Las experiencias proactivas de los clientes requieren que los líderes no sólo reaccionen a sus comentarios, sino que utilicen datos, análisis e información de los usuarios para predecir qué necesitarán a continuación. Mejor aún es cuando los agentes tienen la información correcta y disponen de las herramientas adecuadas para satisfacer esas necesidades por adelantado. Los líderes ahora pueden guiar a sus equipos en el aprovechamiento de estos conocimientos para crear estrategias proactivas que mejoren el compromiso del cliente.

Divulgación proactiva: una herramienta crucial

El alcance proactivo implica llegar a los clientes antes de que surjan problemas y guiarlos a través del customer journey cuando sea apropiado. El objetivo final es anticipar las necesidades del cliente para mejorar la CX general.

Este tipo de divulgación toma múltiples formas, como mensajes personalizados sobre un nuevo servicio que coincide con sus preferencias, una futura actualización o un simple registro para medir su nivel de satisfacción. La clave es la personalización: el contacto debe hacerse de una manera que se sienta única y adaptada a cada cliente.

Para hacer esto bien, los líderes deben combinar los conocimientos de los datos con la comprensión del cliente.

3 pasos para implementar el alcance proactivo en un call center

1) Conocimiento del cliente

Es necesario utilizar datos y análisis para comprender el comportamiento, las preferencias y el viaje del cliente. Aprovechar la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML, por sus siglas en inglés) puede ayudar a pronosticar acciones y necesidades futuras.

Las empresas tienen una serie de oportunidades para recopilar información del cliente. Herramientas como el análisis predictivo se pueden entrenar para anticipar el comportamiento y las preferencias del cliente, lo que revela la probabilidad de acciones como el riesgo de abandono, la probabilidad de compra o la respuesta a campañas de marketing.

El software Omnichannel Contact Center de Enreach dispone de un Módulo de Estadísticas que ofrece las siguientes funcionalidades:

• Gráficos visuales para analizar el servicio de un solo vistazo: Analiza el servicio que estás ofreciendo y mejora tus resultados. Utiliza los filtros avanzados para obtener solamente la información que aporte valor a tu negocio. Revisa los KPI, la satisfacción del cliente, el tiempo medio de las operaciones…

Información al detalle: Con nuestros informes podrás conocer al detalle información sobre las colas, los agentes y las conversaciones. Filtra por etiquetas clave, calendario, horario, escucha las grabaciones…

• Nutre los análisis integrando nuestros datos con tus sistemas: Si además tienes sistemas externos para analizar grandes volúmenes de información, podrás integrar nuestros datos y enriquecer tus informes. Obtén todos tus reportes mediante nuestra API e inclúyelos en tus herramientas BI, CRMs y ERPs.

2) Personalización

Los viajes personalizados que van desde el inicio de una búsqueda en la web hasta la recopilación de comentarios de los clientes después de una interacción crean conexiones significativas, lo que puede conducir a una mayor participación y afinidad con la marca.

¿Cómo una marca puede crear experiencias personalizadas?

• Recopilando y analizando datos de las interacciones con los clientes.
• Recopilando, y luego actuando sobre los comentarios de los clientes.
• Utilizando herramientas y sistemas que puedan ayudar a generar viajes optimizados.
• Cuando las marcas implementan tácticas de personalización dentro de su estrategia de CX, las empresas pueden ofrecer recomendaciones y ofertas, optimizar la comunicación y resolver problemas de la manera más proactiva posible.

3) Enfoque omnicanal

Los clientes tienen diferentes canales de comunicación preferidos. Un cliente puede preferir la voz como su canal de elección, mientras que otro puede rechazar la posibilidad de hablar con un agente en vivo y preferir mensajes de texto.

Por eso es importante utilizar un enfoque omnicanal para su alcance, asegurándose de que cada cliente reciba su mensaje en su plataforma preferida. La forma más efectiva de hacer esto es proporcionar CX omnicanal, que fomenta una experiencia integrada a través de múltiples canales y puntos de contacto. Un enfoque omnicanal conecta canales dispares y se enfoca en crear un viaje unificado y consistente para los clientes, independientemente de los canales que elijan para interactuar con una marca. Pueden cambiar entre canales sin esfuerzo mientras mantienen la continuidad y el compromiso personalizado a lo largo de su customer journey.

Construir la lealtad del cliente a través de un alcance proactivo

Al implementar un alcance proactivo, una empresa hace más que cumplir con las expectativas del cliente: fomenta un sentido de confianza y lealtad. Al mostrar interés en su experiencia y tomar medidas para anticiparse a sus necesidades, los clientes se sienten valorados y apreciados. Esto, a su vez, refuerza su lealtad a la marca.

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5 formas clave en que la IA y el ML se utilizan en la salud digital:

1) Analítica predictiva

Una de las principales formas en que la IA y el ML se utilizan en la salud digital es mediante el uso de análisis predictivos, que implican el uso de datos y algoritmos para identificar patrones y tendencias que pueden usarse para predecir resultados futuros. En el contexto de la salud digital, el análisis predictivo se puede utilizar para identificar pacientes que corren el riesgo de desarrollar ciertas afecciones, como diabetes o enfermedades cardíacas. Esta información se puede utilizar para intervenir y prevenir la aparición de estas condiciones.

2) Recomendaciones de diagnóstico y tratamiento

La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático también se están utilizando para ayudar con el diagnóstico y las recomendaciones de tratamiento. Por ejemplo, los algoritmos de IA se pueden entrenar para analizar imágenes médicas, como radiografías o resonancias magnéticas, para identificar anomalías o signos de enfermedad. Los algoritmos de ML también se pueden usar para analizar los datos del paciente, como el historial médico y los resultados de las pruebas, para brindar recomendaciones de tratamiento a los proveedores de atención médica.

3) Apoyo a la decisión clínica

La IA y el ML también se están utilizando para brindar apoyo a las decisiones clínicas a los proveedores de atención médica. Por ejemplo, los algoritmos de IA se pueden entrenar para analizar los datos de los pacientes y proporcionar recomendaciones para el tratamiento o la atención de seguimiento. Esto puede ayudar a los proveedores de atención médica a tomar decisiones más informadas y brindar una atención más personalizada a sus pacientes.

4) Gestión de ensayos clínicos

Estas tecnologías también se están utilizando para mejorar la eficiencia y la eficacia de la gestión de ensayos clínicos. Por ejemplo, los algoritmos de IA se pueden usar para identificar candidatos apropiados para ensayos clínicos y para monitorear el progreso del ensayo. Esto puede ayudar a reducir el tiempo y el coste asociados con la realización de ensayos clínicos y también puede mejorar la calidad de los datos recopilados.

5) Gestión de la salud de la población

La AI y el ML también se están utilizando para mejorar los resultados de salud de la población. Por ejemplo, los algoritmos de IA se pueden usar para identificar tendencias y patrones en los datos de salud de la población, como las tasas de ciertas enfermedades o la utilización de la atención médica. Esta información se puede utilizar para desarrollar intervenciones dirigidas a mejorar la salud de la población.

