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Cómo RR.HH. puede utilizar el concepto de vista de 360 ​​grados del cliente

Los mundos de los empleados y los clientes están chocando, y es hora de dejar de sentarse y mirar. Ha llegado el momento de actuar antes de que se pierda otro día de oportunidad y antes de que rueden cabezas en RR. HH.

Aquí está el problema. En cada conferencia de recursos humanos a la que yo, Jeremy, he asistido este año, y ha habido muchas, a los asistentes se les ocurrió la idea de que «¡es hora de tratar a sus empleados como clientes!» Gracias a los organizadores de la conferencia por permitir que los presentadores recalquen ese punto, repetidamente. Desafortunadamente, el personal de recursos humanos no ha tenido que tratar clientes como clientes. Bueno, eso es, si no incluyes ese trabajo universitario cuando atendieron a los clientes en el Houlihan’s local.

Esencialmente, se le pide a RR.HH. que haga lo imposible y resuelva algo para lo que no está equipado. No hay nada nuevo ahí, ¿verdad? Fue entonces cuando me di cuenta. El servicio al cliente es un concepto tan fundamental para los negocios que se ha perfeccionado durante siglos, o desde que la primera empresa abrió sus puertas. En los últimos años, ha experimentado un increíble renacimiento con la aplicación de conocimientos adquiridos de la siempre tan popular disciplina de big data. Así que avancemos rápidamente a través de los siglos de prueba y error experimentados por el lado del cliente y lleguemos a lo que muchos llaman el santo grial: análisis de big data. No solo eso, sino que apliquemos las técnicas y ejemplos que se han aprendido del lado del cliente de la ecuación para llevar a RR.HH. allí.

No soy ajeno al servicio al cliente en virtud de mi trabajo atendiendo a mis clientes de Hive Tech, así como por mi trabajo previo de consultoría e implementación. Y sí, soy el camarero de Houlihan. Sin embargo, no conozco el lado del cliente lo suficientemente bien como para manejar ambos lados de la ecuación, especialmente en lo que se refiere a big data.

Ingrese al coautor Sahil Kedar, que trabaja en la vista de 360 ​​grados del cliente, o al cliente 360 ​​(C360), que se trata de analizar los puntos de contacto y la información demográfica de su base de clientes para comprender mejor lo que está sucediendo con su empresa y sus productos. En esta columna, Sahil explica los conceptos básicos de la vista de 360 ​​grados del cliente y proporciona estudios de casos e ideas que brindan un contexto de la vida real. En el camino, incluiré comparaciones con el mundo de los empleados, al que llamaré E360.

Conceptos básicos de C360

C360 generalmente se origina en ventas y marketing. Comencemos con el «análisis de conversión omnicanal». Esa es una forma elegante de referirse a obtener datos de múltiples fuentes. Hay tres áreas clave de la vista de 360 ​​grados del cliente:

  • Conocimientos profundos del consumidor para comprender la ruta de compra y las influencias para comprar;
  • Una columna vertebral tecnológica, que incluye análisis de datos, para desarrollar modelos predictivos para una participación eficaz del consumidor; y
  • Compromiso entre las funciones y todo el liderazgo, no solo el marketing y las ventas.

Al igual que con los clientes, un simple cuestionario para empleados no proporciona una vista de 360 ​​grados de ellos. Para profundizar en la información de los clientes, primero debemos segmentar la audiencia. Este es un proceso de dividir a las personas en subgrupos homogéneos según criterios definidos, como el uso de productos, la demografía, la psicografía, los comportamientos de comunicación y el uso de los medios.

Para E360, esto significa que debe segmentar según criterios como la edad y el estado civil. Después de todo, los empleados jóvenes solteros tendrán diferentes agendas para la longevidad de su carrera y el uso del tiempo libre que los empleados casados ​​mayores. Una talla no sirve para todos en estos casos. Puede dar miedo hacer esto, pero no está tomando decisiones de contratación o despido basadas en esta segmentación y no es a nivel individual..

De ahí pasamos al análisis del comportamiento. Este es el proceso de aplicar sistemáticamente intervenciones basadas en los principios de la teoría del aprendizaje para mejorar los comportamientos socialmente significativos en un grado significativo y demostrar que las intervenciones fueron la causa de la mejora. Cuando hacemos nuestra segmentación y luego evaluamos los comportamientos, miramos si estamos viendo el resultado esperado o apropiado. Si los resultados son inesperados, debemos analizar por qué y determinar los próximos pasos. Desde el punto de vista del E360, esto es como iniciar un programa de reconocimiento y evaluar los resultados.

