Según McKinsey*, sólo el 8% de las 1.000 empresas con ventas superiores a mil millones de dólares consigue sacar el máximo partido de sus datos. Saber aprovechar el conocimiento extraído de los datos es vital para el desarrollo de un minorista... Sobre todo cuando se trata de una buena gestión del servicio posventa. Un servicio posventa eficaz y autónomo es una piedra angular del proceso de compra, gracias a sus métricas... Siempre que oriente estos datos hacia una estrategia de análisis. El uso correcto de sus datos puede multiplicar su rendimiento en términos de captación de clientes y competitividad. Sin más preámbulos, descubra cómo sacar el máximo partido de sus métricas posventa.
La collecte de données : une pratique largement répandue
Développer la connaissance autour de son activité
Les data sont des données essentielles au fonctionnement des entreprises. Depuis longtemps, ces informations sont utilisées pour raisonner et structurer des solutions adéquates à un problème. Toutes les entreprises ont donc recours à la data pour automatiser et optimiser leur activité. Les données sont notamment récoltées grâce à la mise en place de divers outils d'automatisation :
- CRM para el tratamiento de los datos de los clientes
- Análisis del comercio electrónico: las interfaces de las tiendas en línea registran datos relativos a los canales de adquisición, el tráfico y las ventas.
- L'ERP : Enterprise Ressource Planning est un outil central dans le Système d’Information des entreprises qui répertorie les données liées à la gestion des dépenses, de la comptabilité, des commandes, etc.
Les objectifs des solutions informatiques
Aunque estas herramientas informáticas facilitan la digitalización de los datos, sólo mediante un análisis detallado podemos :
- Tome las decisiones correctas: la información obtenida de la recogida de datos le permite reaccionar con conocimiento de causa y en tiempo real.
- Desarrollar el negocio con un mejor conocimiento de las necesidades de los clientes y los productos. A largo plazo, el análisis de toda la información sectorial, competitiva y de la web se utiliza con fines estratégicos.
Pourquoi utiliser l’analytics en SAV ?
Parmi les principaux moteurs d'une enseigne, la gestion du parcours après-vente gagne à utiliser l'analyse des données.
Une connaissance des produits accessible à tous
Traiter un SAV produit demande l'intervention de plusieurs acteurs. Pour être efficaces, l'enseigne, le fournisseur et le réparateur doivent pouvoir accéder aux informations liées à la réclamation. C'est-à-dire celles sur le client, le fabricant et surtout le produit :
- su fecha de compra,
- cualquier garantía de la que dependa,
- el problema SAV en cuestión,
- el historial posventa de productos similares.
Partagé à toute la chaîne des acteurs du SAV, l'ensemble de ces données facilite la résolution du problème.
Surveiller pour mieux intervenir
Au fil des requêtes enregistrées, l'entreprise garde un œil sur la qualité de ses produits. Car après la collecte, les données sont archivées. Cet historique génère des inputs qui participent à l'amélioration de la qualité produit. Ainsi, selon la réclamation SAV enregistré, le fabricant pourra :
- Mejorar un producto que repite el mismo problema posventa en varios clientes.
- Retirar el producto de un catálogo.
- Que se retire el producto.
La recogida de datos también ayuda a identificar problemas recurrentes con un producto. De hecho, una alerta importante puede llevar a la marca a enviar una campaña de retirada para mantenimiento o consejos sobre el uso del producto... o incluso a detener la producción.
Vite repérées, ces situations limitent d'éventuelles conséquences comme :
- pérdidas financieras,
- el impacto en la imagen de marca,
- la confianza de nuestros socios
- la satisfaction client : avec 39% de clients en attente d'une réponse dès la première sollicitation (d'après l'étude 2021 sur la relation client de Qualimétrie), l'efficacité est un critère de satisfaction très important pour le client final !
Prendre les bonnes décisions
Un fabricante busca constantemente formas de mejorar su producto.
Los datos de los usuarios y el producto pueden revelar el potencial o un área de desarrollo. Por ejemplo:
- Automatice las decisiones en función del producto y el proveedor.
- Implantar y optimizar un proceso.
- Ajustar los tiempos de procesamiento...
Comment exploiter la data en SAV ?
Vous l'aurez compris : l'analytics est indispensable au SAV pour gagner en efficacité et en compétitivité. En revanche, optimiser l'utilisation de ses metrics s'effectue avec rigueur et précision.
Collecter la bonne DATA
En ce qui concerne le SAV, les informations collectées pour résoudre des problématiques produits sont :
- el origen del artículo (tipo, proveedor, fecha de compra, etc.),
- el tipo de avería,
- contratos con proveedores,
- el éxito de las soluciones propuestas,
- les informations sur les dossiers SAV (hors garantie / sous garantie / solution…)
Centraliser les informations
Los datos que obtiene proceden de sus distintos puntos de contacto. Entre las reclamaciones en tienda, los bots de chat, el centro de llamadas y otros sistemas de mensajería, los datos están aislados y pueden perderse. Para procesarlos con eficacia, es esencial utilizar un sistema de servicio posventa omnicanal que reúna toda la información en un solo lugar.
