Análisis Cuantitativo para Identificar Clientes Conflictivos

¿Cómo aplicar storytelling al análisis cuantitativo?

El análisis cuantitativo es la piedra angular para comprender y abordar problemas a través de datos numéricos. En el contexto de Storytelling, se trata de identificar patrones y comportamientos específicos para tomar decisiones informadas. Descubre cómo identificar variables relevantes para definir patrones en el comportamiento de los clientes en una plataforma.

¿Qué variables numéricas son clave en el análisis?

1. Madurez del usuario:

   • Considera cuántas compras ha hecho el cliente.
   • La hipótesis sugiere que aquellos que utilizan la plataforma por primera vez pueden tener más preguntas que los usuarios experimentados.

2. Frecuencia y tipo de quejas:

   • No todas las quejas tienen el mismo peso; es relevante considerar la cantidad total de quejas en un mes.
   • Las compras mensuales también deben observarse para establecer si la cantidad de quejas es proporcional.

3. Gasto mensual del cliente:

   • Comparar el gasto entre productos simples y productos más complejos para entender diferentes niveles de quejas.

4. Compensaciones recibidas:

   • Analizar créditos y dinero devuelto para identificar clientes que buscan compensaciones económicas.

5. Margen operativo neto:

   • Evalúa el rendimiento neto tras considerar ventas, costos de atención y reembolsos.

¿Cómo identificar a los "top offenders"?

Para identificar a los clientes que contactan al soporte de manera excesiva (top offenders), es vital enfocar el análisis desde una perspectiva lógica y cuantitativa.

• Descargar y clasificar datos: Extraer información utilizando SQL, asegurando incluir a cualquier cliente que haya contactado al soporte al menos una vez.

• Clasificación de comportamiento:

  • Clientes regulares (menos de 9 compras al mes).
  • Clientes bronce (10-19 compras al mes).
  • Clientes plata (20-39 compras al mes).
  • Clientes dorados (más de 40 compras al mes).

¿Cómo determinar un comportamiento normal y umbrales?

Contar con un marco de referencia sobre qué constituye un comportamiento normal es crucial.

• Mapear y entender proporciones:

  • Establecer un denominador común, como el ratio de quejas por compras.
  • Identificar las categorías de clientes y sus acciones relacionadas con el soporte.

• Establecimiento de umbrales:

  • Definir el "threshold", que marca la diferencia entre un top offender y un usuario con comportamiento normal.
  • Utilizar proporciones para tomar decisiones, evitando penalizar clientes valiosos por quejas que, aunque frecuentes, son justificables según su volumen de compra.

¿Qué conclusiones se extraen del análisis de comportamiento?

La observación de distintos perfiles de usuarios y su comportamiento ofrece insights esenciales:

• Los usuarios maduros tienden a quejarse menos porque comprenden mejor la plataforma.
• Existe una relación exponencial entre las compras y las quejas, facilitando estrategias de atención al cliente basadas en data.

¿Cuál es el impacto de identificar top offenders con precisión?

Al identificar un pequeño conjunto de usuarios que genera una parte sustancial de las quejas, las empresas pueden priorizar sus recursos de atención al cliente y reducir costos sin afectar significativamente la satisfacción del cliente.

Con solo 43,250 clientes identificados como top offenders, se explica el 20% del total de quejas de la empresa, mostrando cómo un análisis preciso puede redefinir la estrategia de servicio al cliente.

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Esta metodología no solo facilita comprender cómo funcionan los patrones de comportamiento a través de datos numéricos, sino que permite humanizar los números a través de historias bien estructuradas. Como desafío, reflexiona sobre cómo aplicarías este enfoque en tu propio ámbito y cuáles serían tus hipótesis numéricas. Continúa explorando, creciendo y aprendiendo con cada análisis.