AI Análisis de la voz del cliente • Aprovechar la IA para obtener información sobre el comportamiento de los usuarios
Optimizar la fidelidad del cliente con soluciones innovadoras.
Para convertirse en una de las marcas de café más apreciadas del mundo, es necesario conocer a fondo a los clientes, sus preferencias, comportamientos y expectativas. A lo largo de nuestros años de colaboración con Starbucks, hemos ayudado a la marca a desarrollar un sistema que descifra cómo interactúa la gente con su aplicación de fidelización y sus funciones, creando así una experiencia de usuario que fomenta una fuerte conexión con los clientes.
Aprovechar la IA y el análisis de datos para mejorar la satisfacción del cliente.
Una de las formas en que pudimos generar información sobre los clientes es a través de nuestra solución a medida AI Customer Voice Analysis, un producto desarrollado por nuestros equipos de ciencia de datos y experimentación en EMEA. Cuando se trata de sus productos digitales, muchas marcas se preguntan si la inversión en innovación se traduce realmente en una mejora de la satisfacción y la fidelidad de los clientes. Para determinar esto basándonos en datos y no en suposiciones, analizamos no solo GA4, sino también la voz del cliente, UX, conversión, experiencia de aplicación nativa, adopción de Mobile Order & Pay (MOP) y datos de retención.
Este enfoque nos permitió identificar las principales frustraciones y quejas de los usuarios que afectaban a las aplicaciones nativas de fidelización de Starbucks en cuatro mercados clave. Además, identificamos las características de la aplicación que perturbaban la experiencia del cliente y dificultaban que los usuarios adoptaran las funciones de pedidos y pagos móviles de la aplicación.
El análisis del sentimiento es muy valioso para controlar la percepción de la marca, medir la satisfacción del cliente y obtener información práctica a partir de datos de texto no estructurados.
Diseño de plataformas centradas en el usuario y alineadas con los objetivos empresariales.
Equipados con estos datos y nuestro profundo conocimiento de las contribuciones de cada equipo, apoyamos a Starbucks creando una hoja de ruta de experimentación para la evolución de productos centrados en el usuario que está profundamente en sintonía con las opiniones de los usuarios y los objetivos empresariales del cliente. El funcionamiento de la plataforma durante nueve años en toda la región EMEA demostró ser inmensamente valioso, ya que nos proporcionó información exhaustiva sobre las limitaciones técnicas y organizativas de la marca.
El proceso consistió en crear y perfeccionar la interfaz de usuario para ofrecer la mejor experiencia de usuario posible, desde los pedidos en línea hasta las transacciones en tienda, los recibos digitales, las propinas, etc., todo ello basado en recorridos de usuario cuidadosamente optimizados y trazados. En particular, pusimos de relieve la urgente necesidad de optimizar el proceso de restablecimiento de contraseña y el proceso de pedido y pago a través del móvil. Además, ayudamos al cliente con información sobre el proceso de incorporación a su aplicación nativa, la retención de usuarios y su programa de fidelización. Para ello se organizaron varios talleres y presentaciones con miembros clave del equipo de Plataformas.
Mejoras basadas en datos para el éxito a largo plazo.
Además de la hoja de ruta de experimentación, apoyamos a la marca con un mecanismo de recopilación de datos recién desarrollado y mejorado por nuestros arquitectos de datos. Esto permitió a Starbucks aplicar las mejores prácticas del sector para el seguimiento de aplicaciones.
El objetivo es utilizar los datos para sugerir mejoras de forma proactiva. Con un motor de IA que analiza continuamente las opiniones de los usuarios en varios mercados, Starbucks puede ahora realizar experimentos basados en pruebas para aumentar el valor de la vida útil del cliente y la adopción de sus aplicaciones nativas en toda la región EMEA, y pronto también en otras regiones. En general, el éxito se debió a que todos los miembros del equipo se unieron y hablaron el mismo idioma: el de los usuarios.
