Los proyectos de Business Intelligence son también proyectos de Gestión del Cambio

En dos líneas: muchos proyectos de Business Intelligence (BI) que técnicamente se han realizado de un modo impecable y que en principio se han desarrollado sin problemas desde un punto de vista funcional acaban fracasando por el más terrible de los síndromes para el BI: "el usuario desaparecido". 

Casi todos los consultores acabamos por volver por las empresas en las que hicimos algún proyecto en el pasado, cuando uno termina un proyecto puede tener sensaciones muy distintas (alivio, satisfacción, inseguridad, etc...) pero lo que es seguro que siempre quiere ver qué ha pasado con el resultado de su trabajo pasado un tiempo.

Y en ocasiones me encuentro con que un BI que parecía destinado al éxito languidece sin apenas usuarios activos y que incluso la alta dirección que lo impulsó se conforma con esa situación cuando hace un año era todo entusiasmo sobre el impacto que tendría el BI en la toma de decisiones y en la mejora de la competitividad de la empresa.

¿Qué ha pasado?, el proyecto parecía qué cumplía con los requisitos para ser un éxito:

• Apoyo de la alta dirección.
• Colaboración tanto de las áreas de negocio como de TI.
• Objetivos claros.
• Comunicación interna de dichos objetivos.
• Formación a los usuarios.

Y, sin embargo, nos encontramos con un BI que proporciona información a todas luces valiosa para la empresa y que supera en inmediatez, calidad, visualización, etc.. a los antiguos sistemas de control y reporting basados en hojas de cálculo, pero que no tiene usuarios, estos han vuelto al Excel, si es que alguna vez lo abandonaron.

Antaño era habitual que muchos BI, aunque hubiesen costado millones, fuesen lentos, tuviesen errores habitualmente o que no hubiese posibilidad de que el usuario trabajase en régimen de "self service" a la hora desarrollar sus propias consultas, informes o dashboards, pero todo eso es cosa del pasado y ya no es justificación para no aprovechar una "herramienta" como es el BI.

Y es que no aprendemos de nuestros errores, o, a lo mejor, nos sentimos muy cómodos con ellos, tanto unos como otros (usuarios, directivos, consultores, desarrolladores de BI...) no queremos cambiar, no queremos adaptarnos...

Empecemos por cómo presentamos el BI a los que van a ser sus usuarios, en esto tenemos tanta culpa los consultores como la alta dirección de las empresas, lo hacemos desde una supuesta "racionalidad" que justifica el cambio y hay que reconocer que cuando tienen éxito hay pocas cosas (por no decir ninguna) con más impacto en las empresas que el BI.

Pero lo que no queremos admitir es que las iniciativas de cambios normalmente implican significativas dinámicas y procesos "no racionales".

Es más, es tabú considerar que en las decisiones empresariales o en la actitud de los empleados hubiese involucrado algo más que la mera racionalidad, no hay lugar para intereses personales o para, ¡Dios mío!, sentimientos o creencias.

En management todos somos como el Sr. Spock de la serie Star Trek, siempre perfectamente racionales, sin emociones que puedan nublar nuestro juicio y, en consecuencia, nuestra aceptación del cambio debidamente justificado.

La verdad es que cuando como consultor me encuentro ante una implantación de un BI suelo encontrarme ante una situación de gestión del cambio con dimensiones que ván mucho más allá de la mera justificación racional de la necesidad del cambio (mejora control operativo, comunicación información, toma de decisiones basadas en datos, competitividad, productividad, etc..), como las siguientes:

1. Los intereses individuales ("la política"): ¿quiénes están interesados en el BI?, ¿cómo les afectará en las relaciones de poder dentro de la empresa?, ¿cómo conseguir el apoyo de quiénes no parecen muy interesados?,...



2. Los "valores" de la empresa: ¿cómo impacta el BI y la información que proporciona y a quién se la proporciona en los valores tradicionales de la empresa, en su cultura?, ¿podemos incorporar el BI a dichos valores y generar ilusión, aspiraciones basadas en esos valores?, ¿hay líderes facilitadores del cambio?, ¿podemos formarlos?,...



