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El desafío enfrentado por la compañía residía en la dispersión de datos del Net Promoter Score (NPS) a lo largo de múltiples fuentes de información, tanto internas como externas. Esta fragmentación complicaba significativamente el monitoreo y análisis de las diversas métricas que integran el NPS, obstaculizando una visión unificada del rendimiento y la percepción del cliente.
Se optó por desarrollar un nuevo modelo de NPS dentro de su arquitectura Big Data. Este modelo innovador se centró en la centralización de todos los datos relacionados con el NPS, provenientes tanto de fuentes internas como externas, en un único repositorio. La creación de este modelo permitió la unificación y estandarización de la recopilación y análisis de datos, facilitando el cálculo de los KPIs de manera coherente y bajo una metodología común.
Este enfoque no solo simplificó el seguimiento y análisis del NPS, sino que también mejoró la precisión y la confiabilidad de las métricas derivadas, proporcionando una base sólida para la toma de decisiones estratégicas y la mejora continua de la experiencia del cliente.
La implementación de la arquitectura Big Data facilitó la creación rápida del modelo de NPS, mejorando la integración y calidad de datos de diversas fuentes. Este avance permitió una gestión eficaz y un análisis profundo del NPS, otorgando a los usuarios de negocio la autonomía para explorar y analizar el NPS a través de una herramienta de autoservicio.
Como resultado, se logró una mejora significativa en la capacidad de análisis y toma de decisiones relacionadas con la satisfacción del cliente.
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