem sempre é a melhor aliada

Não são poucas as organizações que levaram o serviço de atendimento ao cliente ao extremo, de um modo às vezes prejudicial para os interesses gerais da própria instituição. Uma má opinião de um cliente em uma rede social pode provocar o efeito borboleta na organização, se o objetivo principal é a satisfação de qualquer cliente, a qualquer preço. Temos vivido situações em que uma má experiência quanto à entrega de um produto de um cliente entre milhares (por exemplo), tem provocado reuniões de equipes de digital, logística, marketing, atendimento ao cliente, financeiro, etc. Poderia ser mais provocador dizendo que o cliente nem sempre tem razão, mas é mais preocupante o efeito quanto à gestão organizacional.

Queremos que o cliente tenha uma boa experiência (Customer eXperience) e queremos salvaguardar a reputação da marca (Brand eXperience). É um objetivo amplamente estudado na literatura acadêmica nos últimos quarenta anos, mas, sendo um desafio organizacional tão estabelecido, com o que contamos agora que nos permita melhorar a abordagem tradicionalmente aplicada? Por um lado, as novas tecnologias nos permitem coletar informações (Big Data) de qualquer ação, por menor que seja, que um cliente realiza diretamente ou através de nossos funcionários (comerciais, atendentes, atendimento ao cliente) e por qualquer canal. George Orwell já não teria tanto impacto com 1984 nos dias de hoje.

Conhecemos um cliente a tal nível de detalhe que, através de inteligência artificial, podemos construir um perfil do cliente propondo estímulos e analisando sua reação. Somos capazes de antecipar o comportamento de qualquer cliente se tivermos informações suficientes: “outros clientes com um histórico de compra similar, diante deste estímulo, reagiram desta forma, portanto, há uma alta probabilidade de que com o mesmo estímulo (promoção, cupom, chamada, desconto) o cliente em questão se comporte da mesma maneira”.

Se o anterior já parece um desafio, o que acontece quando também interrogamos o cliente? Ou seja, quando cruzamos a inteligência artificial a partir do dado objetivo (o que ele fez), com a informação que da sua experiência dá o próprio cliente, sobre sua motivação, sobre por que ele fez isso.

O que acontece quando, além de prever seu comportamento com análise preditiva pelo perfil que temos, o próprio cliente nos fornece sua predisposição para uma nova compra. Aqui está o verdadeiro salto em termos de experiência. Até agora, sabíamos que um cliente poderia ser mais ou menos fiel pelo valor dos pedidos, sua frequência de compra ou os programas de fidelização, entre outros.

Por outro lado, poderíamos conhecer como é percebido um produto, um serviço ou uma marca de forma geral. Agora, somos capazes de unir a experiência de uma transação concreta, tanto em canais digitais... como em canais físicos. Já podemos nos declarar fiéis a Ortega y Gasset porque temos o cliente e sua circunstância. Voltando ao efeito borboleta. Se temos o que o cliente fez (uma reclamação) e seu contexto objetivo (o que comprou antes, que outras reclamações ele ou outros fizeram), e subjetivo (o que esperava); a tomada de decisão sobre como deve ser gerido o cliente e o que envolve a experiência poderá ser tomada com completo conhecimento (e talvez termine na reunião multitudinária que mencionamos) mas com conhecimento de causa, porque nesse caso sim saberemos que envolve um problema estrutural e não anedótico.

Mas como recolhemos as informações da experiência e como as gerenciamos? O que fazemos com isso?

Um grande poder traz uma grande responsabilidade. Para cada cliente que compartilha sua experiência ou intenção conosco, não podemos empregar um exército de operadores capazes de interpretar os comentários e alimentar o perfil em nosso sistema. Novamente, são necessárias ferramentas que coletem as opiniões dos clientes em cada ponto de contato significativo e analisem instantaneamente seus comentários, de forma que as ações consequentes sejam automaticamente disparadas “Close-the-loop”. Coleta, análise e ação.

A experiência dos clientes continuará sendo coletada por meio de pesquisas e formulários tradicionais adaptados aos diferentes dispositivos, mas devem ser consideradas soluções que incorporem análises de texto e voz avançadas, para que, por meio da análise de sentimento, possam ser identificadas áreas de atuação e a predisposição do cliente. Por avançadas, nos referimos à linguagem natural. Vamos supor que, se alguém dá uma opinião em um campo de texto livre, provavelmente incluirá aspectos positivos e negativos na mesma resposta: “apesar de o pacote ter chegado tarde (âmbito logístico e experiência negativa), o produto superou minhas expectativas (âmbito produto e experiência positiva)”.

Esse tipo de soluções, se forem avançadas, devem incorporar a própria análise preditiva para determinar se as ações consequentes devem ser, ou não, imediatas (quem é e o que reclama) e, adicionalmente, aumentar o perfil do cliente específico.

Da mesma forma, essas ferramentas devem zelar pela experiência que buscam medir, ou seja, se o cliente pertence a um segmento alvo, não podemos sobrecarregá-lo com solicitações contínuas de informações, ou se ele se dispõe a dar uma resposta, devemos maximizar seu relatório na mesma pesquisa para coletar múltiplas dimensões.

Finalmente, as plataformas mais avançadas são aquelas que fornecem painéis agregados que analisam o comportamento da organização de forma histórica e por múltiplos âmbitos. Essa rastreabilidade é o que permite correlacionar as ações realizadas (campanhas, promoções, eventos, lançamento de novos produtos ou serviços) com o desempenho geral da empresa e particular das diferentes áreas medidas. Novamente, a previsão ocorre nessa visão agregada e essas soluções se tornam a principal ferramenta de ajuda na tomada de decisão estratégica, pois sugerem as ações ou áreas de melhoria na organização com base nas informações coletadas e no histórico que possuem.

Recapitulação e conclusões

Todos os casos de uso referidos são abordados a partir da aliança realizada entre SAP e SEIDOR, que garante uma solução end-to-end, a partir das soluções líderes de mercado: Qualtrics, SAP Marketing, SAP CDP e a suite de SAP Analytics Cloud. A equipe da SEIDOR reúne as capacidades para os diferentes cenários mencionados neste artigo e possui experiência em múltiplos setores no âmbito nacional e internacional.