¿Cuáles son los mejores ejemplos de experiencia de cliente? ¿Cómo debemos afrontar la relación con los usuarios en la conocida como ‘nueva normalidad’? ¿Existe una clave para sobrevivir sin quedarnos atrás?
Los datos hablan por sí solos y hace tiempo que han convertido al big data en una herramienta indispensable en todo tipo de negocios. Una de las principales ventajas de esta tecnología es que es capaz de identificar los sentimientos y emociones de los usuarios. En base a esta información, cada empresa puede personalizar su servicio y adaptarlo al cliente.
«Todavía es pronto para decir qué empresas han superado la situación, pero está claro que, aquellas que han establecido los medios para escuchar y entender a sus clientes y empleados, aquellas que han desarrollado su empatía hacia ellos, están en una situación ventajosa para generar la confianza y lealtad necesaria para salir de la crisis«, asegura Luis Miguel Domínguez, Country Manager España y Portugal de Genesys.
Cuando se buscan ejemplos de experiencia de cliente, tecnologías como el big data se posicionan como la solución. ¿Por qué?
El big data es capaz de analizar los datos de los usuarios, mostrar gráficas e informes con información muy útil sobre sus preferencias. Esto se traduce en que la empresa va a conocer mejor a sus clientes y va a poder adaptar la comunicación y el marketing de sus productos de una forma mucho más certera.
Pero esta no es la única ventaja del big data; a continuación, enumeramos algunas de las que han convertido a esta tecnología en la clave para mejorar nuestra experiencia de cliente.
«La visión de Genesys es la Experiencia como Servicio. Ésta está basada en la creencia que la personalización y la valores como la empatía crean mejores experiencias para los empleados y los clientes», explica el responsable de la empresa especializada en experiencia del cliente para medianas y grandes empresas.
Hacer sentir especiales a los clientes es uno de los motivos de conseguir la tan ansiada fidelidad de ellos. Es más, la personalización influye en casi un 60 % de las compras, según una encuesta, ya que los hace sentir únicos y, por ello, quieren repetir.
Sin darse cuenta, los usuarios dejan «pistas» sobre todo lo que les apasiona, a qué dedican su tiempo libre o los lugares donde van. El big data se encarga de recoger, analizar, procesar toda esta información y ofrecer conclusiones. De esta manera, y buscando el momento más adecuado, las empresas pueden confeccionar servicios que van a impactar de una forma muy positiva en sus clientes y potenciales clientes.
Al conocer mejor al cliente y sus circunstancias, los negocios pueden adaptar su comunicación y sus contenidos dependiendo de quien tengan en frente o las necesidades del mercado. Por ejemplo, si un sector está atravesando una crisis, no es adecuado que las marcas lancen un mensaje de derroche o muy agresivo con la competencia.
Son muchas las fuentes de las que el big data puede proveerse de información, pero a día de hoy, las más interesantes son las redes sociales. El social media es una fuente inagotable de información de los usuarios: dicen dónde están, con quién, cómo pasan el tiempo libre, su ideología, creencias, etc. En base a esta información, se pueden confeccionar campañas de marketing mejor dirigidas y más eficaces.
Al igual que las herramientas de big data han permitido, durante años, que las empresas almacenaran una gran cantidad de información, el siguiente paso en estos sistemas es la posibilidad de control y automatización de procesos. Los propios datos permiten que se optimicen las operaciones de red y, como consecuencia, se mejora el rendimiento de todos los equipos que las componen. Estas operaciones son conocidas como industria 4.0.
La principal ventaja de la automatización es que aumenta la productividad, ya que los empleados no tienen que gastar tiempo o esfuerzo en ciertas tareas. Además, gracias a ella disminuye la complejidad en la fabricación, se eliminan los errores humanos y se aceleran los procesos.
Uno de los grandes secretos del marketing es que es capaz de crear emociones en los usuarios. Pero conocer de antemano el estado de ánimo de los consumidores es algo de lo que no se tenía constancia hasta la llegada del big data. ¿Cómo lo consigue? Mediante el reconocimiento de las palabras, fotografías, iconos que se usan en las redes sociales… Todo ello es clasificado por las máquinas como positivo o negativo y le atribuyen un sentimiento.
«La clave está en no deshumanizar las relaciones con las personas«, explica Domínguez. Así, es importante entender el concepto de Inteligencia Artificial colaborativa, que complementa y ayuda a los agentes en su atención multicanal. Es decir, «que nos ayude a entender mejor, personalizar mejor y conectar mejor», resume.
La mejor manera de comprender cómo el big data puede transformar por completo nuestro producto y nuestra forma de llegar a los usuarios, es a través de los ejemplos de experiencia de cliente de algunas de las grandes compañías internacionales: Netflix, Apple y Amazon.
La compañía americana mejoró sus servicios utilizando la analítica de datos. De esta manera, logró emitir recomendaciones personalizadas de los contenidos según los gustos de sus clientes y basándose en lo que habían visto antes. Además, la empresa mejoró la interfaz de la plataforma para simplificarla e individualizarla, de esta manera, los suscriptores podían encontrar mejor el contenido que más le gustaba. El big data también le permitió hipersegmentar a los usuarios.
Netflix no solo sabe qué contenidos funcionan mejor para una persona en concreto, sino cuáles son las horas puntas donde consume contenido, el tipo de dispositivo donde lo visualiza, etc. Todo esto es información valiosa para que se tomen las mejores decisiones con respecto a los clientes.
Apple lleva años poniendo al cliente en el centro de su negocio, y su metodología se ha convertido en referencia para otras muchas empresas en materia de análisis de datos y adaptación del producto. La compañía lo ha conseguido introduciendo soluciones de big data y machine learning en todos sus portfolios, incluidos los móviles, con el fin de saber el comportamiento de sus usuarios y personalizar cada vez más los dispositivos.
Un ejemplo de este uso es Siri, el asistente de Apple basado en la inteligencia artificial. Este software es capaz de entender el lenguaje humano y no solo eso, sino que también es capaz de dar respuestas coherentes a preguntas formuladas de forma diferente.
Amazon ha dado un paso más allá con el big data, de manera que ha sabido utilizar la información para crear sistemas inteligentes y proactivos, lo que se conoce como tecnología de machine learning. Los algoritmos que se construyen con datos son capaces de anticiparse a las necesidades del consumidor, lo que permite a Amazon sugerirle productos y servicios con un nivel de acierto muy alto. Así es como Amazon mejora y personaliza su marketplace.
La información que recopila Amazon puede venir de diferentes fuentes, incluso de la voz; por eso, en ocasiones se ven anuncios de un producto en cualquier página web. Los robots de Amazon consideran que es algo que interesa y que pueden hacer una venta, por lo que apelan a las emociones del consumidor («quiero esto y lo voy a tener».).
En resumen: las herramientas de big data han ido evolucionando, desde el almacenamiento de la información hasta su análisis y el aprendizaje de las máquinas. Las grandes compañías ya lo están utilizando para ofrecer una mejor experiencia al cliente, a través de la personalización de sus productos y servicios.