Analyser la DATA
Para analizar los datos recopilados, primero debe conocer sus objetivos. Porque antes de optimizar las métricas, hay que saber cuáles monitorizar para aprender las lecciones adecuadas.
Y no es tan sencillo...
El verdadero reto a la hora de identificar los datos adecuados no es técnico, sino de conocimiento del negocio. Determinar un camino claro y bien definido requiere comprender los riesgos, las oportunidades, los puntos fuertes y los puntos débiles.
L'analyse de vos metrics vous apportera les enseignements sur lesquels capitaliser pour affiner votre trajectoire.
Le choix des outils
Ahora que ha identificado los datos que necesita recopilar, sólo le queda poner en marcha su plan operativo.
Cuando se utilizan métricas, se necesitan herramientas de automatización. Entre las soluciones que tiene a su disposición:
Herramientas de análisis de mercado. Como estas soluciones son autónomas, el primer reto es conectarlas con sus otras herramientas para obtener una estrategia de captación óptima a través de sus diferentes canales. A continuación, estas herramientas analíticas pueden centralizar la información y comunicársela.
Recogidos de esta manera, los datos son a veces difíciles de analizar..... ¿El segundo reto? Dominar el uso del software para interpretar correctamente las métricas resultantes.
Sin esta competencia, el análisis tendrá que ser realizado por un departamento o centro de datos específico de la empresa. ¿Cuáles son las desventajas de esta alternativa? La empresa pierde agilidad, intercambio de datos y actualización rápida de los análisis posventa.
Un módulo integrado en su servicio posventa
La segunda opción consiste en crear un módulo integrado directamente en su solución integral de servicio posventa.
Diseñada por expertos en necesidades posventa, esta opción facilita la estructuración y agregación de datos. ¿Cómo lo hace? Agrupando, cruzando y vinculando todos los datos generados por las reclamaciones. La solución digital y omnicanal acumula y analiza una gran cantidad de datos antes de extraer la información necesaria.
Resultados del conocimiento para el ROI
L’utilisation micro en faveur du produit
Suite à la récolte et l'analyse des données, la parfaite connaissance des produits dans le secteur du SAV permet à l'entreprise :
- Anticiparse a la degeneración programada: al recopilar una gran cantidad de datos sobre la vida útil de un producto determinado, una empresa puede hacerse una idea de la degeneración programada de un producto y anticiparse así a cualquier solicitud posventa.
- Detectar rápidamente los problemas de calidad: analizando el número de reclamaciones sobre un producto, los equipos de calidad de los fabricantes pueden ser alertados con antelación de campañas de retirada de productos u oleadas de devoluciones posventa.
- Reducir los tiempos de reparación: conocer las métricas de toda la cadena del servicio posventa pone de manifiesto los cuellos de botella y las ralentizaciones que repercuten en la fluidez del servicio. Una vez identificadas, estas disfunciones pueden resolverse para diseñar una experiencia posventa óptima y reducir los tiempos de reparación.
El tiempo real de reparación de una reclamación posventa también es una métrica que, facilitada al agente en tienda, puede utilizarse para mejorar la gestión y ofrecer información precisa al cliente.
- Garantir un bon taux de satisfaction client : toutes ces anticipations et connaissances réunies assurent une communication fluide, claire et efficace entre l'enseigne et le client. Sachant que les critères de satisfaction client dans le SAV comprennent :
- velocidad de atención,
- experiencia del cliente sin fisuras,
- reparación eficaz.
Por tanto, las métricas desempeñan un papel vital en la satisfacción de los clientes.
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L’utilisation macro pour améliorer le ROI
L’utilisation d'une telle stratégie est bénéfique pour l'enseigne, qui profite d'un double retour sur investissement :
- L'Influence des data sur les décisions business : Avec un point de contact commun entre tous les intervenants, l'entreprise bénéficie d'une vision globale sur toute la chaîne SAV. Les data sont un outil d’aide à la décision indispensable pour faire des choix éclairés pour améliorer le business d’une entreprise.
- Inversión a largo plazo: aunque la recogida de datos proporciona pistas inmediatas sobre la situación de un producto, a largo plazo crea una base de datos de gran calidad que supone una auténtica ventaja competitiva. En particular, este tipo de solución puede ayudar a controlar los costes de gestión y reducir las cargas administrativas.
Los datos se han convertido en una formidable fuente de información y conocimiento, tanto para orientar a las empresas en sus adquisiciones como para fidelizar a sus clientes. Tanto si presentan información valiosa como si aportan soluciones a problemas, las empresas deben plantearse un enfoque más estratégico de sus datos.
Gracias a su plataforma de servicio posventa "todo en uno" y, en particular, a su módulo de recogida y análisis de datos a bordo, Platana ofrece una visión global y precisa de su servicio posventa. Una gran innovación para ayudar a las empresas a desarrollar su competitividad a largo plazo.
Fuente del estudio https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/breaking-away-the-secrets-to-scaling-analytics
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