Analytics · Descriptive
Root Cause Analysis
Andate oltre i sintomi per arrivare ai pochi fattori che realmente determinano abbandono, fermi operativi e sottoperformance.
Cosa fa
Individuate i fattori dietro abbandono e insoddisfazione.
- 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
Come funziona
Un percorso chiaro dall'inizio al risultato
Definire
Identificate la metrica CX in calo, NPS, CSAT o churn, e il risultato che volete migliorare.
Raccogliere
Unificate feedback dei sondaggi, comportamento lungo il journey, ticket di supporto e segnali operativi.
Analizzare
Modellate quali touchpoint ed esperienze determinano realmente soddisfazione, fedeltà e abbandono.
Dare priorità
Classificate i momenti del journey per impatto sulla retention e per difficoltà di intervento.
Agire
Consegnate a team CX, operativi e di front line un piano prioritizzato per correggere ciò che danneggia di più i clienti.
Alimentato dall'Hub
Tienilo sempre attivo, su web e mobile
- Analisi automatizzata dei driver su dati di sondaggio, operativi e comportamentali
- Monitoraggio in tempo reale lungo journey e segmenti
- Tracciamento continuo dei driver che cambiano nel tempo
Cosa ottieni
Risultati concreti su cui agire
Fattori principali
Fattori classificati per impatto, con fatturato a rischio e recuperato.
Analisi d'impatto
Fatturato a rischio, clienti coinvolti e rischio medio di abbandono.
Approfondimento
Distribuzione dei fattori e analisi dettagliata tra i segmenti.
Risoluzione
Iniziative prioritizzate seguite fino al completamento.
Metodologia
Una classifica di driver non è una causa profonda
La key driver analysis standard classifica gli attributi correlati al vostro NPS o CSAT e si ferma a una matrice di priorità, anche se la semplice correlazione si distorce quando i driver si muovono insieme. Usiamo l'importanza relative-weights, un'approssimazione del valore di Shapley pensata per driver correlati, poi andiamo oltre: quantifichiamo ciascuno in fatturato a rischio, lo tracciamo alla causa operativa e confermiamo che l'intervento abbia mosso la metrica.
Key driver analysis standard
- Classifica i driver con semplice correlazione o beta di regressione
- Si distorce quando i driver si muovono insieme (multicollinearità)
- Si ferma a una matrice di priorità
- Solo dati di sondaggio, correlazionali per natura
Intellimark root cause analysis
- Importanza relative-weights (famiglia Shapley), robusta ai driver correlati
- Quantifica ogni causa profonda in fatturato a rischio e recuperato
- Traccia l'esperienza fino alla sua causa operativa
- Segue l'intervento e conferma che la metrica si è mossa
Fondata sul consenso relative-weights e Shapley per driver CX correlati: 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 realtà del mercato
Perché conta adesso
Domande
frequenti
Che cos'è la root cause analysis? +
Un approccio strutturato per individuare i fattori sottostanti dei problemi anziché i sintomi. Usiamo dati e modelli diagnostici per identificare cause di processo, di esperienza o trasversali, così potete correggere ciò che conta davvero.
Quando va usata? +
Quando affrontate problemi ricorrenti come reclami, abbandono, fermi operativi o inefficienze e dovete agire sui fattori reali. Si usa anche per la revisione post-incidente e il miglioramento continuo.
Quali metodi usate? +
Combiniamo analisi quantitativa (modelli di driver, correlazione, Pareto) con revisione qualitativa (interviste, mappatura di processi e journey), basandoci su log operativi, feedback, dati di sistema e KPI.
Chi è coinvolto? +
Tipicamente i responsabili delle operations e del servizio, i team CX e qualità, IT e supporto sistemi, e uno sponsor esecutivo per i problemi rilevanti. Adattiamo il framework ai vostri team e tempi.