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En este episodio del podcast Customer Service Secrets, Gabe Larsen se une a Joshua Moskovitz para aprender los secretos de la optimización de los datos para una experiencia de cliente excepcional. Si quiere renovar la forma en que su empresa utiliza los datos, este episodio es para usted. Sintonice para saber más.
¿Dónde se encuentran los datos?
Joshua tiene una rica experiencia en tecnología y CX como ingeniero de éxito del cliente en Google. Añadir esta nueva perspectiva a CX es muy valioso en este espacio porque permite a los equipos pensar de forma innovadora en las mejores formas de ayudar a los clientes. Cuando las diferentes perspectivas se cruzan (como UX y CX o marketing y CX) las empresas son capaces de tener mejores relaciones con sus clientes porque se entienden en muchos niveles diferentes.
El uso de datos puede ser realmente abrumador, especialmente si no se sabe dónde encontrarlos o cómo recopilarlos. Según Joshua, los datos están en todas partes y el primer paso para utilizarlos con éxito es centralizar todos los datos en una pila completa. A partir de ahí, es mucho más fácil organizar y elegir las herramientas adecuadas para avanzar. Los datos pueden encontrarse en los registros de chat y las llamadas de los clientes. Si su empresa utiliza un CRM u otras herramientas para los tickets de soporte, los datos también pueden encontrarse allí. "Normalmente, lo que encontrarás es que hay muchos silos de datos, diferentes lugares donde hay un registro de clientes o gastos de marketing o diferentes herramientas y sistemas que puedes estar utilizando, aplicaciones, software, que todos tienen conjuntos de datos ricos, ricos".
Organizar los datos mediante la priorización
Una vez recopilados y centralizados los datos, el siguiente paso es establecer prioridades. Es importante que los líderes visualicen a su cliente perfecto y luego organicen los datos de manera que atraigan a ese tipo de clientes a la marca. Aunque esto pueda parecer una forma compleja de hacerlo, Joshua explica que no es tan difícil como parece y que una vez que los líderes empiezan a comprender sus datos recopilados, esto da forma a su visión del cliente común.
"En realidad se trata de, bueno, ¿dónde se puede priorizar? ¿Qué quieres reunir?... Se trata más de gestionar el ciclo de vida de los datos y menos de intentar dar con la forma óptima y única de hacerlo".
Obsesión por los datos para el éxito
La comprensión de los datos es clave para tener una visión de 360º de sus clientes. Cuanta más información recoja y organice, mejor podrá predecir las futuras acciones de los clientes y resolver los problemas recurrentes. Por suerte, la recopilación de datos es bastante rentable y merece absolutamente la pena la inversión, ya que ahorrarás dinero a largo plazo si utilizas los datos ahora. Como dice Joshua: "Creo que hay muchas herramientas y servicios diferentes. Si se acude a cualquiera de estas empresas que trabajan con ETL y se entra en un almacén de datos, es más barato que nunca almacenar datos". Joshua espera que los líderes consideren utilizar esto en su beneficio lo antes posible, especialmente ahora que hay tantas opciones para almacenar y recopilar datos que no dañan la cartera.
"Así que creo que la barrera es realmente baja hoy en día, es sólo una cuestión de ¿qué estás tratando de medir? ¿Dónde están esos conjuntos de datos? Y luego, ¿dónde necesita verlo la gente?".
Para obtener más información sobre los datos y sobre cómo éstos dan una ventaja a su empresa, consulte el episodio del podcast Customer Service Secrets que aparece a continuación, y asegúrese de suscribirse para recibir nuevos episodios cada jueves.
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Transcripción completa del episodio:
El momento de dar prioridad a los datos es ahora con Joshua Moskovitz.
Voz de introducción: (00:04)
Estás escuchando el Podcast de Secretos de Atención al Cliente de Kustomer.
Gabe Larsen: (00:11)
Muy bien. Bienvenidos todos al programa de hoy. Estamos súper, súper emocionados de empezar hoy. Vamos a hablar sobre el éxito de los clientes de ingeniería, realmente sumergirse en el uso de datos para impulsar algunas de las iniciativas de éxito en su negocio. Para ello, hemos traído a Joshua Moskovitz. Hace tiempo que quería contar con Joshua. Un historial muy divertido, anterior líder de ingeniería de clientes en Google. Google Looker estuvo allí por un tiempo, y él hablará de más en un minuto, pero a partir de ahora, en realidad un inversionista ángel y todavía permanecer en el tipo de la misma área, la IA, los datos, la inteligencia de negocios, pero algunos antecedentes muy interesantes con esta idea de la ingeniería de clientes. Y vamos a hablar un poco sobre eso hoy. Así que Joshua, gracias por venir, y ¿cómo diablos estás?
Joshua Moskovitz: (01:01)
Hola, estoy muy bien. Súper emocionada de estar en el programa hoy. Gracias por recibirme, Gabe.
