Cinco pilares para mejorar la experiencia del cliente (parte 2)

Si en la primera parte del artículo, se explicaron los dos pilares iniciales para un enfoque de solución para mejorar la experiencia del cliente, en esta segunda parte se abordará el pilar fundamental: la orquestación necesaria para hacer coherentes las interacciones.

Decisiones rápidas, inteligentes y orquestadas

Las decisiones que se toman respecto a los clientes son las que generan experiencias óptimas y el valor que busca la empresa. Estas decisiones determinan la estrategia de relación y compromiso con los clientes.

Es primordial tomar las mejores decisiones en todos los "journeys" que experimentan los clientes, desplegándolas en forma de mensajes cuando y donde tengan mayor impacto, de forma coordinada. Solo con las mejores decisiones se consigue de forma eficiente que los clientes avancen en sus "journeys" proporcionando interacciones relevantes.

Esto significa que una solución dirigida a mejorar la experiencia para el cliente debe contar con una capacidad de decisión centralizada y de aprovechamiento de los datos al máximo. Tan pronto como se generan y procesan, están disponibles para determinar automáticamente la mejor decisión a tomar, teniendo en cuenta todas las acciones posibles. Finalmente, se entrega al cliente mediante un contenido relevante en el momento adecuado, instantáneamente si es necesario, y por supuesto, en el sitio en el que espera el cliente.

Las estrategias de decisión se componen no solo de reglas de negocio, sino que son respaldadas y optimizadas mediante la Inteligencia Artificial (IA). La IA complementa el proceso de decisión ayudando a arbitrar cuál es la mejor acción y el contenido para proporcionar a cada cliente la mejor experiencia en un momento y en un contexto concreto.

La manera óptima de usar la IA es complementar modelos predictivos con modelos prescriptivos que incluyan autoaprendizaje en tiempo real. Un modelo predictivo permite saber con qué probabilidad un cliente concreto va a abandonar. Un modelo prescriptivo se adapta a este contexto del cliente e indica qué se debe hacer. Por ejemplo, el modelo prescriptivo dirá qué propuesta o mensaje es el mejor para conseguir retener al cliente en ese contexto de alta probabilidad de abandono.

En función de los datos de la interacción y de todo el histórico del cliente, estos modelos prescriptivos proporcionan de manera rápida una propensión de todas las posibles proposiciones que se ajustan al contexto del cliente, facilitando la decisión de qué decirle a continuación o en el siguiente paso de su "journey". Además de hacerlo con rapidez, lo hacen automáticamente y aprendiendo de todos los datos que reciben de todas las interacciones. Así que cuanto más se interactúe, más inteligentes se vuelven los modelos. Precisamente por esta capacidad de adaptación automática también son conocidos como modelos adaptativos.

Estos modelos adaptativos son parte de la capacidad de Machine Learning (ML). Sin embargo, como ya se comentó en el artículo anterior, el ML ha evolucionado para incorporar la IA generativa, lo que abre un nuevo abanico de opciones para ser más eficientes.

Es como si las organizaciones tuvieran un cerebro que, además de razonar, también pudiera ser creativo. Con la IA generativa, las organizaciones son capaces de generar muchos más mensajes en poco tiempo. Este aumento de la eficiencia en la creatividad permitirá llevar la personalización de las interacciones con los clientes a un nivel mayor. No solo podremos mejorar la relevancia adaptándonos a sus necesidades, sino que el mensaje que transmitimos se adapta a los gustos del cliente. 

Otra consideración importante es el diseño centralizado de la toma de decisiones y la aplicación de la inteligencia, ya que éstas deben integrarse con todos los canales donde se interactúa con los clientes en función del caso de uso. De esta manera, las decisiones están orquestadas con todos los "journeys" posibles consiguiendo la omnicanalidad deseada.

Esto permite a las organizaciones transformarse en una compañía realmente centrada en el cliente, donde el canal es un medio para mantener la conversación y no un silo inconexo, que conoce la totalidad del contexto que proporciona la experiencia que queremos ofrecer.

Asimismo, el carácter omnicanal de la toma de decisiones significa que las mismas reglas e inteligencia se utilizan en todos los posibles "journeys" y canales intervinientes. Esto ayuda a las organizaciones a ser ágiles, ya que las reglas e inteligencia se mantienen en un único sitio. Además, la inteligencia optimiza y aprende de todas y cada una de las interacciones con los clientes.

En definitiva, una solución para mejorar la experiencia del cliente debe disponer de un marco diseño de decisiones y estar apoyado por la IA predictiva, adaptativa y generativa, lo que permitirá a las organizaciones ser lo más relevantes posible en cualquier “journey” de los clientes. Y su diseño y despliegue de manera centralizada les permite ser realmente ágiles y eficientes de manera omnicanal.