En conclusión, la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático se están utilizando en una amplia gama de aplicaciones en salud digital, desde análisis predictivos y diagnóstico hasta soporte de decisiones clínicas y gestión de la salud de la población. Estas tecnologías tienen el potencial de mejorar en gran medida la prestación de servicios de atención médica y mejorar los resultados de los pacientes. Sin embargo, es importante considerar cuidadosamente las implicaciones éticas del uso de la IA y el ML en el cuidado de la salud, y garantizar que estas tecnologías se usen de manera transparente y responsable.

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La diferencia entre los clientes y “tus clientes”

El hecho de que las prestaciones bancarias ya no sean homogéneas es una prueba de que el mercado está lleno de usuarios que valoran productos y servicios financieros únicos. Por ejemplo, al financiar un automóvil o una hipoteca, algunos prestatarios pueden recurrir a un prestamista transaccional en línea, mientras que otros prefieren las relaciones personales establecidas con un banco o institución financiera de confianza. El punto aquí no es decir que una forma es mejor que otra, sino que los consumidores tienen la opción de escoger la que más se ajuste a sus necesidades.

En mercados altamente competitivos, es común que las empresas se dirijan a un segmento de clientes que muestran expectativas similares y luego les atiendan específicamente. Esto explica por qué es tan importante saber quiénes son “tus clientes”, qué es lo que más valoran y luego ofrecerles lo que satisface sus necesidades.

Era sin precedentes de transformación digital

La tecnología se utiliza como medio para acelerar y mejorar el servicio. Asimismo, se aplica para ayudar a las empresas a innovar más rápido, algo que es fundamental, ahora más que nunca, porque la agilidad es lo que se necesita para mantenerse al tanto de las demandas de los clientes, que cambian rápidamente. Esto explica por qué la industria de servicios financieros se encuentra en una era sin precedentes de transformación digital intensiva.

5 formas en que la CX puede ayudar a las instituciones financieras a ofrecer un mejor servicio a los clientes

1) Escuchar para entender

Las encuestas y las herramientas de VoC (Voz del Cliente) son útiles para comprender lo que dicen los clientes, pero es igualmente valioso analizar sus interacciones. Al hacerlo, se puede detectar el sentimiento y encontrar dónde se ejerce un esfuerzo innecesario o si las expectativas no se cumplen. Por ejemplo, al solicitar un préstamo en línea, ¿cuántas sesiones de chat se inician porque los usuarios no pueden completar el proceso? ¿Cuántas aplicaciones son abandonadas? Cuando se contacta con el servicio al cliente, ¿cuál es la causa principal? ¿El cliente está tranquilo, frustrado o enfadado? La escucha también se puede lograr analizando los resultados. ¿Qué marca la diferencia entre una solicitud de préstamo completada con éxito y una sin? Cuando se habilitan las capacidades de escucha y luego se actúa de acuerdo con lo que demandan los clientes, los resultados son óptimos.

2) Ofrecer la experiencia adecuada

Cuando se trata de ofrecer con éxito experiencias satisfactorias al cliente se ha de brindar la solución correcta, en el momento adecuado y de la manera apropiada. Por ejemplo, si una persona quiere abrir una nueva cuenta a las 9 p.m., si quiere hablar con un agente, ¿puede hacerlo? Ofrecer esas experiencias perfectas es posible cuando se dispone de aplicaciones de CX y aplicaciones para diseñar e implementar lo que requieren los clientes. Esto puede incluir la voz del cliente (VoC), participación digital (omnicanalidad), interacción de asistencia en vivo, integración de back-office e IA (Inteligencia Artificial), automatización y organización de un excelente customer journey.

3) Brindar un autoservicio más inteligente

Un factor clave para brindar la experiencia adecuada es ofrecer un autoservicio digital inteligente. Cuando las personas piensan en el autoservicio, lo primero que les viene a la mente son los bots de servicio al cliente basados en IA.

Las herramientas de autoservicio, que a menudo se pasan por alto, incluyen bases de conocimiento de fácil acceso y “guías” automatizadas. Las bases de conocimiento son muy valiosas cuando se utilizan para ayudar a los clientes que realizan búsquedas activas a encontrar respuestas a preguntas como qué calificaciones se necesitan para recibir una tarjeta de crédito o cómo realizar un pago atrasado. Por otro lado, las guías automatizadas ofrecen interactivamente a los visitantes de la web más información o para sugerir los próximos pasos. Las guías son una excelente opción de autoservicio para asesorar a los usuarios sobre cómo seleccionar la cuenta correcta o cómo completar con precisión una solicitud de préstamo.

Finalmente, cabe destacar que la combinación de datos de interacción específicos del sector bancario, los avances en el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) ahora están produciendo bots mucho más inteligentes que se utilizan con éxito para tareas de autoservicio como administrar saldos de cuentas, obtener el estado de la aplicación, realizar cambios, facilitar pagos o responder preguntas frecuentes.

4) Empoderar a los empleados de primera línea

El software del call center ha de reducir la complejidad y facilitar que los empleados se concentren únicamente en resolver las necesidades de los clientes. Esto comienza con la gestión inteligente de los flujos de trabajo. Al enrutar y poner en cola de forma inteligente las interacciones omnicanales en una sola cola que se adapta a las habilidades de un agente. Significa trabajar en segundo plano para acumular historiales de clientes e integrándoles dentro del CRM y otros sistemas administrativos y ponerlas a disposición del empleado, así como utilizar la IA para guiar las acciones de los agentes en función de las interacciones y los resultados.

Asimismo, la automatización de procesos se puede utilizar para completar el trabajo posterior a la llamada con precisión. También equivale a proporcionar feedback constructivo y capacitación que permita mejorar a los agentes. Esto puede proporcionar un fuerte impulso a la marca y la satisfacción resultante que reciben los clientes a medida que los empleados muestran confianza, competencia y profesionalidad con cada interacción de asistencia en vivo.

5) Innovar más rápido

Hacer cambios transformadores es difícil. Pero es aún más complicado realizarlos con agilidad. La dinámica de la industria bancaria cambia rápidamente y las preferencias de los clientes requieren una adaptación constante.

Disponer de una plataforma de interacción de CX de un solo proveedor es clave. La obsolescencia y la incompatibilidad en cualquier parte de la cartera de tecnología de experiencia de cliente pueden obstaculizar tanto la innovación, como la agilidad a la hora de adaptarse a los cambios y preferencias de los consumidores.

¿Cómo aprovechar el poder la experiencia de cliente (CX) en la banca?

La mejor manera de prosperar en la industria de servicios financieros es apoyarse y aprovechar el poder de la CX bancaria no sólo para identificar y comprender quiénes son tus clientes y qué es lo que realmente quieren, sino también para darles lo que valoran.

