¿Qué tres elementos clave marcan el éxito de una experiencia al cliente omnicanal?

A medida que la transformación digital cambia el panorama empresarial, la experiencia del cliente (CX) se ha convertido en el servicio número uno en el call center. De hecho, los líderes de los contact center y experiencia del cliente (CX) encuestados recientemente por Aberdeen priorizan la adaptación a las necesidades del cliente por encima de todo lo demás al establecer sus estrategias digitales.

Recientemente, Aberdeen encuestó a más de 1.300 líderes empresariales sobre sus operaciones de servicio al cliente. Entre los hallazgos clave, que se detallan en el informe de la consultora, “IA en CX”, se encuentran tres componentes básicos que las empresas están utilizando para maximizar sus resultados de CX, aumentar la eficiencia operativa y mejorar su posición competitiva:

1) Obtención de datos clave para comprender y abordar mejor las expectativas del cliente

Con las expectativas cambiantes de los usuarios para una experiencia sin fricciones, las organizaciones deben tener acceso a una visión holística del cliente, y los datos son la clave para hacerlo de manera efectiva.

Según detalla el informe, los programas de CX omnicanal están diseñados para garantizar que las necesidades únicas de cada cliente se satisfagan en el canal de su elección. Esto significa minimizar el riesgo de utilizar datos deficientes o inexactos que generan ineficiencias.

Por ello, las empresas utilizan cada vez más soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA) que les permiten convertir los datos en información. Detallamos a continuación los resultados más destacados de la encuesta en este sentido:

• El 77% crea modelos de conversaciones con los clientes para mapear el customer journey (en comparación con el 51% entre todas las demás empresas).
• El 77% adapta automáticamente los recorridos de los clientes en función del contexto de interacciones anteriores (en comparación con el 49%).
• El 69% usa análisis para detectar la correlación entre las actividades de los agentes y la satisfacción del cliente (en comparación con el 50%).
• El Aprendizaje Automático (Machine Learning) permite a las organizaciones analizar de forma rápida y precisa grandes volúmenes de interacciones en todos los canales (incluidos datos estructurados y no estructurados), lo que permite a los líderes de los call center tomar medidas para ofrecer un “viaje” sin fricciones.

2) Optimización de las actividades de CX con datos, análisis e IA

A pesar de la proliferación de datos, de cada interacción de voz y texto que las empresas tienen con los clientes en todos los canales, las organizaciones aún luchan por usar los datos para lograr sus objetivos. Uno de cada tres líderes (34%) indica que esto se debe a datos insuficientes, seguido de cerca por la calidad de los datos (33% de los encuestados).

Esto es debido a que no todos los datos que las empresas tienen en sus sistemas son relevantes para cada interacción, según Aberdeen. Además, éstos pueden tener estar desactualizados y no reflejar el comportamiento y las necesidades actuales de los clientes.

La encuesta de Aberdeen encontró que las mejores organizaciones tienen 2,7 veces más probabilidades de utilizar los datos de los clientes para identificar los canales más adecuados para resolver sus problemas y consultas. También tienen un 82% más de posibilidades de usar la automatización para luego enrutar a los clientes a través del canal correcto para abordar el problema de la manera más efectiva posible.

3) Hiperpersonalización de las actividades de CX en todos los canales

La mitad de todos los call center utilizan nueve o más canales para atender a los clientes, lo que hace que sea cada vez más importante que las organizaciones puedan conectar los datos estructurados y no estructurados de todos los canales para crear una visión holística de los clientes, y usarla para personalizar cada interacción.

Además, las empresas utilizan cada vez más las capacidades de IA para lograr estos objetivos. Según el informe, el 47% de los contact center utilizan actualmente análisis predictivos y un 31% tiene previsto hacerlo. Cuatro de cada 10 utilizan inteligencia prescriptiva, que es la encargada de recopilar datos, recomendar acciones y prever qué impacto tendrán para facilitar y automatizar la toma de decisiones, identificando la mejor decisión de entre todas las posibles (el 31% planea hacerlo); el 36% aprovecha el aprendizaje automático o ML (y un 37% prevé hacerlo); el 29% utiliza la automatización (el 34% lo tiene planificado); y casi uno de cada cuatro usa IA (con un 27% planeando hacerlo).