3. Las emociones (sentimientos afectivos y reactivos): ¿quién se enfadará con el impacto que pueda suponer el BI?, ¿aceptamos que las emociones de los implicados tendrán un impacto en el alcance de la implantación?, ¿podemos generar entornos de trabajo en el proyecto que permitan mostrar esas emociones de un modo constructivo?, ¿tenemos líderes dotados de inteligencia emocional capaces de ayudar en el cambio a las personas más "emocionales"?,...



4. La mentalidad: ¿qué creencias básicas actualmente limitan las posibilidades de cambio?, ¿qué creencias básicas sostienen nuestra propuesta de cambio?, ¿cómo cambiamos la mentalidad de las personas para que puedan ver las nuevas posibilidades que ofrece el BI?, ¿la empresa tiene un liderazgo capaz de cuestionar sus propias ideas y otros supuestos muy arraigados en la empresa?



5. Las defensas inconscientes basadas en la ansiedad: ¿entendemos y aceptamos que pueden haber reacciones inconscientes por parte de individuos y grupos a nuestra propuesta de cambio?, ¿sabemos quiénes pueden sentirse más amenazados y, por ende, sentir mayor ansiedad?, ¿sabemos manejar esas situaciones donde la ansiedad impide el uso de la racionalidad como método de justificación del cambio?,...

No podemos basarnos siempre en la letanía de la resistencia al cambio, lo que Sabina definía en una canción como la "Cofradía del Santo Reproche", al final si queremos mejorar debemos adaptarnos y eso supone cambiar y hemos de gestionar dicho cambio para intentar controlar el proceso en lo posible.

Y tampoco hemos de olvidar que el BI es más que una tecnología o que una herramienta determinada o incluso que una metodología de gestión, es todo eso en conjunto, y más.

Este es un tema que indudablemente merece posts adicionales, "continuará". 

Cuando presentes datos lo mejor es ir al grano

En dos líneas: a la hora de presentar datos en una reunión usar Power Point suele ser una desventaja, aunque mucha gente no lo crea no está pensado para eso, pero si hay que utilizarlo es mejor tener claros un par de conceptos sobre la visualización de datos. 

No voy a extenderme con ejemplos complejos en visualización de la información o en teorías sobre el número de dígitos que el cerebro humano es capaz de retener después de x segundos, simplemente voy a proporcionar algunas ideas que os pueden ayudar a que vuestros compañeros de trabajo no se queden embobados intentando entender unas cifras mientras que no hacen puñetero caso de lo que contáis durante la presentación.

He presentado datos, especialmente en temas de control de gestión, cientos de veces y basta con aprovechar un par de matices para que la presentación quede mucho mejor.

Bien, supongamos que tenemos que presentar la información sobre las ventas del pasado ejercicio por las distintas áreas de negocio, la inmensa mayoría de las veces me he encontrado con algo parecido a esto:

El personal simplemente entra en coma y pase de todo, habrá quién se quede leyendo mientras desconecta del resto del mundo, otros se quedaran mirando "sus datos" o, peor aún, su smartphone, etc...

Una respuesta habitual a la idea central de este post ("cuando presentes datos, lo mejor es ir al grano") será cambiar la tabla ligeramente para destacar los acumulados:

El resultado en términos de atención de la audiencia no será muy distinto del que se obtendría del primer caso.

Como ya todos tenemos experiencia en dormirnos en las presentaciones, algunos incluso en las suyas propias, los famosos "quesitos" o "tartas" vienen a nuestro rescate, no está mal si como en el caso que nos ocupa tenemos pocas categorías con las que trabajar.

Le podemos dar un poco de énfasis a nuestro mensaje, por ejemplo que el mayor importe de nuestros ingresos vienen del lado de la consultoría, de las implantaciones de Business Intelligence y del outsourcing, jugando con los colores y con los tamaños de letra:

Pero aún así en los "trozos" de la tarta no siempre se aprecia bien la diferencia de tamaño, así que os propongo algo tan sencillo como esto:

Siempre hemos de trabajar conscientes de los mensajes que queremos transmitir con los datos, esto es, proporcionando la información que consideramos relevante al tiempo que el "insight" se comenta durante la presentación, lo que expresamos de viva voz es lo más importante mientras que las slides son un mero soporte (eso si, a veces imprescindible) ya que si fuese al contrario muchas reuniones y webinars estarían de más y bastaría con quedarse con el correspondiente Power Point.