Transformar los recorridos y las experiencias de los clientes puede generar grandes beneficios que se traducen en una mayor rentabilidad. Por ejemplo, el autoservicio aumenta la capacidad y permite más interacciones de asistencia en vivo sin una inversión incremental. Además, la capacitación, la automatización y la IA reducen el tiempo promedio de atención, lo que reduce el coste por contacto y por el servicio.

Existe una fuerte conexión entre la satisfacción del cliente y los ingresos. Los costes de adquisición de clientes son más bajos y las tasas de retención y el valor de por vida asociado son más altos.

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En el sector salud, ChatGPT es un tema importante de conversación entre médicos y pacientes por igual. Esta innovación tiene el potencial de automatizar tareas diarias como generar registros de pacientes o escribir informes. Si bien aún se encuentra en las primeras etapas de desarrollo y utilización, se prevé que presente un uso de diagnóstico y tratamiento en el futuro.

Pero al igual que otros sistemas de IA, el ChatGPT ha de hacer frente a desafíos y pruebas antes de lograr un uso generalizado en el cuidado de la salud.

¿Qué es el ChatGPT?

El ChatGPT es la última evolución de un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI conocido como GPT-3. Está capacitado para aprender patrones de lenguaje a partir de grandes cantidades de datos. El proceso está diseñado para garantizar la precisión al predecir lo que sigue en una secuencia de palabras.

Se enseña y perfecciona mediante una combinación de aprendizaje supervisado y de refuerzo. Según IBM, se trata del “uso de conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos para clasificar datos o predecir resultados con precisión”. Este enfoque instruye a los ordenadores sobre cómo aprender o identificar temas.

Se optimiza a través del aprendizaje de refuerzo a partir del feedback humano. Aquí, las personas enseñan a la máquina respuestas probables y éticas, o decisiones para ayudar a los usuarios. OpenAI describe las funciones de diálogo del ChatGPT como capaces de “responder preguntas de seguimiento, admitir sus errores, cuestionar premisas incorrectas y rechazar solicitudes inapropiadas”.

Usos potenciales del ChatGPT para médicos

Según un artículo de Yahoo! Finance, ChatGPT acumuló 1 millón de usuarios en su primera semana. Entre estos usuarios se encuentran profesionales de la salud que se inclinan por la IA como el futuro cercano de la gestión médica. Por ello, esta tecnología está marcando el comienzo de una nueva fase de asistencia médica de las siguientes maneras:

1) Resumir los registros y la información de los pacientes

Al aplicar las capacidades de la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), se puede enseñar a ChatGPT a actuar como un asistente digital para los médicos. La tecnología extraería información esencial de los registros de los pacientes, agrupando los datos en antecedentes familiares, síntomas, medicación actual, alergias potenciales, resultados de laboratorio, etc. Con la IA asegurando que esta información esté fácilmente disponible, los médicos pueden evaluar las necesidades de los pacientes más rápido. Esta función permite un enfoque más claro en las principales áreas de atención.

2) Mejorar los sistemas de decisión clínica

Los sistemas de apoyo a las decisiones clínicas han desempeñado durante mucho tiempo un papel importante en las recomendaciones de los médicos para la atención de los pacientes. La optimización de estos sistemas mediante el uso de herramientas de IA y ML puede mejorar los resultados y las decisiones de tratamiento de los pacientes.

3) Personalización de la información del paciente

Las interacciones con los pacientes y la atención han de ofrecerse inherentemente a través del chat primero, la atención virtual en segundo lugar y la atención en persona en tercer lugar. Pasar a sistemas conversacionales impulsados por modelos de IA como GPT-3 (y otros), que se contextualizan con la información del paciente, brindará respuestas más personalizadas y clínicamente precisas.

4) Automatización de funciones administrativas

Los estudios han demostrado que los médicos y su personal pasan alrededor de 16,4 horas a la semana navegando por las aprobaciones de seguros para medicamentos, procedimientos y otros servicios médicos del paciente. Centrarse en tareas administrativas permite menos tiempo para ofrecer atención médica.

El ChatGPT se puede usar para realizar tareas administrativas, como programar citas, simplificar notas y otros trabajos diarios repetitivos. Así, la IA conversacional puede respaldar la automatización y la prestación de una atención clínica mejorada. Usando indicaciones adecuadas, ChatGPT puede ser capacitado para redactar cartas solicitando autorizaciones previas, apelaciones de denegaciones de seguros y otras reclamaciones.

Usos potenciales del ChatGPT para pacientes

1) Mejorar la educación del paciente

Usando la sintaxis simplificada del algoritmo, los médicos pueden usar el ChatGPT para mantener informados a los pacientes durante el tratamiento. Actualmente, las notas clínicas que documentan el historial médico, los planes de tratamiento y los procedimientos de seguimiento suelen estar en lenguaje profesional, lo que dificulta la comprensión por parte de los pacientes. ChatGPT puede aprender a simplificar notas médicas, recetas o incluso estilos de vida sugeridos para una mejor comprensión del paciente.

2) Proporcionar respuestas a las preguntas frecuentes de los pacientes

Los médicos trabajan en entornos acelerados, lo que a menudo dificulta que los pacientes tengan contacto directo con ellos y obtengan respuestas a sus preguntas. Sólo en ocasiones puede conceder a los pacientes un contacto frecuente y directo con la opinión de especialistas. ChatGPT puede ayudar a los médicos llenando los vacíos en la información de atención. Las características proyectadas del algoritmo tienen como objetivo responder las preguntas de los pacientes sobre el diagnóstico o el manejo de sus condiciones.

La Inteligencia Artificial de Enreach, al servicio de los pacientes

En este post, ya hemos visto las posibilidades que ofrece la IA para el sector salud. En su Omnichannel Contact Center, Enreach ha desarrollado un módulo de IA con servicio de chatbot y voicebot que permite optimizar las comunicaciones y aumentar la eficacia de un call center evaluando la intención del cliente y ofreciendo la respuesta esperada 24/7.

El motor de Inteligencia Artificial de Enreach entrena a tu bot para que entienda las necesidades de los pacientes y resuelva sus consultas. Al conectar nuestros bots con sistemas externos es posible completar las respuestas con información de cada interacción de los clientes, analizando también el motivo de contacto. Además, se pueden configurar en más de 120 idiomas.

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Comprender la experiencia del cliente B2B

La experiencia del cliente B2B es el proceso por el que pasan los proveedores antes, durante y después de comprar un producto o servicio de una empresa B2B. Combina diferentes técnicas para anticipar las necesidades de los clientes y personalizar las tecnologías automatizadas para cumplir con sus requisitos.

Un excelente programa de experiencia del cliente B2B impulsa el crecimiento de los ingresos, mejora las posibilidades de ventas adicionales y cruzadas entre un 20% y un 40% y aumenta la satisfacción del cliente.

