Vender SaaS también es vender confianza
7-agosto-2012
Ya hemos comentado las ventajas que ofrece el SaaS frente a las licencias de software. Aparte de todas estas ventajas, hay una diferencia importante tanto desde el punto de vista del cliente como del proveedor del servicio, y es que se establece una relación que, en principio, se espera llevar al largo plazo.
Para el cliente, hay una serie de elementos críticos que pueden llevar a la desconfianza frente al proveedor del servicio:
- Vas a tener acceso y vas a tener que proteger mis datos sensibles, o los de mis clientes.
- El servicio que me vas a prestar es crítico para mí, y si no funciona bien me vas a causar problemas.
- Me prometes que vas a actualizar y mejorar las funcionalidades con regularidad.
- Si te contrato, necesitaré que nuestra relación sea duradera.
La única manera de eliminar estas barreras es generar una fuerte y verdadera sensación de confianza, tanto en la empresa como en el servicio. Y la confianza no es precisamente fácil de conseguir. Además, en las relaciones a largo plazo hay dos situaciones distintas en las que la confianza se debe generar de formas diferentes: el proceso de captación del cliente y el trato con quien ya es un cliente.
El proceso de captación
Durante el proceso de captación, una de las primeras estrategias es crear confiaza “por asociación”, es decir, proporcionando ejemplos de empresas importantes que ya han confiado en el servicio con buenos resultados. En estos casos, se pueden utilizar testimonios y casos de éxito para reforzar el mensaje.
Otra estrategia interesante consiste en proporcionar información acerca del roadmap del servicio, de las mejoras y los complementos que se van a ir añadiendo a corto y medio plazo. Pero también conviene dejar claro que no se trata solo de promesas, ya que hasta el momento las has ido cumpliendo. Puedes mostrar la diferencia entre el producto inicial y el que se ofrece actualmente, y de nuevo te puedes ayudar de testimonios de clientes que lo hayan comprobado.
También se debe trabajar la imagen de marca. Sí, tengo claro que es algo que se va creando con el tiempo, pero desde el principio se pueden destacar algunos aspectos positivos, sobre todo si te permiten establecer diferencias claras con la competencia. La calidad del soporte o el grado de agresividad comercial son dos ejemplos de cualidades que se pueden destacar desde un primer momento.
El trato con los clientes
Por mucho que hayamos conseguido transmitir la confianza necesaria para conseguir un cliente, debemos seguir trabajándola miestras dure la relación, e incluso diría que también después de que ésta pueda terminar. Uno de los elementos más importantes a cuidar es la transparencia en la información: por ejemplo, informar sobre posibles caídas, proporcionar herramientas para analizar los resultados o informar puntualmente de los avances y novedades.
Otra herramienta tradicional puede ser la creación de una comunidad: el intercambio de experiencias entre tus clientes puede ayudar mucho a que saquen el mayor partido posible de tu servicio, pero también arroja confianza, ya que quedas expuesto no sólo al intercambio de buenas prácticas, sino de posibles quejas.
Por último, pedir feedback a tus clientes puede ser algo muy positivo. Aparte de la valiosa información que te proporciona sobre la utilidad del servicio, si les das a tus clientes la posibilidad de ofrecer su opinión para mejorarlo, llegarán a sentirlo como algo suyo, y tu éxito se convertirá también un poco en su éxito.
En resumen, recuerda siempre que el SaaS implica una relación duradera que hay que trabajar día a día. La confianza es difícil de ganar, pero la pérdida de confianza es casi imposible de superar. Utiliza tus herramientas, y no sólo porque supongan una ventaja para ti, sino también porque tu cliente debe ser lo más importante.
Atributos de un sistema de recomendación
18-marzo-2010
Hace pocos días leía en el blog de Javier Martín un estupendo post acerca de las recomendaciones sociales, donde además se generó un interesante debate acerca de la idoneidad de las recomendaciones automáticas o las recomendaciones entre usuarios. Entre todos los comentarios se hablaba de los distintos perfiles de los usuarios que, en función de su carácter más o menos conservador, pueden aceptar mejor las recomendaciones automáticas (generalmente de menor confianza, pero con mayor posibilidad de generar sorpresa) o las recomendaciones directas de amigos (de mayor confianza, pero más “predecibles” y restringidas).
Más allá de el carácter general de un usuario, se debe tener en cuenta que éste presenta diferentes perfiles en función del contexto en que va a utilizar el sistema de recomendación. Si un sistema realiza recomendaciones que permitan al usuario completar un perfil inicial, el objetivo es proporcionarle un conjunto de productos que sean completamente obvios en función de sus intereses; en este caso el usuario no busca elementos nuevos y diferentes, sino elementos que ya conozca con un alto grado de probabilidad. Pero si el sistema tiene como función descubrir productos que están en los últimos lugares de la denominada “larga cola”, el objetivo será justo el contrario: ofrecer un conjunto de elementos que, en gran parte, el usuario desconozca.
Sin embargo, aquí entra en juego un elemento completamente esencial en este juego: la confianza. Para un usuario es muy importante comprender por qué la mayor parte del tiempo recibe determinadas recomendaciones. Si el sistema es capaz de justificar claramente el por qué de una recomendación obvia, el usuario llegará a confiar también en las recomendaciones más sorprendentes y que a priori no entiende, y que son las que en realidad le van a aportar más en la mayoría de los casos.
Pero el contexto del usuario no es únicamente temporal, y cuando lo es, no tiene por qué necesariamente ser a largo plazo. Por ejemplo, cuando un usuario accede a un sistema después de varios días, las recomendaciones deben ser más generales y acordes con su histórico. Por el contrario, cuando el usuario lleva un rato utilizando el sistema, se dispone de una idea más concreta de su objetivo en ese momento: ¿busca información concreta sobre un producto o está “pasando el rato” a ver qué encuentra? ¿esta información se corresponde con su perfil histórico o se trata de elementos nuevos? En este punto sería muy importante que el sistema pudiera comprender la naturaleza de la tarea de búsqueda: ¿busca algo para sí mismo o es para un regalo? ¿es para algo profesional o de ocio? Y es que la intencionalidad del usuario en una determinada sesión no se debe dar por sentada: cada día puede ser distinta, e incluso puede ir cambiando dentro de la sesión a medida que va descubriendo información nueva.
En cuanto al riesgo, como comentábamos al comienzo del post, debe alcanzar un compromiso con la confianza: el riesgo asumido por el sistema (es decir, la recomendación de elementos cuya idoneidad no está tan clara) debe ser menor en las fases iniciales, cuando el usuario aún no tiene un alto grado de confianza en el recomendador; pero tampoco debe ser demasiado conservador, porque el usuario tiende entonces a sentirse encasillado, debido a que los elementos recomendados provienen de un subconjunto muy pequeño.
Si ahora paramos un momento a recapitular los atributos de un sistema de recomendación que hemos decidido tener en cuenta aparecerían algunos como recencia y frescura (utilización del perfil histórico o de un perfil a corto plazo), riesgo, concreción, adaptabilidad, encasillamiento…. Todo esto nos lleva a determinar que no tiene sentido aplicar la idea de crear un único recomendador para todos. Y por eso es conveniente además que un buen sistema de recomendación tenga en cuenta elementos de todo tipo: automáticos (basado en aspectos sociales y en contenidos) y también personales.
