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Apps, transacciones y reseñas permiten anticipar abandonos y modificar promociones, horarios, tiempos de espera y oportunidades de venta en la playa y la tienda.
La lógica sostenida sobre encuestas, puntajes y comentarios, empieza a resultar insuficiente para evaluar la experiencia del cliente. El dato que ahora gana valor aparece antes de cualquier respuesta: la hora elegida para cargar, la frecuencia de las visitas, los productos comprados y el momento en que una persona deja de volver.
La diferencia parece pequeña, pero modifica por completo la gestión. “Hoy tenés que estar viendo qué hace el cliente, no tanto qué dice“, subrayó Cristina Miglio, presidenta de DEC Desarrollo de la Experiencia del Cliente y directora del Programa CX de la Universidad Torcuato Di Tella.
Esto no supone abandonar las calificaciones de Google ni los comentarios digitales. Esos indicadores todavía permiten conocer la “temperatura” de una red y detectar rápidamente problemas de atención, limpieza, infraestructura o servicio. Sin embargo, ofrecen una fotografía parcial cuando se analizan de manera aislada.

En diálogo con Surtidores, Miglio advierte que buena parte de las encuestas se realizan sobre usuarios registrados en programas de fidelización. Al tratarse de personas que ya mantienen un vínculo habitual con la marca, la puntuación puede sobredimensionar el nivel general de satisfacción y dejar afuera a quienes alternan entre distintas banderas, compran ocasionalmente o abandonaron la red.
¿Qué buscan ahora las compañías? Ya no alcanza con obtener una mejor calificación. La especialista destacó que “la tendencia va hacia predecir comportamientos y adelantarse, versus quedarse solo con los resultados de las métricas tradicionales”. Para avanzar en esa dirección, las compañías relacionan respuestas, transacciones y recorridos con el objetivo de reconocer patrones. Un consumo concentrado únicamente en jornadas promocionales también revela hasta dónde llega la fidelidad cuando desaparece el beneficio.
A partir de esa lectura, la experiencia empieza a intervenir sobre la operación. Las aplicaciones permiten identificar franjas de menor actividad, enviar cupones, ensayar descuentos y evaluar si el usuario regresa. “Hay que seguir encontrando oportunidades de hacer cambios e incentivos para encontrar ese algoritmo que permita mejorar la performance en ventas”, sostuvo Miglio.
El margen de mejora ya puede observarse en experiencias realizadas dentro del sector. La combinación de descuentos nocturnos, autodespacho y pago digital permitió a YPF incrementar un 25 por ciento la demanda durante la madrugada, una propuesta que surgió del centro de análisis de datos de la compañía.
La experiencia del cliente dejó así de pertenecer exclusivamente a las áreas de marketing. Actualmente interviene en la distribución de la demanda, la organización de turnos, la fijación de promociones y la administración de los tiempos de atención. También permite comprobar si una iniciativa produjo una modificación concreta o solamente fue bien recibida en una encuesta.
Las petroleras avanzan con distintos grados de maduración. Por ejemplo, YPF tomó la delantera e inauguró su centro que procesa más de un millón de transacciones diarias y monitorea ventas, tiempos, protocolos y abastecimiento para recomendar intervenciones en cada punto de venta. AXION energy incorporó las reseñas a su sistema de evaluación de red, mientras Shell comenzó a desplegar un programa para gerentes, supervisores y mandos medios. Son caminos diferentes hacia una misma búsqueda: tomar decisiones con información más cercana a la conducta real.
Pero la sofisticación no termina en las pantallas. También alcanza al recorrido físico dentro de la estación. Si una persona compraría un café, pero evita la tienda porque no encuentra dónde estacionar o no quiere perder tiempo, la oportunidad no pasa por enviarle otra encuesta. La respuesta puede ser acercarle ese producto mientras carga combustible.
De esta manera, Miglio vinculó la evolución del análisis con una mayor integración entre playa y tienda, la reducción de fricciones y el crecimiento de la venta cruzada. También incorpora la experiencia del empleado, especialmente en horarios de baja actividad, porque una dotación motivada y consciente de su aporte puede sostener mejores niveles de servicio.

¿CUÁL ES EL MARGEN DE EVOLUCIÓN EN EXPERIENCIA DEL CLIENTE?
Todavía existe un recorrido amplio. La incorporación de sentiment analysis permitirá procesar comentarios y reseñas para identificar su tono y los temas que concentran satisfacción o malestar. Al cruzar esa información con la frecuencia de carga, los productos comprados, los horarios y las promociones utilizadas, las compañías podrán reconocer si un reclamo aislado forma parte de un patrón. Así, una caída del consumo, una menor recurrencia o una valoración negativa podrán funcionar como alertas de posible abandono y activar una respuesta antes de perder al cliente.
No obstante, el salto más importante no dependerá de acumular información, sino de traducirla en cambios visibles para quien ingresa a la Estación de Servicio.
“Lo que me sirve muchísimo es mejorar el tiempo de espera en la fila y que me atiendan de una manera empática”, remarcó Miglio. La frase marca un límite necesario: ninguna herramienta compensa una demora excesiva, una mala respuesta o una tienda inaccesible.
Para los operadores, la pregunta también cambia. Ya no será solamente qué calificación obtuvo la estación, sino qué ocurrió después de cada visita. Si el cliente regresó, amplió su compra, eligió otro horario o dejó de consumir. Las petroleras están desarrollando la capacidad de detectar esas señales. La diferencia estará en quién logre actuar antes de que el reclamo aparezca.
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