Análisis de Drivers de Performance de NPS (Net Promoter Score / Métrica de Satisfacción de Clientes) en MS Excel

Existe la creencia generalizada que un Performing Driver Analysis sólo se encuentra al alcance de grandes empresas

que invierten fuertes sumas en costosísimas plataformas de sistemas. La buena noticia es que muchos de los ejercicios de

análisis más importantes que se necesitan para un análisis piloto exitoso se pueden realizar con el software que Usted

probablemente ya tiene: Microsoft Excel.

¿Qué es un Driver Analysis?

Un Análisis de Drivers es una herramienta poderosa que puede ayudar a comprender los factores que influyen en la

lealtad de los Clientes. Un Análisis de Drivers intenta identificar los atributos que más se correlacionan con la lealtad

(medida por el NPS), e ilustra las áreas donde es bajo (o sobre) la entrega. Esta información puede ser utilizada para

priorizar la inversión de capital, tiempo y recursos en las áreas que producirán el mayor retorno de la lealtad del cliente.

Ejemplo con un escenario simple

En el escenario de abajo, a través de un ejercicio rápido, vamos a crear una tabla de análisis de drivers para una empresa

ficticia.

Usted es el Vice Presidente de Customer Experiencie para Acme Pizza Company. Se realizó una encuesta de clientes con

cuatro preguntas:

(1)Probabilidad de recomendación.

(2)Satisfacción con la velocidad de la entrega.

(3)Satisfacción con la calidad de la pizza.

(4)Satisfacción con el Servicio al Cliente.

Cada pregunta tuvo una escala de respuesta que varió de 0 a 10. Como resultado de la encuesta, se ve que el Net

Promoter Score de Acme Pizza es 10%.

Usted tiene un presupuesto limitado para gastar, y le gustaría saber en cuál de las tres áreas (velocidad, calidad o

servicio) debe centrarse la mejora. Vuelque las respuestas de la encuesta en una hoja de cálculo de Excel parecida a esta:

Paso uno: Calculando la Satisfacción de Clientes

Para crear una tabla de análisis de drivers, primero tiene que calcular el promedio de satisfacción para cada atributo. Esto

es relativamente sencillo - por ejemplo, para calcular el promedio de satisfacción de velocidad (que se encuentra en la

columna C), debería usar la siguiente fórmula:

= PROMEDIO (C: C)

Una vez que se repite este paso para todos los tres atributos, el resultado final sería el siguiente:

Paso dos: Calculando la Correlación

Desafortunadamente, muchas personas se detienen en el paso anterior. En cuanto a la información que se genera, se

tomaría la decisión de dirigir los esfuerzos hacia la mejora de la calidad de la pizza: después de todo, es el atributo por el

cual los clientes están expresando la mayor cantidad de insatisfacción.

Con el fin de tomar una decisión más informada, no es suficiente para conocer el grado de satisfacción a nuestros clientes

con cada atributo: tenemos que entender la fuerza con que cada atributo está correlacionado con la lealtad. Esto se hace

mediante el cálculo de la correlación entre la pregunta (1) (probabilidad de recomendar) y cada atributo individual.

El cálculo de la correlación en Microsoft Excel es mucho más fácil de lo que cabría esperar. La fórmula es simple:

= CORREL (matriz1, matriz2)

Para crear nuestra tabla de análisis de drivers, tendríamos primero que calcular la correlación entre el NPS (Columna B) y

Velocidad (Columna C) de este modo:

= CORREL (B: B, C: C)

Luego, repitamos este paso con los otros dos atributos: Calidad (Columna D) y Servicio (Columna E), utilizando la

siguiente fórmula:

= CORREL (B: B, D: D)

= CORREL (B: B, E: E)

Nuestro producto final sería el siguiente:

El resultado de esta fórmula se denomina el coeficiente de correlación (r o valor para abreviar) con puede variar desde 1,0

hasta 1,0. Esta clasificación se puede interpretar utilizando la siguiente guía:

Un valor de r cercano a 1 indica que existe una fuerte relación entre las dos variables.

Un valor de r cerca de 0 indica que existe una débil relación entre las dos variables.

Un valor de r positivo significa que, a medida que una variable aumenta de valor, la otra variable también

aumentará de valor. Del mismo modo, a medida que una variable disminuye de valor, la otra variable también

disminuye de valor.

Un valor de r negativo significa que, a medida que una variable aumenta de valor, la otra variable disminuirá de

valor.

Tercer paso: Analizar los datos

Ahora tenemos una tabla que nos indica el grado de satisfacción de nuestros clientes en velocidad, calidad y servicio, y la

fuerza con que cada uno de estos atributos se correlacionan con las fuentes de NPS en general. En cuanto a nuestro

análisis Driver para Acme Pizza, podemos hacer las siguientes observaciones:

Los clientes están muy satisfechos con nuestra velocidad de entrega, que tiene muy poca relación con la lealtad .

Los clientes no están satisfechos con la calidad de nuestra comida, que tiene muy poca relación con la lealtad.

Los clientes están medianamente satisfechos con nuestro servicio al cliente, que está altamente correlacionado con

la lealtad.

Usando las herramientas de gráficos de Excel, podemos optar por visualizar esta información de la siguiente manera:

Con el análisis terminado, podemos ver que en Acme Pizza debemos centrarnos en mejorar el servicio al cliente. De los

tres atributos, el servicio al cliente representa la mejor oportunidad para un impacto positivo en la lealtad del cliente de

Acme Pizza.

El análisis del drivers es una herramienta poderosa, que puede ayudarlo (y mucho) para asegurarse de que Ud. está

centrando su tiempo y energía en los elementos que tendrán el mayor impacto en la lealtad del cliente. Mediante la

realización de análisis de drivers utilizando Microsoft Excel, ahora se puede generar datos accionables sin hacer grandes

inversiones en sistemas y herramientas adicionales.