Caso de uso: satisfacción del cliente
Mida la satisfacción del cliente y descubra por fin de qué depende
Del cuestionario al driver en una sola plataforma: el CSAT se obtiene como valor de top-box, sin recodificar. El análisis de drivers muestra qué factores explican la satisfacción y las respuestas abiertas se codifican por IA. Alojamiento en centros de datos certificados ISO 27001, conforme al RGPD, hecho en Múnich.
DataLion mide y analiza la satisfacción del cliente en una sola plataforma. El CSAT se obtiene como valor de top-box: en cada pregunta de escala, la top-box, la top-2 y la top-3, junto con las bottom-box, están disponibles automáticamente y un clic elige la que se muestra. El análisis de importancia relativa en el motor R revela qué factores explican la satisfacción, y las respuestas abiertas se codifican por IA por sentimiento y tema.
Institutos de investigación, marcas y equipos de insights confían en DataLion
- Top-box el CSAT sin recodificar
- 6 boxes top-1/2/3 y bottom por pregunta de escala
- 80–99 % niveles de significación
- Importancia relativa análisis de drivers en R
Por qué los estudios de satisfacción rara vez cambian algo
- Se informa del valor global, pero nadie sabe qué satisfacción parcial lo empuja hacia arriba.
- Las respuestas abiertas, como mucho, las hojea una persona, y nunca se codifican.
- Los centros se comparan en un ranking sin comprobar si la diferencia es siquiera significativa.
El CSAT se obtiene como top-box, sin recodificar
El índice de satisfacción del cliente es, en el fondo, un valor de top-box: la proporción de personas que eligen los puntos más altos de la escala. En DataLion no tiene que construir esa fila. En cada pregunta de escala, la top-box, la top-2 y la top-3, junto con las bottom-box correspondientes, están disponibles automáticamente: un clic decide cuál aparece en la tabla.
Con ello se desactiva también el debate sobre la definición. Que su CSAT sea la top-2 de una escala de cinco puntos o la top-3 de una de diez se cambia en el gráfico, no calculando una variable nueva. Sin elección explícita, DataLion muestra la top-2. Si su escala está invertida, con el 1 como mejor valor, basta con cambiar el sentido de la escala para todo el proyecto: la top-box sigue señalando el extremo positivo.
- Top-box, top-2, top-3 y bottom-box disponibles automáticamente en cada pregunta de escala
- Cambiar la definición del CSAT con un clic en lugar de crear variables nuevas
- Sentido de la escala configurable para todo el proyecto: la top-box sigue siendo el extremo positivo
- Porcentajes ponderados sobre la estructura objetivo y valores perdidos excluidos según una regla definida
Análisis de drivers en lugar de una nota global
Una satisfacción global del 78 % no le dice qué cambiar el lunes. El análisis de importancia relativa en el motor R comprueba qué satisfacciones parciales — producto, asesoramiento, plazo de entrega, relación calidad-precio, soporte — explican mejor la satisfacción global.
El resultado se lee como una matriz de actuación clásica: importancia frente a valoración. Los factores importantes con valoración débil son sus frentes de trabajo; los importantes bien valorados son las fortalezas que debe mantener. Para modelos más profundos hay regresiones disponibles.
- Importancia relativa: qué satisfacciones parciales explican el valor global
- Importancia frente a valoración, legible como matriz de actuación
- Regresiones lineales, ordinales y otras en R
- Comparar drivers por segmento
Codificar automáticamente las respuestas abiertas por sentimiento y tema
Las respuestas más reveladoras están en el campo de texto libre y casi siempre se quedan sin leer. DataLion codifica las respuestas abiertas por IA, en sentimiento y tema, y devuelve el resultado al conjunto de datos como variables nuevas.
Los verbatims pasan a ser magnitudes analizables: cruce los temas con el CSAT, sígalos entre oleadas y vea qué tema domina entre los insatisfechos. Más detalles en la página de análisis de sentimiento y temas.
- Sentimiento y temas de las respuestas abiertas codificados por IA
- Resultado como variables nuevas en el conjunto de datos: cruzables y ponderables
- Analizar los temas por CSAT, segmento u oleada
- Sus propias listas de temas en lugar de categorías estándar rígidas
Satisfacción por punto de contacto, centro y tipo de cliente
La satisfacción rara vez es igual en todas partes. Desglose el CSAT con filtros en vivo por punto de contacto, centro, producto, canal de venta o segmento de clientes: la tabla se recalcula al instante, bases ponderadas incluidas.
