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Customer Satisfaction

Importanza e trend
Jon Anton (1) definisce la soddisfazione del cliente lo stato mentale che un chiamante ha riguardo al contact center nel quale sono state incontrate le sue aspettative o nel quale queste sono state superate (2).
Molti contact center hanno ormai compreso il valore di questo KPI, che definisce il livello di successo che un’attività raggiunge; per questo motivo si focalizzano sulla qualità dell’interazione e sui suoi risultati (monitorando KPI come il “first contact resolution”) piuttosto che sulla quantità di contatti gestiti.
Circa il 79,25% dei contact center, infatti, monitora la soddisfazione dei propri clienti rispetto al servizio fornito dal centro (3).
Questo dato cambia, però, notevolmente in base ai diversi settori in cui i contact center operano, come illustrato dalla Tavola 1 ed in base alle diverse aree geografiche, come illustrato dalla Tavola 2.


Tavola 1 – Percentuale di contact center che monitorano la customer satisfaction per settori
(Fonte: Adattamento da Merchants, 2005)


Tavola 2 – Percentuale di contact center che monitorano la customer satisfaction per aree geografiche
(Fonte: Adattamento da Merchants, 2005)

Strutturazione dell’indicatore
La strutturazione di questo indicatore richiede innanzitutto una corretta definizione delle indagini di customer satisfaction in termini di:

  1. Dimensioni da includere nelle indagini
  2. Target della clientela
  3. Metodologie per svolgere le indagini
  4. Timing delle indagini

Innanzitutto è necessario capire quali sono le aree di interesse per ogni contact center.
Riportiamo di seguito le dimensioni più monitorate ed alcune osservazioni in merito.

  • Interazione con gli operatori
  • Livello di servizio
  • Capacità delle risorse
  • Aree di miglioramento
  • Allineamento dell’esperienza avuta con il contact center e con quella avuta con il resto dell’organizzazione
  • Offerta di canali all’interno del contact center.
Da quanto emerge dalla diffusione delle diverse aree, come illustrato in Tavola 3, la dimensione più monitorata è l’esperienza del cliente durante l’interazione con il contact center. Esiste ancora una forte enfasi sugli standard produttivi e di risultato con quasi tre quarti dei contact center che inseriscono i livelli di servizio come dimensione da monitorare nella customer satisfaction. Invece, le dimensioni che offrono un feed-back sui diversi canali e sull’allineamento dell’esperienza del cliente con il contact center e con il resto dell’organizzazione sono poco monitorate nelle indagini sulla soddisfazione. Se si considera che sono in procinto di essere introdotti nuovi canali e se si pensa a quanto il contact center sia importante nella creazione dell’immagine che il cliente ha dell’azienda, sembrerebbe opportuno includere queste dimensioni in ogni indagine sulla customer satisfaction.


Tavola 3 – Dimensioni più diffuse della customer satisfaction
(Fonte: Adattamento da Merchants, 2005)

Per quanto riguarda il target delle indagini, un dato non incoraggiante è che solo il 41% dei contact center conduce ricerche sulla customer satisfaction a livello di segmento della clientela (4). Dato che i diversi segmenti possono avere idee o argomenti vari o conflittuali è importante capire le opinioni di ogni segmento; un feed-back generale può dare un quadro distorto o inaccurato del KPI.
Dopo aver definito le dimensioni da includere nell’indagine e il target, il passo successivo da compiere è la scelta dei metodi principali per contattare i clienti.
Ne esistono principalmente quattro (5):

  1. Contatti in outbound (35% dei feedback dei clienti)
  2. Indagini svolte via e-mail (21%)
  3. Indagini svolte mediante lettere/cartoline inviate via posta (18%)
  4. Indagini svolte grazie all’IVR nell’after-call (9%).

Ultimo passo nella strutturazione delle indagini sulla customer satisfaction è la definizione della frequenza di rilevazione del KPI. La maggior parte dei contact center la monitora almeno mensilmente, come illustrato dalla figura Tavola 4.


Tavola 4 – Frequenza di rilevazione della customer satisfaction
(Fonte: Adattamento da Anton J., 2005)

Componenti del servizio che impattano sulla customer satisfaction
Si può affermare che quasi la totalità degli indicatori di costo, qualità e servizio del cliente finale impattino sulla sua soddisfazione, sebbene in misura differente.
Da alcune ricerche condotte da Dimension Data (6) su quali componenti del servizio abbiano un impatto maggiore sulla soddisfazione del cliente, è emerso che le componenti più influenti sono:

  • First contact resolution
  • Tempo di attesa
  • Abilità degli operatori
  • Accesso totale ai dettagli del cliente e storia del contatto.

Questo si traduce nella volontà del cliente di avere principalmente una risposta veloce al suo contatto o alla sua richiesta, di interagire con un operatore che conosce la sua storia di cliente, ha le capacità di aiutarlo ed è in grado di risolvere la richiesta efficacemente al primo contatto.
Accade molto spesso invece che i contact center citino “il tasso di errore/qualità nella soluzione ed evasione del contatto” come fosse l’area con impatto maggiore sulla soddisfazione del cliente (7).


(1) Jon Anton é direttore del centro di ricerca della Purdue University.
(2) Anton J., 2005
(3) Merchants, 2005
(4) Merchants, 2005
(5) Anton J., 2005
(6) Merchants, 2005
(7) Merchants, 2005.

Riferimenti:
Merchants, Global Contact Centre Benchmarking Report, Dimension Data, January 2005
Anton J., Find out What Customers Really Think!, http://www.benchmarkportal.com, October 2005.


Questo testo é tratto dalla Tesi di laurea di Alberto Cavaliere e Angela Chetta AA 2005-2006 "Analisi e modellazione delle prestazioni dei contact center"
Politecnico di Milano, II Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale.
Ottobre 2006
  Riferimenti:
Abraham J., Getting Everything You Can Out of All You've Got, St. Martin's Press, 2000
Cox D.R., Regression models and life tables. Journal of the Royal Statistical Society, 1972
Gray M., How do you determine customer lifetime value?, http://www.profitadvisors.com, 1999
Helsen K. e Schmittlein D.C., Analyzing duration times in marketing: Evidence for the effectiveness of Hazard rate models, Marketing Science, 1993
Kaplan E.L. e Meier R., Non-parametric estimation from incomplete observations, Journal of the American Statistical Association, 1958
Mani D. R., Drew J., Betz A. e Datta P., Statistics and data mining techniques for lifetime value modelling,1999
Middleton Hughes A., Building successful retail strategies using CLV, http://www.dbmarketing.com, 2006
Novo J., Maximizing Marketing ROI with Customer Behavior Analysis, http://www.drilling-down.com, 2001
Reichheld F, The Loyalty Effect, Harvard Business School Press, 1996
Rosset S., Neumann E., Eick U., Vatnik N., Customer Lifetime Value Models for Decision Support, Kluwer Academic Publishers, 2003