Gabe Larsen: (01:06)
Sí, esto va a ser divertido. Como he dicho, hemos estado pensando en ti y tu título en Google es tan genial que no podíamos dejar de llegar a él. Así que si puedes contarnos un poco más sobre algunas de las cosas que hiciste en Google Looker y ahora, ¿qué hay en el horizonte como inversor?
Joshua Moskovitz: (01:23)
Sí, ciertamente. Tuve un gran viaje en Looker. Una de las cosas que me atrajo a la empresa desde el principio fue que construyeron un producto fantástico para explorar los datos y hacerlos accesibles dentro de una organización. Me incorporé muy pronto. Éramos unas 15 personas, y para aquellos que están haciendo startups o han sido parte de startups, en ese momento, realmente estás haciendo todo lo posible para mantener el barco a flote, hacer que la gente se entusiasme con el producto, mostrarles cómo funciona, apoyarlos y escalar rápidamente. Durante todo el tiempo que estuve allí, desempeñé una serie de funciones diferentes que tuvieron un gran impacto en mi capacidad para entender a los clientes, comprender sus datos y también cómo utilizar los datos para apoyarlos. Fui nuestro primer ingeniero de ventas, así que trabajé sobre el terreno, ayudando a los clientes a conectar inicialmente el producto y la solución a sus bases de datos, modelando los datos y comenzando a hacerlos accesibles a sus partes interesadas, a la gente no técnica, a la gente técnica, y realmente a lo que estábamos haciendo y cómo lo estábamos haciendo de manera diferente.
Joshua Moskovitz: (02:16)
A medida que íbamos adquiriendo clientes, se me pidió que construyera y ampliara nuestra ingeniería de éxito de clientes. Así que realmente la carne de lo que vamos a hablar hoy, y que era un gran papel. Implicaba la creación de un equipo global, la contratación de personas que fueran ingenieros, pero que trabajaran con nuestros clientes sobre el terreno en muchos de los problemas más espinosos y escalables a los que se enfrentaban, cosas relacionadas con el uso de sus datos, cómo escalar su uso de Looker como plataforma, pero también tenía un gran componente de creación de herramientas y sistemas internos en torno a los datos y cómo el resto de la empresa utilizaría los datos relacionados con nuestros clientes. Esto significaba cosas como la creación de puntuaciones de salud de los clientes, la integración de datos en cosas como Salesforce y Slack , ya que buscaban información sobre los clientes o lo que estaban haciendo o cómo estaban utilizando Looker y el producto. Podríamos poner eso a su disposición. Así que hoy compartimos algunos consejos y trucos sobre estos temas.
Gabe Larsen: (03:06)
Me encanta. Gran resumen y, de nuevo, felicitaciones, porque parece que fue una carrera divertida y, ciertamente, lo que ustedes hicieron en Looker, ahora Google, creo que es una parte tan importante de, para obtener esa inteligencia, los datos, y parece que fueron muy fundamentales en eso. Y luego, muy rápido, obviamente te has trasladado a la inversión. Quiero decir, ¿cómo te va? ¿Algo, que te apasione, ha sido muy divertido? ¿Alguna idea rápida al respecto?
Joshua Moskovitz: (03:31)
Sí. Por supuesto. Quiero decir, es definitivamente un momento increíble, para estar trabajando probablemente como un fundador y pensando en la creación de empresas. Hay una abundancia de capital por ahí y un montón de grandes personas como la gente de Looker y otras personas que han sido súper exitosas y han tenido esta gran experiencia operativa. Y eso es realmente lo que estamos tratando de hacer es buscar esos próximos fundadores y esas próximas empresas que están tratando de ser disruptivas con los datos, con las aplicaciones empresariales, con el software, y el uso de la tecnología para resolver estos problemas en estas áreas. Y realmente, ¿cómo podemos tomar esta experiencia que hemos tenido la construcción de una empresa y realmente sólo pagar que hacia adelante y ser mentores y ser de apoyo no sólo con nuestro capital y nuestro dinero, pero realmente sobre todo nuestra experiencia? Hemos pasado por algo que fue increíble y que mucha gente espera y sueña, sólo queremos ayudar a mantener el sueño vivo para otras personas también. Así que ha sido una gran experiencia. Definitivamente he aprendido mucho. Me gusta ponerme en nuevos roles que son un reto y me dan mucho acceso a algunas cosas interesantes. Y la inversión de ángeles y el trabajo con los fundadores ha sido definitivamente fantástico y una gran manera de, de nuevo, desafiar las suposiciones, reiterar las cosas que hemos aprendido, y ser capaz de apoyar a la próxima clase de empresas y la tecnología disruptiva.
Gabe Larsen: (04:43)
Hombre. Estoy celoso, pero felicitaciones. De nuevo, si no has comprobado los antecedentes de Joshua, es una historia realmente genial. Así que gracias por darnos un poco de información sobre eso. Antes de sumergirnos en algunas de estas ideas en torno a la ingeniería, el éxito del cliente, etc., siempre me gusta molestar a la gente. Si hay algo fuera del trabajo, sólo para hacerte un poco más real, aficiones, cosas locas que has hecho, ¿algo que te venga a la mente que te gustaría compartir con la audiencia?
