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John List ha descubierto la mejor manera de disculparse por Uber mientras obtiene información muy útil para la empresa.
Cuando el Uber que contrató lo llevó al destino equivocado, un profesor llevó sus quejas a la cima de la empresa y aprendió algo valioso sobre la ciencia detrás de su disculpa.
En enero de 2017, estaba previsto que John List pronunciara un importante discurso en una prestigiosa reunión de economistas.
Tomó su teléfono y reservó un viaje con Uber que lo llevó 30 minutos de casa. Después de ver brevemente el automóvil conducir por Lake Shore Drive, una calle que rodea el lago Michigan en Chicago, EE. UU., Se reclinó en el asiento trasero para prepararse para su discurso.
Unos 20 minutos después, el profesor volvió a mirar por la ventana, pensando que estaría a punto de llegar a su destino, pero estaba exactamente donde había comenzado el viaje.
Hubo un problema con la aplicación y le pidió al conductor que se llevara al profesor a casa.
List estaba comprensiblemente enojado, pero Lo que más le irritaba era que Uber nunca ha pedido Lo siento.
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El profesor List estaba molesto porque Uber nunca se disculpó con él después del incidente del viaje.
No todos los que se quejaron oficialmente con Uber tuvieron acceso a Travis Kalanick, luego CEO de la empresa, pero John List lo hizo.
Esa misma tarde, telefoneó a Kalanick, poco antes de que el fundador de la empresa renunciara luego de una serie de controversias y presiones de los accionistas.
Después de que List le contó a Kalanick sobre su experiencia, Kalanick le dijo: “Lo que quiero saber es cómo debería disculparse Uber cuando surja este tipo de situación. ¿Cuál es la mejor forma de retener clientes? incluso cuando tienen una mala experiencia? “
Cómo disculparse es una pregunta que toda empresa quiere saber. Y John List estaba en una posición única para responder a esta pregunta.
Pocas personas de origen John List se convierten en referentes académicos.
List creció en una familia de clase trabajadora al noreste de Madison, la capital del estado estadounidense de Wisconsin.
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Uber genera una cantidad de datos que permite analizar el comportamiento de sus usuarios.
Su padre era camionero y esperaba que su hijo se uniera al negocio familiar. Pero John tenía otras ideas.
Su sueño era convertirse en golfista profesional y obtuvo una beca universitaria en este deporte. Allí descubrió que no era tan bueno en el golf como pensaba y que la economía le fascinaba.
Ahora, List forma parte de la Facultad de Economía de la Universidad de Chicago, una de las mejores del país de Norteamérica.
Pero durante los últimos años también ha estado bajo la luz de la luna, ya que Uber se acercó a él para que fuera su economista jefe y, después de dejar esa empresa, se unió a otra aplicación de viajes por carretera, Lyft, donde trabaja. la misma publicación.
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Travis Kalanick tuvo que disculparse varias veces antes de renunciar a su cargo en 2017.
Claro, trabajar en Uber paga bien, pero List se estableció por diferentes razones.
Para los científicos de datos, las aplicaciones automotrices son minas de oro. Solo en los Estados Unidos, antes de la pandemia, había dos millones de conductores de Uber que realizaban decenas de millones de viajes por semana.
List ha pasado su carrera estudiando el comportamiento económico del mundo real, por lo que trabajar para Uber fue “un sueño hecho realidad”.
Tener acceso a tanta información podría analizar todo tipo de preferencias de los consumidores: el tipo de coche preferido, la distancia recorrida, la hora del día o cómo reaccionan ante un cambio de precio. También podría aprender la mejor manera de disculparse.
Su primer paso fue analizar qué les pasaba a los usuarios de Uber después de haber tenido una mala experiencia, la cual tardó mucho más de lo esperado.
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List trabaja en Lyft, una aplicación similar a Uber, donde ocupa el mismo puesto que en la empresa anterior.
La aplicación podría predecir, por ejemplo, que un viaje tomaría nueve minutos y duraría 23 minutos. Al analizar los números, él y sus colaboradores descubrieron que pasajeros que habían sufrido un hora los viajes gastarían hasta un 10% menos en Uber en el futuro.
Esto representó una pérdida significativa de ingresos para la demanda.
El siguiente paso fue inventar una serie de excusas y probarlas al azar con usuarios que habían tenido una mala experiencia.
Resulta que hay algún tipo de ciencia detrás de las excusas, y los científicos sociales y los psicólogos en particular han estudiado qué tipos de excusas funcionan mejor.
