Quando você começar a montar um programa de experiência do cliente, uma das primeiras coisas que você considerará é quantas pesquisas de clientes deve enviar.
Este útil guia de Sean Mancillas, o chefe de nossa Equipe de Concierge do Cliente, navega por conceitos estatísticos como tamanho da amostra da pesquisa e margem de erro, equipando-o para estacionar os volumes de pesquisa e resposta que você precisará para um programa CX de melhores práticas.
Aqui estão os termos fundamentais a conhecer:
Tamanho da população
O tamanho da população é o tamanho de toda a comunidade de pessoas que você deseja representar com os resultados da pesquisa.
Tamanho da amostra de pesquisa
O lote de pessoas que respondem à sua pesquisa.
Tamanho da amostra vs. tamanho da população
Para clientes satisfeitos com uma base de clientes extremamente grande, pode não ser completamente prático fazer um levantamento de cada pessoa. Entretanto, a coleta de uma amostra e de elementos de cálculo como a margem de erro pode ajudar a fornecer um número estatisticamente significativo. Além disso, vale notar que os tamanhos das amostras param de aumentar rapidamente entre 10-20k em volume. Como resultado, não é necessário pesquisar todos os clientes de empresas maiores (por exemplo, 100k de clientes) para obter um resultado estatisticamente significativo, já que o tamanho da amostra produzirá um resultado muito preciso em volumes próximos a 20k.
Com NPS (Net Promoter Score), vale a pena notar também que, além de obter um resultado estatisticamente significativo, outro benefício é poder fechar o ciclo com os clientes. Geralmente sugerimos alcançar mais do que o tamanho de amostra sugerido para que se possa identificar mais Passivos e Detratores, e dar a volta a essas experiências.
Margem de erro
A margem de erro revelará o grau de erro que envolve qualquer ponto de dados em particular. Esta porcentagem indica a probabilidade de que a amostra, incluindo feedback e comportamento de resposta, se desvie do total da população.
Em geral, quanto maior o tamanho de uma amostra, menor a margem de erro. À medida que um tamanho de amostra se aproxima do tamanho da população, os resultados se tornarão cada vez mais representativos e precisos. Os tamanhos de amostra em torno de 1000, para populações acima de 10000, são normalmente mais do que suficientes para fornecer uma margem de erro de ±5%. Os tamanhos das amostras não mudarão muito depois deste nível
Para entender melhor a margem de erro, considere esta pesquisa. Uma pesquisa NPS (Net Promoter Score) foi enviada a 500 clientes recentes. Desses 500 clientes, todos responderam e deram feedback. Desse total, 40% eram Detratores. Se repetirmos esta pesquisa, usando um nível de confiança de 95% e ±5% de margem de erro, 95 vezes em 100, as respostas seriam Detratores para entre 35% e 45% do total de entrevistados.
Nível de confiança
Um nível de confiança indica o nível de confiabilidade em relação a uma medida. Os níveis de confiança mais comuns são 90%, 95%, e 99%.
Um nível de confiança de 95% significa que se a mesma pesquisa fosse repetida 100 vezes sob as mesmas condições, 95 vezes em 100 a medida estaria em algum lugar dentro da margem de erro.
Ao calcular o tamanho da amostra (ver Intervalos de confiança para NPS (Net Promoter Score) abaixo), o z-score será usado para representar o nível de confiança. O z-score indica o número de desvios padrão que uma determinada proporção está longe da média. Aqui está uma discriminação completa:
- Nível de confiança (90%): Z-Score (1,65)
- Nível de confiança (95%): Z-Score (1,96)
- Nível de confiança (99%): Z-Score (2,58)
Você pode facilmente calcular o tamanho de amostra necessário, com base no nível de confiança e margem de erro que você se sente confortável, usando esta calculadora de tamanho de amostra de pesquisa.
Taxa de resposta
Como em qualquer pesquisa, a maioria dos clientes não responderá à pesquisa que recebem. Como resultado, ao considerar o tamanho da amostra, os clientes também precisam levar em consideração uma taxa de resposta. Você pode dar uma olhada em nosso post sobre as taxas de resposta da pesquisa do Delighted por canal.
Para fins de estimativa, recomendamos basear seus cálculos em uma taxa de resposta de 10%. Por exemplo, se determinamos um tamanho de amostra de 2.396, e uma taxa de resposta estimada de 10%, a quantidade de pessoas que precisaria ser pesquisada para esse tamanho de amostra seria de 23.960 pessoas.
NPS (Net Promoter Score) e censo
Com uma estratégia de levantamento censitário, ao contrário da amostragem, o foco está na agregação de feedback de 100% de uma população. Isto é bastante comum em ambientes B2B, onde um pulso regular em todas as relações B2B é extremamente valioso.
