El hombre que le enseñó a Uber a decir “lo siento” (y obtuvo un conocimiento empresarial invaluable)

John List encontró la mejor manera de disculparse con Uber y al mismo tiempo adquirió conocimientos muy útiles para el negocio | Foto de la Universidad de Chicago

Cuando el Uber que contrató lo llevó al destino equivocado, un profesor llevó sus quejas a la cúpula de la empresa y aprendió algo valioso sobre la ciencia detrás de la disculpa.

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

Cogió el teléfono y reservó un viaje con Uber que lo llevó 30 minutos de casa. Después de ver el auto rodar por Lake Shore Drive, una calle que rodea el lago Michigan en Chicago, Estados Unidos, se reclinó en el asiento trasero para preparar su charla.

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

Algo salió mal con la aplicación y le indicó al conductor que devolviera al maestro a su casa.

List estaba comprensiblemente furioso, pero Lo que más lo irritó fue que Uber nunca se disculpó con él.

El profesor List estaba enojado porque Uber nunca se disculpó con él después del incidente del viaje | Getty Images of Photos

No todos los que se quejaron formalmente con Uber tuvieron acceso a Travis Kalanick, el entonces director general de la empresa, pero John List lo hizo.

Esa misma tarde llamó a Kalanick, justo antes de que el fundador de la empresa renunciara tras una serie de controversias y presiones de los accionistas.

Después de que List le contó a Kalanick su experiencia, Kalanick le dijo: “Lo que quiero saber es cómo debería disculparse Uber cuando ocurre este tipo de situación. ¿Cuál es la mejor forma de fidelizar a los 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 esa pregunta.

Pocas personas con el origen de John List se convierten en eruditos destacados.

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

Uber genera una cantidad de datos que permite analizar el comportamiento de sus usuarios | Getty Images of Photos

Su padre era camionero y esperaba que su hijo entrara en el negocio familiar. Pero John tenía otras ideas.

Su sueño era convertirse en golfista profesional y ganó una beca universitaria. Allí descubrió que no era tan bueno en el golf como pensaba y que la economía le fascinaba.

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List ahora pertenece a la facultad de economía de la Universidad de Chicago, una de las mejores del país.

Pero hace unos años también hace trabajo clandestino, porque Uber se le acercó para que fuera su economista jefe y, tras dejar la empresa, se incorporó a otra app de viajes en coche, Lyft, donde ocupa el mismo cargo.

Claro, el trabajo de Uber paga bien, pero List se dibujó por diferentes razones.

Para los estudiosos de los datos, las aplicaciones de automóviles 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 a la semana.

List pasó su carrera estudiando el comportamiento económico en el 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, a qué hora o cómo reaccionan ante un cambio de tarifas. También podría aprender la mejor manera de disculparse.

Su primer paso fue analizar qué les pasaba a los usuarios de Uber luego de pasar por una mala experiencia, algo que les llevó mucho más tiempo de lo esperado.

List trabaja en Lyft, una aplicación similar a Uber, donde realiza la misma función que la empresa anterior | Getty Images of Photos

La aplicación podría predecir, por ejemplo, que un viaje tomaría nueve minutos y terminaría durando 23 minutos. Al analizar los números, él y sus colaboradores encontraron que los pasajeros que hicieran un mal viaje gastarían hasta un 10% menos en Uber en el futuro.

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

Resulta que hay un tipo de ciencia detrás de las excusas, y los científicos sociales y los psicólogos en particular han estudiado los tipos de excusas que 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 tu viaje tardó más de lo esperado y lo sentimos”.

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Una justificación más sofisticada implica admitir que fue culpa de la empresa.

Y otro tipo de disculpa 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 probó a todos estos tipos. Además, con algunos de estos mensajes, Uber ofreció un descuento de cinco dólares en el próximo viaje.

Ofrecer un descuento barato junto con una disculpa resultó ser una estrategia más efectiva para la imagen de Uber | Getty Images of Photos

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 ineficaces en sí mismas. Sin embargo, si iban acompañados de un cupón de $ 5, mantuvo una mayor fidelidad de los usuarios.

Así, hemos recuperado millones de dólares, calmando 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 un segundo o tercer experimento malo. De hecho, la repetición de excusas solo ha demostrado alejar más a los consumidores.

Este es conocimiento invaluable para Uber y otras empresas.

Muchos economistas se sientan en sus escritorios y modelan a partir de ahí para hacer predicciones. Lo inusual de John List es que le gusta probar sus teorías en el mundo real.

El académico realizó experimentos en varias partes del mundo, desde Tanzania hasta Nueva Zelanda y desde China hasta 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 lo mismo.

La gran cantidad de datos que acumulan Uber y otras aplicaciones de viajes ha permitido a List identificar ciertas peculiaridades del comportamiento humano | Getty Images of Photos

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

Una es que las mujeres tienen más responsabilidades cuando se trata de cuidar a sus hijos y, por lo tanto, están menos disponibles durante las horas más rentables, como por la mañana y después del trabajo.

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

Esta no es la única diferencia de género.

List convenció a la junta de Uber de activar la función de propina, pensar que haría más felices a los conductores.

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

También encontró que las mujeres conductoras reciben más propinas que los hombres, excepto cuando estas mujeres tienen 65 años o más.

List encontró que las mujeres conductoras tienden a recibir más propinas que los hombres en Uber | Getty Images of Photos

El estudio del comportamiento humano utilizando datos recopilados por aplicaciones de conducción de automóviles se llamó Ubernomics, aunque List ahora ha trabajado 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 dedo izquierdo”. En otras palabras, reducir una tarifa de $ 15 a $ 14,99 tiene el mismo efecto en la demanda del consumidor que reducirla de $ 15,99 a $ 15.

Otros hallazgos de Ubernomics no son sorprendentes. Por ejemplo, si 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 preferencias e idiosincrasias del comportamiento económico humano.

Por ejemplo, si decide convertirse en un conductor de Uber y descubre que ser amigable con el cliente tendrá un impacto significativo en sus ingresos, las noticias son malas.

Incluso cuando los clientes califican a un conductor un 10% mejor que otro en términos de amabilidad, ambos reciben la misma propina, La lista concluye.

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