Y no haré más comentarios sobre lo anterior......

Porque cuando no aportamos mucho en nuestras explicaciones a las tablas y gráficos lo que suele suceder es que nos hemos concentrado en producir esos datos, por lo general vía Excel y con muchas celdas vinculadas, tablas dinámicas, macros, etc.... horas de esfuerzo para luego quedarnos cortos en el análisis y así todos los meses o semanas.

De este modo no aportamos valor ni se nos percibe como valiosos.

Lo triste es que todo ese esfuerzo "amanuense" no merece la pena, cualquiera que haya trabajado en Excel durante años aprende a mantener una relación amor-odio con él, por su parte el Business Intelligence ahora proporciona soluciones al alcance de cualquier tipo de empresa, soluciones que centran a las personas en el análisis de la información (para proporcionar insight de cara a la toma de decisiones) y dejan las tareas repetitivas de generación de datos / reporting que apenas generan valor al software.

Obviamente, con estos consejos apenas se aprecian las ventajas de la visualización de datos frente a las tablas numéricas, prometo profundizar en estos temas en próximos posts.

Preguntas Incómodas

En dos líneas: estas son preguntas que habitualmente acaban surgiendo cuando hablamos con empresas que no tienen implantado el Business Intelligence, son tan incómodas que a veces da miedo hacerlas. 

No voy a ser muy exhaustivo pero con las siguientes preguntas ya se me ha puesto colorado más de un alto directivo / empresario y aunque se mencionan cosas como "yo no estoy en el día a día" o "no me van mucho los números" y me parece terrible que no se puedan contestar, ahí van unas pocas:

1. ¿Cuántos clientes tiene su empresa?


2. De los principales productos / servicios que ofrece, ¿cuáles han sido las ventas el pasado ejercicio? (en unidades físicas y en unidades monetarias)


3. ¿Puede proporcionar un top 20 de sus clientes?


4. ¿Cuál es el valor de un cliente dado?, para ser generoso hablemos de uno de sus 10 mejores clientes dentro de la lista anterior.


5. ¿Cuáles son sus 10 proveedores más importantes?

Y normalmente tenemos que parar cuando llegamos a la 4ª ó 5ª pregunta, triste ¿verdad?.

Lo normal es que ese mismo directivo pida a su equipo que le proporcione respuestas actualizadas a esas mismas preguntas, y a las pocas horas ya se hayan realizado las correspondientes consultas SQL, "cortas y pegas" a Excel y algunos refritos más para obtener un bonito Power Point.

Y en ese momento el directivo quizás se sienta satisfecho y se diga que lo tienen todo controlado con sus hojas de cálculo pero la verdad es que carece de una herramienta que le permita tomar decisiones de un modo adecuado a las capacidades de la tecnología actual.

Cuando pasen unas pocas semanas volverá a olvidar los datos y, desde luego, no tendra la información y el "insight" que necesita, entonces se reproducirá el ciclo de generación de hojas de cálculo y presentaciones que son una pérdida de tiempo y dinero.

Y es que cuando uno de nuestros clientes comienza a trabajar con sus dashboards y cuadros de mando os aseguro que puede contestar a esas 5 preguntas (y a otras muchas más) al dedillo porque toma decisiones todos los días en base a esa información que le llega automatizada y actualizada, y la consulta en su ordenador, en su portátil, en su tablet, en su smartphone, siempre es consciente de la misma en tiempo real.

De este modo las "constantes vitales" de la empresa se monitorizan constantemente.

Me despido pidiendo al amable lector que se plantee esas mismas 5 preguntas con sinceridad, ¿qué respondería?, y no vale hacer trampas.

Introducción al Big Data

En dos líneas: un estupendo vídeo de 8 minutos explicando el hype por excelencia hoy en día: el Big Data. 

Al final uno se plantea si todas estas tecnologías van a avanzar a la misma velocidad que se generan datos, me entristece la tendencia de nuestra civilización a producir enormes cantidades de desperdicios sean en forma de CO2 o de bits.

