Voz del Cliente para el Sector de Seguros

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VOZ DEL CLIENTEBIG DATA Y NEGOCIO

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Voz del cliente, Big Data y Negocio

1. Experiencia del cliente y beneficios2. Voz del cliente3. Tecnología lingüística para extraer valor4. Voz del cliente de seguros

3

José Carlos González

jgonzalez@sngular.team

Eduardo Valencia

eduardo.valencia@sngular.team

www.meaningcloud.com

4

1. ¡Hablemos de clientes!

5

Los datos no estructurados son cada vez más importantes

time

Emails | Voz | Social media | Contenido Generado por el usuario| Grabaciones …

6

Sólo tenemos dos maneras de conseguir ventaja competitiva: la habilidad de aprender de nuestros

clientes más rápido que la competencia y la habilidad de

convertir ese aprendizaje en acción antes que nuestros competidores

Jack Welch, antiguo CEO de GE

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8 de cada 10 ejecutivos creen que su empresa pierde ventas cada año cuando no consiguen crear clientes que recomiendan sus productos o servicios.

Survey of global executives

8

Cuando los clientes se quejan, los directores deberían estar encantados. El cliente que se queja se convierte en una gran oportunidad de negocio.

Zig Ziglar. Escritor, vendedor y conferenciante

9

¡Hablemos de dinero!

¿Vale la pena realmente invertir en tener a los clientes contentos?

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NPS está alineado con los resultados

• Los líderes en el NPS crecen más rápido que los competidores

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http://www.netpromotersystem.com/about/companies-using-nps.aspx

13

Philips – Phillips Electronics tracked NPS for a sample of accounts over time and found that where NPS increased, revenue grew by 69%. Where it remained steady, revenue grew only by six percent. And where NPS declined, revenues actually decreased by 24%

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2. Los clientes están hablando

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“Harta de escuchar el “no cuelgue por favor” del call center”

Contact form

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“A un amigo le dieron en XXX el seguro de la moto y hogar gratis con

el del coche”. 

Call Center

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“Odio #BerkshireHataway. Dicen que abren a las 9am. Las puertas se abren

a las 9:02 y sólo hay un empleado disponible”

Twitter

18

“El personal de recepción era muy poco amable. Te hablan como si no te

enteras de nada”. 

Mail

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¿Voz del cliente para qué?

Las empresas que escuchan pueden…

20

mejorar la retención y disminuir el abandono

Las empresas que escuchan pueden

21

detectar a sus clientes en su viaje del cliente para descubrir oportunidades

de negocio

Las empresas que escuchan pueden

22

descubrir lo que los clientes piensan sobre mi marca y mis productos

detectar amenazas para su reputación

Las empresas que escuchan pueden

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detectar y aumentar las oportunidades de favorecer las recomendaciones

Las empresas que escuchan pueden

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detectar problemas en canales, oficinas, agentes, mediadores

Las empresas que escuchan pueden

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descubrir qué hace la competencia

Las empresas que escuchan pueden

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3. Tecnología lingüística para extraer valor

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Hemos dicho ya que los clientes están

hablando

28

¡Tenemos buenas noticias!

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¡Buenas noticias!

Los humanos somos muy buenos extrayendo significado y descubriendo

valor en los textos

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Las malas noticias!

No escalamos bien

37 milliones de libros en la biblioteca del Congreso

Si leo un libro al día ¡60.00

0 años leyendo!

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La tecnología del lenguaje está aquí para ayudarnos a escalar a la hora de

extraer valor de textos y voces de humanos

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Esta tecnología puede ayudar a compañías de seguros a analizar

masas de datos rápidamente del modo en el que lo harían miles de humanos

trabajando de forma coordinada

BIG= Volumen-Velocidad y Variedad

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La tecnología del lenguaje ayuda también…

Por cierto…

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2. Voz del Empleado: casi como la VoC

– Interno:• Encuestas de satisfacción: verbatims del

NPS• Evaluaciones de la formación• Encuestas de revisión periódica• Entrevistas de salidas• Respuestas de Focus Groups• Foros internos

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3. Clasificación de reclamaciones

Canal

Servicio al cliente

Calidad Compañía

Broker-agente

Producto-servicio

Condiciones

Operaciones

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U.S. Dodd-Frank (2010 law): all electronic communications at financial

institutions—email, chats and instant messages—need to be monitored

Para luchar contra la manipulación de mercados, actividades fraudulentas, violaciones de privacidad,…

4. Detección de fraude y conformidad (compliance)

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¿Cómo se analiza la voz del cliente?

