Come analizzare i dati quantitativi e qualitativi nella Customer Experience

La Customer Experience (CX) è l’esperienza che i clienti hanno con un’azienda, un prodotto o un servizio lungo tutto il loro percorso di acquisto e di utilizzo.

La CX è vitale perché influisce sulla soddisfazione, sulla fedeltà e sugli acquisti effettuati dai clienti.

Per misurarla e migliorarla si usano diverse metriche, che sono degli indicatori che valutano la qualità dell’esperienza dei clienti.

Tuttavia, non tutte le metriche sono uguali e alcune possono portare a interpretazioni errate o fuorvianti, se analizzate in modo poco preciso e accurato.

Nell’articolo che stai leggendo affronto in maniera ampia e pratica questo importante argomento.

Prima di tutto, bisogna tenere conto di due aspetti fondamentali: la variabilità e il contesto dei dati.

Variabilità dei dati

Quando analizzi le metriche della CX, devi stare attento a non basarti solo sui dati aggregati, come le medie.

Le medie possono essere molto fuorvianti, perché nascondono le differenze tra i vari segmenti di clienti, le diverse fasi del percorso di acquisto, o le diverse fasce orarie.

Queste differenze possono essere vitali per capire le esigenze, le aspettative e i comportamenti dei clienti, e per adattare le strategie di CX in modo mirato.

Ecco perché è necessario analizzare i dati in modo disaggregato e segmentato, per evidenziare le variazioni e le tendenze rilevanti.

Un esempio di come le medie possono ingannare potrebbe essere questo: se ti dicessero che la temperatura media di una località è di 20°C, penseresti che ha un clima mite e gradevole.

Ma se poi dovessi scoprire che in realtà la temperatura varia da 0° C a 40° C, cambieresti idea, perché la temperatura media non riflette le escursioni termiche, che possono essere estreme e sgradevoli.

Contesto dei dati

Quando studi le metriche della CX, devi anche prestare attenzione a non basarti solo sui dati quantitativi, come i punteggi. I dati quantitativi possono fornire delle informazioni utili, ma non sufficienti, per comprendere l’esperienza dei clienti.

Per capire il perché dei problemi, delle insoddisfazioni o delle opportunità, è necessario integrare i dati quantitativi con dei dati qualitativi (come vedremo di seguito), che raccolgono le opinioni, i sentimenti e le motivazioni dei clienti.

Ecco perché è importante usare delle metodologie, come le interviste, i focus group, le recensioni, ecc., che permettono di ascoltare la voce dei clienti e di raccontare le loro storie.

Un esempio di come i punteggi possono ingannare è quello del Net Promoter Score (NPS): se ti dicessero che la tua azienda ha un NPS di 50, penseresti che sia un buon risultato, ma se poi dovessi leggere che in realtà il tuo NPS è composto da un 70% di promotori e un 20% di detrattori, la penseresti diversamente perché il NPS non tiene conto della distribuzione dei clienti, che può essere sbilanciata e indicare una forte insoddisfazione di una parte dei clienti.

Un altro esempio è quello del CSAT (Customer Satisfaction Score): se vi dicessero che il vostro CSAT è di 4 su 5, pensereste che sia un buon risultato, ma se scopriste che in realtà il vostro CSAT è basato su una scala di valutazione da 1 a 10, cambiereste idea, perché il CSAT non tiene conto della scala di valutazione, che può essere diversa e indicare una bassa soddisfazione dei clienti.

Quindi, per scegliere e usare le metriche di CX in modo efficace, devi considerare sia la variabilità che il contesto dei dati, e combinare i dati quantitativi con i dati qualitativi.

Solo così potrai avere una visione completa e accurata dell’esperienza dei tuoi clienti, e prendere le decisioni più appropriate per migliorarla.

Dati quantitativi nella CX e integrazione con i dati qualitativi

Per proseguire questo percorso, ti indico alcuni metodi per estrarre e raccogliere i dati quantitativi.

• Sondaggi: sono questionari strutturati che vengono somministrati ai clienti, in cui si pongono delle domande chiuse o a scelta multipla per valutare il loro grado di soddisfazione, fedeltà, preferenza, etc. Possono essere distribuiti tramite vari canali, come email, SMS, web, app, ecc., e si possono sfruttare per calcolare indicatori come il NPS, il CSAT, il CES, ecc. I sondaggi sono utili per raccogliere dati quantitativi in modo rapido ed economico, ma hanno anche dei limiti, come il rischio di avere un basso tasso di risposta, di influenzare le risposte con le domande, o di non cogliere le sfumature e le emozioni dei clienti. Per questo, è importante integrarli con metodi qualitativi, come le interviste o le recensioni, che permettono di approfondire le motivazioni e i sentimenti dei clienti.