Joshua Moskovitz: (05:13)
Sí, absolutamente. Ciertamente. Sí, no soy sólo un ingeniero de clientes. Hay mucho más que hago fuera de ayudar a los clientes a tener éxito con sus datos y cómo utilizarlos. Creo que hay un par de cosas que me vienen a la mente. En primer lugar, acabo de tener un nuevo bebé el 24 de octubre, así que ocho semanas con nuestro nuevo hijo, y eso ha sido, wow. Quiero decir, piensa en todas las cosas que aprendes al empezar una empresa, cuando empiezas una vida, eso es otra cosa.
Gabe Larsen: (05:40)
¡Abróchate el cinturón!
Joshua Moskovitz: (05:40)
Definitivamente ha sido una aventura. Estoy aprendiendo a ser un director general en casa y también diría que tenemos un gran protector en la familia, un Shitzu de dos kilos al que hemos puesto el nombre de un DJ de música tecno llamado Solomon. También soy DJ por diversión. Así que esa es mi forma de mantener la cordura cuando no estoy todo el día mirando datos. Yo diría que la música es una gran pasión y tratar de ver espectáculos o ver la música y con COVID probablemente traer un poco de ese hogar. [Inaudible].
Gabe Larsen: (06:10)
Sí, es cierto. El DJing probablemente no es tan caliente como lo fue una vez, pero está volviendo, pero -
Joshua Moskovitz: (06:13)
No del todo.
Gabe Larsen: (06:14)
Nunca se sabe con todas estas nuevas variantes que vienen. Bueno, hey hombre, felicidades. Dijiste el 24 de octubre para el hijo, ¿es así?
Joshua Moskovitz: (06:23)
Sí. El pequeño Luca. Así que va a ser dos meses aquí en sólo un par de días.
Gabe Larsen: (06:26)
Loco. Sí. Bueno, oye. Bienvenido sea el, a cada uno lo suyo, pero si vas a ir por el camino de los niños, yo mismo tengo un par, y sí. Es tan diferente. Así que abróchate el cinturón, va a ser un viaje divertido para el próximo, al menos tienes las vacaciones y esas cosas, pero estoy seguro de que el primer año, de hecho, los primeros como diez años es bastante duro.
Joshua Moskovitz: (06:48)
Bien que tengo mis años por delante.
Gabe Larsen: (06:50)
No, estoy bromeando. Kudos. Será divertido. Sí, claro. Entremos en el tema que nos ocupa. Así que quería tal vez sólo empezar el panorama general. Obviamente, has estado en el espacio. Has estado haciendo esto, como que pasaste de lo pequeño a lo grande en tu historial. Muchas lecciones fueron aprendidas en hacer esto de la manera correcta, utilizando los datos para impulsar el éxito del cliente. Tengo curiosidad por saber por dónde empezarías si estuvieras entrenando a futuros líderes para tratar de abordar algunos de esos mismos problemas con los que tú te has enfrentado.
Joshua Moskovitz: (07:19)
Ciertamente. Sí. Bueno, una de las primeras cosas que siempre surgen, y tiene sentido, ¿verdad? Quieres empezar a utilizar los datos en torno a tus clientes y ser capaz de gestionarlos mejor. Es realmente bien, ¿cómo podemos encontrar donde están todos esos datos? Y normalmente lo que encontrarás es que hay muchos silos de datos, diferentes lugares donde hay un registro de clientes o gastos de marketing o diferentes herramientas y sistemas que podrías estar usando, aplicaciones, software, que todos tienen conjuntos de datos ricos, ricos, pero todos tienden a estar desacoplados. Así que lo primero que hablamos con los clientes es cómo hacer un inventario de dónde están todas estas fuentes de datos diferentes. ¿Y cuál es nuestro proceso y nuestra metodología para reunirlos de forma fiable y obtener esa visión única o esa visión centralizada de todos los datos del cliente en un solo lugar? Porque eso realmente desbloquea muchas más cosas que se pueden empezar a hacer con ellas.
Gabe Larsen: (08:08)
El santo grial es tener eso, ¿verdad? Esa visión 360 del cliente, pero parece que hemos estado hablando de ello durante un tiempo y no podemos realmente llegar allí. Cuando has abordado algunos de estos, ¿a dónde va la gente? Bueno, tal vez usted podría saltar en algunos ejemplos. Como ¿dónde están los datos? ¿Están realmente en diferentes sistemas? ¿Es uno, cuáles son algunas de esas ideas?
Joshua Moskovitz: (08:36)
Sí, es realmente, es todo el lugar y la razón de que es un montón de diferentes razones. En primer lugar, los diferentes sistemas de bases de datos y las diferentes herramientas tienen sus propios sistemas de registro, y eso es sólo un subproducto del uso de cosas como un CRM como Salesforce o Zendesk para los tickets de soporte, por ejemplo, o si usted construyó una aplicación o tienda de comercio electrónico, usted está usando un Shopify pero tiene su propio historial y sistema transaccional. Y todos esos sistemas diferentes están pensados para apoyarse y funcionar por separado unos de otros. Una de las cosas que han ocurrido en la industria es esta idea de que las bases de datos y los almacenes de datos son mucho más rápidos y fáciles de trabajar. Y también hay el aumento de un montón de diferentes herramientas que ayudan a hacer y mover estos diferentes sistemas y registro en un lugar centralizado. Y así lo que estoy hablando aquí es ETL o herramientas ETL.
