Como atrair a atenção dos clientes e convencê-los a preencher uma pesquisa de satisfação? Empenhada em resolver esse dilema, a startup SoluCX, de São José dos Campos, desenvolveu um software multicanal que obtém um feedback precioso para os varejistas em pesquisas que podem ser feitas em 15 segundos.

Integrando a tradicional ferramenta NPS (Net Promoter Score) à inteligência artificial, com um design atraente e intuitivo, a solução analisa mais de 30 milhões de experiências de compras por mês, realizadas em cerca de 5.000 lojas, e vem trazendo dados importantes para empresas aprimorarem a relação com seus clientes, chegando a marcas expressivas como 20% de engajamento.

O layout e recursos das pesquisas seguem um formato padrão, definido após diversos testes comparativos, mas têm algumas características personalizadas, de acordo com os objetivos de cada empresa na abordagem com os compradores.

“A ideia é tornar a participação dos clientes rápida e agradável, mostrando a importância da opinião deles para a empresa e possibilitando melhorias no relacionamento, em busca de fidelização e satisfação do consumidor. Ninguém mais tem tempo para aquelas pesquisas demoradas e sem foco”, afirma Tiago Serrano, CEO da SoluCX.

Aumentar a credibilidade da marca é um dos objetivos primários das pesquisas de satisfação, mas elas possibilitam muitos outros benefícios ao mercado varejista atualmente.

Aproveitando as características de um novo perfil de consumidor – hiperconectado, que não quer perder tempo, mas ao mesmo tempo exige ser ouvido – as pesquisas elaboradas pela SoluCX apostam na assertividade e exploram recursos muito usados em mídias sociais, como os botões “like” e “dislike”, utilizando algoritmos que possibilitam relatórios detalhados a partir de respostas sobre atendimento, qualidade do produto e prazos de entrega.

O clássico NPS – ferramenta para obter feedback e mensurar o grau de lealdade dos consumidores, classificando-os como “promotores”, “neutros” e “detratores” – ganha novos contornos quando unido a recursos de inteligência artificial. Por meio de machine learning, o sistema de pesquisa parte de perguntas objetivas e dá início a um estudo de motivos e submotivos, coletando uma série de dados complementares que ajudam as empresas a entender as necessidades dos compradores e melhorar o serviço oferecido. De posse de um BI (Business Intelligence) simples e preciso, as empresas podem usar as informações para tomada de decisões.