Inteligencia artificial y machine learning, aliados de las organizaciones para mejorar la experiencia de sus clientes
Del caso de Doña Patricia a la tecnología que predice el comportamiento de usuario.
¿Quién no recuerda el episodio de Doña Patricia, una usuaria inconforme que desata toda su ira en la línea telefónica de atención al cliente de una reconocida empresa de telecomunicaciones? Pues bien, un caso de esa naturaleza, que se viraliza en medios y redes, y no juega para nada a favor de la reputación de ninguna organización, se puede predecir y, por qué no, prevenir, gracias a la tecnología.
“Hoy es posible identificar y evaluar aquellos “puntos de dolor”, en los que la calidad de la atención al cliente no es ideal y generan fricción en su Customer Journey. Hablamos de call centers, páginas web, aplicaciones y muchos otros canales que, en teoría, son para la atención al cliente, pero terminan siendo un dolor de cabeza para él. Por eso, muchas veces, las quejas terminan ventiladas en medios de comunicación y redes sociales, afectando la reputación de las marcas.”, explica Hernando Baquero, presidente en Colombia de la multinacional BIP, especialista en el uso de la tecnología como optimizadora de procesos en las organizaciones.
Pero ¿cómo identificar y evaluar aquellos “puntos de dolor”? Por medio del Experience Mining o Minería de la Experiencia: sistemas tecnológicos que extraen la experiencia de los clientes a partir de los datos, detectan y agrupan información de aquellos usuarios que interactúan de forma similar con los canales de comunicación de la organización, identificando patrones de comportamiento.
Por ejemplo, quién solicita el mismo tipo de información (solución de problemas técnicos, aclaraciones sobre cobros y pagos, información de nuevos productos, información de transacciones, solicitud de certificados, servicios activados o desactivados, productos comprados, promociones activadas) a través de canales similares, sean físicos o digitales (llamadas al contact center, visitas al website o la app, chats, respuesta a comunicaciones enviadas por la empresa, visitas a tiendas, encuestas, etc.). Estos “rastros del usuario”, que quedan en los sistemas de información de la empresa, son procesados por medio de algoritmos para generar un mapa de los hechos de alto impacto, sean positivos o negativos, que ocurrieron durante la interacción del usuario con los canales de atención de la organización.
Este análisis y clasificación de información permiten construir perfiles de cliente o Customer Personas, los cuales son arquetipos que encarnan el comportamiento, los hábitos, las necesidades y las expectativas de un segmento específico de usuarios reales, lo cual revoluciona el concepto tradicional de servicio al cliente y lo personaliza para mejorar significativamente su experiencia.
También se analiza la causa raíz de dichos hechos para identificar los factores desencadenantes para cada perfil de cliente (falta o retraso en la respuesta, no resolución del requerimiento del cliente, o, por el contrario, una atención amable o la solución rápida a un requerimiento que generó una felicitación o recomendación), y así comprender las motivaciones y causas subyacentes de su forma de actuar frente a la organización.
De esta forma, se pueden establecer un monitoreo y control de metas del Customer Experience, o la experiencia del usuario, que hagan más fluida esta interacción (llamadas más cortas y con solución, no repetición de quejas, atención empática, etc.). Este sistema puede implementarse en cualquier organización de cualquier sector ya que no se centra en industrias ni procesos específicos.
Adiós al servicio al cliente tradicional
Todo esto es Inteligencia Artificial y Machine Learning, y es la tecnología que hace posible las recomendaciones de música de Spotify y de películas de Netflix, las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa, las cuales logran anticiparse a lo que el usuario quiere, gracias a que previamente han analizado y clasificado su comportamiento y preferencias. Esta tecnología supera los límites de la evaluación tradicional de la experiencia de usuario, con las consabidas encuestas de satisfacción y calificaciones de 1 a 5 al final de la llamada. “Para el caso empresarial, estos sistemas, basados en el Experience Mining o Minería de la Experiencia, analizan grandes cantidades de datos en minutos, para deducir cuál es la acción más adecuada en cada caso, ayudando a las organizaciones a optimizar sus canales de atención al cliente, implementar medidas preventivas y correctivas frente a los procesos que fallan, mejorar la retención de usuarios existentes y la captación de nuevos, anticipándose con soluciones a potenciales riesgos reputacionales, provenientes de clientes inconformes.”, afirma Hernando Baquero, presidente en Colombia de la multinacional BIP.