DataLion comprueba en la propia tabla si una diferencia se sostiene: al 80 %, 90 %, 95 % o 99 % de confianza mediante prueba z, chi² o t, indicada con estrellas o letras y, para chi², con corrección de Yates opcional. Así se discute sobre diferencias reales y no sobre ruido.
- Filtros en vivo por punto de contacto, centro, producto o segmento de clientes
- Significación al 80/90/95/99 %, con estrellas o letras
- Prueba z, chi² y t; comparaciones por pares y contra el complemento
- Bases ponderadas que se recalculan al filtrar
Hacer seguimiento de la satisfacción en lugar de medirla una vez
Una medición aislada es una instantánea. En seguimiento, DataLion muestra el CSAT como serie temporal y lo suaviza si lo desea con una media móvil (MM) o una media móvil exponencial (MME), con la ventana que elija.
Las nuevas oleadas se importan automáticamente, el dashboard se actualiza y los cambios de una oleada a otra pueden contrastarse. Cómo se configuran las oleadas se explica en la página de estudios de tracking.
- El CSAT como serie temporal, oleada tras oleada
- Suavizado MM/MME con ventana de libre elección
- Cambios de una oleada a otra contrastados estadísticamente
- Importación automática de oleadas, dashboard que se actualiza solo
Lance la encuesta de satisfacción: las respuestas se analizan de inmediato
Mida la satisfacción con preguntas de valoración, de escala y de matriz/Likert, más una pregunta abierta sobre el porqué. Para la lealtad, añada el tipo de pregunta NPS: cómo calcula DataLion ese índice se explica en la página Net Promoter Score.
Al publicar, DataLion crea automáticamente el proyecto, el conjunto de datos y el codebook con etiquetas de valor. Cada fila de matriz se convierte en su propia variable y las respuestas son graficables al momento, sin recodificaciones ni exportación a SPSS.
- Preguntas de valoración, de escala y de matriz/Likert, más una pregunta abierta
- Tipo de pregunta NPS para medir la lealtad en el mismo cuestionario
- Codebook automático con etiquetas de valor: graficable al momento, sin recodificaciones
- Invitación por enlace anónimo, código QR o token de un solo uso
Esto es lo que construye con DataLion
-
Dashboard de CSAT por punto de contacto
Valores de top-box, bases ponderadas y filtros por centro o canal.
Más información → -
Análisis de drivers de la satisfacción
Importancia relativa en R: importancia frente a valoración.
Más información → -
Respuestas abiertas codificadas
Sentimiento y temas como variables nuevas del conjunto de datos.
Más información →
Vea DataLion con sus propios datos
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Lo que dicen los usuarios de DataLion
- via G2
Empresa muy profesional, atenta a las necesidades del cliente, con un software y un servicio excelentes.
Generoso M. · Analista de CRM, Automoción - via G2
Los interlocutores de DataLion están muy comprometidos. Ante cualquier problema se puede contar con su ayuda. DataLion responde rápido a las peticiones de nuevas funciones.
Robert Q. · Director general - via G2
La facilidad de uso, especialmente para temas de investigación de mercados. Un backend estructurado con muchas opciones de personalización.
Usuario verificado · Investigación de mercados - via G2
Con la función de integración generamos insights de nuestros datos para nuestra audiencia y nuestros clientes en menos de la mitad del tiempo que necesitábamos antes.
Usuario verificado · Ocio, viajes y turismo
Ahora trabajamos mucho más eficientemente, lo que nos deja más tiempo para extraer conclusiones e insights de los datos para nuestros clientes.
La plataforma en detalle
Profundizar
Preguntas frecuentes sobre la satisfacción del cliente con DataLion
¿Cómo se mide la satisfacción del cliente?
¿Cómo calcula DataLion el CSAT?
¿Cómo averiguo qué impulsa la satisfacción?
¿Puede DataLion analizar las respuestas abiertas?
¿Es significativa la diferencia entre dos centros?
¿Qué diferencia hay entre CSAT y NPS?
¿Listo para convertir la satisfacción en decisiones?
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