Las 7 mejores prácticas para mejorar la experiencia del cliente B2B

1) Desarrollar una cultura centrada en el cliente

Como parte de una cultura centrada en el cliente, es necesario implementar una estrategia de customers first que examine en profundidad el viaje del cliente de principio a fin, rastreando cada punto de contacto.

De esta manera, se podrán averiguar las posibles causas de fricción y eliminarlas, así como encontrar áreas donde se pueda aportar valor añadido. Así, se obtendrá un mayor nivel de satisfacción del cliente.

2) Acercarse a cada contacto con empatía

La empatía es un componente esencial de la comunicación efectiva. La inteligencia emocional es un factor importante de la experiencia del cliente B2B en un mundo cada vez más digital.

Reconocer los requisitos de los clientes y establecer conexiones con ellos en cada faceta de la organización puede ayudar a simpatizar con los clientes B2B, fomentando la lealtad y la confianza y promoviendo relaciones duraderas.

3) Ofrecer experiencias relevantes y únicas

La clave para convertir clientes potenciales es hacer que la experiencia de compra sea más relevante. Cada fase del proceso de compra, desde la comunicación hasta la recomendación adecuada, ha de completarse de manera más relevante.

Las experiencias dirigidas y personalizadas se están volviendo cada vez más importantes en la carrera por ofrecer un servicio al cliente superior. Los compradores B2B valoran más las ofertas enfocadas en aquellos servicios y artículos que les son más útiles en lugar de presentarles varias opciones irrelevantes.

4) Aprovechar las herramientas de automatización

Antes de hacer una elección, los clientes examinan las ventajas y desventajas de varias opciones. Para desarrollar una experiencia de cliente B2B perfecta, la Inteligencia Artificial (IA), la automatización y el aprendizaje automático (ML) se pueden utilizar como una ventaja competitiva.

Con estas herramientas, se pueden comprender y satisfacer mejor las necesidades de los clientes. Por una parte, las soluciones impulsadas por IA revelan el comportamiento y la experiencia del cliente (CX). Por otra parte, los algoritmos de aprendizaje automático (ML) producen ofertas y recomendaciones personalizadas. Estas técnicas pueden utilizarse para monitorear la satisfacción del cliente B2B.

5) Recopilar comentarios de los clientes y actuar en consecuencia

Los comentarios de los consumidores permiten saber cómo se sienten acerca de una empresa, sus productos y servicios. Asimismo, pueden ayudar a una organización a descubrir la causa principal de la caída y el desgaste de clientes potenciales.

A través de encuestas, las empresas pueden averiguar si los clientes están contentos o no con un negocio y qué problemas están teniendo en sus experiencias de compra, obtención de información y resolución de consultas.

6) Proporcionar asistencia proactiva

En lugar de esperar a que los clientes se comuniquen con una empresa, es importante anticiparse y contactar con ellos mediante el uso de tecnologías CRM. Al hacerlo, las empresas B2B pueden determinar cuándo es apropiado ponerse en contacto con un cliente y brindar asistencia. Asimismo, mediante el uso de los datos de los clientes, se puede determinar cuándo podrían necesitar de ayuda.

7) Facilitar soporte posterior a la compra

El soporte posterior a la compra es una de las claves para desarrollar conexiones sólidas. Además, implica ayudar a los clientes a descubrir cómo usar sus nuevos productos de manera más efectiva y consistente para satisfacer sus necesidades. Incluso después de que se haya realizado una transacción, la CX continúa.

Mantener una relación a largo plazo con los clientes es esencial para ofrecer servicios confiables de soporte posventa. El servicio posterior a la compra incluye conocer las demandas cambiantes de los clientes a medida que una empresa se expande. También implica ofrecer ayuda para la resolución de consultas y actualización continua sobre el producto.

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Cuando las organizaciones capacitan a los clientes para resolver sus consultas por sí mismos con la tecnología de autoservicio, pueden mejorar la CX y aumentar las ventas.

Los canales de voz seguirán estando presentes y, según Metrigy, continuarán siendo el segundo canal de interacción después del correo electrónico. Sin embargo, muchos usuarios prefieren gestionar sus consultas por sí mismos o con la ayuda de asistentes virtuales.

Para mejorar la CX, los líderes del contact center pueden implementar las mejores prácticas de autoservicio del cliente, como actualizar las bases de conocimiento, usar asistentes virtuales y adoptar capacidades omnicanal. De hecho, las bases de conocimientos de autoservicio pueden mejorar las calificaciones de los usuarios, aumentarlas ventas e impulsar la productividad de los agentes, según el estudio “Transformación del compromiso del cliente: 2022-23” de Metrigy.

¿Cómo pueden los líderes de CX optimizar el rendimiento del autoservicio del cliente?

1) Actualizando la base de conocimientos

Todas las estrategias de autoservicio dependen de una base de conocimientos. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones no actualizan continuamente el contenido, la búsqueda y los tipos de medios en estas bases.

Antes de que los líderes de atención al cliente implementen o amplíen sus estrategias de autoservicio, han de consolidar, modernizar y actualizar sus bases de conocimientos para proporcionar una base sólida para la atención al cliente.

2) Identificando las consultas comunes de los clientes

Ciertas consultas, como las preguntas sobre la política de devoluciones, se prestan al autoservicio con mayor eficacia que otras. Los líderes de CX, TI y negocios han de debatir los tipos de consultas y preguntas que los clientes pueden tener y decidir qué canal de interacción sería el mejor para cada punto.

Por ejemplo, si los clientes “bombardean” regularmente el contact center de una organización con preguntas sobre la política de devolución de la empresa, el equipo de CX podría crear una página de preguntas frecuentes que explique claramente la política y luego dirigirlos a esa página cuando realicen la pregunta.

3) Utilizando asistentes virtuales para dirigir a los clientes

Cuando los clientes acceden a un canal de autoservicio (el sitio web de una organización, la app móvil, o el portal de preguntas frecuentes), desean obtener información, resolver una consulta o realizar una gestión. En estos casos, un asistente virtual emergente puede hacer algunas preguntas simples para guiar a los clientes por el camino correcto de autoservicio o derivar la conversación a un agente en vivo. En cualquier caso, los asistentes virtuales pueden ofrecerles lo que necesitan en cada momento y mantener altos los índices de satisfacción y la funcionalidad de la tecnología.

4) Ofreciendo capacidades omnicanal

A menudo, cuando los clientes acceden a los canales de autoservicio, deben pasar a otros canales para resolver sus problemas. Por ejemplo, los usuarios pueden comenzar sus viajes de autoservicio en una página de preguntas frecuentes (FAQs) y luego pasar a un chat de agente en vivo para compartir pantalla.

Si los líderes de servicio al cliente no integran los canales de autoservicio, esta falta de cohesión puede frustrar a los usuarios porque han de repetir su consulta una y otra vez. Este hecho también genera frustración en los agentes que no tienen una visión completa de las interacciones del cliente, lo que dificulta la resolución de consultas.

