Autor: Alberto Córdoba, CX Ambassador y socio-director en Lukkap
Hablar a estas alturas de inteligencia artificial puede sonar repetitivo. Hacerlo sobre su uso para mejorar la experiencia de cliente, una obviedad. Pero que algo sea tendencia o esté de moda no quiere decir que se esté poniendo en práctica. Todavía.
Vayamos a los datos. Según el informe “Uso de tecnologías digitales por empresas en España”, que elabora el Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad (ONTSI), solo el 8% de las empresas españolas utilizan Inteligencia Artificial. Esto quiere decir que,
aunque se lleve tiempo hablando acerca de cómo tecnologías como la Inteligencia Artificial, el machine learning o el aprendizaje profundo mejorarán la experiencia de cliente, todavía queda un largo recorrido por delante.
Ya hace tiempo destacamos que el futuro de la experiencia de cliente pasaría, seguro, por la predicción de comportamientos. Y es que, nos encontramos ante un cliente cada vez más exigente, que nos requiere como organizaciones ir un paso por delante; ya hay muchas empresas que, gracias a la tecnología, ofrecen una experiencia de cliente personalizada y adaptada a las necesidades del cliente, pero el siguiente reto pasa por crear modelos predictivos.
El papel de la IA en la CX hasta la fecha
Hasta ahora, la IA ha puesto a disposición de las marcas una serie de funcionalidades que han podido poner al servicio del cliente. Chatbots, asistentes virtuales, personalización de anuncios, campañas de marketing automatizadas… son muchas las opciones que las empresas están poniendo en práctica para mejorar su relación con el cliente.
Pero hay opciones más avanzadas y, por tanto, más efectivas (a la par que complejas) que se pueden llevar a cabo. Gracias a la IA algunas empresas se han lanzado ya a la detección del sentimiento –aunque en este campo hay amplio margen de mejora–, lo que permite diseñar experiencias todavía más personalizadas. Así, mediante el análisis de las conversaciones (concretamente gracias al procesamiento del lenguaje natural o PLN) se puede extraer el sentir del cliente y, así, ofrecerle una experiencia adecuada a su estado de ánimo.
Medir y mejorar la experiencia en tiempo real
Más allá del uso de las propias funcionalidades de la IA, es importante señalar que el verdadero salto derivado de las tecnologías va a estar enfocado en la medición de la experiencia y en cómo sacarle partido real a los datos.
Y es que, además de poder implementar un chatbot o predecir el sentir de los usuarios, el verdadero avance de la IA pasa por saber extraer toda la información derivada de la experiencia de los clientes y usuarios. Así, aplicando técnicas de IA, no solo podremos medir lo que viven y sienten los clientes, sino que podremos mejorarlo sobre la marcha. Ganará la partida quien sepa qué hacer con esta cantidad ingente de datos, humanamente imposibles de tratar, aunando dos conceptos tan distintos como los hechos operacionales y las emociones humanas, para tomar las decisiones adecuadas que unan los intereses de cliente y negocio.
La predictibilidad marcará el futuro
Hasta la fecha nos ha valido con anticiparnos; ahora deberemos predecir lo que está por venir. Porque como mencionábamos al principio del articulo, el cliente, como la tecnología, también va aprendiendo y se vuelve cada vez más exigente.
Entra en juego la metodología Machine Learning Customer Experience (MLCX), una metodología que unifica el machine learning con el customer experience y nos permite ir un paso más allá; a partir de un buen customer journey logramos obtener los hechos y percepciones que vive el cliente a lo largo de su relación con la marca, con el fin de obtener información de valor al respecto. En este sentido, el reto no radica en el análisis de la información, sino en el paso previo de estructurar la información con la metodología adecuada y los datos necesarios.
En definitiva, nos encontramos en el mejor momento para implementar una metodología MLCX que nos permita identificar y predecir el comportamiento del cliente, con el fin de acertar en la estrategia en base a los datos. Una metodología que nos permita convertir los datos de clientes en una fuente de ingresos. Una metodología que marque la diferencia en nuestra estrategia empresarial y, en consecuencia, en los resultados del negocio.
