Qué impide una buena experiencia del cliente y qué hacer al respecto (parte 2)

Factores que obstaculizan la transformación para la entrega de experiencias verdaderamente centradas en el cliente (parte 2 de 2).

Si en la primera parte de este artículo se analizaron aspectos relacionados con la gestión de los datos para obtener una orquestación necesaria para implantar una estrategia omnicanal, esta segunda parte se centra en cómo aprovechar los datos para mejorar un par de aspectos más operativos, como son la automatización inteligente y coordinación. 

Automatización y decisiones inteligentes

Con la gran cantidad de datos a su disposición, las empresas pueden aprovechar la capacidad de la inteligencia artificial (IA) para automatizar la toma de decisiones y optimizar las experiencias, a la vez que mejoran su productividad. La IA apoya la implementación de diversas estrategias de negocio como captación, venta, pero también servicio y atención al cliente, asegurando que cada interacción y conversación sea lo más relevante posible y el “time-to-market” de sus propuestas a los clientes, mucho más rápido.

Las organizaciones deben contar con soluciones de IA que automaticen un gran volumen de decisiones y reduzcan el número de reglas de negocio que se necesitan, así como ser más eficaces generando el contenido necesario para guiar la conversación y la experiencia. Esta inteligencia debe aplicarse para cada cliente en cada interacción, en cada paso de cualquier “journey” en el que se encuentre. En definitiva, en el momento y lugar adecuado. La analítica en tiempo real ya no es un aspecto deseable, sino obligatorio si queremos realmente ser ágiles y relevantes.

En este sentido, la inteligencia y los modelos disponibles deben ser capaces del aprendizaje necesario para facilitar un mayor nivel de automatización. Sin embargo, existen muchos aspectos por los que no siempre es accesible este nivel de inteligencia para ofrecer experiencias que sean, o al menos parezcan, relevantes y satisfactorias. Por lo general, suele ser un problema de recursos adecuados, bien tecnológicos o de empleados con perfiles avanzados, pero esto ya sería otro debate.

Afortunadamente, en los últimos años se han visto grandes avances del aprendizaje automático o Machine Learning (ML) y su aplicación en la mejora de la experiencia. Por un lado, existen soluciones que permiten configurar algoritmos de ML que son capaces de aprender automáticamente de las reacciones de los clientes a los mensajes que les mostramos, optimizando los resultados a medida que tenemos más interacciones con ellos.

Otro es la IA generativa, que ha surgido como un tsunami. La IA generativa tiene una gran capacidad de disrumpir la manera de hacer negocio incluida la experiencia a los clientes. Según un informe de McKinsey, el impacto económico podría llegar a los 4 billones de dólares a nivel mundial, a través de múltiples casos de uso.

De la misma forma que el ML nos ayuda a automatizar decisiones, la IA generativa nos permite amplificar las capacidades más creativas mediante modelos pre-entrenados que se pueden adaptar al negocio y que posibilitan, por ejemplo, generar contenidos altamente personalizados e inteligentes con un mínimo esfuerzo. Estos contenidos no se limitan al ámbito comercial o de marketing y a la mejora de su eficacia para generar ingresos. Si se aplica en  otras áreas de interacción con el cliente, como el servicio y sus operaciones, la IA generativa generará ahorros de hasta un 60% en 'call centers', según BCG. Pero la capacidad que proporciona la IA, por su relevancia, merece de más detalle que abordaremos en un artículo más adelante.

Comprender y colaborar

Para poder mejorar las experiencias que ofrecemos a los clientes es necesario romper los silos internos que se han ido construyendo en las organizaciones a lo largo del tiempo. Un impedimento a la orientación al cliente es el hecho de que cada área mide la consecución de sus objetivos con diferentes indicadores clave de rendimiento (KPIs).

Existe un enfoque aislado que es a menudo impulsado por una estructura organizativa, donde la dirección de un área se responsabiliza de una estrategia de negocio en particular o se enfoca únicamente en los “journeys” que se implantan en unos canales, pero no en otros.

Las métricas financieras, como las tasas de conversión, u otras más operativas, como el tiempo medio de operación (TMO o AHT por sus siglas en inglés), se utilizan comúnmente para medir el rendimiento de un canal o de un departamento concreto, no son métricas orientadas al cliente. También se deben considerar las métricas de satisfacción o lealtad que miden el compromiso del cliente, por ejemplo, el “Net Promoter Score” o NPS.

La disponibilidad de toda la información de clientes y la inteligencia integrada permite comprender qué funciona mejor para brindar experiencias excepcionales. Las distintas áreas podrán mantener sus KPIs particulares, pero contar con un marco de medición común permitirá compartir y entender qué impacto tienen en otros KPIs más estratégicos. Este entendimiento reduce fricciones y facilita la tan necesaria colaboración para que los clientes experimenten experiencias que vienen de una misma marca.

En definitiva, a pesar de los obstáculos, internos y externos, las organizaciones nunca han tenido las herramientas de acceso a datos e inteligencia como existen ahora para dar un salto cualitativo y cuantitativo en la experiencia que ofrecen a sus clientes. Pero sin una centralización del diseño y ejecución orquestada de procesos y decisiones no podremos implementar una estrategia verdaderamente omnicanal que implemente “customer journeys” de principio a fin.

Una vez visto que la estrategia omnicanal es la adecuada para mejorar la experiencia del cliente y algunos obstáculos que impiden materializarla, en los próximos artículos se abordará cómo enfocar una solución que permita implementarla, tanto desde el punto de vista de las capacidades necesarias como de las tecnologías que las habilitan. ¡Os espero!

Si quieres transformar las experiencias de tus clientes en momentos memorables, contacta con Luis.AlonsoRomero@cognizant.com.