List también tenía la ventaja de poder medir su impacto.
El académico define un tipo de disculpa: la “básica”, que contendría un mensaje similar a este: “Vimos que su viaje tomó más tiempo de lo esperado y lo sentimos profundamente”.
Una justificación más sofisticada es admitir que la empresa tuvo la culpa.
Y otro tipo de excusa implicaría más compromiso por parte de la empresa. Por ejemplo: “Intentaremos asegurarnos de que esto no vuelva a suceder”.
En nombre de Uber, John List ha probado todos estos tipos. Además, con algunos de estos mensajes, Uber ofreció un descuento de cinco dólares en el próximo viaje.
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Ofrecer un descuento económico con una disculpa ha demostrado ser una estrategia más eficaz para la imagen de Uber.
En el experimento, también hubo un grupo de usuarios que no recibió ninguna disculpa.
El resultado fue sorprendente, ya que todo tipo de excusas eran en sí mismas ineficaces. Sin embargo, si iban acompañados de un cupón de 5 USD, guardaron mayor lealtad de los usuarios.
“De esa manera recuperamos millones de dólares, apaciguando a los clientes con una disculpa y un cupón”.
Pero mirando de cerca las estadísticas, List se dio cuenta de que esta estrategia dejaba de funcionar si ocurría una segunda o tercera mala experiencia. De hecho, se ha demostrado que la repetición de excusas solo aleja a los consumidores.
eso es conocimiento invaluable para Uber y otras empresas.
Muchos economistas se sientan en sus escritorios y entrenan modelos desde allí para hacer predicciones. Lo inusual de John List es que le gusta probar sus teorías en el mundo real.
El académico ha llevado a cabo experimentos en varias partes del mundo, desde Tanzania a Nueva Zelanda y desde China a Bangladesh.
La gran cantidad de datos que acumulan Uber y otras aplicaciones de viajes le ha permitido identificar ciertas peculiaridades del comportamiento humano.
Por ejemplo, antes de reservar un viaje en Uber, nunca se sabe si un hombre o una mujer será el conductor. Por lo tanto, es probable que asuma que hombres y mujeres ganan el mismo salario.
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La gran cantidad de datos acumulados por Uber y otras aplicaciones de viajes le ha permitido a List identificar algunas peculiaridades del comportamiento humano.
Sin embargo, resulta que los hombres ganan alrededor de un 7% más que las mujeres. Llamó la atención de List y descubrió por qué.
La primera es que las mujeres tienen más responsabilidad en el cuidado de los niños y, por lo tanto, están menos disponibles en las horas más lucrativas, como por la mañana y después del trabajo.
Pero el factor más importante fue la velocidad. De media, Los conductores masculinos conducen un 2,5% más rápido que las mujeres en Uber, lo que les permite realizar más viajes por hora.
Esta no es la única brecha de género.
List persuadió a la placa de Uber para activar la función de propina, Creo que haría más felices a los conductores.
Después de analizar el efecto de esta función, descubrió que por cada 4 dólares que dan las mujeres, los hombres dan 5 dólares.
También reveló que las mujeres conductoras reciben más propinas que los hombres, excepto cuando esas mujeres tienen 65 años o más.
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List reveló que las mujeres conductoras tienden a recibir más propinas que los hombres en Uber.
El estudio del comportamiento humano a través de datos recopilados por aplicaciones de conducción de automóviles se ha llamado Ubernomics, aunque List ahora funciona para Lyft y continúa produciendo resultados fascinantes.
Al analizar el comportamiento de los usuarios de Lyft, recientemente midió el impacto de lo que él llama “sesgo del dígito izquierdo”. En otras palabras, reducir una tarifa de US $ 15 a US $ 14,99 tiene el mismo efecto en la demanda del consumidor que reducirla de US $ 15,99 a US $ 15.
Otros hallazgos de Ubernomics no son sorprendentes. Por ejemplo, los consumidores se preocupan por el precio y cuanto menor es el precio, es más probable que reserven un viaje.
Sin embargo, Los análisis de cómo usamos estas aplicaciones también revelan preferencias y peculiaridades del comportamiento económico humano.
Por ejemplo, si algún día decide convertirse en un conductor de Uber y cree que la amabilidad del cliente tendrá un impacto significativo en sus ingresos, hay malas noticias.
Incluso cuando los clientes califican a un conductor un 10% mejor que otro por su facilidad de uso, ambos reciben la misma propina, Termina la lista.
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