• Test e sperimentazioni: sono metodi che consistono nel confrontare due o più versioni di un prodotto, un servizio o un’offerta, per valutare quale sia la più efficace o la più gradita dai clienti. Possono essere usati per ottimizzare il design, il prezzo, la comunicazione, etc. e per misurare l’impatto delle modifiche. I test e le sperimentazioni sono utili per raccogliere dati quantitativi in modo controllato e sperimentale. A volte comportano il rischio di avere dei campioni non rappresentativi, di non tenere conto delle variabili esterne, o di non capire le ragioni delle preferenze dei clienti. Per questo, è utile affiancare i test e le sperimentazioni con metodi qualitativi, come il data storytelling o l’analisi congiunta, che permettono di comunicare e spiegare i dati in modo chiaro e persuasivo.

• Studio dei dati: è il processo che consiste nell’estrarre, elaborare e analizzare i dati raccolti dalle varie fonti aziendali, come il CRM, il sito web, il contact center, ecc. Può essere usato per misurare e monitorare le performance, le tendenze e le opportunità di mercato, e per generare insight e previsioni. È utile per raccogliere dati quantitativi in modo continuo e automatizzato. I limiti che presenta sono il rischio di avere dei dati incompleti, inesatti o obsoleti, di non considerare il contesto e il comportamento dei clienti, o di non sapere come interpretare e comunicare i risultati. Per questo, è richiesta l’integrazione dell’analisi dei dati con dei metodi qualitativi, come l’osservazione o i focus group, che permettono di osservare e ascoltare i clienti in situazioni reali o simulate.

Questi sono solo alcuni dei metodi più usati per raccogliere i dati quantitativi nella CX, ma ce ne sono altri che possono essere usati in base agli obiettivi e al contesto della ricerca.

Come si raccolgono i dati qualitativi nella CX

Analizziamo adesso i dati qualitativi che, nella CX, sono informazioni che approssimano e caratterizzano l’esperienza dei clienti con un brand, un prodotto o un servizio, basandosi sulle loro opinioni, sentimenti e motivazioni.

Per raccogliere i dati qualitativi nella CX, si possono usare diversi metodi, tra cui:

• Interviste: sono conversazioni dirette con i clienti, in cui si pongono delle domande aperte per capire le loro percezioni, aspettative e bisogni. Possono essere strutturate, semi-strutturate o non strutturate, a seconda del grado di flessibilità e di approfondimento desiderato. Sono utili per raccogliere dati qualitativi in modo personalizzato e approfondito, ma hanno anche limiti come il tempo e l’investimento importante, la difficoltà di standardizzazione e di analisi, o il rischio di influenzare le risposte con le domande o con il linguaggio non verbale. Per cui bisogna preparare bene le domande, scegliere un campione rappresentativo, registrare e trascrivere le interviste, e usare dei criteri oggettivi per interpretare i dati.

• Osservazione: è il metodo che consiste nell’osservare il comportamento dei clienti in situazioni reali o simulate, per capire come interagiscono con i prodotti o i servizi lungo nel loro Customer Journey, quali problemi o difficoltà incontrano, e quali emozioni provano. L’osservazione può essere partecipante, dissimulata o non partecipante, a seconda del livello di coinvolgimento e di visibilità del ricercatore. È utile per raccogliere dati qualitativi in modo diretto e naturale, ma presenta anche dei limiti a cui prestare attenzione, come la necessità di avere delle competenze specifiche, la difficoltà di accesso e di registrazione, o il rischio di alterare il comportamento dei clienti con la presenza del ricercatore. Ecco perché è importante definire bene gli obiettivi, i criteri e le modalità dell’osservazione, scegliere un contesto adeguato, usare dei supporti tecnologici, e integrare l’osservazione con altri metodi.

• Focus group: sono riunioni di gruppo con i clienti, in cui si stimola una discussione guidata su un tema specifico, per capire le opinioni, le esperienze e le preferenze dei partecipanti. Possono essere utili per generare idee, confrontare prospettive e testare ipotesi. I focus group sono utili per raccogliere dati qualitativi in modo dinamico e collaborativo. Tra le particolarità di questo metodo ci sono la necessità di avere un moderatore esperto, la difficoltà di gestione e di controllo, o il rischio di avere dei partecipanti dominanti o inibiti. Per questo, è necessario selezionare con cura i partecipanti, preparare una guida per la discussione, creare un clima di fiducia e di partecipazione, e sintetizzare e analizzare i dati.

