Autor: Luis Miguel Alcedo, director general de Sprinklr España
La competitividad en el mercado, presupuestos ajustados y una amplia oferta tecnológica están ejerciendo una gran presión sobre los profesionales de customer experience (CX), quienes deben demostrar que sus proyectos no sólo están centrados en el cliente, sino que también son capaces de generar un retorno financiero de la inversión (ROI) para la organización.
El reciente informe Measuring the returns on AI-powered CX elaborado por CX Network desvela que una tercera parte (el 66 por ciento) de los profesionales del sector creen que la presión para demostrar el ROI está aumentando. Además, el 63 por ciento admiten que su organización se beneficia de las tecnologías de customer experience en formas que no pueden medir.
Con la irrupción de la inteligencia artificial en las herramientas de atención al cliente, la presión es aún mayor. ¿Cómo demostrar entonces el valor de las tecnologías y soluciones de CX impulsadas por IA frente a los equipos directivos?
Más que generación de ingresos
Según el citado informe en el que participa Sprinklr, los profesionales de CX deben proporcionar cálculos del ROI durante todo el proceso de implementación y despliegue de las tecnologías CX impulsadas por IA, comenzando en la fase de aprobación del presupuesto. Y para ello tienen que comprender y comunicar por qué una herramienta o capacidad específica requiere inversión.
Pero el ROI no trata sólo de generar ingresos. A menudo, los beneficios pueden lograrse mediante la reducción de costes o una mayor retención de clientes y empleados. Y aunque no son cifras financieras en sí mismas, es posible asignarles un valor monetario obteniendo, analizando y combinando múltiples puntos de datos de diferentes departamentos y funciones.
Se trata así de analizar el ROI directo e indirecto. Por ejemplo, es posible utilizar la IA para generar ventas adicionales y cruzadas durante las interacciones con los clientes. En este caso, los profesionales deberían analizar dos conjuntos de datos clave: correlaciones entre las interacciones y el aumento de las ventas; y valor de vida del cliente (el valor añadido que resulta de la mejora del servicio personalizado y las recomendaciones).
Existen otras capacidades de la IA que pueden ahorrar dinero y por tanto generar beneficios indirectos, como por ejemplo logrando procesos más eficientes, controlando mejor la gestión de calidad o minimizando la necesidad de intervención humana en el caso de los chatbots y sistemas de respuesta automatizados e impulsados por IA.
Objetivos y métricas
Cuando un importante minorista de ropa europeo implementó chatbots y las funcionalidades de encuestas con tecnología de IA de Sprinklr, estableció diversos objetivos que generarían beneficios directos e indirectos: optimizar la satisfacción del cliente, los conocimientos obtenidos de las interacciones y los tiempos de respuesta, así como un soporte más personalizado.
Para calcular su ROI, utilizó distintas métricas: SLA de primera respuesta (que mide los cambios en el tiempo promedio necesario para la primera respuesta), el tiempo total empleado en resolver las consultas de los clientes con y sin IA y el porcentaje de resolución de casos. El resultado fue un 19% de mejora en las valoraciones de atención de los clientes y 3 minutos y 17 segundos de mejora en las consultas resueltas.
Por su parte, la empresa de logística británica EVRI pretendía mejorar su atención al cliente en los canales digitales, en concreto simplificando la gestión de tres plataformas de redes sociales a través de un único punto de contacto con Sprinklr Service Advanced.
El equipo de CX pudo monitorizar y responder a los mensajes de manera eficiente y generar informes sobre métricas clave, como la velocidad de respuesta y la opinión del cliente. EVRI gestiona ahora un gran volumen de interacciones con respuestas predeterminadas y etiquetado automático, permitiéndole interactuar con más clientes en Twitter, Instagram y Facebook.
Aunque no existe un método único para demostrar el retorno de una inversión en CX, hay muchas formas de cuantificar el éxito de la solución si los profesionales saben qué data points utilizar, abarcando datos financieros, operativos y relacionados con la productividad.
Y si el objetivo principal es cómo generar el máximo rendimiento a partir de una herramienta de IA, se necesita una estrategia de IA unificada. Esto significa adoptar una capa subyacente a todos los contact centers y canales, creando aplicaciones de IA una vez e implementándolas en cualquier lugar a la vez que se que garantiza la coherencia en todos esos canales.
