Tecnología

El hombre que le enseñó a Uber a decir «lo siento» (y obtuvo información comercial invaluable)

Universidad de Chicago

John List encontró la mejor manera de disculparse con Uber mientras obtenía información útil para la empresa.

Cuando Uber, quien recibió su salario, lo llevó al destino equivocado, el profesor llevó su queja a la cima de la empresa y aprendió algo valioso sobre la ciencia detrás de la disculpa.

En enero de 2017, John List pronunció un importante discurso en una prestigiosa reunión de economistas.

Tomó su teléfono y reservó un viaje con Uber, quien lo llevó 30 minutos de casa. Después de ver el auto bajar por un momento desde Lake Shore Drive, la calle que rodea el lago Michigan en Chicago, EE. UU., Se reclinó en el asiento trasero para prepararse para su discurso.

Aproximadamente 20 minutos después, el maestro miró por la ventana nuevamente, pensando que estaría cerca de su destino, aunque estaba justo donde había comenzado el viaje.

La aplicación salió mal y le dijo al conductor que devolviera al maestro a su casa.

La lista estaba comprensiblemente furiosa, sin embargo Lo que más lo enfureció fue que Uber nunca lo hizo preguntó Lo siento.

Parabrisas de un coche con el logo de Uber.

imágenes falsas

El profesor Listia estaba molesto porque Uber nunca se disculpó con él después del incidente del viaje.

Cualquiera que se haya quejado oficialmente con Uber no ha tenido acceso Travis Kalanick, el entonces director ejecutivo de la empresa, pero John List sí.

Esa tarde, llamó a Kalanick poco antes de que el fundador de la empresa renunciara después de varias controversias y presión de los accionistas.

Cuando List compartió su experiencia con Kalanick, Kalanick le dijo: “Quiero saber cómo debería disculparse Uber en caso de tal situación. ¿Cuál es la mejor forma de fidelizar a los clientes? incluso si tienen una mala experiencia? «

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Cómo una disculpa es una pregunta que toda empresa quiere saber. Y John List tenía una posición única para responder a esa pregunta.

Presentación corta línea gris

BBC

No muchas personas de los orígenes de John List se convierten en eruditos comparativos.

List creció en una familia de clase trabajadora al noreste de Madison, la capital del estado de Wisconsin, EE. UU.

Teléfono con aplicación Uber.

imágenes falsas

Uber genera un conjunto de datos que se pueden utilizar para analizar el comportamiento del usuario.

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 en deportes en la universidad. Allí descubrió que no era tan bueno en el golf como pensaba, etc. la economía le fascinaba.

Now List pertenece a la Facultad de Economía de la Universidad de Chicago, una de las mejores de América del Norte.

Pero durante años también ha sido un ilusionista, ya que Uber se dirigió a él como economista jefe y, después de dejar esta empresa, se unió a otra aplicación de Lyft para automóviles donde ocupa el mismo puesto.

Travis Kalanick

Reuters

Travis Kalanick tuvo que disculparse varias veces antes de renunciar en 2017.

Seguro, trabajar en Uber paga bien, pero la lista se compiló por varias razones.

Para investigadores de datos las aplicaciones de automóviles son minas de oro. Solo en los Estados Unidos, antes de la pandemia, dos millones de conductores de Uber realizaban decenas de millones de viajes a la semana.

List ha pasado su carrera investigando el comportamiento económico en el mundo real, por lo que trabajar para Uber fue un «sueño».

Acceso a tanta información, podría analizar todo tipo de preferencias de los consumidores: tipo principal de automóvil, qué tan lejos viajan, a qué hora o cómo reaccionan ante un cambio en los precios. También podría aprender la mejor manera de disculparse.

Su primer paso fue analizar qué sucedía con los usuarios de Uber después de una mala experiencia, que tardó mucho más de lo esperado.

Logotipo de Lyft.

imágenes falsas

La lista funciona en Lyft, una aplicación como Uber, donde tiene el mismo estatus que la empresa anterior.

Por ejemplo, la aplicación puede predecir que el viaje durará nueve minutos y tomará 23 minutos. Analizando los números, él y sus asociados lo encontraron pasajeros que habían experimentado un hora los viajes gastarían hasta un 10% menos en Uber en el futuro.

Esto significó una pérdida significativa de ingresos por aplicaciones.

El siguiente paso fue presentar una serie de disculpas y probarlas al azar con usuarios que tuvieron una mala experiencia.


Resulta que hay una especie de ciencia detrás de una disculpa, y los científicos sociales y los psicólogos en particular han estudiado las disculpas que funcionan mejor.

La lista también tenía la ventaja de poder medir su impacto.