Ho presentato una breve panoramica sui metodi per raccogliere i dati qualitativi nella CX, tuttavia ne esistono altri che si possono considerare e che dipendono dagli obiettivi e al contesto della ricerca.

I vantaggi di integrare l’analisi quantitativa con quella qualitativa

L’integrazione dei dati qualitativi e quantitativi è un approccio che combina due metodi complementari di ricerca, per ottenere risultati che siano al contempo generali e approfonditi.

I vantaggi di questo approccio sono:

1. Maggiore completezza: integrando i dati qualitativi e quantitativi, si può avere una visione più ampia e dettagliata dell’argomento di studio, che non sarebbe possibile ottenere con un solo metodo. I dati qualitativi arricchiscono e spiegano i dati quantitativi, mentre i dati quantitativi validano e misurano i dati qualitativi.

2. Maggiore affidabilità: integrando i dati qualitativi e quantitativi, si può aumentare la credibilità e la robustezza dei risultati, confrontando e triangolando le diverse fonti e le diverse prospettive. In questo modo, si possono ridurre i bias e le distorsioni che possono derivare da un solo metodo.

3. Maggiore innovazione: integrando i dati qualitativi e quantitativi, si può stimolare la creatività e la scoperta di nuove idee, ipotesi e soluzioni. In questo modo, si possono generare insight più originali e rilevanti, e anticipare le tendenze e le opportunità di mercato.

Consigli pratici per condurre analisi efficaci nella Customer Experience

Per rendere più chiaro e concreto l’argomento affrontato in questo articolo, ti riporto di seguito alcuni consigli per condurre una analisi efficace nel campo della Customer Experience.

• Disaggrega i dati: Evita di limitarti solo alle medie. Esplora i dati per segmenti di clienti, fasce orarie, e altre variabili pertinenti. Questo ti permetterà di individuare le differenze e le specificità dei vari gruppi di clienti, e di adattare le tue strategie di CX in modo mirato. Per esempio, potresti scoprire che i clienti giovani sono più soddisfatti dei clienti anziani, o che i clienti che acquistano online sono più fedeli di quelli che acquistano in negozio. Queste informazioni faciliteranno la personalizzazione delle tue offerte e comunicazioni e il miglioramento della tua segmentazione di mercato.

• Integra i metodi qualitativi: Unisci i dati quantitativi ad approcci qualitativi come interviste e focus group per una comprensione più profonda. I dati quantitativi ti danno dei numeri e dei punteggi, ma non ti spiegano il perché dei comportamenti e delle opinioni dei clienti. Per capire le motivazioni, le emozioni e le aspettative dei clienti, devi ascoltare la loro voce e raccontare le loro storie. I metodi qualitativi ti consentono di raccogliere dei dati ricchi e dettagliati, che ti aiuteranno a interpretare e contestualizzare i dati quantitativi.

• Analizza le tendenze: Fai attenzione alle tendenze emergenti nei dati. Queste possono indicare dei cambiamenti nel comportamento del cliente o nelle aspettative. Se noti delle variazioni significative nei tuoi indicatori di CX, devi cercare di capire quali sono le cause e le conseguenze di questi cambiamenti. Potresti scoprire delle nuove opportunità di mercato, o dei nuovi bisogni da soddisfare. Le tendenze ti aiutano a fare importanti valutazioni e previsioni per il futuro e a pianificare meglio, di conseguenza, le tue azioni.

• Feedback continuo: Mantieni un flusso costante di feedback dai clienti per aggiornare e raffinare le tue analisi. I dati di CX non sono statici, ma dinamici e in continua evoluzione. Per questo, bisogna monitorare costantemente le performance, le opinioni e le esperienze dei clienti, e raccogliere i loro suggerimenti e reclami. Il feedback continuo facilita la valutazione dell’efficacia delle tue strategie di CX e fa sì che tu possa apportare dei miglioramenti continui.

Per comprendere meglio come sfruttare la sinergia tra dati quantitativi e qualitativi per migliorare la Customer Experience, e favorire la crescita sostenibile e duratura della tua azienda, contattami subito.

Glossario: Focus group, Net Promoter Score (NPS), Web, Coinvolgimento, Segmentazione di mercato, Feedback