Estudio de caso de reventa de automóvil C360

Una gran empresa que se centra en la reventa de automóviles necesitaba una forma de determinar los tipos de comportamiento que llevan a un cliente a comprar un automóvil. Quería ver si los clientes realizaban una investigación exhaustiva en línea o mucha investigación en el concesionario físico. La compañía también se preguntó si podría rastrear a alguien desde en línea hasta el lote del distribuidor. Aunque estas son preguntas habituales para una empresa de este tipo, también quería reducir las inversiones en bases de datos analíticas y almacenes de datos empresariales tradicionales.

La empresa decidió utilizar una herramienta de análisis empresarial que analiza datos en Hadoop (software de código abierto que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos). La empresa integró y visualizó datos de anuncios de televisión, métricas de tráfico del sitio web e inventario de concesionarios de automóviles para comprender mejor la influencia en el viaje del consumidor. La compañía creó paneles que demostraron cambios inmediatos en el comportamiento del consumidor influenciados por los anuncios de TV OEM durante el Super Bowl. El proyecto logrará un ROI positivo en seis semanas, lo que significa mucho menos tiempo y dinero que si la empresa utilizara herramientas heredadas.

La mejor comparación para el E360 podría ser cambiar al comprador del automóvil por un candidato para un empleo. Claro, los candidatos aún no son empleados, pero si todo va bien, pronto lo serán. ¿Qué pasaría si pudieras rastrear a alguien desde la bolsa de trabajo hasta la sala de entrevistas? ¿Y si pudiera comprender mejor la influencia en el viaje del candidato?

Estudio de caso de C360 Affordable Care Act

El gobierno está revisando la eficacia de la Ley del Cuidado de Salud a Bajo Precio (ACA) para enfocar a los solicitantes como clientes de la ACA. Los administradores de datos están intentando responder a una serie de preguntas. Por ejemplo:

  • Los solicitantes comienzan a inscribirse en línea y luego se retiran antes de terminar. ¿Por qué se fianza?
  • Algunos solicitantes que salieron bajo fianza regresarán más tarde (tal vez semanas o meses después) y volverán a presentar una solicitud o terminarán su solicitud. ¿Qué les hizo volver? ¿Fue una elección personal o la ACA ofreció una nueva característica que les atrajo?
  • ¿Qué grupo demográfico es más probable que solicite ACA? ¿Cuáles son las cualidades de estos segmentos en las que debemos concentrarnos o investigar más?
  • ¿Podemos encontrar las diferencias de los solicitantes según el estado de origen o los niveles de ingresos? ¿Qué solicitantes utilizan los créditos fiscales aplicados?

Al incorporar el concepto de omnicanal, ¿puede el gobierno rastrear el comportamiento a través de los hábitos de visualización del sitio? Por ejemplo, si alguien va del sitio de ACA al sitio de Blue Cross Blue Shield, ¿el gobierno lo perderá? En esos casos, ¿podemos concluir que la ciudadanía encontró una mejor cobertura? ¿O regresan y, por lo tanto, ACA es la mejor opción? Esto tiene importantes implicaciones de marketing.

El estudio de caso de la ACA se compara bien con la experiencia de los empleados cuando se inscriben en los beneficios, incluidas las nuevas contrataciones, la inscripción abierta y los eventos de la vida. Esa experiencia es importante para los empleados y puede ser una fuente importante de insatisfacción si no se ejecuta correctamente. Si abandonan la inscripción antes de terminar, ¿por qué? Y considerando los beneficios desde la perspectiva del empleador, ¿podemos determinar qué grupos demográficos tienen más probabilidades de utilizar los beneficios? Y si es así, ¿podemos rastrear cómo afecta eso a los resultados de una empresa?

Aunque solo hemos resquebrajado la superficie, puede ver que al usar los conceptos de una vista de 360 ​​grados del cliente, puede encontrar aplicaciones interesantes para analizar a los empleados como clientes. Todavía no hemos tratado a los empleados como clientes, pero no puede desarrollar programas para tratarlos como clientes hasta que los comprenda completamente. Una vez que tenga esa comprensión, puede hacer el análisis de comportamiento como se discutió.

En el segundo artículo de esta serie, veremos algunos estudios de casos de E360 y su aplicación a C360.

Sobre los autores
Jeremy Ames es cofundador de Hive Tech HR, una empresa de consultoría con sede en Medway, Mass. Tiene 15 años de experiencia en proyectos de implementación de TI y forma parte del panel de expertos en gestión de recursos humanos y tecnología de la Society for Human Resource Management.

Envíele un correo electrónico a [email protected] o síguelo en Twitter @HCMGuy.

Sahil Kedar es un ingeniero de soluciones de alto nivel que ha trabajado en big data, almacenamiento de datos y análisis durante más de 15 años. Trabajando en empresas como IBM y en startups de San Francisco, ha diseñado e instalado soluciones para clientes como Bank of America, American Express y Fannie Mae.

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