Antecipar as insatisfações dos clientes: Empresas que fazem crescem 25%, obtém uma taxa de satisfação de aproximadamente 90 e não vivem más surpresas.

A satisfação do cliente desempenha um papel fundamental no sucesso de qualquer empresa. No entanto, muitas organizações enfrentam o desafio de antecipar as insatisfações dos clientes, o que pode levar a perda acelerada de negócios, além dos danos à reputação.

Um estudo realizado pela Forrester Research revelou que empresas capazes de antecipar as insatisfações dos clientes têm experimentado um crescimento médio de 25%. Essas empresas investem em análise de dados, monitoramento de feedbacks e interações com os clientes para identificar possíveis pontos de insatisfação antes que se tornem problemas graves. Ao antecipar as necessidades e preocupações dos clientes, essas empresas conseguem agir proativamente, garantindo a satisfação contínua e evitando más surpresas.

Use métricas e indicadores.

Outro estudo realizado pela Harvard Business Review mostrou que empresas que utilizam métricas e indicadores para medir a satisfação do cliente têm uma taxa de retenção 60% maior em comparação com aquelas que não o fazem. Essas empresas acompanham constantemente o nível de satisfação dos clientes por meio de pesquisas, avaliações e índices de reclamações. (NPS, CSAT, CES, CLTV, CCR).

Net Promoter Score (NPS): O NPS é um indicador que mede a lealdade dos clientes, fazendo a pergunta simples: “Em uma escala de 0 a 10, o quanto você indicaria nossa empresa/produto/serviço a um amigo?”. Com base nas respostas, os clientes são classificados em promotores (nota 9-10), neutros (nota 7-8) e detratores (nota 0-6). O NPS é calculado subtraindo a porcentagem de detratores da porcentagem de promotores.

Customer Satisfaction Score (CSAT): O CSAT é um indicador que mede a satisfação geral do cliente com uma determinada interação, produto ou serviço. É geralmente medido por meio de uma pergunta de múltipla escolha, como “Em uma escala de 1 a 5, qual é o seu nível de satisfação com nosso atendimento/produto/serviço?”.

Customer Effort Score (CES): O CES mede o esforço que um cliente precisa fazer para resolver um problema ou atingir um objetivo com a empresa. Geralmente é medido por meio de uma pergunta, como “Em uma escala de 1 a 5, o quanto você teve que se esforçar para resolver seu problema?”.

Customer Lifetime Value (CLTV): O CLTV é um indicador que mede o valor monetário que um cliente traz para a empresa ao longo de seu ciclo de vida como cliente. Ele leva em consideração o valor das compras realizadas, a frequência de compra e a duração do relacionamento com o cliente.

Customer Churn Rate: A taxa de churn (ou taxa de cancelamento) mede a porcentagem de clientes que deixam de fazer negócios com a empresa em um determinado período. Quanto menor a taxa de churn, maior a satisfação e lealdade dos clientes.

Com base nesses dados, elas são capazes de identificar rapidamente áreas de insatisfação e implementar ações corretivas antes que os clientes se tornem insatisfeitos a ponto de considerar a mudança para a concorrência.

Ao antecipar as insatisfações dos clientes, as empresas desfrutam de uma série de benefícios. Primeiramente, elas conseguem evitar a perda de negócios e a redução da receita associada ao churn. Além disso, ao resolver rapidamente os problemas dos clientes, essas empresas conseguem fortalecer o relacionamento com eles e gerar maior fidelidade. Essa fidelidade, por sua vez, resulta em maior retenção de clientes e indicações, impulsionando o crescimento dos negócios.

Algumas empresas renomadas têm se destacado ao antecipar as insatisfações dos clientes. A Apple, por exemplo, utiliza uma combinação de análise de dados e feedbacks dos clientes para identificar problemas em seus produtos antes que eles causem uma experiência negativa. Essa abordagem permitiu que a empresa mantivesse uma taxa de satisfação do cliente de aproximadamente 90%, o que é notável em um mercado altamente competitivo.

Outro exemplo é a Amazon, que investe em inteligência artificial e análise de dados para compreender as preferências e necessidades individuais de seus clientes. Com base nessa compreensão, a Amazon oferece recomendações personalizadas que aumentam a satisfação e a fidelidade dos clientes, contribuindo para seu crescimento contínuo.

Sem estratégia clara de dados, organização do pipeline desenvolvido por meio de inteligência artificial, machine learning e análise profunda de insights, continuando a somente tomar decisões reativas por meio das percepções, sem traduzir os dados tratados em inteligência e em ações de menor esforço e maior impacto, as empresas vão sofrer.

Antecipe as necessidades dos clientes ao que tange a vender mais e melhor, mas jamais deixe de antecipar as insatisfações. Essa estratégia passa a compor o book de prioridades do(a) empresário(a), executivo(a), líder moderno(a) entregando o básico bem feito no nosso tempo.

Vamos juntos e pra cima.