Sin una experiencia de cliente optimizada y en constante revisión, seguramente tampoco haya éxito. Por ello, la Experiencia de Cliente es un concepto ampliamente asimilado por las empresas y ya forma parte de su estrategia, cultura y procesos. Y lo seguirá siendo: el 65% de las empresas manifiesta que prevé ampliar sus inversiones en experiencia de cliente en los próximos 12 meses. Sin embargo, también es cierto que no todas las organizaciones disponen de un nivel de madurez similar, y se enfrentan a diferentes retos en función de su grado de excelencia en términos de gestión de la Experiencia de Cliente., sobre todo, cuando entran en el terreno de juego tecnologías como la inteligencia artificial.
Así lo reflejan los datos del último sondeo de Pulso empresarial realizado por KPMG y La Vanguardia. Y es que, para abordar este gran reto, el de incorporar la IA a la optimización de la Experiencia de Usuario, así como otras tendencias diferenciales de CX, hay tres aspectos retadores para las compañías.
En primer lugar, deben ser capaces de implementar soluciones que permitan acceder a la voz del Cliente de forma fiable. Es decir: las entidades deben adaptar sus estrategias de recopilación de datos para acceder a los sentimientos del cliente. En este camino topan con algunas dificultades, tanto desde el punto de vista de la propia estrategia de medición de los datos en organizaciones amplias donde el proceso de medición está segregado en diferentes áreas y, por lo tanto, los indicadores pueden ser diferentes y los datos almacenarse de forma precaria o sin sentido.
Relacionado con este punto, el segundo de los retos es el Dato. La calidad de la información resulta fundamental para la toma de decisiones y, en este sentido, es necesario poner el foco en habilitar entornos informacionales que permitan almacenar de manera estructurada las ingentes cantidades de información que existen. Pero, sobre todo, que permita a las compañías conocer bien a sus clientes, identificar sus necesidades vitales en cada momento, y determinar indicadores que les permitan anticiparse a las necesidades de su consumidor.
En tercer lugar, ser capaces de gestionar los cambios tecnológicos y jugar a favor con ellos. La adaptación de soluciones tecnológicas avanzada como la inteligencia artificial cognitiva o process minning, debe realizar sin perder de vista la necesidad de ofrecer una experiencia de cliente hiperpersonalizable y omnicanal. Esto en muchos casos implica, por ejemplo, habilitar mecanismos que permiten a las compañías mantener puntos de contacto personal con el cliente. Debemos tener en cuenta que no todas las aplicaciones de la IA tienen resultados positivos o aportan valor para todas las empresas.
Otra muestra de que la experiencia de cliente está apostando cada vez más por nuevas tecnologías que ayuden a avanzar en estos retos es que, según la encuesta de Pulso empresarial, más del 75% de las empresas utiliza Customer Data Management para la experiencia de cliente, mientras que el 65% aplica ya Inteligencia Artificial. Por su parte, más de la mitad (53%) también utiliza plataformas omnicanales y soluciones basadas en la nube.
No todos los problemas deben ser solucionados mediante la aplicación de la IA, al igual que no todas las aplicaciones de la IA tienen resultados positivos o aportan valor para todas las empresas.
La gran cuestión es en qué ámbitos aplicar esta tecnología. En este sentido, el mapeo de los customer Journeys existentes en las organizaciones, así como los flujos de valor que participan en la generación de productos y servicios, permiten identificar cuáles son los pain points donde la IA puede proporcionar resultados positivos y tangibles.
Así, algunos de los ámbitos en los que la IA jugará un papel fundamental en las empresas será en focalizar la IA en la aportación de valor a la compañía, integrando a la IA en los flujos de valor del cliente y permitiendo ser mucho más rápidos y ágiles en los desarrollos de productos y servicios a clientes.
También permitirá disponer de información de alto valor a partir de analítica predictiva para una mejor toma de decisiones estratégicas en el área de Customer Experience, identificando, por ejemplo, de manera anticipatoria necesidades de los clientes a través no solamente a través de datos históricos, sino mediante la recopilación y explotación de información en tiempo real. Por último, no hay que perder de vista que supondrá la reducción de costes en determinados procesos potencialmente más eficientes.
En definitiva, la IA y el análisis de los datos permite la toma de decisiones ágiles para la creación de experiencias de cliente hiperpersonalizadas impactando en aspectos como la satisfacción, el incremento de la fidelidad o la propia percepción de valor del producto o servicio comercializado.
La diferencia entre el éxito o no de la adoptación de la IA en las empresas dependerá, entre otras, de que estas sean capaces de definir una estrategia de adopción de la IA que integre la visión de tecnología, negocio, procesos y personas, pero sobre todo que tenga al cliente en el centro.
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