Pontuação de esforço do cliente (CES)

O Customer Effort Score (CES) mede o esforço que um cliente teve que fazer para realizar algo, geralmente pedindo que ele concorde ou discorde de uma afirmação como "a empresa facilitou a resolução do meu problema". O conceito surgiu de uma pesquisa publicada na Harvard Business Review por Dixon, Freeman e Toman, que argumentou que reduzir o esforço prediz a fidelidade de forma mais eficaz do que tentar encantar os clientes, e que a maioria dos clientes simplesmente quer que seu problema seja resolvido sem dificuldades.

A descoberta subjacente é a parte interessante. A pesquisa relatou que interações que exigem muito esforço estavam fortemente associadas à deslealdade, enquanto superar as expectativas produziu um benefício de lealdade muito menor do que o geralmente presumido. A implicação prática é que o investimento em remover obstáculos, contatos repetidos, mudança de canais e a necessidade de explicar uma situação mais de uma vez, normalmente retorna mais do que o investimento em iniciativas de encantamento, que são caras e muitas vezes passam despercebidas.

O CES é mais útil para interações transacionais e de serviço em que o objetivo do cliente é a resolução, e não a satisfação: contatos com o suporte, devoluções, alterações de conta, cancelamentos, reclamações e tarefas de autoatendimento. Nesses contextos, o esforço é o principal fator que determina como a interação é lembrada, e a pontuação está associada a um processo específico que pode ser redesenhado. É muito menos útil para contextos discricionários ou experienciais, em que o esforço não é a dimensão relevante e o baixo esforço não é o objetivo.

Sua vantagem prática reside no fato de que uma pontuação baixa aponta para uma solução de forma mais direta do que as medidas de satisfação ou lealdade. O alto esforço tem causas identificáveis: informações difíceis de encontrar, um processo que exige várias etapas ou canais, uma política que precisa ser justificada, um sistema que perdeu o contexto entre as interações, um formulário que teve que ser preenchido duas vezes. Cada uma dessas causas pode ser solucionada, e a pergunta subsequente, que questiona o que tornou a interação difícil, geralmente identifica a causa sem necessidade de análises adicionais.

Aplicam-se as precauções habituais relativas à medição. A formulação das perguntas e a direção da escala mudaram entre as versões da métrica, portanto, as comparações históricas dentro de uma organização exigem consistência e os benchmarks entre organizações são pouco confiáveis. O momento é importante, uma vez que o esforço é melhor avaliado imediatamente após a resolução, e não dias depois. Além disso, a métrica mede o esforço percebido, que é influenciado pela expectativa: o mesmo processo parece trabalhoso em um contexto em que os clientes esperam autoatendimento instantâneo e razoável em um em que esperam um procedimento formal.

Essa métrica também é útil para identificar onde o autoatendimento está falhando, que é onde se origina a maior parte do esforço evitável. Os clientes que contatam o suporte, na maioria dos casos, já tentaram resolver o problema sozinhos, e o contato representa uma falha do produto em responder a uma pergunta que poderia ter respondido. Categorizar os contatos pela pergunta feita e localizar em que parte do produto essa pergunta surge gera uma lista direta de lacunas de conteúdo e design. Organizações que direcionam essa análise para o produto, em vez de tratá-la como um problema de capacidade de serviço, geralmente reduzem o volume de contatos de forma mais eficaz do que qualquer investimento em ferramentas de desvio de contato ou automação de chatbots.

Como o esforço se acumula ao longo de toda a jornada, e não em uma única interação, a aplicação mais valiosa geralmente se dá no nível da jornada, e não no nível do ponto de contato. Mapear onde o esforço se concentra, usando o CES juntamente com dados comportamentais, como contatos repetidos, troca de canais e tempo de resolução, é uma prática padrão em pesquisa de usuário e em trabalhos de design de serviços. As correções resultantes normalmente se encontram em design de produto, visto que a maior parte do esforço evitável é criada pela falha do produto em suportar o autoatendimento, e não pela equipe de atendimento que lida mal com os contatos.