Sólo el 21,4% de los call center tienen capacidades omnicanal, según el estudio de Metrigy. Sin embargo, la omnicanalidad mejora las experiencias de los clientes (CX) y los empleados porque permite a los agentes realizar un seguimiento de las interacciones de éstos en todos los canales.

5) Adoptando tecnologías de Inteligencia Artificial (IA)

Los líderes de servicio al cliente han de actualizar periódicamente sus bases de conocimientos para ofrecer a los clientes la información más actualizada sobre la empresa, los productos y los servicios. Por ello, muchas organizaciones utilizan IA y aprendizaje automático (ML, en sus siglas en inglés) con el objetivo de identificar áreas que necesitan automatizar actualizaciones periódicas de contenido.

6) Midiendo el éxito

Después de que los líderes de servicio al cliente hayan implementado una estrategia de autoservicio, han de medir su éxito para determinar si se han cumplido los objetivos. Las puntuaciones de satisfacción del cliente y los aumentos de ingresos, pueden indicar el éxito o el fracaso de la estrategia de autoservicio. Si los resultados no cumplen con las expectativas de los líderes de CX, el equipo puede trabajar para mejorar el rendimiento y crear una mejor estrategia de autoservicio para los clientes.

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Los consumidores ya conocen el valor de los chatbots y los agentes virtuales. Son opciones de autoservicio efectivas que están disponibles 24/7 y pueden responder consultas comunes. Según un estudio de Drift, la razón principal por la que las personas dicen que usarían un chatbot es para obtener una respuesta rápida en caso de emergencia.

La velocidad de respuesta es un beneficio clave del uso de chatbots y agentes virtuales. De hecho, una investigación de Userlike reveló que al 68% de los usuarios les gusta que estas opciones de autoservicio respondan rápidamente.

A pesar de estas similitudes, los chatbots y los agentes virtuales tienen diferencias clave que los convierten en soluciones independientes. Veamos cuáles son.

¿Qué es un chatbot?

Un chatbot es un software que interactúa con los usuarios de acuerdo con un conjunto de reglas programadas. A diferencia de los agentes virtuales, los chatbots no utilizan Inteligencia Artificial (IA), lo que limita sus capacidades.

Es probable que la mayoría de nosotros estemos familiarizados con los chatbots controlados por menús. Cuando se interactúa con este tipo de bot, normalmente se navega por la conversación seleccionando una serie de opciones de menú. Con suerte, éstas conducen a una resolución satisfactoria, como una respuesta a una pregunta. De lo contrario, las marcas centradas en CX facilitarán la derivación a un agente de servicio al cliente.

Otro tipo de chatbot basado en reglas se enfoca en palabras clave. Están programados para identificar keywords y obtener la respuesta más probable de una base de conocimientos. Este tipo de bot puede ser ineficaz si los usuarios no usan palabras que pueda identificar o si las palabras clave tienen múltiples significados, y puede ser la razón por la que la investigación de Userlike concluyó que el 80% de los consumidores todavía creen que los chatbots han de ser más inteligentes para utilizarlos regularmente.

A pesar de estas limitaciones, los chatbots pueden proporcionar una excelente CX cuando se programan bien y se usan de manera adecuada. Los chatbots basados en reglas son buenos para completar tareas simples y predecibles, como proporcionar instrucciones para restablecer la contraseña o recopilar información del cliente.

¿Qué es un agente virtual?

Un agente virtual también es un programa que interactúa con los usuarios simulando una conversación humana, pero a diferencia de los chatbots, está dotado de IA. La Inteligencia Artificial les brinda capacidades más allá de un chatbot normal, lo que significa que los agentes virtuales suelen ser capaces de manejar una variedad más amplia de interacciones.

Además, los agentes virtuales que usan procesamiento de lenguaje natural (PLN) pueden crear una mejor experiencia para el cliente al permitir que los usuarios usen un lenguaje normal. Esto significa que los usuarios no necesitan navegar por los menús ni adivinar las palabras clave correctas. Interactuar con un agente virtual es similar a interactuar con un asistente virtual como Siri o Alexa.

El aprendizaje automático (ML), una forma de IA, también brinda a los agentes virtuales una ventaja sobre los chatbots, ya que hace que éstos sean más inteligentes con el uso. Esto significa que pueden aprender a comprender la intención del usuario y predecir la siguiente pregunta que hará un cliente en función de las cuestiones de seguimiento que los usuarios hayan hecho en el pasado.

Al igual que los chatbots, el rendimiento de un agente virtual depende de cómo se configure y mantenga. Los agentes virtuales que usan IA necesitan ser “entrenados” consumiendo grandes cantidades de datos, preferiblemente interacciones reales que hayan tenido lugar con anterioridad. Esto permite que la solución identifique patrones que puede usar para comprender conceptos como la intención del usuario.

Beneficios clave de los chatbots y los agentes virtuales

Si bien es importante comprender las diferencias entre los chatbots y los agentes virtuales, es igualmente necesario entender los beneficios similares que ambos pueden ofrecer.

1) Autoservicio efectivo

Cuando se diseñan bien y se usan en el contexto adecuado, los chatbots y los agentes virtuales pueden ser una forma efectiva para que los clientes gestionen sus propias consultas.

Los consumidores de hoy quieren poder resolver sus problemas y encontrar sus respuestas por sí mismos. En este sentido, el uso del autoservicio está creciendo sustancialmente. La investigación de Userlike reveló que el 95% de las empresas informaron un crecimiento interanual de las solicitudes de autoservicio en 2021, con un aumento promedio general del 37%. Además, el 81% de los usuarios demanda más autoservicio.

Los chatbots y los agentes virtuales pueden desempeñar un papel destacado en la estrategia de autoservicio de una empresa. Éstos son algunos ejemplos de casos de uso que ambos pueden realizar:

• Proporcionar a los usuarios un enlace a la política y el proceso de devolución de la empresa.
• Recopilar información sobre la naturaleza del problema de un cliente y luego derivar la consulta a un agente en vivo.
• Recomendar productos.
• Facilitar información sobre precios.

Además, debido a que tienen más capacidades, los agentes virtuales pueden ayudar a los clientes a completar transacciones, como abrir una reclamación de un seguro o activar una nueva tarjeta de crédito.

2) Mejorar la experiencia del agente (AX)

Los chatbots y los agentes virtuales no sólo satisfacen a los clientes; también pueden facilitar el trabajo de un agente. Si un bot puede proporcionar un enlace a un vídeo que muestra a los clientes los productos, eso significa que los agentes pueden dedicar su tiempo a tareas más complejas y de mayor valor añadido.

Al hacer que los roles de los agentes sean más satisfactorios, los call center pueden aumentar su compromiso, lo cual es clave para brindar experiencias de servicio al cliente excepcionales. Además, esto puede ayudar a frenar la alta rotación de agentes a la que se enfrentan muchos contact center.