El académico define el tipo de disculpa: «básica», que incluiría un mensaje similar: «Hemos visto que su viaje tomó más tiempo de lo esperado y lo sentimos mucho».

Un razonamiento más sofisticado implica la concesión de una empresa.

Y otro tipo de disculpa significaría más compromiso por parte de la empresa. Por ejemplo, «Estamos tratando de asegurarnos de que esto no vuelva a suceder».

John List probó a todos estos tipos en nombre de Uber. Además, algunos de estos mensajes Uber ofreció un descuento de $ 5 en el próximo viaje.

Una mujer limpia el logo de Uber en su sede en San Francisco, California.

imágenes falsas

Ofrecer un descuento barato junto con una disculpa resultó ser una estrategia más eficaz para la imagen de Uber.

También hubo varios usuarios en el experimento que no recibieron una disculpa.

El resultado fue sorprendente porque todo tipo de disculpas eran ineficaces en sí mismas. Sin embargo, si vienen con un cupón de $ 5, les gusto mayor lealtad desde usuarios.

«Así es como recuperamos millones de dólares, tranquilizando a los clientes con una disculpa y un cupón de descuento».

Pero al observar de cerca las estadísticas, List se dio cuenta de que esta estrategia dejaría de funcionar si ocurría una segunda o tercera mala experiencia. De hecho, se demostró que las repetidas disculpas solo alejaban más a los consumidores.

esto es información invaluable para Uber y otras empresas.

Presentación corta línea gris

BBC

Muchos economistas se sientan en sus escritorios y forman un modelo para predecirlo. Es inusual en John List que quiera probar sus teorías en el mundo real.

El investigador ha realizado experimentos en todo el mundo, desde Tanzania hasta Nueva Zelanda y desde China hasta Bangladesh.

La gran cantidad de datos recopilados por Uber y otras aplicaciones de viajes le ha permitido identificar ciertas características específicas del comportamiento humano.

Por ejemplo, antes de reservar un viaje con Uber, nunca se sabe si es un conductor hombre o mujer. Por lo tanto, es probable que asuma que hombres y mujeres merecen lo mismo.

Teléfono con Uber en Londres.

imágenes falsas

La gran cantidad de datos recopilados por Uber y otras aplicaciones de viajes le ha permitido a List identificar ciertas características específicas del comportamiento humano.

Sin embargo, se ha encontrado que los hombres ganan aproximadamente un 7% más que las mujeres. Esto llamó la atención de List y descubrió por qué.

Una es que las mujeres tienen más responsabilidades en el cuidado de los niños y, por lo tanto, están menos disponibles en los momentos más rentables, como por la mañana y después del trabajo.

Pero el factor más importante fue la velocidad. Promedio, Los conductores masculinos conducen un 2,5% más rápido que las mujeres en Uber, lo que les permite realizar más viajes por hora.

Esa no es la única diferencia de género.

List persuadió a la tarjeta Uber para que presentara la función de propina, pensando que esto haría más felices a los conductores.

Después de analizar el impacto de esta función, descubrió que por cada $ 4 que dan las mujeres, los hombres dan $ 5.

También señaló que se derroca a más mujeres conductoras que a hombres, excepto cuando estas mujeres tienen 65 años o más.

Conductor de Uber en California.

imágenes falsas

La lista encontró que las mujeres conductoras tienden a recibir más propinas que los hombres en Uber.

El estudio del comportamiento humano utilizando datos recopilados por aplicaciones automotrices se ha llamado Ubernomics, aunque List ahora trabajaba en Lyft y continúa produciendo resultados fascinantes.

Al analizar el comportamiento de los usuarios de Lyft, recientemente midió lo que él llama «prejuicio de número izquierdo». En otras palabras, reducir la tasa de interés de $ 15 a $ 14,99 tendrá el mismo efecto en la demanda del consumidor que reducirla de $ 15,99 a $ 15.

Los otros hallazgos de Ubernomics no son sorprendentes. Por ejemplo, que los consumidores se preocupan por el precio y cuanto más bajo es, es más probable que reserven un viaje.

Sin embargo, Los análisis de cómo usamos estas aplicaciones también revelan las preferencias de las personas por el comportamiento económico y el carácter distintivo.

Por ejemplo, si alguna vez decide convertirse en un conductor de Uber y cree que la amabilidad del cliente tiene un impacto significativo en sus ingresos, hay malas noticias.

Aunque los clientes califican la amabilidad de un conductor un 10% mejor que otro, ambos tienen la misma pista, Termina la lista.


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Patricio Arocha

Especialista web. Evangelista de viajes. Alborotador. Fanático de la música amigable con los hipster. Experto en comida

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