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Calcolatore del punteggio di sforzo del cliente

Trasforma le risposte al sondaggio CES in un punteggio medio, nella quota di clienti che hanno trovato facile l'interazione e nel margine di errore. Poi verifica se una variazione tra due periodi è reale e trova il canale di assistenza che richiede più sforzo ai clienti. Gratis, senza registrazione, nulla esce dal tuo browser.

Numero di risposte per ogni valutazione

Affermazione: "L'azienda mi ha reso facile risolvere il mio problema." 1 = completamente in disaccordo, 7 = completamente d'accordo.

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Il metodo

Come calcolare il punteggio di sforzo del cliente

Due modi comuni di riportare le stesse risposte.

CES medio = somma di tutte le valutazioni ÷ numero di risposte
Quota di facilità = risposte con 5, 6 o 7 ÷ tutte le risposte

Subito dopo un'interazione, chiedi ai clienti quanto sono d'accordo con l'affermazione "L'azienda mi ha reso facile risolvere il mio problema", su una scala da 1 (completamente in disaccordo) a 7 (completamente d'accordo). Riporta la media e la quota di clienti che si sono detti d'accordo. La quota è più facile da spiegare al team e da confrontare nel tempo; la media mostra i piccoli spostamenti all'interno della scala.

Media

5.33

4,000 ÷ 750 = 5.33

Su 7, da 750 risposte.

Quota di facilità

76%

(180 + 240 + 150) ÷ 750 = 76%

Clienti d'accordo sul fatto che è stato facile.

Facilità netta

+62.7

76% − 13.3% = +62.7

Quota di facilità meno il 13,3% che era in disaccordo.

Scale

Scala a 7 punti, a 5 punti e CES originale

Prima di confrontare i numeri, verifica in che direzione va la tua scala.

La prima versione del CES, pubblicata nel 2010, chiedeva "Quanto sforzo hai dovuto fare personalmente per gestire la tua richiesta?" su una scala da 1 a 5 in cui un punteggio più basso era migliore. La versione più recente, spesso chiamata CES 2.0, usa l'affermazione di accordo su una scala da 1 a 7 in cui un punteggio più alto è migliore. Molti strumenti di sondaggio offrono anche una scala di accordo da 1 a 5.

Questo calcolatore usa la scala di accordo a 7 punti. Se usi una scala di accordo a 5 punti, inserisci le risposte 5, 4, 3, 2 e 1 solo nelle caselle 7, 6, 4, 2 e 1 per ottenere la quota di facilità, ma non confrontare quella media con i risultati a 7 punti. Non mescolare mai scale che vanno in direzioni opposte.

Fedeltà

Perché misurare lo sforzo?

I clienti puniscono un servizio faticoso più di quanto premino un servizio eccellente.

Una ricerca di Gartner su quasi 100.000 clienti ha rilevato che il 96% dei clienti con un'esperienza di assistenza ad alto sforzo è diventato meno fedele, contro il 9% di quelli con un'esperienza a basso sforzo. Le cause abituali dello sforzo sono i contatti ripetuti, i trasferimenti, il dover ripetere le informazioni e il cambio di canale. La scheda Per canale mostra dove i clienti faticano di più, così sai da dove partire.

Confronto

Lo sforzo è cambiato davvero?

I risultati dei sondaggi variano per caso da un mese all'altro.

La scheda Confronta due periodi esegue un test z per due proporzioni sulla quota di facilità. Passare da 520 risposte facili su 750 (69,3%) a 610 su 780 (78,2%) è un aumento di 8,9 punti percentuali con un p-value inferiore a 0,001: quasi certamente un miglioramento reale. Con solo 100 risposte per periodo il margine di errore è di circa ±8 punti, quindi una variazione di pochi punti di solito è rumore.

Fogli di calcolo

Formule CES per Excel e Google Sheets

Una valutazione per riga nella colonna B, da B2 a B751.

CES medio

=AVERAGE(B2:B751)

Quota di facilità (da 5 a 7)

=COUNTIF(B2:B751;">=5")/COUNT(B2:B751)

Facilità netta

=(COUNTIF(B2:B751;">=5")-COUNTIF(B2:B751;"<=3"))/COUNT(B2:B751)

Domande frequenti

Domande sul punteggio di sforzo del cliente

Come si calcola il punteggio di sforzo del cliente?

Per la media somma tutte le valutazioni e dividi per il numero di risposte; per la quota di facilità dividi le risposte da 5 a 7 per tutte le risposte. 750 risposte che sommano 4.000 danno una media di 5,33, e 570 risposte pari o superiori a 5 danno una quota di facilità del 76%.

Qual è un buon punteggio CES?

Non esiste un benchmark universale, perché le aziende usano scale, affermazioni e momenti di rilevazione diversi. Le medie pubblicate raramente sono confrontabili con il tuo sondaggio. Monitora il tuo punteggio nel tempo e confronta tra loro canali e team.

Il CES è migliore quando è più alto o più basso?

Sulla scala di accordo usata qui, più alto è meglio: 7 significa che il cliente è completamente d'accordo che sia stato facile. Nella versione originale del 2010, più basso era meglio. Verifica la direzione prima di confrontare i numeri.

Quando inviare un sondaggio CES?

Subito dopo un'interazione specifica: una conversazione con l'assistenza, un passaggio dell'onboarding, un reso o una visita in self-service. Chiedere settimane dopo misura il ricordo, non lo sforzo.

Qual è la differenza tra CES, CSAT e NPS?

Il CES misura quanto è stata facile una singola interazione, il CSAT quanto i clienti ne sono stati soddisfatti e l'NPS quanto è probabile che raccomandino l'azienda nel complesso. Rispondono a domande diverse, per questo molti team ne monitorano due o tutti e tre.

Quante risposte mi servono?

Con 100 risposte e una quota di facilità del 76%, l'intervallo al 95% va all'incirca dal 67% all'84%. Con 750 risposte si restringe al 73%–79%. Con meno di 100 risposte per periodo si vedono solo le variazioni grandi.

Il calcolatore memorizza i miei dati?

No. Tutto viene eseguito nel tuo browser. Il link di condivisione conserva i tuoi numeri nell'indirizzo dopo il simbolo #, che non viene inviato al nostro server.

Riferimenti

Fonti

  1. CES originale: Matthew Dixon, Karen Freeman e Nicholas Toman, "Stop Trying to Delight Your Customers", Harvard Business Review, luglio–agosto 2010
  2. Clienti ad alto e a basso sforzo: ricerca di Gartner sul servizio clienti (quasi 100.000 clienti), riportata in "Why Your Churn Rates Are Too High: Too Much Customer Delight", destinationCRM.com
  3. Intervallo di Wilson: Edwin B. Wilson, "Probable Inference, the Law of Succession, and Statistical Inference", Journal of the American Statistical Association, 1927

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