É possível que você, como consumidor, já tenha recomendado uma marca ou experiência positiva a um familiar ou amigo. Por outro lado, é provável que já tenha feito críticas a alguma empresa diante de uma situação desagradável em qualquer etapa da jornada de consumo. Para as organizações, esse comportamento gera muito valor: não é por acaso que muitas vezes a questão “quanto você recomendaria essa experiência?” surge diante do cliente, após um atendimento ou transação. A partir das respostas, é calculado o Net Promoter Score (NPS), uma métrica muito utilizada no mercado – que tem muita credibilidade, mas pode ser superada.
O mundo digital simplificou muito o processo de recomendação e crítica e, consequentemente, tornou-as muito mais recorrentes. Com isso, as empresas podem utilizar não apenas as respostas dos clientes à tradicional questão que leva ao NPS, mas também coletar e interpretar as informações que estão disseminadas nas redes sociais. Mas como garantir que esses dados resultem em inteligência de fato – considerando inclusive uma perspectiva matemática? O Spontaneous NPS (sNPS) responde essa questão.
O que é o sNPS?
O metodologia sNPS foi elaborada pela Postmetria. A partir dessa inovação, as manifestações dos consumidores nas redes sociais são transformadas em ciência. O método sNPS roda numa Plataforma Multicanal de CX nutrida por Big Data, que identifica, por Inteligência Artificial (IA), o grau de satisfação espontânea da experiência dos consumidores.
Estudos com base no sNPS
“O NPS é a métrica que está mais conectada com a taxa de retenção e o sNPS traz uma visão moderna disso”, explica Dirceu Corrêa Jr., CEO da Postmetria. “Sabemos que se uma pessoa permanece como cliente de uma marca por um longo tempo, ele tende a trazer mais retorno para a empresa”. Por isso, a retenção é um KPI muito presente nas empresas. “Prospectar clientes é importante, mas retê-los é financeiramente positivo”, sustenta o executivo.
Não por acaso, a metodologia desenvolvida pela Postmetria já monitorou mais de 700 grandes marcas nacionais e internacionais dos mais diversos segmentos e portes. Nesses casos, o sNPS embarca os mais variados pontos de contato – inclusive e-mails, fale conosco etc. Ao mesmo tempo, a partir da análise de ambientes digitais com informações públicas – fanpages das redes sociais Facebook, Twitter e Youtube – ele viabiliza a realização de estudos variados, permitindo comparar e entender o que satisfaz, agrada, incomoda e motiva queixas dos consumidores em diferentes segmentos.
Por dentro da Black Friday
Na revista Consumidor Moderno, foi possível ter um primeiro olhar sobre uma série histórica de monitoramentos, ativados desde Julho de 2021. Os três meses de análise para a publicação em questão traziam uma visão geral sobre 28 marcas brasileiras de varejo, bancos tradicionais e fintechs. Mas como seria o comportamento dos clientes em um momento mais crítico?
Para responder a essa questão, a Postmetria traz uma nova análise*, considerando o período de 7 de novembro a 7 de dezembro de 2021. A ideia é traduzir a experiência do cliente durante a Black Friday e nas semanas que envolvem essa data tão importante para o mercado.
*Embora o estudo tenha sido baseado em fanpages de redes sociais (Facebook, Twitter e Youtube), a IA da Postmetria não se limita a esses canais, podendo também interpretar o conteúdo multicanal qualitativo e espontâneo em texto descritivo, áudio e imagem, em diversos Canais de SAC, e‑mail, Fale Conosco, WhatsApp, aplicativos, reviews de e‑commerce, sites de conciliação, DMs de redes sociais, CRMs, Help Desk, entre outros.
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