¿Qué diferencia hay entre el Business Intelligence y el Business Analytics?

En dos líneas: es una discusión que se va repitiendo desde hace al menos 6 ó 7 años y las cosas siguen igual que entonces, es el problema de una disciplina joven en la que los términos no están del todo definidos y el marketing de fabricantes y consultores los retuerce y manipula en aras de la tan deseada "diferenciación" de productos y servicios. 

La diferencia entre Business Intelligence (BI) y Business Analytics (BA) es una cuestión que emerge más o menos en 1 de cada 4 pre-ventas que hacemos, el problema es que si el cliente ha tenido varias conversaciones con distintos proveedores se encontrará con que todos le ofrecen BI y que cuando pregunta por BA también todo el mundo le dice que "faltaría más", que desde luego lo ofrecen.

La cuestión es que no todos tenemos el mismo concepto de BI y de BA, es más, a algunos nos parece que lo mejor sería no haberse inventado el término BA, pero claro hay que vender tecnología y en el marketing de las tecnologías de la información (TI) suele colar la idea de que un nuevo término es sinónimo de ideas/productos/servicios realmente novedosos.

Pero al final todo esto cansa a los que trabajamos en el TI (bueno, supongo que a los gurus y a los del marketing no) y, sobre todo, distrae y confunde a los clientes y eso no está bien.

Parto de la idea de que en mi opinión lo más justo es hablar únicamente de BI y punto, aunque he renunciado a defender dicha idea por lo "excéntrica" que resulta ante la avalancha de mensajes diferenciadores.

Una visión más "a la última" (1) diría que al BI se le denominaría simplemente "Analytics" y por "Analytics" entenderíamos cualquier proceso impulsado por datos (el famoso "data-diven") que proporciona "insight", esto es, un conocimiento profundo orientado a la toma de decisiones generadoras de valor para la empresa.

¿Os suena la idea de transformar datos en información?, pues eso, ni más ni menos.

¿Y qué podemos encontrar en ese fabuloso reino del Analytics?, pues más o menos lo siguiente:

• Reporting: el resumen y consolidación de series de datos históricos.
• Análisis de tendencias: descubrimiento de patrones ocultos en las series temporales de datos.
• Segmentación: identificación de similitudes dentro de dichas series de datos.
• Modelos predictivos: predicción de eventos futuros partiendo de datos históricos.

Y esto sería pues el BI, al que le ponen nombres como Reporting, Corporate Performance Management, o simplemente, BI. Siempre se trabajaría con datos históricos que se analizarían y se presentarían del modo más útil para los usuarios.

Pero eso no es todo, tras el sencillo "Analytics" tenemos otro término: "Advanced Analytics" o en cristiano "Analítica Avanzada", que se centraría en analizar por qué están pasando las cosas y en predecir que va a pasar.

¿La diferencia con el "Analytics"/BI?, pues la idea de que no se trabajaría con datos históricos, no se harían predicciones partiendo de los datos del pasado, o al menos esa es la idea que trasciende de todo lo anterior.

Así que el "Advanced Analytics" sería el nombre que le damos a "herramientas" tan conocidas como la investigación de operaciones, la estadística paramétrica y no paramétrica, el análisis multivariante y los modelos predictivos basados en algoritmos.

Como podemos observar las diferencias son cuando menos cuestionables pero el tema se difumina aún más cuando llegamos a lo que sería la definición de BA, que sería todo lo anterior ("Analytics" y "Advanced Analytics") siempre que le añadamos cuatro características básicas:

• Que tenga relevancia para el negocio.
• Que el "insight" que proporcione sea útil para tomar decisiones.
• Que mida el rendimiento.
• Que genere valor.

Así que el BA sería el BI más toda una serie de herramientas estadísticas siempre y cuando todo lo anterior estuviese dotado de relevancia desde el punto de vista del management, vamos que ayude a la toma de decisiones que generen valor.

Así que el BA consistiría en usar un insight basado en datos para generar valor mientras que el BI (o si se prefiere el "Analytics") sería el proceso de generar insight a partir de datos, en este embrollo parece que la cuestión es el santo grial de la creación de valor (aprovechar personas, procesos, datos y tecnología en beneficio de la rentabilidad de la organización y/o de sus accionistas), que miedo.