A metodologia da Net Promoter Score é particularmente eficaz se for dirigida a todos os clientes, bem como rastrear respostas individuais e suas mudanças ao longo do tempo.
Com a estratégia do censo, a abordagem mais comum é contatar todos os clientes em um intervalo regular (por exemplo, uma vez a cada 90 dias). Isto pode ser dividido em envios trimestrais (ex. 1/90º da população total de clientes a cada dia) ou bianuais (1/182º da população total de clientes a cada dia). Evitando lembretes e levantamentos excessivos pode garantir que haja um pulso constante de feedback sendo recebido sem um uptick em descadastramentos.
Factoring em representação de importantes segmentos de clientes
Para incorporar a capacidade de ação em seu programa CX, refine sua população por segmento. Considere quem são seus clientes mais valiosos, quem é mais ativo, que produtos eles estão usando, onde estão baseados. Quem você quer ouvir da maioria? Novos clientes, clientes que retornam?
Usando as propriedades do Delighted, você pode anexar dados de segmentação a cada pedido de pesquisa - facilitando a compreensão dos volumes de resposta por diferentes coortes de clientes. Estes dados, juntamente com uma melhor compreensão de quem está pesquisando e em que volume, ajudarão a pintar um quadro mais completo de como este feedback representa a população de clientes mais ampla.
Saber a quem seu programa está destinado tornará mais fácil analisar o feedback por segmento, descobrir onde você pode ter lacunas na representação e priorizar a ação.
Não-respondedores
Uma questão importante que envolve NPS (Net Promoter Score) é como lidar com os não-respondedores. Aqueles menos aptos a responder às pesquisas são tipicamente aqueles que são menos ativos com uma empresa, menos propensos a recomendar, e em geral menos leais.
Em consideração ao grande quadro de fidelidade e retenção de clientes, os não-respondedores podem ter um impacto significativo no crescimento e sucesso dos negócios. Aqui estão alguns itens a serem considerados para reduzir o grau de não-respondedores:
Facilite as coisas
Assegurar que a experiência da pesquisa seja simples e fácil de completar em tempo hábil. Os clientes podem se beneficiar de camadas em uma mensagem introdutória, esclarecendo a curta duração da pesquisa, ou enviando uma transmissão de pré-expedição que notifique os clientes sobre a próxima pesquisa e sua facilidade de conclusão.
Desenvolver um forte processo de circuito fechado
Os clientes não querem deixar feedback se acharem que não teria impacto. Fornecer uma comunicação clara (seja no acompanhamento ou em materiais mais baseados em marketing/comunicação) de que a resposta será tanto individualmente quanto sistematicamente aplicada, é uma ótima maneira de converter mais clientes de não-respondedores no grupo de resposta.
Por exemplo, aqui está como Peloton demonstrou que entendia que seus prazos de entrega estavam decepcionando os clientes, e como eles juraram diante de todo o seu público abordá-lo:
Para mais orientações, dirija-se ao nosso posto para minimizar o viés de não-resposta.
Além de diminuir o volume de não-respondedores, existem outros métodos que os clientes aplicam para lidar com os não-respondedores e o viés de não-respondedores:
- Captura Progressiva: Considere optar por plataformas que coletem feedback progressivamente em vez de exigir a conclusão total da pesquisa. A Delighted oferece captura progressiva para registrar a pontuação principal NPS (Net Promoter Score) (ou outra métrica) assim que ela for clicada - independentemente se um comentário de acompanhamento for fornecido. Enquanto que a maioria dos clientes se comprometerá com a pesquisa completa, é importante dar conta daqueles que têm um pouco mais de tempo - contando seu feedback para o cálculo da métrica global.
- Balde de não-respondedores: A Bain & Company defende uma abordagem que estaria puxando dados relacionados às taxas de resposta, determinando o volume de não-respondedores, e então dividindo esse segmento em Passivos e/ou Detratores. Por exemplo, Fred Reichheld, o criador do NPS (Net Promoter Score), sugeriu: "pontuando todos os não-respondedores como detratores (provavelmente não muito longe em ambientes business-to-business) ou como uma mistura 50-50 de passivos e detratores (uma estimativa razoável para muitas empresas consumidoras)".
- Comparação de Segmentos: Muitos clientes irão rever os metadados associados àqueles que responderam e cruzar esses com os metadados dos que não responderam. A partir daí, você pode determinar: 1) Se há casos de viés de não-resposta (ou seja, se há uma diferença significativa na taxa de resposta e qualidade da resposta, como pontuação e comentário, com base em diferentes segmentos de clientes) e 2) Que ações seriam necessárias para explicar o viés de não-resposta (por exemplo, o método de baldeação acima).
Pronto para começar a coletar o feedback do cliente? Veja como pode ser fácil com um teste gratuito de nosso software de gerenciamento de experiência, Delicioso.
