“La Información es poder”.
A fin de poner al cliente en el centro (customer centric), son indudables los beneficios que se derivan de obtener información de la experiencia que se llevan ellos al interactuar con las marcas. Para esto ‘la información sigue siendo poder’, como palanca de cambio y de influencia para el logro de los objetivos corporativos.
Un estudio reciente de Harvard Business Review Analytic Services (HBRS) y Genesys, donde se encuestó a 438 ejecutivos a nivel mundial, develó que el 81% de dichos ejecutivos está de acuerdo en que ‘poder medir la CX en momentos clave del recorrido del cliente es importante para la estrategia empresarial de su organización’.
Las nuevas interacciones y formas omnicanal en que las marcas se integran cada vez más con sus clientes, con gran crecimiento en los canales no presenciales (voz y digital), amplifican la necesidad de contar con mecanismos de ayuda para lograr ésta obtención de información y datos que aporten en la mejora continua de todos los procesos.
¿Por qué es importante esto para CX/EX? ¿Cómo obtener información real de conversaciones diarias omnicanal?
De los datos y relatos.
En 2019 Gartner proyectó que el crecimiento de datos e información ascenderá hasta 175 Zettabytes, para el 2025; ya para el 2018 IDC coincidía con la misma proyección. Esto es 175 veces 1000 millones de terabytes; una cantidad de datos e información que puede sobrepasar nuestra imaginación.
‘[...] poder medir la CX en momentos clave del recorrido del cliente es importante para la estrategia empresarial de su organización’.
Más interesante aún es que de éstos, el 90% corresponden a datos no estructurados, es decir a todos aquellos datos que se parecen más a lo que somos y que se obtienen o almacenan en formatos como grabaciones de voz, audio, texto, correos electrónicos, transmisiones de video, imágenes, interacciones en redes sociales, etc. Por su parte, típicamente se suele asociar los “datos estructurados” a datos más cuantitativos (números, valores, bases de datos, sistemas de información, CRM, ERP, etc.).
Pero....¿por qué es importante esto para el CX/EX?
Peter Drucker, el padre del management moderno, dijo una vez: "Si no puedes medirlo, no puedes mejorarlo". Entonces de cara a gestionar y mejorar una estrategia enfocada en el CX, incluyendo al EX (Employee Experience), se hace necesario conocer cómo piensan, actúan y reaccionan tanto clientes como agentes/asesores en los procesos de interacción con la marca, y medirlos, consolidarlos, y analizarlos.
Justamente la mejor fuente para conocer la voz del cliente está enmarcada en extractar esta información vital de las conversaciones naturales y espontáneas, o conversaciones no estructuradas, que se desarrollan por los diferentes canales.
Entender que hay toneladas de información ‘enterrada’ en las grabaciones de llamadas y los millones de líneas de texto de las conversaciones con nuestros clientes esperando por nosotros, ‘no tiene precio’. Pero mejor aún será, cuando podamos estructurarla y categorizarla para el análisis y beneficio de CX/EX.
‘90% de los datos almacenados para 2025, corresponderán con datos no estructurados’. Gartner.
Entonces, ¿cómo exprimir datos de esas conversaciones naturales y espontáneas?
En palabras simples: para conversaciones naturales y espontáneas, análisis de datos no estructurados.
En general la problemática nunca se ha dirigido a la fuente de esas conversaciones, al fin y al cabo así somos y así hablamos. Más bien se debe a la falta de estrategias y uso herramientas tecnológicas, procesos y recursos eficientes orientados a extraer valor comercial y analítico de este recurso diverso y “desordenado”. Como consecuencia nos hemos volcado hace años a ejercicios manuales de “escucha o lectura”, en un esfuerzo grande por analizar y comprender estas interacciones de clientes y colaboradores para la mejora del CX/EX.
A veces también hay “dolores” para lograr tener acceso a información de los clientes y su experiencia. Frecuentemente usamos metodologías bien desarrolladas (NPS, CES, CSAT, etc.), incluso luchando contra sesgos de origen (o hasta de opiniones extremas y a menudo estadísticamente poco representativas). Cuando no es porque es difícil hacer que el cliente llene las encuestas, es porque solo llena la encuesta debido a una mala experiencia (siendo realista a mi me pasa todo el tiempo), para mencionar solo algunos de ellos.
El gran complemento: IA Conversacional a la carga.
Una variedad de tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) han llegado a tiempo para ayudar a las empresas a explotar este recurso de conversaciones almacenadas subutilizadas, ayudando a recopilar, segmentar y organizar los datos e información real procedente de ellas.
Por ejemplo, con los motores propios y en idiomas nativos de transcripción de voz a texto usando reconocimiento automático de voz (ASR) se pueden convertir grabaciones de conversaciones de voz a texto para desarrollar luego búsquedas, identificación de variables y patrones, y análisis de lo conversado, tanto indicado por el cliente como por el mismo agente de servicio o incluso el bot. Más aún, el procesamiento del lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés), y contextual, se puede utilizar para extraer el significado más preciso de las conversaciones, no simplemente un conteo de palabras dichas.
Conocemos entonces de primera mano las necesidades, gustos y preferencias de los consumidores, entendiendo qué estamos haciendo bien o mal en la empresa y tomando decisiones más certeras con un enfoque en la experiencia del consumidor
De esta manera la estructuración y categorización de conversaciones nos permitirá obtener datos de las conversaciones diarias más reales y medibles, y por lo tanto mejorables, de la experiencia del cliente y los empleados que le atienden. Se deberá hacer de forma automática para que logremos las ventajas del alto procesamiento simultáneo, masiva porque no es suficiente muestreo de lo que pasa en el canal analizado (normalmente bordeando apenas uno 3% o 5% de las interacciones) y escalable porque debe ser muy fácil moverse en el espectro del volúmen de datos y conversaciones, en la medida que este análisis deba ampliarse.
No olvidamos el valioso recurso humano.
No haría sentido utilizar estas tecnologías si su objetivo, construcción y operación no fuese el mismo negocio y el cliente. Pero tampoco se debería ser un “Ingeniero de la NASA” para poder usarla, configurarla, y ponerla en funcionamiento para extraer datos e información rápida y dinámicamente. La complejidad de la operación de la solución de cara a sus usuarios deberá eliminarse hasta tal punto que el propio responsable que maneja el negocio y su equipo, puedan ser quienes de manera simple consigan el máximo valor de soluciones de este tipo y su análisis, aprovechando toda la experiencia y conocimiento de sus especialistas.
Aunque la tecnología es un gran ayudante, nunca por sí sola resolverá las decisiones corporativas que deben tomar las directivas y organizaciones. Las herramientas son solo eso, herramientas. Al final del día debemos seguir usando nuestro valioso recurso humano especializado en el negocio, para analizar y gestionar los resultados y datos que se desprendan de la analítica y proyectar así las decisiones corporativas que tengan relevancia para el negocio y los clientes.
En resumen, para mejorar el CX debemos seguir desarrollando el conocimiento y expertise del equipo de colaboradores sobre el negocio. Y una de las grandes maneras de hacerlo es basándonos en datos estructurados, categorizados y confiables que podemos obtener a partir de la analítica contextual omnicanal de conversaciones simples y naturales entre clientes y asesores, o voicebots. Así Ud. tendrá la certeza de conectar el valor con la experiencias, construyendo acciones claras que anticipen las expectativas y necesidades del cliente, y promoviendo su mayor satisfacción, lealtad y ventas.
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