Buena parte de estas "nuevas ideas" vienen del fabricante SAS que ha buscado diferenciarse de la competencia con estos conceptos si bien la competencia ha tardado bien poco en apropiarse de los mismos para que todos volvamos a estar igual a la espera del próximo "hype".

Para evitar que se piense que no me acabo de mojar aquí os dejo nuestra visión del tema en forma de una presentación que solemos hacer a nuestros clientes:

Introducción al Business Intelligence from outsourceando

Y para que se vea cuan a menudo se ha reflexionado sobre este tema os dejo algunos links:

• Business Intelligence vs Business Analytics -- What's the difference?" en CIO.com (2006)
• "Business Intelligence Vs. Business Analytics" en el blog Data Mining & Predictive Analytics (2009)
• Business Intelligence & Business Analytics, Big Time por Baseline (2010)
• "Business Analytics vs Business Intelligence? en el blog del guru de SAP Timo Elliot (2011)
• "Business Intelligence vs. Business Analytics" en IT Toolbox (2011)
• "¿Business Intelligence o Business Analytics? en el blog del español Aníbal Goicochea (2011)
• "Business Analytics versus Business Intelligence" en el blog chileno Web Mining (2012)
• "Business Intelligence vs. Business Analytics" en el blog de RJ Metrics (2012)
• "And the difference between Business Intelligence and Business Analytics is..." en el blog Real BI for Real Users (2012)
• "Analytics In - Business Intelligence Out?" por Decisionpath (2012)

Y, finalmente, un interesante vídeo:

(1) Stubbs, Evan ; "Delivering Business Analytics - Practical Guidelines for Best Practice", John Willey & Sons / SAS Institute, New Jersey (2013) 

¿Son Siempre los Mejores Vendedores Personas Extrovertidas?

En dos líneas: cuando uno comienza a trabajar con datos algunos estereotipos se disuelven como azucarillos, un buen ejemplo es el de que los mejores vendedores son personas extrovertidas. 

Esta semana hemos estado repasando con el director comercial de un cliente los resultados del 2012, hemos revisado el cuadro de mando del departamento y algunos dashboards pero cuando hemos llegado al listado de ventas (y de margen conseguido con las mismas cosa que la empresa hacía por primera vez) vendedor por vendedor del director me ha comentado, "este listado hay que incluirlo entre los informes a los que tiene acceso el Departamento de RRHH".

"Desde luego que si", respondí, "esta claro que lo necesitan para el cálculo de las comisiones y otras formas de retribución variable", "no es por eso" respondió el directivo, "es para el gerente que se ocupa de la selección de personal".

Y la verdad es que no me proporcionó muchas más explicaciones, hasta que ayer pude comentar el asunto con el gerente responsable de la selección de la fuerza de ventas de la empresa al que cuando inquirí acerca del porqué me dio una explicación más o menos del estilo siguiente "pues no es ni para pagar variable, ni para ver qué personas podrían ser despedidas, nada de eso, es para hacernos cambiar el perfil de los vendedores, está cansado de que busquemos comerciales exageradamente extrovertidos o ingenieros de preventa muy técnicos".

Al parecer el Director Comercial tenía muy bien clasificada la personalidad de los distintos miembros de su equipo y había algo que le sorprendía, eran aquellos más "normalitos" es decir ni muy introvertidos ni muy extrovertidos los que conseguían de lejos las mejores ventas y los mejores márgenes.

La verdad es que me ha picado la curiosidad y he decidido dedicar un rato a investigar si había algún estudio que fuese en contra del lugar común de que las personas extravertidas son las que más y mejor se desempeñan como comerciales y he encontrado un interesantísimo estudio que viene a refrendar la idea del Director Comercial de nuestra empresa cliente.

El estudio fue llevado a cabo en 2001 por un profesor de la Universidad de Pennsylvania - Wharton llamado Adam Grant y se titula "Personality and Performance at the Beginning of the New Millennium: What Do We Know and Where Do We Go Next?", he de reconocer que me ha costado un buen rato revisar los resultados y cuando estaba a punto de hacer una bonita tabla excel para explicar las conclusiones del mencionado estudio me he encontrado justo con lo que buscaba en una lectura de esas que uno tiene en el tablet para retomarlas de vez en cuando, es el libro de Daniel H. Pink "To Sell is Human" que resume las claves del estudio de Grant.

