En una ocasión una organización se nos acercó para que evaluáramos a su Service Desk a través de una auditoría y emitiéramos recomendaciones para mejorar su operación. Con mucho gusto acudimos a sus instalaciones y comenzamos nuestras tareas.

Por algún motivo la persona en el rol de gerente, una experimentada desarrolladora de software, se negaba a indicarnos precisamente cuáles eran las áreas de oportunidad que identificaba. Tal vez lo desconocía o tal vez era parte de un método de evaluación aplicado para determinar si teníamos el conocimiento suficiente como para dar con los mismos hallazgos que ella.

Nuestro equipo comenzó con sus labores, las cuales incluyen una revisión profunda de procesos y otros aspectos técnicos pero que también abarcan entrevistas y encuestas a usuarios finales, áreas de sistemas y a los mismos miembros del Service Desk.

Desde el punto de vista técnico encontramos a una organización madura, con una variedad de procesos orientados a mejores prácticas y abundante evidencia de disciplina al seguir dichos procesos. Los indicadores del Service Desk también eran saludables en comparación a benchmarks.

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Vimos a un Service Desk bien dimensionado, evidenciado por un abandono controlado y un tiempo de espera casi inexistente. También encontramos que un buen porcentaje de incidentes y requerimientos se resolvían en primera línea y lo que tenía que ser asignado hacia otras áreas de TI estaba bien documentado y encausado. Todos los síntomas eran los de un Service Desk con el que muchas empresas sueñan.

Sin embargo, al analizar los resultados de las encuestas y las entrevistas encontramos que los indicadores no se estaban reflejando en la satisfacción de los usuarios, había una desconexión importante entre los indicadores técnicos y los indicadores orientados a la percepción del servicio. Al entrevistar a usuarios identificamos que no se sentían apoyados por TI, que las políticas de sistemas eran demasiado rígidas y que en muchas ocasiones se habían convertido en un impedimento para realizar sus labores día a día.

Al profundizar más, encontramos a usuarios que tenían mucho tiempo sin contactar al Service Desk y que habían comenzado a resolver sus necesidades con herramientas alternas y no sancionadas por TI, con el apoyo de sus compañeros y, en casos, hasta por asesores externos a la organización que trabajaban directamente con los usuarios sin conocimiento de TI. Su percepción era resultado de experiencia años anteriores y probablemente por eso los indicadores técnicos parecían estar en orden sin que se reflejara en la satisfacción de los usuarios.

Recopilamos toda la información y antes de presentarla al resto de la organización decidimos discutirla con la gerente que nos contrató originalmente. Al mostrarle las gráficas de los resultados de las encuestas ella empezó a sonreír, como si por fin hubiera logrado identificar dónde está el error que impedía que el código compilara.

Ella tenía apenas unos 4 meses fungiendo en ese rol y anteriormente había estado desempeñándose en otra área dentro del departamento de TI. Había notado que en los pasillos se hablaba mal de TI pero le costaba trabajo identificar exactamente cuál era el origen de la inconformidad de los usuarios. Este era el motivo por el cual nos había llamado.

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El tener la información de un indicador abstracto como la satisfacción de cliente, expresada de manera concreta, a través de gráficas fáciles de leer, le daba las herramientas que le permitiría enseñarle al director de TI lo que les estaba doliendo como departamento: su reputación. Ahora podía presentar un caso de negocio que le permitiría asegurar los fondos necesarios para ejecutar una estrategia de comunicación sobre “el nuevo departamento de TI” encabezada por el Service Desk.

Este caso es un ejemplo claro de la distinción entre los indicadores técnicos y la satisfacción al cliente. Muchas veces las organizaciones optan por pasar por alto ejercicios como las encuestas de satisfacción por que las consideran imprecisas o difíciles de interpretar.

Si bien es cierto que la percepción de los usuarios es propensa a ser difusa e influenciable, es el indicador más importante para la operación de cualquier operación orientada al servicio. No importa que tan eficiente y efectivo consideremos que es nuestro servicio, si no tomamos en cuenta la opinión de nuestros consumidores corremos un riesgo muy real de estar enfocando nuestros esfuerzos hacia puntos que tal vez no son tan apreciados por los usuarios finales o ignorar áreas de oportunidad que tal vez no están cubiertos bajo nuestros indicadores.

Los indicadores tradicionales como el abandono o la resolución en primera línea nos pueden dar una buena indicación de qué tan bien está administrado nuestro Service Desk. Sin embargo, una operación bien administrada no necesariamente se traduce en que las necesidades de una organización estén siendo satisfechas. Cualquier vegetariano rechazaría hasta el filete más suculento.