Joshua Moskovitz: (09:19)
Así que muchas veces se trata de hablar con los clientes y la gente que tiene estos diferentes sistemas de datos y averiguar, bueno, ¿qué sistemas estáis utilizando? Y muchas veces, hay algunos puntos en común. Están usando Salesforce, están usando Zendesk. Todos utilizan estos mismos sistemas y se está viendo un aumento de otras herramientas como Stitch o Fivetran que están construidas específicamente para ayudar a mover estos conjuntos de datos en un repositorio centralizado. De este modo, se puede empezar a operar con ellos para crear diferentes informes, alertas y otras cosas. Y en el caso de Looker, construir modelos semánticos completos que te permitan unir los datos y empezar a verlos a través de un único panel de vidrio.
Gabe Larsen: (09:55)
Tal vez ahí es donde algunos se atascan entonces. ¿No es así? Porque es como, hey, tengo Salesforce. Tengo mi CRM, así que tengo los datos, pero sin embargo no es como el, no es el mito? No me estoy burlando de Salesforce, quiero decir, pero sólo porque son fáciles de burlar. Son una gran empresa. ¿No es así? Pero todas las bromas aparte, es como, pero no, porque su cuenta, sus datos de la orden, no es en realidad en Salesforce sólo como su [inaudible]. Así que ahora no sabes nada de eso. ¿No es así?
Joshua Moskovitz: (10:27)
No tienes la imagen completa. Exactamente. Tienes silos y tienes una parte de la imagen y sólo puedes informar sobre una parte de la imagen en un momento dado. Y creo que una cosa rápida que cualquiera puede hacer si tiene estos diferentes sistemas es empezar a sacar algunos datos. Sacar diferentes hojas de cálculo o diferentes CSVs o archivos planos de un Salesforce y de su sistema de tickets y simplemente empezar a ponerlo y emparejarlo en un solo archivo de Excel y empezar a tratar de tener una idea de, bueno, si yo estaba construyendo esta tabla mágica o esta fuente central mágica de la verdad, como lo que querría en allí y lo que puedo empezar a ver y entender haciendo un poco de pivote o algunas sumas o promedios de algunos valores para obtener esencialmente esta idea de los hechos del cliente, ¿verdad?
Joshua Moskovitz: (11:06)
¿Quiénes son los que más gastan? O cuando miro mis datos de gasto de marketing, que están en otro sistema, pero los veo junto con el valor de vida del cliente, puedo ver algo interesante como, oh, wow. Todos los que adquiero a través de este podcast están gastando mucho más. Tal vez tengan mucha más intención. Y realmente se puede empezar a hacer más con eso sólo por ver todo en un solo lugar. Y creo que cuando llega el momento de justificar el costo o tratar de conseguir la inversión en este sistema, ahora tienes algo para señalar y decir, bueno, esto es lo que hice. Se piensa que no es tan fácil de hacer hoy en día. Tengo que ir y presionar el botón de descarga y tengo que juntar estos diferentes sistemas. Y se crea otra maraña de conjuntos de datos. Pero ahora hay herramientas que hacen que sea realmente fácil almacenar este material y moverlo muy, muy barato y rápidamente y con regularidad, diariamente, tal vez incluso cada minuto o en tiempo real. Así que sólo con empezar ahí es un buen lugar para tener una idea de, bueno, ¿qué podemos mirar? Pero tal vez hay la tecnología que hace que sea un poco más escalable una vez que empezamos a tratar de usarlo.
Gabe Larsen: (12:05)
Tal vez un doble clic más en eso antes de ir a la siguiente. Pero ya sabes, porque me siento como, un caballero había usado esto en el podcast y lo robé de él. Él es como, mira, siento que tengo como un Frankenstack donde tengo todas estas tecnologías diferentes y ninguno de ellos hablan juntos. Hemos tratado de coserlas todas juntas, como Frankenstein. Tenemos un clavo que sobresale aquí y otro pulgar de alguien, sea lo que sea. Y él es como, se siente como si fuera tan, como a veces sólo quiero empezar de nuevo porque se siente como si fuera una carga tan pesada. Después de haber hecho esto antes, ahora estamos bastante en un lugar donde las API y conseguir cosas dentro y fuera, como que no es, esto no es un 10 años, $ 2 millones de proyectos. Al igual que usted debe resolver esto. ¿Es ese tipo de consejo que darías?
