La puntuación predictiva de satisfacción utiliza datos y modelos para estimar qué tan satisfecho estaría una persona o segmento, incluso si no responden a una encuesta. Eso le permite “escuchar a todos”, no sólo a los encuestados más ruidosos o más comprometidos. Para los gobiernos y las grandes organizaciones, esto es fundamental: la respuesta a las encuestas suele ser baja y sesgada. Este artículo cubre qué es la satisfacción predictiva, cómo funciona y por qué es importante.
Cuando se puede predecir la satisfacción a nivel de la población, se obtiene una visión más representativa y se puede actuar sobre los problemas antes de que aparezcan en quejas o abandono.
Conclusiones clave
- Comprender los conceptos clave y por qué son importantes.
- Cómo funciona en la práctica y cómo empezar.
- Por qué es importante para su organización y cómo vincularlo con los resultados.
¿Qué es la satisfacción predictiva?
La medición tradicional de la satisfacción se basa en encuestas: se pregunta a las personas qué tan satisfechas están y se informa el promedio. Pero la falta de respuesta es elevada y, a menudo, sesgada: las personas felices o infelices pueden responder más. La satisfacción predictiva utiliza otros datos (demografía, uso, geografía, comportamiento pasado) para modelar cuál sería probablemente la satisfacción de alguien. Usted entrena el modelo con los encuestados y luego lo aplica a todos los miembros de su población. El resultado es una puntuación de satisfacción estimada para cada persona o segmento, de modo que pueda informar la satisfacción de toda la población y encontrar grupos desatendidos o en riesgo que no respondieron.
En el sector público, esto a veces se denomina “voz predictiva del ciudadano”: se estima qué tan satisfechos estarían los ciudadanos con un servicio o área incluso cuando la respuesta a la encuesta es baja.
Cómo funciona en la práctica
Necesita una muestra de personas que respondieron a una encuesta de satisfacción (o NPS), además de datos sobre esas mismas personas y sobre la población completa (por ejemplo, de registros administrativos, uso o geografía). Usted construye un modelo que predice la satisfacción a partir de las funciones disponibles: datos demográficos, uso del servicio, región, etc. Valida los datos reservados y luego califica a la población completa. Los resultados pueden informarse como satisfacción a nivel de la población, por segmento o región, y como grupos “en riesgo previsto” que necesitan atención. El modelo se reentrena periódicamente a medida que se dispone de nuevos datos y resultados de la encuesta.
La mejor práctica es combinar las puntuaciones previstas con los resultados reales de la encuesta donde los tenga, de modo que no reemplace las encuestas sino que amplíe su alcance. De esa manera obtienes tanto profundidad (de los encuestados) como cobertura (del modelo).
Por qué es importante para su organización
Cuando la respuesta es baja o sesgada, la satisfacción basada únicamente en la encuesta puede inducir a error. La satisfacción predictiva le brinda una visión más representativa y le ayuda a encontrar lagunas, p. segmentos o regiones con una baja satisfacción prevista que no están respondiendo. Esto respalda una asignación de recursos más justa y una intervención más temprana. En el gobierno, apoya “escuchar a todos” y políticas basadas en evidencia. Para un ejemplo concreto, vea nuestro Estudio de caso de puntuación de satisfacción predictiva.
Para ver cómo construimos modelos predictivos de satisfacción con los clientes, explore nuestro Modelado predictivo de satisfacción y Voz del ciudadano servicios. Estaremos encantados de analizar su contexto y sus datos.
Conclusión
Comprender este tema le ayudará a tomar mejores decisiones y conectar los conocimientos con la acción. Para obtener más información sobre cómo ayudamos a los clientes en esta área, explore los servicios a continuación o póngase en contacto.
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