3) Reducir los costes operativos

Los salarios de los agentes son la categoría de coste más grande en un call center. La mayoría de los contact center luchan por encontrar un equilibrio entre contener los costes y satisfacer a los clientes con tiempos de espera más cortos. Es difícil encontrar un call center que no se sienta limitado por su presupuesto.

Esto nos lleva a una de las muchas características atractivas de los chatbots y los agentes virtuales: producen un coste de servicio muy bajo. De hecho, Gartner estima que una transacción de autoservicio promedio cuesta 10 dólares, en comparación con 8 dólares para la interacción promedio asistida por un agente. En otras palabras, la asistencia de un agente en vivo es unas 80 veces más cara que el autoservicio.

El ahorro puede realmente sumar para los contact center que transfieren con éxito una parte de su volumen de llamadas asistido por agentes a chatbots o agentes virtuales. Ese ahorro les permite invertir en áreas como nuevas tecnologías o aumentos salariales que fortalecerán sus operaciones y, en última instancia, conducirán a una mejor CX.

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Para mantenerse a la vanguardia en el panorama competitivo actual, especialmente frente a las condiciones económicas fluctuantes, las empresas deben adelantarse a las expectativas de los consumidores. Una visión clara de las tendencias de CX por parte de las empresas podría ser la clave para destacarse de la competencia en el nuevo año.

Las 7 principales tendencias de experiencia y servicio al cliente para 2023

1) Armonía entre humanos y automatización

A medida que la demanda de los clientes continúa aumentando y el proceso de servicio se vuelve más complejo, las empresas confían más en su fuerza laboral humana para obtener resultados excepcionales. La automatización se ha convertido en una de las herramientas más importantes para el panorama de eficiencia empresarial y la CX. De hecho, Gartner predice que la automatización será una de las tendencias más importantes a observar en el futuro.

La introducción de elementos automatizados en el panorama del servicio al cliente puede ayudar a las empresas de muchas maneras. Con la automatización, éstas pueden recopilar rápidamente datos de la experiencia del cliente e implementarlos en el sistema CRM. También pueden usar bots para crear customer journeys automatizados y proporcionar a los agentes acceso instantáneo a información.

Sin embargo, para tener un verdadero éxito en 2023, las empresas también han de lograr el equilibrio adecuado entre la automatización y los humanos. Si bien muchos aspectos del viaje del cliente se pueden automatizar, otros han de conservar elementos como la empatía y la creatividad.

2) Hiperpersonalización

Junto con la velocidad y la simplicidad, las experiencias personalizadas se encuentran entre los factores de decisión más importantes para los clientes al elegir con qué empresa hacer negocios. Vivimos en un mundo donde las organizaciones tienen acceso infinito a datos y herramientas de Inteligencia Artificial (IA) para ayudar a identificar patrones y tendencias. Como resultado, los clientes esperan que su viaje sea único para ellos.

En el futuro, es probable que las empresas que más inviertan en estrategias personalizadas superen a sus competidores. Según un estudio, las empresas pueden aumentar los ingresos en un 15% con sólo implementar elementos de personalización.

La automatización será un factor importante para llevar la personalización al frente de la CX, ya que ayudará a capturar datos valiosos y garantizará que los agentes tengan acceso a esta información cuando interactúen con los clientes.

3) Evoluciones en autoservicio

La demanda de autoservicio ha ido en aumento en el panorama de CX durante algún tiempo. Los consumidores se han vuelto más ingeniosos y autosuficientes, especialmente con el acceso a herramientas y bots basados en Internet. Las soluciones de autoservicio adecuadas pueden marcar una gran diferencia para llenar los vacíos en el entorno de CX actual.

Actualmente, el 67% de los clientes afirman que prefieren las opciones de autoservicio para hablar con un representante de la marca. Sin embargo, no es suficiente simplemente usar chatbots y agentes virtuales para manejar conversaciones. Las empresas han de asegurarse de que las herramientas disponibles para el autoservicio sean lo más inteligentes y contextuales posible.

Es probable que los chatbots de preguntas y respuestas se conviertan en una cosa del pasado en un futuro muy cercano, ya que los usuarios buscan herramientas más inteligentes que los ayuden a diagnosticar, solucionar y resolver sus necesidades. Las empresas deberán invertir más en conceptos como IA, aprendizaje automático (ML), automatización del flujo de trabajo y análisis conversacional.

4) Auge de la atención proactiva y predictiva

Los clientes de hoy no sólo quieren respuestas rápidas a sus consultas, quieren que las empresas predigan activamente lo que sucederá. Según Gartner, para 2025, las soluciones proactivas de servicio y alcance del cliente superarán a las estrategias reactivas.

Las empresas deben aprovechar al máximo la IA y el análisis para asegurarse de estar preparadas para este cambio hacia una mentalidad proactiva y predictiva. Las herramientas de recopilación de datos históricos de clientes pueden facilitar la identificación de tendencias que pueden ayudar a las organizaciones a predecir cuándo pueden surgir problemas potenciales o picos en la demanda de un negocio.

Al mismo tiempo, será importante usar herramientas de monitoreo proactivo y conocimientos en tiempo real para ayudar a las empresas a reaccionar a los problemas a medida que surjan. Con acceso a Inteligencia Artificial y aprendizaje automático, las empresas deberían poder identificarlos mejor antes de que ocurran y minimizarlos para los clientes en los próximos años.

5) Crecimiento de la experiencia total

Pasar a una nueva era de experiencia del cliente requiere que las empresas piensen más allá de la estrategia CX. En los últimos años, se ha comenzado a descubrir que varios factores contribuyen al éxito de una empresa y su relación con los clientes. Por ejemplo, la experiencia y el compromiso de los empleados tiene un impacto directo en la satisfacción de los clientes.

Gartner predice que el nuevo enfoque para las empresas en el futuro estará en “TX” o “Experiencia total”, lo que significa que cada parte del customer journey se considerará de manera integral. Los líderes empresariales deberán considerar cómo varios factores, como la experiencia comercial, del usuario y del empleado, afectan al resultado final para el cliente.

En el futuro, es probable que más empresas inviertan en herramientas innovadoras para apoyar e involucrar a los empleados. Esto será especialmente importante en la nueva era del trabajo híbrido y remoto, donde éstos están distribuidos por todo el mundo.

6) Creciente enfoque en la privacidad y la seguridad

Si bien los clientes están dispuestos a compartir su información con las empresas a cambio de una experiencia personalizada, también quieren saber que sus datos están protegidos. A partir de 2023, las organizaciones deberán esforzarse más para demostrar que almacenan y utilizan los datos de manera eficiente, segura y correcta.