Sin embargo, el medir la percepción de los usuarios finales no es un ejercicio que deba tomarse a la ligera. Hay ciertas prácticas que nos ayudarán a reducir el riesgo de malinterpretar las respuestas de los usuarios y a disminuir la posibilidad de que nuestras muestras salgan contaminadas.

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¿Cómo medir la satisfacción de los usuarios?

A la hora de medir la satisfacción de los usuarios estamos, esencialmente, tratando de cuantificar algo abstracto. Estaremos tratando de traducir opiniones a números que, además, influenciarán donde invertimos nuestros recursos y esfuerzos. Es por eso que debemos de tratar de seguir mejores prácticas de evaluación que mitiguen los riesgos y potencien las oportunidades. Estas son algunas características que vale la pena considerar a la hora de evaluar la satisfacción de nuestros usuarios:

Las encuestas deben ser cortas

Una de las cosas más importantes es que necesitamos que los usuarios participen regularmente en nuestras evaluaciones para poder tener un ingreso constante de información. Si encuestamos a usuarios semanalmente y con numerosas preguntas es probable que lo pensarán dos veces antes de dedicar parte de su día a responder. Nuestra recomendación es no hacer más de 5 preguntas por encuesta y no evaluar al mismo usuario más de una vez al mes.

Las respuestas deben ser claras y no demasiado numerosas

Recordemos que buscamos cuantificar algo intangible por lo que debemos evitar darle demasiadas opciones al usuario. Sin embargo, tampoco queremos hacerle tomar decisiones blanco y negro donde limitemos las posibles respuestas a “bien” o “mal”. Nuestra recomendación es ofrecer 5 posibles respuestas que van en el rango desde excelente hasta pésimo. Por ejemplo: pésimo, malo, regular, bueno y excelente.

Las 5 respuestas se deben a que los usuarios siempre estarán definiendo sus respuestas en base a experiencias pasadas y a otros servicios. Por ejemplo, si el usuario acostumbra a tratar con personal profesional de hoteles 5 estrellas, sería natural que espere un servicio similar a donde quiera que vaya. El punto de referencia es alto por lo que sería muy difícil (aunque no imposible) aspirar a un “excelente”, sin embargo un servicio sobresaliente pudiera lograr una calificación de “bueno” por parte de este usuario.

De igual forma, un usuario que está acostumbrado a tratar con un servicio al cliente deficiente, evalúe un servicio regular como “excelente” que, a pesar de ser positivo podría contaminar nuestra muestra y no permitirnos ver la foto real.

Las respuestas positivas

Para completar el cuadro dentro de lo más objetivo posible, completamos considerando sólo las dos respuestas mejores como positivas. En el ejemplo descrito excelente y bueno. Estas dos opciones se conocen como “Top 2” y es lo que consideraríamos como positivo. Cualquiera de las otras 3 respuestas las debemos considerar con el mismo valor de negativo.

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De esta forma convertimos una respuesta múltiple en un resultado binario que nos facilita la medición y persecución de objetivos concretos, a pesar de que el origen es una percepción subjetiva.

Una muestra suficiente

Culminando la medición debemos buscar que la muestra de encuestas tenga relevancia estadística. Esto es importante porque queremos disminuir el riesgo de que la muestra esté sesgada por únicamente opiniones en el extremo del espectro: usuarios sumamente satisfechos o usuarios sumamente insatisfechos.

Existe una fórmula matemática para calcular la muestra con relevancia estadística de una población de contactos tickets, sin embargo está más allá del alcance de este artículo. Sin embargo como referencia presentamos esta tabla que nos muestra relación entre la población y la muestra recomendada para tener un resultado con relevancia estadística:

Por ejemplo, para una población total de 100 contactos y buscando un margen de error de menos del 5% necesitaríamos 80 encuestas respondidas. Sin embargo, para una población de 5000 contactos sólo necesitaríamos 357.

CONCLUSIÓN

Los indicadores técnicos nos muestran el camino para identificar áreas de oportunidad y desarrollar planes de mejora. Sin embargo, no siempre nos muestran toda la imagen.

Sin embargo es complicado lograr obtener objetividad con origen en una percepción subjetiva por lo que es recomendable observar algunas mejores prácticas para evaluar la satisfacción de los usuarios:

• No utilizar encuestas demasiado extensas
• No ofrecer demasiadas respuestas
• Convertir las respuestas en un resultado binario: bien o mal
• Utilizar una muestra estadísticamente relevante

Una buena organización de TI está siempre al pendiente de la percepción de los usuarios y está lista para modificar sus servicios para adecuarse a la preferencia de los mismos.

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