Joshua Moskovitz: (12:55)
Sí, definitivamente diría que sí. Creo que el Frankenstack, es una cosa real con la que la gente definitivamente tiene que luchar y sólo empeora a medida que el negocio escala y muchas veces no se trata de tratar de tener la pila perfecta y tratar de eliminar toda la redundancia extra o los problemas que has tenido antes, pero es realmente sólo acerca de, bueno, ¿dónde se puede priorizar? ¿Qué quieres reunir? ¿Y qué empiezas a depreciar con el tiempo? Y se trata más de gestionar el ciclo de vida de los datos y menos de intentar dar con la forma óptima y única de hacerlo, porque hay que apostar por el cambio de gestión y la flexibilidad en el proceso. Tal vez quieras cambiar la base de datos en algún momento en el futuro porque no estás obteniendo el mismo kilometraje o tal vez hay una mejor oferta o programa en otro lugar o tal vez estás cambiando tu sistema de marketing a algo diferente. Así que anticiparse y saber que estos cambios ocurrirán es parte de eso, ¿verdad? Es parte de esa propiedad y de ese mantenimiento a lo largo del tiempo. Pero tener esa flexibilidad y ser capaz de aprovechar las tecnologías que mueven los datos, introducirlos y hacerlos accesibles al resto de la empresa es definitivamente un buen lugar en el que centrarse.
Gabe Larsen: (13:52)
Bien. El primer punto es entender lo que tienes y tratar de empezar, tal vez, a juntar las piezas. ¿Qué tenemos? ¿Cómo puedo consolidarlo? Bien. ¿A dónde vas después en cuanto a la utilización de estos datos?
Joshua Moskovitz: (14:07)
Ciertamente. Lo siguiente de lo que solemos hablar mucho con los clientes es de la diferencia entre métricas de claridad y métricas de vanidad.
Gabe Larsen: (14:14)
Interesante.
Joshua Moskovitz: (14:15)
Y al final del día, mientras construyes un negocio, vas a necesitar ambos, ¿verdad? Vas a necesitar saber desde la perspectiva de las métricas de vanidad, cuántos usuarios activos diarios tienes o cuántas nuevas inscripciones tienes o simplemente cuán rápido puedes estar creciendo con el tiempo. Pero es realmente la idea de las métricas de claridad, las que quieres seguir porque impulsan el comportamiento correcto o miden la experiencia correcta para tus clientes. Esas son las que definitivamente quieres construir, entender y ser capaz de iterar.
Gabe Larsen: (14:40)
Creo que sí. Así que dame una definición rápida para ellos. ¿Qué serían las métricas de claridad frente a las métricas de vanidad?
Joshua Moskovitz: (14:47)
Ciertamente. Sí. Así que las métricas de claridad son realmente las que actúan como guías operativas para su negocio. Así que, por ejemplo, si estás mirando un negocio que sirve, vendes como un servicio o eres un negocio de productos y todo es importante alrededor del compromiso. Obviamente, los usuarios activos diarios es una gran manera de ver que desde una perspectiva métrica de la vanidad, vas a ver, bien, cuánto estamos creciendo. Pero como un producto, quiere realmente mirar bien, ¿con qué frecuencia la gente está usando este producto, ¿verdad? ¿Cómo se ve el compromiso real, hay un número o porcentaje de usuarios que se conectan todos los días? ¿Queremos que se conecten todos los días? Por ejemplo, con Looker, tuvimos este concepto de conseguir comprometerse y empujar el código. Esa era una actividad central dentro de nuestro producto. Y si vimos que nuestros clientes no estaban tomando esa acción o haciendo eso todos los días o no había más de un usuario haciendo eso, lo vimos como un riesgo bastante grande para la salud de ese cliente.
Joshua Moskovitz: (15:42)
Y por lo tanto, lo rastreamos y empezamos a agrupar a nuestros clientes y a segmentarlos en función de cuánto hacían esa acción principal y cómo lo hacían a lo largo del tiempo. Así que eso es algo relacionado con el producto y el compromiso. Puedes ver otra métrica de claridad si vendes productos desde una perspectiva de comercio electrónico o simplemente productos en la web. Podrías buscar compras repetidas o ciertos productos que la gente, cuando los compra por primera vez, nunca vuelve y no vuelve a comprar, y esto es lo que llamamos productos envenenados. O podríamos mirar cosas como el tiempo que tardan los productos en llegar a nuestros clientes. ¿Y podemos medir su satisfacción basándonos en que reciban las cosas en tiempo real o lo más cerca posible del tiempo real que les gustaría recibir esos artículos y que no se vean atrapados en los problemas de la cadena de suministro que estamos viendo?
