La importancia del customer experience en la gestión de marca

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Hoy en día nos encontramos frente a un consumidor que va evolucionando a causa de procesos de cambio demográfico. Estas crecientes tendencias son el reflejo de la importancia de conocer profundamente a los usuarios mediante conocimientos en customer experience, innovación, transformación cultural, digital entre otros.

En ese sentido, Centrum PUCP, XCustomer 360 y EXMA unieron esfuerzos para llevar a cabo en nuestro país el CX-DAY Consumer Experience, en donde Cristina Quiñones, CEO de Consumer Truth brindó información sobre la visión que maneja junto a su equipo de transformación cultural.

“Los marketeros tenemos exceso de Lima y falta de Perú por eso no entendemos a nuestros consumidores. Estamos ante un Perú cambiante a nivel cultural, es por ello que debemos salir de la burbuja y aprender de la calle”, precisó Cristina Quiñones.

Asimismo, Quiñones compartió con los asistentes, que se dieron cita en el Auditorio Centrum PUCP, su modelo de transformación cultural, el cual destaca cuatro ejes fundamentales (Insight, Outsight, Foresight y Mindset).

Insight es el primer eje y se enfoca que no son solo consumidores, son ciudadanos. Por eso, se reclama un mundo empresarial que sea más justo y humano. El segundo es el Outsight, el cual se basa en sentir al consumidor real en un ambiente real, para ello hay que ir a la calle y observar. Foresight, es el cuarto eje y se centra en avizorar las tendencias del futuro hoy. El cuarto eje es el Mindset, que nos dice que la transformación cultural empieza con la desnudez mental.

“Como Consumer Truth nos llena de orgullo haber sido parte de este encuentro tan relevante para la industria. Sin duda en espacios como el CX-Day, seguiremos compartiendo nuestro objetivo de desnudar la mente del consumidor para encontrar los verdaderos insights que nos harán lograr la Transformación Cutural” , indicó Quiñones.

Finalmente, la ponente resaltó el aporte que brinda sumar el Street Data (aprendizaje humano, Insights humanos, muestras pequeñas, profundidad de las historias) al Big Data (aprendizaje de las máquinas, datos masivos, muestra amplia, conocimiento de los números).


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