Todos sabemos que os dados de experiência do cliente têm características únicas que tornam sua análise mais desafiadora. É por isso que, hoje, vamos falar sobre como a driver analysis pode nos ajudar a entender melhor nossos clientes.
Como especialistas em pesquisa de experiência do cliente, dedicamos muito tempo à análise de dados dos clientes. Dependendo das necessidades do projeto, essa análise pode variar de simples a bastante complexa.
Então, qual é a melhor maneira de aprender mais sobre esse termo e entender sua importância para a pesquisa com clientes?
O que é driver analysis?
Driver analysis é um termo que descreve um conjunto de técnicas utilizadas para ajudar as organizações a entender quais elementos da experiência do cliente têm maior impacto sobre resultados-chave — como satisfação geral, recomendação, NPS — e comportamentos relacionados à fidelidade, como retenção.
A ideia central é compreender o impacto que diferentes aspectos da experiência do cliente exercem sobre uma variável de resultado. Frequentemente, essa variável é a satisfação geral ou a intenção de recomendar, mas nada impede que seja outro indicador relevante para o seu negócio, como retenção ou participação na carteira de gastos.
Para que serve a driver analysis?
Basicamente, ela ajuda a responder três perguntas fundamentais:
- O que é importante para os clientes?
- O que realmente faz a diferença?
- O que aconteceria se alterássemos um dos fatores (por exemplo, aumentando a satisfação ou reduzindo o tempo de espera)?
Importância de realizar uma driver analysis
É essencial identificar e compreender os fatores que impulsionam os principais resultados de negócio — como satisfação e fidelidade do cliente — para aprimorar processos, maximizar o desempenho e aumentar a lucratividade.
Por exemplo, se você quiser entender “Quão satisfeitos estão seus colaboradores com o trabalho?”, será necessário identificar os fatores-chave e todas as métricas relacionadas para realizar a análise desse aspecto específico.
A driver analysis pode ser utilizada para responder a esse tipo de pergunta, ajudando você a identificar os níveis de concordância, neutralidade e discordância relacionados à questão analisada.
Melhores práticas para driver analysis
Aqui estão algumas recomendações importantes para conduzir esse tipo de análise de forma eficiente:
- Comece com correlação. É uma técnica simples, não é afetada por dados ausentes e exige menos suposições do que métodos mais complexos. Ela oferece uma boa visão inicial dos fatores influentes e, na prática, costuma ser a melhor opção para muitas organizações.
- Combine com importância declarada. Isso ajuda a entender como os clientes percebem atualmente cada aspecto da experiência e permite acompanhar a evolução contínua das suas necessidades.
- Use técnicas de redução de dimensionalidade. Especialmente se o seu questionário for extenso, aplicar técnicas como Análise de Componentes Principais (PCA) pode ajudar a identificar padrões e agrupamentos, oferecendo insights sobre como os clientes organizam suas percepções.
- Utilize técnicas de importância relativa. Se você deseja descobrir o que realmente está influenciando sua variável de resultado no momento, essas técnicas são as mais indicadas para análises robustas.
- Considere modelagem de caminho com mínimos quadrados parciais (PLS-PM). Se o seu questionário puder ser segmentado em conjuntos de perguntas relacionadas, ou se você quiser explorar técnicas mais avançadas de modelagem causal, essa abordagem é uma excelente opção para trabalhar com dados de clientes.
Aplique uma pesquisa para obter dados para sua driver analysis
A driver analysis investiga as relações entre possíveis fatores de influência e o comportamento do cliente — como a probabilidade de uma recomendação positiva, o nível de satisfação geral ou a intenção de compra de um produto.
Esse tipo de análise normalmente utiliza dados coletados por meio de uma pesquisa, que pode incluir perguntas sobre dados demográficos dos clientes, sua satisfação com diferentes aspectos da sua empresa (como custo-benefício, agilidade no atendimento, clareza na comunicação, entre outros) e a probabilidade de recomendarem sua marca a outras pessoas.
Com essas informações, é possível calcular correlações entre a variável de comportamento desejada (como a intenção de recomendação) e os possíveis fatores motivadores, verificando se existe uma relação estatisticamente significativa entre eles.
Por exemplo, se houver uma correlação positiva entre a satisfação com o atendimento ao cliente e a probabilidade de recomendação, isso indica que melhorar o atendimento pode aumentar o número de clientes dispostos a indicar sua marca. Por outro lado, fatores também podem impactar o comportamento do cliente negativamente, e a análise ajuda a identificar esses riscos.
Com a driver analysis, modelos estatísticos podem quantificar essas relações de forma precisa, revelando o que realmente impulsiona o comportamento do cliente — e, consequentemente, quais áreas devem ser priorizadas para melhorar o desempenho da sua empresa.
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