A EVOLUÇÃO DO NPS: O QUE FALAS ESPONTÂNEAS COMO AS DAS REDES SOCIAIS DIZEM SOBRE GRANDES SETORES DA ECONOMIA?

O Spontaneous NPS ou sNPS foi criado pela Postmetria para interpretar a Experiência do Consumidor (CX) em múltiplos canais de SAC de uma marca, a exemplo das redes sociais. Confira um estudo inédito sobre o tema

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FAZ MAIS DE UMA DÉCADA QUE O Net Promoter Score foi criado. Por isso, é extremamente natural que as empresas perguntem aos clientes qual é a chance de eles recomendarem uma marca ou uma experiência. A questão aparece nas mais variadas ocasiões – desde pontos de venda físicos até o fim de uma conversa com um bot em um chat. As abordagens nos diferentes pontos de contato mudaram, mas há algo em comum entre elas que não mudou: toda pesquisa de NPS começa na iniciativa da empresa, não em uma atitude espontânea do cliente.

É desse contexto que nasce o sNPS, ou Spontaneous NPS. A métrica foi elaborada pela Postmetria que, de maneira inovadora, decidiu transformar em ciência as manifestações dos consumidores nas redes sociais. 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.

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Para isso, a empresa usa desde aquilo que o cliente expressa publicamente (em comentários, por exemplo) até mensagens internas (como mensagens diretas, e-mails e recados em aplicativos). “Esse é, em essência, todo o ambiente em que o consumidor, motivado pela experiência com a marca, formou sua opinião”, explica Dirceu Corrêa Jr., CEO da Postmetria. “Como realizamos uma evolução do NPS, trabalhamos com o grau de recomendação, a partir dos feedbacks. Isso é bacana porque é o topo da satisfação.”

Suor e inspiração

Embora haja as segmentações de detrator, neutro e promotor na métrica de NPS, criada pela Bain & Company, é essencial lembrar que essas três categorias de avaliação não correspondem a “bom, médio e ruim”. Como afirma o CEO da Postmetria, a escala de 0 a 6 para detrator é extensa, ou seja, quem dá nota zero tem uma percepção completamente diferente de quem dá a nota seis.

Na outra ponta, há o promotor, que avaliou a empresa com notas nove e dez. As notas sete e oito são neutras. “Oito não é ruim: o cliente pode estar satisfeito, mas não é leal ou fiel à marca”, diz. “Diante de qualquer ação da concorrência ou de alguma conveniência, ele pode trocar de marca.” O que diferencia o cliente neutro do promotor, então, é a percepção de que quem dá as notas nove e dez pode (e tende a) recomendar a marca. “O NPS é a métrica mais conectada com a taxa de retenção, que é uma meta cada vez mais presente nas empresas”, explica o executivo.

Como ele explica, a taxa de retenção importa pois, se o cliente fica mais tempo com a marca, ele tende a trazer mais retorno. Essa é uma forma de, não apenas identificar a satisfação do cliente, mas também uma forma de economia, pois captar novos clientes custa mais caro do que manter aquele que já tem preferência pela marca.

Compreendendo o sNPS

 O que é

O que é

Uma nova metodologia desenvolvida pela premiada startup Postmetria, que já serve como KPI para mais de 600 grandes marcas nacionais e internacionais dos mais diversos segmentos e portes, desde contextos B2C ao B2B e variantes. 

O método sNPS roda em uma Plataforma Multicanal de CX nutrida por Big Data, que identifica, por Inteligência Artificial (IA), o grau de satisfação espontânea da experiência dos consumidores. 

 Como funciona?

Como funciona?

A IA da Postmetria interpreta o conteúdo multicanal qualitativo e espontâneo em texto descritivo, áudio e imagem, a exemplo de fanpages de redes sociais (conforme realizado neste estudo), mas também para clientes diretos, em diversos Canais de SAC como: e-mail, Fale Conosco, WhatsApp, aplicativos, reviews de e-commerce, sites de conciliação, DMs de redes sociais, CRMs, Help Desk, entre outros.  

 Qual é a relação entre o NPS tradicional e o sNPS?

Qual é a relação entre o NPS tradicional e o sNPS?

São usados a mesma escala, a estrutura, o método de cálculo e as zonas de classificação do NPS mundialmente conhecidos. No entanto, agora é interpretado diretamente o grande Volume, Velocidade e Variedade de dados das percepções espontâneas de CX através de uma IA que pontua a Nota de Recomendação de 0 a 10.

O NPS espontâneo

Esse foi o contexto que levou a Postmetria à consciência de que o NPS era uma métrica que merecia ir além da pesquisa ativa, ou seja, que valeria a pena, para as marcas, entender como as redes sociais traziam respostas a respeito da tendência do cliente a recomendá-las.

“Lançamos mão de um algoritmo proprietário, que hoje é oportunamente uma barreira de entrada do ponto de vista concorrencial”, explica o CEO. “Nossa Inteligência Artificial interpreta automaticamente um imenso volume de dados multiplataforma e, até o fim do ano, lançaremos o Falametria (análise sNPS das conversas do SAC por telefone), recurso que vai permitir ouvir o cliente, além de ler o que ele publica.”

Ele conta que na empresa o papel do colaborador é muito importante, afinal “o operador de dados é um professor da IA”, diz. A partir da tecnologia, então, a companhia acumula informações sobre os mais diversos segmentos de negócio, inclusive porque utiliza o Big Data das informações disponíveis publicamente – de empresas-clientes e do mercado em geral. Com isso, aprende sobre empresas, setores de mercado e, é claro, a respeito de consumidores.

“Temos o crescimento de aprendizado de máquina de contexto, ou seja, entendemos cada vez mais a influência de regionalismos e hábitos locais sobre o que é dito pelo cliente”, explica. Como exemplo, ele menciona que, em certa ocasião, a tecnologia identificou a frase “o entregador me deu um pirulito”. O relato não tinha um sentido literal, mas figurativo: significava que a entrega não havia sido feita. Em outros locais, poderia-se dizer que o cliente “levou um bolo”. O grande desafio é inserir esse tipo de regionalismo na máquina, mas a Postmetria já evoluiu muito nesse sentido, compreendendo inclusive algumas ironias. “Trabalhamos com o contexto de aprendizagem de máquina em nível supervisionado, acelerando o aprendizado dela”, conta.

Por dentro de empresas e setores

A partir do conhecimento obtido, a Postmetria desenvolveu um estudo que tem como base as interações públicas nos chamados canais externos (Facebook, YouTube e Twitter). Entre 14 de julho e 13 de outubro de 2021, mais de 1 milhão de comentários foram analisados. A partir deles, a Postmetria identificou o desempenho de dois setores principais: varejo e financeiro.

O CEO explica que é levado em consideração, para o estudo, o conceito de consumidor. E justifica: “o consumidor é aquele que consome o produto/serviço, mas também a marca, a comunicação, o compromisso social – imagem, publicidade… – influenciando a tomada de decisão de compra de outros consumidores”, diz. “O cliente, por sua vez, está dentro do conceito de consumidor, sendo aquele que já efetuou uma transação.”

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