Analytics · Descriptive
Root Cause Analysis
Ve más allá de los síntomas hasta los pocos factores que realmente impulsan la fuga de clientes, las caídas de servicio y el bajo rendimiento.
Qué hace
Encuentra los factores detrás de la fuga de clientes y la insatisfacción.
- Identify the drivers of NPS, CSAT, retention, and churn
- Quantify the impact of operational and experience variables
- Separate correlation from actual business drivers
- Prioritize actions by measurable business impact
Cómo funciona
Un camino claro del inicio al resultado
Definir
Concreta la métrica de CX que se deteriora, NPS, CSAT o fuga de clientes, y el resultado que quieres mover.
Recopilar
Unifica el feedback de encuestas, el comportamiento del recorrido, los tickets de soporte y las señales operativas.
Analizar
Modela qué puntos de contacto y experiencias realmente impulsan la satisfacción, la lealtad y la fuga de clientes.
Priorizar
Clasifica los momentos del recorrido por su impacto en la retención y por lo difíciles que son de corregir.
Actuar
Entrega a los equipos de CX, operaciones y primera línea un plan priorizado para corregir lo que más perjudica a los clientes.
Con la tecnología del Hub
Ejecútalo en continuo, en web y móvil
- Análisis automatizado de factores a través de datos de encuestas, operativos y de comportamiento
- Monitorización en tiempo real a través de recorridos y segmentos
- Seguimiento continuo de los factores cambiantes a lo largo del tiempo
Qué obtienes
Entregables que puedes poner en práctica
Principales factores
Factores clasificados por impacto, con los ingresos en riesgo y ahorrados.
Análisis de impacto
Ingresos en riesgo, clientes afectados y riesgo medio de fuga.
Análisis a fondo
Distribución de factores y análisis detallado por segmentos.
Resolución
Iniciativas priorizadas, seguidas hasta su finalización.
Metodología
Una clasificación de factores no es una causa raíz
El análisis estándar de factores clave clasifica los atributos que correlacionan con tu NPS o CSAT y se detiene en una matriz de prioridades, aunque la simple correlación se sesga cuando los factores se mueven juntos. Usamos la importancia por pesos relativos, una aproximación al valor de Shapley diseñada para factores correlacionados, y luego vamos más allá: cuantificamos cada uno en ingresos en riesgo, lo trazamos hasta la causa operativa y confirmamos que la corrección movió la métrica.
Análisis estándar de factores clave
- Clasifica factores con correlación simple o betas de regresión
- Se sesga cuando los factores se mueven juntos (multicolinealidad)
- Se detiene en una matriz de prioridades
- Solo datos de encuesta, correlacional por diseño
Intellimark root cause analysis
- Importancia por pesos relativos (familia Shapley), robusta ante factores correlacionados
- Cuantifica cada causa raíz en ingresos en riesgo y ahorrados
- Traza la experiencia hasta su causa operativa
- Sigue la corrección y confirma que la métrica se movió
Fundamentado en el consenso de pesos relativos y Shapley para factores de CX correlacionados: Kraha et al., multiple regression under multicollinearity (Frontiers in Psychology, 2012) · Key driver analysis, 10 things to know (MeasuringU) · Relative weights analysis (CRAN rwa vignette)
La realidad del mercado
Por qué esto importa ahora
Preguntas
frecuentes
¿Qué es el análisis de causa raíz? +
Un enfoque estructurado para encontrar los factores subyacentes de los problemas en lugar de los síntomas. Usamos datos y modelos de diagnóstico para identificar causas de proceso, experiencia o interfuncionales, para que corrijas lo que de verdad importa.
¿Cuándo conviene usarlo? +
Cuando enfrentas problemas recurrentes como quejas, fuga de clientes, caídas de servicio o ineficiencia y necesitas atacar los factores reales. También se usa para la revisión posterior a incidentes y la mejora continua.
¿Qué métodos utilizan? +
Combinamos el análisis cuantitativo (modelos de factores, correlación, Pareto) con la revisión cualitativa (entrevistas, mapeo de procesos y recorridos), apoyándonos en registros operativos, feedback, datos de sistemas y KPI.
¿Quién participa? +
Normalmente los responsables de operaciones y servicio, los equipos de CX y calidad, el soporte de TI y sistemas, y un patrocinador ejecutivo para los problemas importantes. Adaptamos el marco a tus equipos y plazos.