En el competitivo mundo actual, los clientes exigen más de las organizaciones con las que hacen negocios. Una buena experiencia del cliente (CX) puede ser la diferencia entre una fuerte lealtad a la marca y la pérdida de clientes. De hecho, un mal servicio al cliente le cuesta a las organizaciones más de 3.7 billones de dólares anuales. Es un número que merece atención.
Hoy en día, existen innumerables formas en que los clientes pueden interactuar con diferentes marcas, desde métodos tradicionales como llamadas telefónicas hasta opciones más modernas como mensajes SMS y chatbots impulsados por los últimos avances en inteligencia artificial (IA). Aunque este aumento en los canales de comunicación busca satisfacer la demanda del cliente y ofrecer una CX positiva, también está generando más datos que nunca.
La mayoría de las organizaciones saben que estos datos de los clientes contienen una gran cantidad de información valiosa, como el desempeño de los empleados de primera línea, los problemas que los clientes están reportando, y cómo se sienten acerca de los productos o servicios. No es sorprendente que los líderes de servicio al cliente hayan aumentado su enfoque en mejorar la CX en un 19% en los últimos años. Sin embargo, muchos aún luchan por extraer esa inteligencia de este mar de datos.
Una encuesta reciente de Salesforce encontró que el 33% de los líderes empresariales no pueden generar información significativa a partir de sus datos y el 30% se siente abrumado por la gran cantidad de información. Pero con los avances tecnológicos actuales, especialmente en IA, convertir datos en información procesable es cada vez más fácil y eficiente, lo que puede impulsar mejoras en su centro de servicio al cliente y más allá.
A pesar del aumento en los canales de comunicación, la recopilación de datos sigue siendo a menudo fragmentada o incompleta en las organizaciones. Por un lado, muchos departamentos de CX han continuado enfocándose en mecanismos solicitados como encuestas o reseñas en línea, es decir, pidiendo a los clientes su opinión. Aunque estos métodos son valiosos, sabemos que la retroalimentación solicitada es incompleta. Por ejemplo, las encuestas post-interacción y las tradicionales NPS/CSAT tienen tasas de respuesta consistentemente bajas y a menudo capturan respuestas en los extremos del espectro emocional (muy felices o muy molestos).
Por otro lado, muchos departamentos de centros de contacto recopilan grabaciones de llamadas o transcripciones de interacciones simplemente para cumplir con los requisitos de cumplimiento, perdiendo el poder de lo que hay en esas interacciones: retroalimentación no solicitada y sin filtrar de los clientes. Esta retroalimentación no solicitada tiene el poder de llenar los vacíos de la retroalimentación solicitada, capturando interacciones en el medio, donde los clientes pueden no estar emocionalmente cargados de una manera u otra, pero están compartiendo información valiosa sobre sus experiencias, sus productos y servicios, y más.
Las organizaciones necesitan diversificar sus métodos de recopilación de datos, recolectando tanto retroalimentación solicitada como no solicitada, y combinando esos puntos de datos para obtener una visión completa de sus clientes. Al analizar todos los tipos de datos de los clientes, se pueden descubrir ideas clave como el desempeño de los agentes y las emociones de los clientes para comprender mejor la CX y tomar decisiones basadas en datos que mejoren los resultados del cliente. Este enfoque integral es clave, sabiendo que la inteligencia del cliente tiene el potencial de impulsar los negocios hacia adelante.
Aprovechando las tecnologías emergentes de IA para escalar
Supongamos que su organización está recopilando todos los datos necesarios para obtener una visión completa de sus clientes; sería casi imposible analizar todos esos datos manualmente. Solo en el centro de contacto, escuchar manualmente las llamadas o revisar las transcripciones de las interacciones resultaría en revisar alrededor del 1-2% de todas las interacciones con los clientes. ¿Es esto una representación verdadera de lo que está sucediendo en el 100% de sus conversaciones con los clientes? Probablemente no.
Además, estos tipos de procesos manuales significan que los empleados no pueden enfocarse en otras tareas de alto impacto en CX, lo que puede afectar negativamente la moral y aumentar el estrés. De hecho, otro estudio encontró que el 35% de los trabajadores cree que la sobrecarga de datos está teniendo un efecto perjudicial en su desempeño laboral y el 30% dice que está afectando su satisfacción laboral general.
Los avances en IA, particularmente en los últimos 18 meses, han cambiado el juego para escalar las capacidades analíticas en la recopilación, análisis y descubrimiento de información en las conversaciones con los clientes. Tanto es así que el 86% de los responsables de decisiones tecnológicas y de datos en EE. UU. anticiparon que la inversión de su organización en capacidades de IA aumentaría en la primera mitad de 2024.
Estas inversiones en IA no solo han ayudado a escalar las capacidades analíticas, sino que también han ayudado a eliminar o reducir tareas repetitivas y manuales, empoderando a los empleados de servicio al cliente y otros empleados de primera línea para que se enfoquen en ofrecer mejores resultados para los clientes. Y cuando los empleados están más felices y satisfechos en sus roles, ofrecen una mejor CX.
Impulsando el cambio a nivel empresarial
Sin elevar estos conocimientos de datos en toda su organización, la satisfacción (o insatisfacción) de CX permanece atrapada en un vacío. Los conocimientos de los clientes pueden impactar y beneficiar a casi todos los departamentos, a nivel empresarial, y la mayoría de los líderes empresariales ya lo saben, con el 90% de los CEOs creyendo que los clientes tienen el mayor impacto en su negocio.
Pero las organizaciones necesitan poner esta creencia en práctica, incluyendo aprovechar los conocimientos de los clientes para mejorar la toma de decisiones en marketing (como mejorar la efectividad de las campañas), para productos o servicios específicos (como identificar problemas de productos o tomar decisiones más inteligentes en el desarrollo de productos), en ventas (como identificar el lenguaje que resulta en cierres de negocios) y más.
Cuando las empresas se orientan estratégicamente en torno a CX, y las inversiones tecnológicas necesarias para lograr esos objetivos, pueden hacer más que solo mejorar métricas individuales, como el desempeño o la eficiencia de los agentes. En cambio, cuando las organizaciones enteras operan con el objetivo de ser más centradas en el cliente, encontrándose con los clientes donde están y usando lo que los clientes les están diciendo para tomar mejores decisiones comerciales, es cuando se logra un progreso real.
Aunque CX en la era digital a menudo significa más retroalimentación de los clientes que nunca, es crucial filtrar el ruido y descubrir los conocimientos procesables que realmente mueven la aguja para su negocio. ¿La alternativa? Perderse la inteligencia que le ayuda a ajustar, mejorar, cumplir mejor con las expectativas del cliente y, en última instancia, impulsar los ingresos.