Joshua Moskovitz: (16:25)
Así que realmente son esas grandes diferencias entre una métrica de vanidad, que se ve bien y que quieres que aumente, pero no puedes realmente tomar una decisión a partir de ella. ¿Qué pasa si mis usuarios activos diarios aumentan un cien por ciento hoy en comparación con ayer? ¿Puedo gestionar el negocio de forma diferente? No del todo, pero sí puedo hacer algo si veo que hay un determinado producto que la gente compra y que nunca vuelve, ¿no? Podría, no es merchandising o tal vez no mantener ese producto en el inventario más. O podría ver que si hay ciertos productos que, cuando se compran juntos, aumentan el valor del tiempo de vida del cliente, o hay un determinado canal cuando la gente entra que está haciendo los comportamientos que estoy buscando. Esos se convierten en grandes indicadores. Y creo que otro lugar donde se puede empezar a profundizar y pedir más contexto cuando se ven esos valores atípicos cuando se ve el comportamiento que se quiere seguir y que va en la dirección que se quiere seguir. Lo siguiente que me gusta hacer es profundizar y ver, bueno, quiénes son estas personas, qué las hace únicas, y realmente ir a tener una conversación.
Joshua Moskovitz: (17:17)
Así que utiliza los datos para saber dónde ir y hablar, pero mantén una conversación que te ayude a captar el contexto de quiénes son realmente y qué les hace únicos. Y en última instancia, ¿cómo encontrar más gente así? Porque están haciendo los comportamientos que quieres ver.
Gabe Larsen: (17:33)
Sí. Me refiero a las métricas, es sólo en este espacio CX, ha sido difícil. Un par de cosas que hemos escuchado que creo que se alinean un poco con lo que estás hablando. Es, tuvimos un par de personas cuando nos pusimos en contacto con el podcast y queriendo diferentes temas, dijeron: "Hombre, es tan difícil porque nos centramos en ciertas métricas que el E-Team, o el equipo ejecutivo, realmente no se preocupan o no parecen, hablamos en un idioma diferente." Tal vez queramos usar tu término, a veces como métricas de vanidad que son como nuestro tiempo de manejo promedio está arriba o abajo o algo así. Y nuestro C-SAT está arriba y abajo y el equipo ejecutivo es como, sólo quiero saber lo que la parte superior y la línea de fondo es. Así que a veces es como, lo que las métricas realmente funcionan y en nuestro espacio, a menudo se ha encontrado que la satisfacción del cliente, por ejemplo, tiene cero correlación o correlación negativa con la compra de repetición. Y te dices: "Oh, eso es tan frustrante porque me centro en estas métricas". Así que es interesante. Realmente tratando de conseguir la claridad en lo que las métricas importan. La vanidad frente a la claridad. Me gusta eso.
Joshua Moskovitz: (18:41)
Y, para ser sinceros, es probable que tengas ambos, ¿no? Todos necesitamos tener nuestros cuadros de mando ejecutivos para ver el negocio a alto nivel. Pero cuando se trata de los equipos que están sobre el terreno y que gestionan a los clientes en el día a día, ¿cuáles son las métricas operativas que están utilizando para asegurarse de que cuando las métricas de vanidad van en una determinada dirección, sabemos operativamente, bueno, lo que podría estar impulsando eso? ¿Cómo se pueden correlacionar? Pero en última instancia, esta es mi cabina y este es mi velocímetro. Pero también necesito saber, bueno, ¿a qué velocidad estoy acelerando? ¿Estoy cambiando de marcha correctamente? ¿Y cuáles son las otras señales que están sucediendo allí que, de nuevo, me ayudaron a manejar el avión a un aterrizaje exitoso?
Gabe Larsen: (19:15)
Sí. Eso es profundo. Esa es probablemente la forma correcta de pensar en ello. Hombre, me gustaría pasar un poco más de tiempo en eso, pero vamos a continuar. Así que tienes que entender, me gusta esta claridad frente a las métricas de vanidad. Así que primero haces un inventario, luego empiezas a darle sentido a algunas de las métricas. ¿A dónde vas para tu último punto aquí?
Joshua Moskovitz: (19:36)
Sí, creo que después de tener los datos, tienes las métricas que quieres seguir o que son operativas. Creo que lo último en lo que hay que pensar es en nuestros usuarios finales, la gente que va a necesitar ver estos datos para poder actuar sobre ellos. ¿Y dónde van a poder hacerlo? Creo que lo has mencionado antes en el podcast, pero una de las cosas que hemos visto con la tecnología hoy en día es que muchas de ellas tienen interfaces API. Tienen interoperabilidad entre sí, aunque hayan sido diseñadas de forma aislada o descentralizada, hay formas de interactuar con ellas y de hacer que los datos sean accesibles dentro de esas herramientas. Y eso es lo que yo buscaría. Me preguntaría, ¿dónde está el producto tomando decisiones de diseño en torno a los clientes? ¿Dónde tenemos a nuestros equipos de CX, nuestros equipos de éxito del cliente, nuestros equipos de ventas, tratando de profundizar y entender a su gente a la que quieren ir a apoyar, a la que quieren ir a vender, y darles un poco más de claridad cuando están tomando esas decisiones y buscando esas ideas?