Y es que no hay nada como un gráfico sencillo para entender algo que parecía complejo:

Fuente: "To Sell is Human" - Daniel H. Pink

El estudio de Grant se hizo sobre más de 3.000 comerciales de call centers y vemos que:

1. Los que menos venden son las personas introvertidas (120 $/Hora).
2. Las personas extravertidas apenas venden más que las introvertidas (125 $/Hora).
3. Las personas que no son ni introvertidas ni extrovertidas ("ambiverts") son las que más venden (de promedio casi 160 $/Hora).

Es más, aquellos comerciales que se situaban justo en la mitad del continuo introversión-extroversión (en el 4) eran con diferencia los más exitosos y lograban unas ventas de 208 $/Hora.

Este tema se merece un reflexión más profunda, pero me parece claro que hay que empezar a deshacerse de algunas ideas preconcebidas sobre el perfil que ha de tener la fuerza de ventas.

Cuadrante Mágico de Gartner 2013 para Business Intelligence

En dos líneas: la verdad es que ya hace unas semanas que se publicó el nuevo cuadrante mágico de Gartner para Business Intelligence así que aunque con un poco de retraso aquí está. 

Lo más destacado es que han cambiado el nombre del cuadrante, ahora se denomina "Magic Cuadrant for Business Intelligence & Analytics Platforms" cuando hasta 2012 era "Magic Cuadrant for Business Intelligence Platforms", me da que es que es una cierta concesión al movimiento desde el termino Business Intelligence al de Business Analytics, esto es desde lo que podría ser el reporting tradicional (más todas las mejoras en visualización y consultas OLAP) al campo del análisis de escenarios y la estadística inferencial.

Aquí os dejo el cuadrante:

Fuente: Gartner

Para los que quieran saber más sobre este estudio de Garner y ver cómo ha evolucionado en el tiempo creo que este post del verano de 2012 os resultará de mucha utilidad.

Y para los que quieran saber mi opinión sobre la evolución del cuadrante en los últimos años la resumiré de la siguiente manera:

"Graphic Detail" un Gran Blog sobre Visualización de Datos

En dos líneas: para todos los que nos dedicamos al mundo de la información para la toma de decisiones hay pocos ejemplos mejores de como mejorar la visualización de los datos que los que ofrece The Economist cada semana. 

Basta con leer los post de su blog Graphic Detail, en el mundo de la empresa y en especial en el del Business Intelligence hay mucho que aprender en términos de claridad y facilidad de comprensión, cualquiera que trabaje con dashboards corporativos sabe de lo que hablo.

Además en el blog se tratan de una manera amena ejemplos de visualización de la información qué intentan evitar los errores de las habituales infografías saturadas de datos y dónde se busca más imponer un mensaje o idea predeterminados que proporcionar una oportunidad para reflexionar.

Basta con ver este ejemplo sobre el mercado inmobiliario en el Reino Unido:

http://www.economist.com/blogs/graphicdetail/2013/02/property-prices

Que por cierto lleva a otro artículo con un gráfico interactivo comparando la evolución de los precios de  las viviendas en distintos países que resulta muy deprimente en lo que se refiere a España.

Otro buen ejemplo es este dashboard que acaban de lanzar y que denominan "Global Business Barometer" os dejo un "pantallazo" pero podéis acceder a la versión interactiva aqui.

http://www.economist.com/blogs/graphicdetail/2013/02/economistft-survey

Y que decir de este gráfico de la evolución prevista del PIB, me parece genial como juega con las horquillas de las predicciones, de nuevo algo que deberíamos ver más a menudo en las empresas:

http://www.economist.com/blogs/graphicdetail/2013/02/focus-1

O este gráfico sobre la evolución del coste de la vida en algunas de las ciudades más importantes del mundo:

http://www.economist.com/blogs/graphicdetail/2013/02/daily-chart-3

Además a cada gráfico le acompaña un post con análisis muy agudos, en definitiva, un blog indispensable siempre y cuando seas un fan de los datos (y aún mejor de la información y el insight), te dediques al Business Intelligence o, lo que es mejor aún, quieras ver más allá de la simple opinión periodística.