A medida que las políticas de privacidad de datos y las regulaciones gubernamentales evolucionan en todo el mundo, las empresas deberán tomar medidas adicionales para proteger su negocio y su red. De esta manera, pueden ganarse mejor la confianza y el respeto de los clientes si pueden demostrar lo que están haciendo para mantener sus datos lo más seguros posible.

En el futuro, todos los aspectos del panorama de CX se implementarán con un alto nivel de control de acceso, seguridad y políticas de privacidad.

7) Experiencias conectadas y omnicanal

Según una investigación, alrededor del 69% de los clientes quieren una experiencia uniforme con una empresa en todos los canales físicos y digitales. Los usuarios de hoy quieren poder moverse sin esfuerzo de un canal a otro, sin tener que repetir la información aunque interactúen con diferentes agentes. Esto requiere que las empresas creen entornos más conectados para gestionar el servicio al cliente.

A medida que avanzamos hacia 2023, es probable que los canales que las organizaciones necesitan para conectarse evolucionen aún más. Ya estamos viendo que el vídeo se convierte en un canal de servicio común junto con la mensajería y la voz. La aparición de la Realidad Extendida (XR, en sus siglas en inglés) tiene varios beneficios potenciales: puede hacer que los equipos sean más productivos y respaldar la colaboración remota; abre la puerta a nuevas experiencias, como vacaciones digitales y simulaciones de formación, y fideliza a los clientes.

Mirando hacia el 2023

Las tendencias de CX evolucionan constantemente a medida que cambian las expectativas de los clientes. Ahora más que nunca, los usuarios tienen diferentes niveles de confianza cuando se trata de interactuar con las empresas. Para sentirse seguros en sus interacciones y transacciones, deben asegurarse de que las organizaciones con las que trabajan estén dispuestas a poner la CX y el servicio en primer lugar.

Desarrollar una estrategia sólida de experiencia del cliente en 2023 requerirá que las empresas estén al tanto de las expectativas del cliente mientras aprovechan las oportunidades tecnológicas emergentes.

La entrada Las 7 principales tendencias de experiencia y servicio al cliente para 2023 se publicó primero en Enreach ES.

Y a medida que evolucionan las expectativas de los clientes, es posible que la tecnología que ayer era esencial no brinde la misma excelente experiencia mañana. En un panorama fluido, ponerse al día con las tendencias emergentes en la transformación digital significa máxima confianza en el futuro de un negocio.

¿Qué es la transformación digital?

La transformación digital significa usar la tecnología para operar de manera más efectiva en una economía digital, integrándola en todas las áreas de un negocio. Una transformación digital exitosa ayuda a una empresa a ofrecer mejores experiencias al cliente y ganar una lealtad duradera en el proceso.

Cuando una organización invierte en la transformación digital, antepone a los clientes y sus necesidades. Al reorientar a las personas, los procesos y la tecnología para servir al cliente, cada momento es relevante y personalizado. Además, los empleados obtienen una mayor eficiencia y creatividad ya que la automatización los libera de las tareas manuales de marketing. Y cuando las empresas trasladan los flujos de trabajo de papel a archivos digitales, se vuelven más sostenibles.

6 tendencias de transformación digital para 2023

Desde los minoristas de comercio electrónico hasta la cadena de suministro, todas las empresas se benefician de la transformación digital. Y con la tecnología adecuada, puede reunirse con sus clientes donde estén, en tiempo real y a escala. Las últimas tendencias de transformación digital incluyen Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML), cloud y todo como servicio (XaaS), trabajo híbrido, automatización, ciberseguridad y plataformas de datos de clientes.

1) Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) cotidianos

Para los clientes, la eficiencia y la velocidad ya no son una ventaja, sino una expectativa en todo tipo de entorno y encuentro imaginables. A medida que la IA y el ML se generalicen, el estándar de excelencia seguirá superando los límites de un equipo humano por sí solo. Pero la incorporación de estas tecnologías puede amplificar el poder del equipo.

Un sistema de Inteligencia Artificial brilla cuando se usa para automatizar tareas manuales repetitivas o recuperar información relevante en cualquier momento, liberando el tiempo de los empleados para que puedan concentrarse en impulsar el impacto comercial. Y con la capacidad de trabajar las 24 horas, la IA opera sin los límites de las horas de trabajo o las zonas horarias.

La estratificación en Aprendizaje Automático es una forma en que la IA y otros programas mejoran y adaptan continuamente el rendimiento, aprendiendo de todos y cada uno de los datos a los que tiene acceso. Cuanta más información se obtenga con el tiempo, más rápido el sistema ML podrá descubrir información como quiénes son los clientes con mejor rendimiento.

2) De la nube a todo como servicio (XaaS)

Esta tecnología está en camino de emerger de formas nuevas y sorprendentes el próximo año. Si bien la conexión de datos a través de un centro digital es algo común hoy en día, cada vez más organizaciones se están trasladando por completo a la nube para acceder a la información en cualquier lugar y en cualquier momento. Adoptar la tecnología hace que la colaboración sea una segunda naturaleza a escala empresarial, al mismo tiempo que hace que los costes del hardware físico sean cosa del pasado. Y con la adopción generalizada por parte de los usuarios, las aplicaciones nativas de la nube están satisfaciendo la mayor demanda con escalabilidad y resultados mejorados para las organizaciones.

Reflejando este desarrollo, muchas empresas también están comenzando a cambiar hacia todo como servicio (XaaS), lo que significa que todos sus productos y servicios están disponibles como servicios de suscripción basados en la nube. En lugar de una oferta fragmentada, todo, desde el almacenamiento hasta la seguridad y las comunicaciones, es digital.

3) Trabajo híbrido: ha llegado para quedarse

Después del mandato del trabajo remoto en 2020, muchas empresas comenzaron a traer empleados de vuelta a la oficina poco a poco. Sólo ahora, con una base para la infraestructura remota, el trabajo híbrido se ha convertido en el horario de trabajo más exitoso para muchas empresas. De hecho, el 54% de los empleados que trabajan de forma remota al menos parte del tiempo dicen que dividirían su tiempo entre trabajar en casa y en la oficina. Y casi el 60% dice que ha trabajado en algún tipo de modelo híbrido desde la COVID-19, cifra que evidencia que las empresas aún pueden lograr sus objetivos con este modelo.

Centralizar y simplificar la tecnología mejora la forma en que sus equipos colaboran para que pueda seguir siendo competitivo en el futuro. Cuando todos los miembros del equipo usan el mismo flujo de trabajo, puede aumentar la eficiencia y entregar un excelente trabajo a escala.

4) La automatización acelera

Sin signos de desaceleración, la automatización está en la hoja de ruta de todas las empresas que buscan liberar el valioso tiempo de los empleados y reducir los errores. Los equipos a menudo se ven frenados por el volumen de tareas de bajo esfuerzo, como la gestión de facturas de proveedores, el seguimiento de información o la gestión de documentación. Con la automatización, las organizaciones pueden escalar sin problemas mientras reducen los gastos operativos.