Gabe Larsen: (20:34)
Eso es muy cierto porque parece que la gente, conseguir que sean procesables ... tal vez esa es la palabra correcta. La gente comienza a obtener datos, pero, y tal vez eso también llega un poco a la vanidad / métrica de la claridad, pero es como, bueno, ¿qué significa esto? Y entonces, ¿cómo puedo conseguir de una manera que realmente puede hacer algo con él? Porque hay, he tenido esto sucede donde tengo un tablero de instrumentos, hay un tablero de instrumentos digamos, y tiene 70 azulejos en él. Y no sé qué hacer con esta cosa. Yo soy como, no. No puedo. Ayúdame a interpretar este chino, este idioma que no puedo leer. Y eso a menudo se siente como si tomara un poco de iteración o, quiero decir, cualquier pensamiento en hacer que en realidad porque sí parece que, ¿verdad? No lo hace, no sólo lo pones en un tablero de instrumentos, y luego es como, bien, ha hecho un poco de masaje.
Joshua Moskovitz: (21:34)
Ciertamente. Y creo que es una de las cosas más importantes de las que hablamos con nuestros clientes. Muchos de ellos dirían, bueno, Looker, sólo eres una herramienta de BI. Usted es la visualización, ¿no? Como usted no es diferente de Tableau y tendríamos que pasar mucho tiempo entrenando y trabajando con ellos en lo que era diferente. Y creo que una de las cosas clave que era diferente acerca de Looker fue que pedimos a la gente a construir aplicaciones de datos y les pedimos que entender, bueno, no vamos a pensar en un tablero de instrumentos por un segundo. Vamos a pensar en los datos y la decisión y donde tiene que ser hecho y lo que en última instancia, la tierra es que una gran parte del tiempo que podría no ser la construcción de un tablero de instrumentos. Podríamos estar construyendo en el sistema de aprendizaje, que cada vez que hay pedidos que están más allá de un cierto umbral para las fechas de entrega, si hay un cliente que presentó un ticket de soporte que no cumplió con una expectativa de SLA o tal vez no fue capaz de ser resuelto con la documentación que se ha creado, ¿cuáles son esas situaciones que queremos dar a conocer?
Joshua Moskovitz: (22:26)
Y luego, ¿dónde queremos darlos a conocer? Y estos podrían ser lugares como en Slack o en equipos, podrían ser enviados a través de la distribución de correo electrónico. Podrían ser alertados a un individuo. Y cuando vuelven a entrar o hacen clic en ese enlace o miran el informe, no es sólo una visualización. Podrían ser literalmente elementos de línea. Podrían hacer clic en los botones y en los enlaces y abrir el CRM y cambiar la fecha de cierre porque se han dado cuenta de que su fecha de cierre es posterior a la fecha de hoy o lo que sea, esas anomalías o esas incoherencias que deben abordarse, pero ir un paso más allá. No te limites a mostrarlo en la pantalla, dales un botón para que lo pulsen, ¿vale? Permitirles ir y realmente tomar la siguiente acción. Y creo que, de nuevo, volvemos al hecho de que muchos de estos sistemas pueden estar interconectados o pueden apuntar unos a otros. Las cosas tienden a comportarse como enlaces en las aplicaciones SAAS. Así que podemos abrir un enlace o actualizar una página de producto o ir a hacer algunas ediciones en algún lugar. Así que todo se reduce, de nuevo, a cuáles son estos sistemas y herramientas que ya estamos usando hoy y cómo podemos ir a interactuar con ellos. Y si podemos interactuar con ellos, ¿qué es lo que queremos hacer y con qué frecuencia queremos hacerlo? Y vamos a crear esa experiencia como lo que le damos a la gente en su capacidad de ir y gestionar su negocio y gestionar sus flujos de trabajo un poco mejor con los datos.
Gabe Larsen: (23:39)
Sí. Sí. Tienes que ir con el fin en mente. Creo que todos necesitamos el curso sobre cómo obtener datos, visibles y procesables, porque, bueno, tal vez necesitamos un curso sobre todas estas cosas, pero ese punto, yo sólo, me siento como muchas personas, usted piensa que está a la línea de meta porque lo tienes, pero no puede realmente como dar sentido a ella.
Joshua Moskovitz: (24:01)
A veces se trata también de ponerlo a disposición. Creo que una de las cosas más importantes que construimos en Looker fue la idea de un tablero de búsqueda de clientes. Estaba hablando con un ingeniero el otro día, que era temprano conmigo y habíamos construido ese tablero y enviado a la empresa. No sabíamos todo lo que se iba a utilizar. Ni siquiera sabíamos si teníamos todos los datos en él, pero tenía muchas cosas buenas. Tenía la información de los clientes, la información de contacto, y esos clientes procedentes de nuestro CRM. Tenía información sobre el uso de los productos y cómo cambiaba con el tiempo. Tenía información sobre las licencias. ¿Cuántas plazas de usuario se habían contratado y cuántas estaban utilizando realmente? Tenía información relacionada con su entorno de alojamiento para los ingenieros de operaciones.
