[vc_row][vc_column][vc_column_text]Piensa por un momento en que tu empresa deja de competir para empezar a medir. De ser así, de centrarte en los datos, estarías verdaderamente focalizando tu energía en el cliente y en resolver sus problemas reales. Sin consigues esto, ya no importarán las ventajas competitivas que tuvieras en el pasado, porque habrás pasado del enfoque de competencia al enfoque de cliente, y en este momento, lo que importará serán tus ventajas analíticas.[/vc_column_text][vc_column_text]
Los datos son la clave para la mejora de la experiencia de cliente
En la actualidad, las empresas se la juegan en las distancias cortas, es decir, en micro momentos de interacción entre empresa y cliente. Es en esos micro momentos donde la expectativa de los clientes se centra en la rapidez de respuesta por parte de las empresas y en que ésta sea lo más personalizada posible.
Hasta ahora, para que una empresa pudiera ofrecer una respuesta rápida y personalizada para cada cliente requería de una gran infraestructura de personas trabajando sobre unos procesos altamente depurados. Y esto se traduce en una gran inversión de recursos al alcance sólo de unos pocos.
Esto está cambiando gracias a diversas tecnologías digitales que hoy tenemos más accesible que nunca. Me refiero a tecnologías como el Big Data y la Inteligencia Artificial. La unión de ambas tecnologías nos ofrece la posibilidad de mejorar de forma disruptiva la experiencia de cliente.
Las empresas, los expertos, y hasta yo mismo, siempre explicamos la necesidad de la obsesión por el cliente para mejorar su experiencia, pero realmente ¿Qué significa? Pues significa entender al cliente, y para poder hacerlo en un mundo en el que la mayoría de las interacciones son digitales, hemos de aceptar que entender al cliente es entender lo que los datos dicen de ese cliente.
En el contexto actual en el que las interacciones con el mundo digital de una persona son tan abrumadoras, es posible conseguir la datificación diaria de personas, y establecer relaciones entre esos datos que nos permitan construir desarrollos conductuales personalizados.
No cabe duda entonces de que la capacidad de las empresas en conocer y obtener los datos de clientes, su interpretación, su procesado automático y la toma de decisiones en base a ellos será la gran ventaja de las empresas del futuro. Una ventaja analítica desde un necesario enfoque de cliente.
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Démosle inteligencia a los datos para mejorar la experiencia
La experiencia de cliente se puede entender como lo que éste es capaz de percibir de sus sentidos en el momento de su interacción con la empresa, y además, lo que será capaz de recordar, y las plataformas de datos de las empresas deben ser capaces de capturar datos sobre estas interacciones. Por otro lado, los datos son condición necesaria, pero no suficiente. Hemos de añadir una capa de inteligencia a los datos para poder ofrecer las respuestas que esperan nuestros clientes de nosotros. Hemos de desarrollar motores de decisión automáticos que luego personas del equipo puedan aprovechar con rapidez las oportunidades que las máquinas descubren en tiempo real, ya sea una venta, una alerta de mantenimiento o la anticipación a una queja.
El aprendizaje automático o Machine Learning es la rama de la Inteligencia Artificial que se encarga de desarrollar esos motores de decisión automáticos. Los algoritmos de Machine Learning son capaces de encontrar patrones de comportamiento escondidos en los datos y de agrupar a los clientes por tipo para ofrecerles una respuesta eficiente. Incluso estos algoritmos pueden ir más lejos realizando predicciones de comportamiento y ofreciendo por tanto una respuesta personalizada para cada cliente superando toda expectativa.
Esto no sólo es posible, sino que está al alcance de cualquier pequeña y mediana empresa.[/vc_column_text][vc_column_text]
¿Qué pasos desarrollar para mejorar la experiencia de cliente en base a sus datos?
Antes de ponernos a pensar en datos, tenemos que pensar de fuera hacia adentro. Si defendemos el enfoque de cliente por encima de todo, hagámoslo. Pensemos primero en el cliente, en sus problemas, en lo que queremos y podemos resolver, para después pensar en el cómo.
El informe de Analítica en tiempo real desarrollado por la Harvard Business Review nos propone los siguientes pasos:
- Empiece por la alta dirección. Las personas, los procesos y los cambios tecnológicos necesarios para ofrecer experiencias de clientes diferenciadas basadas en análisis en tiempo real son importantes y requieren soporte e inversión en la alta dirección.
- Ponga al cliente primero. Piense de afuera hacia dentro, en lugar de dentro hacia afuera, trabajando a partir de los problemas que el cliente desea resolver.
- Desarrolle y priorice casos prácticos. Diseñe algunas aplicaciones iniciales para la analítica en tiempo real, definiendo claramente los objetivos comerciales para cada uno y priorizándolos en función del valor y la viabilidad.
- Ponga sus datos en orden. Idealmente, las empresas tendrán el presupuesto y el soporte a nivel de CEO para crear un activo de datos de clientes fundamental que proporcione una vista integral del cliente. Aquellos que no cuenten con éstos pueden priorizar aquellos casos de uso que son posibles dados los datos disponibles actualmente.
- Diseñe la transformación. Determine la infraestructura tecnológica (por ejemplo, plataformas de datos, motores de decisión, sistemas de administración de contenido) y los cambios organizativos necesarios para obtener los resultados deseados.
- Considere la capacidad de uso desde el inicio. Asegúrese de que los empleados de toda la organización puedan usar las soluciones y los paneles de análisis. Considere ubicar conjuntamente a desarrolladores de análisis y científicos de datos con usuarios analíticos en tiempo real.
- Construya para crecer. Asegúrese de que su infraestructura tecnológica pueda manejar el volumen y la velocidad de sus aspiraciones de datos en tiempo real.
- Agregue datos, capacidades y tecnologías con el tiempo. Aquellos que tienen éxito en la adopción de análisis de clientes en tiempo real adoptan una cultura de experimentación y aprendizaje continuo, y agregan nuevos datos, sistemas y funcionalidad a lo largo del tiempo. También hacen un seguimiento de los resultados de las decisiones en tiempo real y modifican las reglas y los análisis en consecuencia.
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