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Predictive Satisfaction
Predice la satisfacción del cliente antes de que llegue la encuesta. Predictive Satisfaction Score puntúa a cada cliente a partir de señales de comportamiento y operativas, para que detectes la insatisfacción mientras aún puedes actuar.
Qué hace
Pronostica la satisfacción a partir de señales de comportamiento.
- Predict satisfaction without waiting for surveys
- Detect at-risk customers earlier
- Extend visibility beyond survey respondents
- Enable proactive outreach and intervention
Cómo funciona
Un camino claro del inicio al resultado
Unificar
Reúne las señales de encuesta, comportamiento, operativas y de interacción en un único conjunto de datos del cliente.
Modelar
Entrena un modelo con tu histórico para predecir la satisfacción y el NPS de cada cliente.
Puntuar
Actualiza las predicciones de forma continua, cubriendo a los clientes que nunca responden una encuesta.
Explicar
Saca a la luz los factores detrás de cada puntuación y señala quién pasa a estar en riesgo.
Intervenir
Dirige a los clientes en riesgo hacia acciones de contacto y luego confirma que la puntuación prevista se recuperó.
Con la tecnología del Hub
Ejecútalo en continuo, en web y móvil
- Satisfacción y NPS previstos, puntuados de forma continua en toda tu base
- Señales de comportamiento, operativas y de encuesta unificadas en un solo modelo
- Explicación a nivel de factor y alertas de riesgo enviadas al CRM y a los flujos de trabajo
Qué obtienes
Entregables que puedes poner en práctica
Predicciones
Satisfacción y NPS previstos en toda la base, con la precisión del modelo.
Factores de satisfacción
Lo que mueve la satisfacción, clasificado por impacto, con análisis de sensibilidad.
Clientes en riesgo
Riesgo previsto por cliente, priorizado para acciones de contacto proactivas.
Distribución del riesgo
Riesgo previsto alto, medio y bajo en toda tu base.
Metodología
Una puntuación de encuesta te dice dónde estabas, no hacia dónde vas
Una puntuación de satisfacción en bruto informa de cómo se sintieron los clientes en el último periodo, a posteriori. Ajustamos un modelo a tus factores de encuesta, pronosticamos la puntuación del próximo periodo y la trayectoria a seis meses de cada cliente, y sacamos a la luz quién va a la baja, para que actúes sobre hacia dónde se dirige la satisfacción, no solo dónde ha estado.
Una puntuación de encuesta estática
- Informa de la puntuación una vez cerrado el periodo
- Un indicador rezagado de cómo ya se sintieron los clientes
- Sin visión de hacia dónde se dirige la puntuación
- Reacciona después de que la satisfacción ya cayó
Intellimark predictive satisfaction
- Predice una puntuación de satisfacción para cada cliente de tus datos
- Pronostica la puntuación del próximo periodo y la trayectoria a seis meses por cliente
- Pondera los factores de encuesta que más mueven la puntuación, mediante regresión
- Señala pronto a los clientes que van a la baja, mientras aún puedes actuar
Fundamentado en la investigación sobre la no respuesta en encuestas y la predicción del comportamiento: Non-response bias in satisfaction surveys (peer-reviewed, PMC) · Leveraging non-respondent data in satisfaction modeling (Journal of Business Research) · Predictive NPS and CSAT (QuestionPro)
La realidad del mercado
Por qué esto importa ahora
10-30%
es el rango de una buena tasa de respuesta de encuesta, así que la mayoría de los clientes nunca te dicen cómo se sienten
SurveyMonkey37%
de las organizaciones se sienten bien preparadas para actuar sobre el feedback de clientes en tiempo real, así que la mayoría responde demasiado tarde
CRM Magazine, citing ForresterPreguntas
frecuentes
¿Qué es un Predictive Satisfaction Score? +
Un modelo que predice cuán satisfecho está cada cliente, y su riesgo de fuga, a partir de señales de comportamiento, operativas y de encuesta, para que veas el sentimiento sin esperar a una respuesta.
¿En qué se diferencia de las encuestas de CSAT o NPS? +
Las encuestas miden a los clientes que responden, a posteriori. La predicción puntúa a cada cliente de forma continua, incluida la mayoría silenciosa, y señala el riesgo con la suficiente antelación para actuar.
¿Qué precisión tiene? +
Los modelos se entrenan y validan con tu propio histórico, y reportamos la precisión de previsto frente a real para que puedas confiar en la puntuación antes de actuar sobre ella.
¿Quién lo usa? +
Equipos de customer success, retención y CX que necesitan intervenir con clientes en riesgo antes de que se pierda una renovación o se deteriore una relación.