Hay algunas formas accesibles y rentables de comenzar a introducir la automatización en un negocio:

• Automatización Robótica de Procesos (RPA). Utilizar robots de software para automatizar tareas repetitivas como la entrada de datos, la incorporación o el procesamiento de nóminas.
• Desarrollo low-code o sin código. Capacitar a los equipos con herramientas de desarrollo que automaticen la escritura de código a través de interfaces intuitivas de arrastrar y soltar y desplegables.

Cualquiera que sea el método que una empresa elija explorar, la mayoría de los esfuerzos de automatización complementan los esfuerzos de IA con facilidad.

5) Generación de confianza con la ciberseguridad

A medida que más y más empresas trasladan sus datos a la nube, proteger esos datos se vuelve más crucial. Y con el trabajo híbrido es más fácil que nunca que éstos se vuelvan inseguros a través de tácticas simples como el intercambio no autorizado o las estafas de phishing.

No hay duda de que los datos siempre deben estar seguros, pero los de los clientes son un área especialmente vulnerable porque hay mucho en juego. Cuando las direcciones personales, los números de tarjetas de crédito y los correos electrónicos de las personas están sobre la mesa, sólo se necesita una violación de datos para perder la confianza del cliente para siempre.

Incluso si la seguridad de los datos es sólida, es conveniente generar confianza con los clientes siendo transparente sobre cómo se utilizan sus datos. Para ello, hay que compartir claramente la política de privacidad y acceder sólo a los datos personales y financieros con permiso explícito. El manejo correcto de los datos de los clientes es un requisito previo para analizarlos y tomar decisiones comerciales basadas en conocimientos.

6) Plataforma de datos del cliente (CDP) como motor de personalización

Desde el primer clic de un cliente en los canales de redes sociales hasta el control de un pedido a través del sitio web, cada interacción es una valiosa fuente de información. Organizar y traducir miles de puntos de datos a lo largo del customer journey en información útil es una ardua tarea sin las herramientas adecuadas.

Una CDP unifica todos los datos del cliente en una sola vista, conectándolos con el ser humano a través de un perfil en tiempo real. Con los datos centralizados y seguros en una base de datos, los responsables de la toma de decisiones pueden analizar fácilmente los conocimientos y actuar rápidamente para generar conversiones. Las herramientas como las CDP son poderosas para obtener una comprensión completa del cliente, lo que hace posible que las experiencias del cliente sean excepcionales.

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Se espera que continúe su ascenso debido a que constantemente surgen nuevas capacidades y patrones de implementación que proporcionarán a las organizaciones, de todos los tamaños y sectores, más formas de consumir y beneficiarse de sus inversiones en la nube.

Así, se estima que el gasto mundial en servicios en la nube alcance los 482.155 mil millones de dólares en 2022, frente a los 313.853 mil millones de dólares en 2020 según Gartner. Si bien es imposible predecir el futuro con certeza, puede ser útil para las empresas considerar algunas de las tendencias que podrían causar cambios en la industria.

¿Cuáles serán las tendencias más destacadas del Cloud Computing en 2023?

1) Proveedores de nubes alternativas que admiten soluciones de nubes múltiples e híbridas

En un enfoque práctico del Cloud Computing, los líderes empresariales y de TI seleccionarán soluciones en la nube diseñadas para respaldar los objetivos específicos de sus organizaciones. Como resultado, muchas empresas se han encontrado en un entorno de múltiples nubes, utilizando diferentes productos de diferentes proveedores. Un enfoque de nube híbrida, en el que algunas aplicaciones se alojan localmente y otras en la nube, lo que puede ayudar a reducir la complejidad.

Los desarrolladores y las empresas buscan cada vez más alternativas de empleo. A medida que el mercado de la nube continúa en auge, más organizaciones buscan proveedores cloud que puedan satisfacer sus necesidades específicas, en lugar de las ofertas complejas y costosas. Esta tendencia seguirá ganando fuerza a medida que las nubes múltiples se conviertan en la estrategia cloud dominante para las empresas.

2) Inteligencia Artificial (IA) impulsada por Aprendizaje Automático (ML) basada en la nube

A medida que las empresas continúan adoptando la transformación digital, los equipos de operaciones de TI deben estar equipados con la combinación adecuada de personas, procesos y tecnología para respaldar de manera óptima los objetivos comerciales.

Esta metodología no sólo reduce los costes operativos a través de la automatización, sino que también ayudan a aumentar la eficiencia operativa al proporcionar información en tiempo real sobre las operaciones en curso. Los modelos IA/ML (cuando se entrenan y se implementan en un entorno de nube) pueden tener acceso a una gran cantidad de datos.

3) Cloud Computing, blockchain y seguridad

A medida que más empresas trasladan sus cargas de trabajo a la nube, los líderes de TI deberán proteger sus organizaciones de los ataques cibernéticos. Para finales de este año, es probable que los entornos de TI pasen de estrategias de ciberseguridad reactivas a proactivas, con el objetivo de anticipar y mitigar los problemas lo más cerca posible del tiempo real.

Blockchain tiene la capacidad de integrarse sin problemas en los sistemas de Cloud Computing, mejorando la protección de datos y asegurando servicios ininterrumpidos. Tiene un impacto significativo en el almacenamiento, las transacciones y los procesos comerciales al hacerlos más seguros, rápidos y confiables para trabajar con ellos. Por lo tanto, combinar blockchain y la nube para obtener más seguridad y descentralización, resulta en una mejor autorización, privacidad y eficiencia.

4) Avance en computación sin servidor y sustentabilidad

La nube y las tecnologías relacionadas pueden ayudar a los esfuerzos de conservación de energía en un modelo de infraestructura siempre activo y al mismo tiempo administrar los costes de manera eficiente. La nube sin servidor es una opción nueva y emocionante para el desarrollo de aplicaciones empresariales.

A diferencia de las plataformas en la nube basadas en servidores, que requieren que los usuarios paguen por el tiempo del servidor alquilado o por cantidades fijas de almacenamiento de datos, la nube sin servidor permite a las empresas pagar sólo por los recursos que utilizan, y escala de manera invisible según sea necesario. Un enfoque sin servidor, por otro lado, permite una implementación y escalabilidad de servicios más rápidos.

Se espera que el cambio al Cloud Computing se acelere a medida que más organizaciones reconozcan los beneficios y la eficiencia de ejecutar aplicaciones y servicios en la nube. De hecho, muchas empresas han expresado su voluntad de aumentar su uso de aplicaciones SaaS (Software como Servicio) en un 50% o más. En los próximos años, es probable que más organizaciones trasladen sus ofertas digitales a la nube y las pongan a disposición de un público más amplio. Esto probablemente se deba a una mayor demanda de un acceso más fácil y rápido al contenido, así como al deseo de un mayor control administrativo sobre el almacenamiento de datos y la privacidad.

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