38

¡Cuidado! El lenguaje humano es complicado

Un análisis basado en palabras clave (tipo Google) no va a funcionar

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¿Dijiste Washington, verdad? ¿Qué Washington?

AmbigüedadVolumenVariedadVelocidadValor

40

Es necesario hacer uso de tecnologías sofisticadas para automatizar el proceso de análisis

Clasificación morfo-sintáctica

Machine Learning

Ontologías

¡Cuidado con las soluciones “super-simples”!

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4. Voz del cliente de seguros

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DATA

INSIGHTS

ACTIONS

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1.Extrayendo temas recurrentes y clasificándolos

Quejas de servicio o sobre un agente, menciones de la competencia, …

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VoC Seguros, CX

CanalInternet, Chat, RedSocial, App, Teléfono, Respuesta de voz interactiva (IVR), Oficina, Establecimiento

Servicio al clienteTratamiento de incidencias, Asesoramiento, "Presión comercial", "Trato al cliente", "Compromiso""Accesibilidad y comunicación"

CalidadCapacitación y conocimiento, Flexibilidad, cantidad o disponibilidad de..., número de establecimientos, número de personal, número de productos, Funcionalidad, Claridad y sencillez, Fiabilidad,Cumplimiento de tiempos, "Eficacia", "Incidencia o desperfecto de un producto o servicio", "Sugerencia", "Fidelidad", "Satisfacción"

CompañíaCompañía 1, Compañía 2

Broker-agenteNombre del mediador, agente o intermediario

Producto-servicioVida, Salud, Auto, hogar, deceso

CondicionesCondiciones del producto o servicio, Papeleo, documentación a entregar, Plazos, Si necesario tener otros productos vinculados, Gastos, Contratación, Cancelación, Renovación del producto o servicio"

OperacionesDocumentación, Datos personales, Activación, consulta

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2. Estableciendo el sentimiento del cliente

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3. Perfilando al cliente a partir de fuentes públicas

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User Profiling

Person / organization Gender Age Location Organization name Role Occupation (ISCO, 2 tiers) Organizational department (functional) Industry (ICB) Familiar status: is married, has couple, has

children Has car, house, pet…

Collaborates with ONG, uses public transportation, is on a diet, does sports…

Themes of interests (IAB) Mentioned places Brand affinity

– Banks, smartphones, cars… Sport affinity

– Teams, players… Politic affinity

– Parties, politicians… Culture affinity Food affinity …

Previous demographic profiling, plus attitude, lifestyle and more…

John Smith

Persona

Varón

35-45 años

Londres

Médico

Mary Doe

Persona

Mujer

45-55 años

Berlin

Piloto

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Fuentes

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Experto: Ganvam

Compañía 10 Compañía 2 Compañía 6

Compañías

Productos

Coche

Operaciones

DATOS

ACCIONES

Experto: 30% afección

Taller concertado

Siniestro total

Community: SAT

Experto: Sinestro total

Servicio

Atención teléfono

50

Experto: incendio

Compañía 15

Compañías

Productos

Hogar

Operaciones

DATOS

ACCIONES

Incendio

Community: SAT

Servicio

Atención teléfono

Canales

902 Mail

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Compañías

Compañía 11

DATOS ACCIONES

Operaciones

RRHH Trabajo agente

Experto: RRHH

Experto: trabajar como agenteCompañía 17

52

Productos

Hogar

DATOS ACCIONES

Hogar: Alquiler

Experto: seguro vivienda alquiler

Comercial: hogar

Antes de terminar: 2 advertencias para ayudar a gestionar las

expectativas

53

Éxito = Tecnología + adaptación inteligente

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a.Cuando lingüistas cualificados adaptan el software para crear una taxonomía específica, estas herramientas alcanzan sus mejores resultados

¡Advertencia!

¡Atención a la privacidad!

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b.

¡Advertencia!

Es vital que los medios gestionen adecuadamente la identidad digital de cada cliente, a través de políticas claras, con el fin de evitar las reacciones adversas de los usuarios y de los organismos reguladores

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José Carlos González

jgonzalez@sngular.team

Eduardo Valencia

eduardo.valencia@sngular.team

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NEW YORK

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