La satisfacción de los clientes depende de muchos factores: personalización, anticipación a las necesidades de cada cliente, empatía, capacidad de resolución, calidad de atención al cliente, entre muchos otros. Encontrar beneficios ocultos y el verdadero potencial de los datos, resulta una tarea esencial para los negocios de cualquier industria. De la mano de herramientas de ciencia de datos e inteligencia artificial, las organizaciones podrán apostar, cada vez más, a estrategias que generen una mejor experiencia y fidelización de sus clientes.
Actualmente, la ciencia de datos e inteligencia artificial (IA) están evolucionando a un ritmo vertiginoso. En esta “nueva normalidad”, tecnologías como big data o machine learning se afianzan en el negocio y serán un asunto preponderante en la discusión de los entornos empresariales para normalizar la gestión de la información generada, encontrando patrones o siendo una ayuda esencial para predecir eventos propios de la interacción con clientes.
Sin lugar a dudas, la transformación digital ha aumentado el nivel de expectativas que los clientes esperan obtener de la marca o empresa, sobre todo en aspectos como la rapidez, nivel de resolución y personalización de sus demandas. En el ecosistema digital, algunas grandes marcas están aprovechando la ciencia de datos para gestionar los millones de datos de clientes, obtener un conocimiento más profundo de ellos y trabajar en pos de la mejora continua de la experiencia de usuario.
Los sondeos realizados sobre customer centricity & support, para medir las preocupaciones de los clientes, no dejan de ser ilustradores. Por ej. el sitio HelpScout ha publicado este año un estudio recopilando 111 estadísticas que exploran la importancia de un buen servicio al cliente y amplían el costo y los impactos de un mal servicio, incluyendo casos de empresas de Estados Unidos.
Al mismo tiempo, en HubSpot se realizó una encuesta a consumidores de Latinoamérica y España (2022) para conocer qué tan bien encaminadas están las empresas hoy en día. Entre algunas de esas métricas puede mencionarse que los canales que los clientes consideran como “más humanos” son la atención personal, las redes sociales y los chats (por sobre los formularios de contacto y los call centers); el 79,16 % cree que las empresas se preocupan igual o más que antes en brindar una atención adecuada a partir de la pandemia (mientras que el 20,84 % opinó que se esfuerzan menos que antes); el 16,33 % de las personas encuestadas consideró que las empresas tienen a sus clientes como “prioridad número uno” y el 41,83 % de los encuestados está “parcialmente de acuerdo” en que las empresas desarrollan nuevos productos e innovan de acuerdo con la retroalimentación de los clientes (lo cual evidencia una necesidad de seguir centrando los esfuerzos en la satisfacción del cliente y el valor agregado en el servicio).
¿Qué beneficios y oportunidades ofrece la ciencia de datos para mejorar la atención al cliente?
Claramente existen ciertos ejes donde la organización puede situar sus esfuerzos, tanto para incorporar recursos de software, como para recurrir a equipos especializados en ciencia de datos, para la administración ágil de la información de clientes:
1- Gestión de datos de clientes: una correcta aplicación de los insights que puedan derivarse de los datos de los clientes aporta numerosos beneficios y mejoras a las métricas de la empresa. Cuanto más sepa acerca de los problemas que enfrentan sus clientes, mejor soporte podrá brindar. Al mismo tiempo, toda la información debe ser gestionada de acuerdo a las legislaciones de protección de datos personales.
2- Marketing personalizado e hipersegmentación: las empresas deben tener acceso a la base de datos que contiene información personal, contactos, historial de tickets, etc. para brindar servicios de soporte de alta calidad. Estos datos revelan las expectativas de los clientes sin ninguna consulta adicional. A su vez, la analítica de próxima generación e impulsada por la herramientas de IA, hace posible centrarse en grupos más precisos de clientes que comparten atributos y comportamientos específicos, permitiendo optimizar las experiencias individuales a gran escala.
3- Sistemas de recomendación: los motores de recomendación funcionan como filtros para proporcionar productos o servicios que resultan los más relevantes. Estas soluciones inteligentes utilizan el filtrado basado en contenido y en conocimiento. Se pueden utilizar para evitar la frustración del cliente relacionada con complicaciones técnicas u otros problemas de acuerdo a la experiencia del usuario. Además, los motores de recomendación ayudan a crear sitios web fáciles de navegar y comprender para un cliente en particular (de acuerdo con Janrain & Harris Interactive, el 74% de los consumidores online se ven frustrados por el contenido que es irrelevante para sus necesidades en un sitio web).
4- Personalización de experiencias únicas para el cliente: la personalización en tiempo real tiene en cuenta las preferencias de los clientes, las acciones y el historial de navegación y búsqueda, la experiencia previa y las interacciones para brindar una experiencia única para cada cliente. Así, las marcas pueden ofrecer las promociones más relevantes, recomendaciones de productos o páginas de inicio personalizadas, brindándole al usuario valor agregado que puede definir estar o no en el top of mind de los consumidores (recientemente Infosys encontró que el 86% de los consumidores afirman que la personalización juega un papel relevante en sus decisiones de compra).
5- Apalancamiento de interacciones humanas: resolviendo los problemas que surgen repetidamente y respondiendo a las preguntas que se hacen continuamente, las herramientas de data science pueden crear más tiempo para que los empleados se concentren en ciertas tareas que requieren un contacto humano y no en actividades que puedan ser automatizadas, generando interacciones más significativas para clientes en puntos de contacto claves de cada canal de atención.
6- Automatización de tareas sencillas y repetitivas: reunir datos e información es una tarea colosal que hoy en día resulta imposible asumir de manera manual. La IA y machine learning se encargan de recopilar y segmentar esos grandes conjuntos de datos de forma automatizada. Al mismo tiempo, las plataformas de aprendizaje automático pueden reconocer tendencias y actitudes recurrentes para ayudar a los especialistas en marketing o atención al cliente a predecir reacciones comunes. De este modo, se mejora la comprensión de sus respuestas para diseñar acciones específicas.
7- Análisis de sentimientos: comprender las intenciones y el estado de ánimo de los clientes es crucial para brindar una mejor atención al cliente. Con la ayuda de algoritmos de procesamiento del lenguaje natural, es posible identificar rápidamente el tono de expresión del cliente y su estado general de ánimo, a fin de brindar un soporte de alta calidad y clasificar las consultas según la urgencia o la complejidad.¿Le interesa saber más? Consulte a nuestros especialistas para que le provean de la información clave para su organización.
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