Cuatro Elementos Clave para la Satisfacción de Cliente

En dos líneas: un poquito de management, que nunca está de más en un blog de Business Intelligence. 

Al final hay que reconocer que el activo más valioso de una empresa son sus clientes, ahora mismo soy consciente de que mucha gente diría que son las personas que trabajan en la empresa pero sin clientes pocos sueldos se pueden pagar.

Como me dedico al mundo de las métricas de negocio y el Business Intelligence la satisfacción del cliente es un lugar común, lo que no es tan común es que los directivos de la empresas tengan claro dónde hay que centrar la medición de esa satisfacción.

Ya tendré tiempo para dar mi opinión sobre esas métricas en algún otro post, pero lo primero es lo primero y hay que definir cuáles son los elementos clave para obtener la satisfacción del cliente en mi humilde opinión:

1. Un Producto Perfecto: da igual el precio o el mercado, los cliente no esperan menos que eso, un producto o un servicio con un funcionamiento perfecto, y hemos de proporcionárselo obviamente dentro de los límites de lo predecible (ya se sabe el dicho americano de "Shit Happens!") y para lograrlo esa búsqueda de la perfección ha de impregnar el diseño de ese producto o servicio desde su inicio.


2. La gente que trabaje fabricando ese producto o proporcionando ese servicio debe sentirse involucrada en el mismo, debe importarle: puedo comprar el mejor reloj de pulsera del mundo pero si el dependiente de la joyería me proporciona una atención deficiente aunque acabe haciendo un desembolso siempre habrá un mal recuerdo asociado a ese reloj y mi experiencia (y en consecuencia mi satisfacción y mi interés por esa marca o por ese establecimiento) se verá marcada por ello.


3. Y los servicios que no nos sean prestados a tiempo, aunque lo sean de un modo perfecto y con el mayor entusiasmo y empatía no nos dejarán satisfechos, me temo que en el mundo en el que vivimos la tolerancia al retraso en cualquier servicio es cada vez menor, los clientes de Amazon repiten porque su logística es capaz de entregar los envíos más rápido de lo que estos esperan y de este modo la empresa supera las expectativas de dichos clientes, ese es un modo ideal de conseguir satisfacerlos.


4. Contando siempre con un proceso efectivo de resolución de incidencias, los problemas son inevitables pero es justo reconocer que muchas empresas han ganado una buena reputación no tanto por la calidad de sus producto como por un impecable servicio de atención al cliente. Hay industrias como la de la telefonía móvil donde se ha preferido maltratar al cliente y a cambio ofrecerle terminales y otro tipo de servicios a modo de compensación, el resultado es que las marcas en ese sector tienen una imagen pésima y la fidelidad del cliente se acerca a cero.

Antes de terminar me gustaría hacer alguna pequeña aclaración, en el elemento 2 al fin y al cabo de lo que hablo es del famoso "delivery" que tanto obsesiona fuera de España y que aquí parece no importar.

Por otro lado, cuando hablo de que el servicio sea proporcionado a tiempo hay ocasiones en las que dicho tiempo no tiene porque ser el más breve posible dentro de la capacidad de delivery de una organización, basta con pensar en que en un restaurante de 3 estrellas Michelin nos sirviesen a la misma velocidad que en un fast food, seguro que los clientes no estaban muy satisfechos aunque la comida fuese sublime.

Además estos cuatro elementos clave deben mantenerse de un modo consistente, esto es, no puede haber altibajos o irregularidades, por ejemplo, si tenemos una empresa de autobuses no es posible que en unos el servicio sea irreprochable y en otros sea pésimo.

Como la satisfacción del cliente es un juego de expectativas no estaría de más terminar este post con la idea de que hay veces que hay que saber "reducir" las expectativas del cliente, por ejemplo, cualquier consultor que se precie ha pasado por la experiencia de enfriar los animos de un cliente con respecto al alcance de alguna solución o la funcionalidad de un producto, es mejor pasar por ese trago antes que al finalizar el proyecto.