Customer Experience

Mide la calidad de la traducción, la adecuación tonal y la coherencia terminológica de productos digitales multilingües. Diseñada para equipos de producto y localización que buscan retroalimentación diagnóstica para mejorar la experiencia de usuario global.

Mide las preferencias, la satisfacción y las expectativas de tiempo de respuesta de los clientes en los canales de chat en vivo y mensajería asíncrona para orientar las decisiones de inversión y diseño de los canales de soporte.

Mide la facilidad de encontrar artículos, su claridad, integridad y los resultados de finalización de tareas para los usuarios de la base de conocimiento. Se utiliza para identificar carencias de contenido y priorizar mejoras en el centro de ayuda.

Mide la satisfacción de los asegurados a lo largo de todo el recorrido de la reclamación —desde el envío hasta la resolución— utilizando métricas de CSAT y NPS para identificar puntos de fricción y oportunidades de mejora.

Evalúa las percepciones de los clientes sobre el tiempo de actividad del servicio, la confianza en su disponibilidad, la claridad de los precios y la confianza en la seguridad. Diseñada para equipos de producto y de experiencia del cliente que buscan diagnósticos accionables sobre los puntos débiles de fiabilidad y transparencia.

Mide la satisfacción del cliente en cuanto a calidad de la comida, servicio, ambiente y relación calidad-precio, a la vez que capta el Net Promoter Score. Diseñada para operadores de restaurantes que buscan identificar los impulsores de la lealtad y priorizar mejoras operativas.

Mide la experiencia de entrega de principio a fin, desde la realización del pedido hasta la entrega final, capturando la satisfacción, la calidad de la comunicación, la incidencia de problemas y el NPS para equipos de comercio electrónico y logística.

Mide la satisfacción general, el Net Promoter Score y los principales factores de la experiencia a lo largo de todo el proceso de compra. Diseñada para equipos de retail y ecommerce que buscan información accionable sobre los puntos de contacto de producto, entrega, pago y soporte.

Mide la facilidad, la satisfacción y los puntos de fricción en cada etapa del recorrido del cliente y del prospecto. Diseñada para investigadores de CX que buscan identificar riesgos de abandono, puntos de contacto de alto impacto y barreras de conversión.

Mide el esfuerzo percibido en cada etapa del proceso de pago en línea utilizando el marco estándar de CES. Diseñada para equipos de ecommerce que buscan identificar puntos de fricción específicos, priorizar mejoras de UX y hacer seguimiento de la reducción del esfuerzo a lo largo del tiempo.

Recoge comentarios estructurados de los miembros del Consejo Asesor de Clientes sobre la alineación estratégica, la periodicidad de las reuniones, las preferencias de formato y el valor percibido, con el fin de impulsar decisiones de participación y planificación del consejo.

Diagnostica la intención de cancelación, revela los principales factores de abandono e identifica qué ofertas de retención resuenan más con los usuarios de productos financieros en riesgo. Diseñada para equipos de producto, CX y retención que buscan información accionable para el save-desk.

Identifica a los clientes B2B en riesgo mediante patrones de uso, valor percibido e intención de abandono, y luego revela las palancas de retención con mayor probabilidad de evitar la cancelación. Diseñada para equipos de producto, éxito del cliente (CS) y crecimiento que gestionan cuentas basadas en suscripción.

Recopila comentarios estructurados sobre la cancelación de clientes que han abandonado recientemente para identificar los principales impulsores de la deserción, las expectativas de valor no cumplidas y las palancas de recuperación para los equipos de producto y retención.

Diagnostica puntos específicos de abandono en el checkout a través del procesamiento de pagos, la introducción de la dirección y la validación de formularios para identificar las mejoras de mayor impacto que reduzcan el abandono del carrito.

Mide la percepción de equidad, transparencia y el impacto en la confianza cuando los clientes interactúan con un chatbot antes de llegar a un agente humano. Diseñada para recopilar comentarios posteriores a la interacción y diagnosticar puntos de fricción en los flujos de enrutamiento y escalamiento del chatbot.

Evalúa la experiencia del cliente en tres puntos de contacto clave de la banca digital —inicio de sesión, movimiento de dinero y notificaciones— para identificar problemas de usabilidad, demanda de funciones y datos sobre preferencias de alertas para los equipos de producto.

Evalúa la satisfacción del cliente y los puntos de fricción durante las transferencias de chatbot a agente humano, midiendo la facilidad de la transición, la retención del contexto, la eficacia del agente y la intención de reutilización para orientar la optimización de la escalada de soporte.