Joshua Moskovitz: (24:41)
Y esto se convirtió en una gran herramienta que la empresa podía utilizar para que, en cualquier momento que tuvieran una pregunta sobre un cliente, les permitiera entrar sin necesidad de contactar con alguien o pedir todos estos diferentes sondeos de datos o escribir su propia secuela, que quién sabe lo que acabaría escribiendo. Y si iba a ser precisa o coherente. Así que teníamos una forma de gobernar la capacidad de toda la empresa para entrar y hacer una pregunta sobre un cliente y ver todo lo que había en un solo lugar. Y a partir de ahí podían ir y sacar sus propias conclusiones. Podrían ir y tomar una acción diferente o pensar en algo un poco diferente, o tal vez sólo tenían un montón de nuevas preguntas, pero preguntas muy perspicaces porque fueron capaces de ver este rico conjunto de datos en torno al cliente que, francamente, si tuviera que ir y tirar de eso juntos, como yo estaba describiendo antes, sin ETL adecuada y herramientas adecuadas, trayendo a un almacén y la construcción de una interfaz en la parte superior de la misma, como un Looker, sería realmente engorroso y difícil. Y simplemente la persona normal sentada en el otro departamento que no piensa en los datos todo el día, no van a hacer eso, o van a esperar mucho tiempo con muchas solicitudes a muchos sistemas diferentes sobre cómo ir a tirar de eso y cotejar toda esa información juntos. Así que se trata de cosas así. ¿Cómo lo haces visible? A veces es sólo empujarlo, enviarlo, obtener algunos comentarios, dejar que la gente lo use y sorprenderse por todas las grandes cosas que son capaces de lograr, y luego iterar a partir de ahí.
Gabe Larsen: (26:00)
Creo que es, es, a veces es, no eres, lo que son ... hay algún dicho, no dejes que, algo sobre la perfección y -
Joshua Moskovitz: (26:15)
Sí. No dejes que lo perfecto sea enemigo de lo hecho.
Gabe Larsen: (26:18)
Eso es todo. Gracias. ¿Sabes cuando lo tienes en la punta de la lengua y no puedes sacarlo? Sí, sólo tienes que ir como, sácame una y ponte a trabajar. Suena como si no lo hubieras perfeccionado, pero ciertamente vives según ese principio muchas veces.
Joshua Moskovitz: (26:31)
Y soy un gran fan de enseñar a una persona a pescar, ¿verdad? Creo que con estos cuadros de mando y estos informes, se puede pasar mucho tiempo horneando y cocinando el pescado perfecto, pero si puedo dar a alguien una caña de pescar y permitirle ir a pescar, probablemente podría comer muchos más datos de esa manera. Y eso hace que nuestro equipo esté contento y se sienta realizado y nos permite medir el éxito sólo en función de lo bien que la empresa está utilizando los datos.
Gabe Larsen: (26:54)
No, me encanta. Creo que tiene mucho sentido. Es muy divertido hablar de Joshua, especialmente sobre el uso de la visualización de datos, etc. Resumiendo eso para los líderes que están luchando para tratar de conseguir este tipo de ir, conseguir los datos y conseguir que allí, ¿qué tipo de dejarlos dentro de resumen?
Joshua Moskovitz: (27:17)
Sí, absolutamente. Creo que en última instancia, de nuevo, ¿dónde están todos los conjuntos de datos hoy en día? Sólo hay que ir a lo ancho y a lo grande, ¿no? Describe tu visión perfecta de los clientes y todas las cosas que te gustaría saber sobre ellos. Ponerlo en un documento en algún lugar y luego sólo empezar a buscar los deltas. ¿Correcto? ¿Tienes los datos? ¿Necesitas una forma de obtenerlos? Creo que hay muchas herramientas y servicios diferentes por ahí. Si vas a cualquiera de estas empresas que trabajan con ETL y te metes en un almacén de datos, es más barato que nunca almacenar datos. Definitivamente hay grandes modelos de precios en torno al consumo y sólo se paga por los datos que se consumen. Así que creo que la barrera es realmente baja hoy en día, es sólo una cuestión de lo que está tratando de medir? ¿Dónde están esos conjuntos de datos? ¿Y dónde necesita la gente verlos? Y creo que hay muchas herramientas y soluciones que hacen que estos sistemas interoperen entre sí y faciliten la extracción de datos y lo hagan de forma fiable para que puedas empezar a construir procesos de negocio sobre ellos y asegurarte de que son escalables y pueden seguir funcionando en el futuro.
Gabe Larsen: (28:16)
De acuerdo. Muy bien. Así que, mientras terminamos, si alguien quiere ponerse en contacto o aprender un poco más sobre esto, ¿cuál es la mejor manera de ponerse en contacto contigo?
Joshua Moskovitz: (28:23)
Sí, ciertamente. Así que mi LinkedIn, que es simplemente Joshua Moskovitz, M-O-S-K-O-V-I-T-Z, o mi correo electrónico, que es moskovitz.joshua@gmail.com.
Gabe Larsen: (28:34)
Perfecto. Bueno, hola. Realmente aprecio que te tomes el tiempo. Una charla divertida, y para la audiencia, que tengan un día fantástico.
Voz de salida: (28:46)
Gracias por escuchar. Asegúrate de suscribirte para escuchar más secretos de atención al cliente.
