La gestión de la experiencia

Llevar a cabo la estrategia y la correcta gestión de la experiencia omnicanal

En cuanto a la transformación digital se refiere, de una forma u otra, todas las organizaciones han trazado su plan actuación y parte fundamental del mismo para poder llegar a prestar un servicio personalizado, individualizado y que satisfaga la experiencia del cliente para que de esta forma mejore su fidelización. De forma paralela se podría desarrollar la misma aspiración de cara a los empleados de la organización: en la medida en que su experiencia mejore, mejorará su productividad.

La experiencia es un concepto subjetivo que depende de la percepción de cada individuo. Todos tenemos nuestra propia experiencia cada vez que interactuamos con una herramienta, acudimos a un espacio, disfrutamos de un servicio o adquirimos un producto. De la suma de esas experiencias nos conformamos nuestra propia visión de una solución o una empresa. El que sea un concepto subjetivo no deja de ser medible y así ha sido desde hace mucho tiempo, pero a través de agencias que nos realizaban los estudios a pie de calle. Hoy en día esta experiencia individual se puede recabar por cualquier punto en el que se ubique cada persona y se puede por tanto rastrear, medir, comparar y, en consecuencia, predecir.

Cuando la voluntad de servicio al cliente no es siempre la mejor aliada

No son pocas las organizaciones que han llevado el servicio de atención al cliente hasta el extremo, de un modo a veces perjudicial para los intereses generales de la propia institución. Una mala opinión de un cliente en una red social puede provocar el efecto mariposa en la organización, si el objetivo principal es el de la satisfacción de cualquier cliente, a cualquier precio. Hemos vivido situaciones por las que una mala experiencia en cuanto a la entrega de un producto de un cliente entre miles (por ejemplo), ha concitado reuniones de equipos de digital, logística, marketing, atención al cliente, financiero, etc. Podría ser más provocador diciendo que el cliente no siempre tiene la razón, pero es más preocupante el efecto en cuanto a gestión organizativa.

Queremos que el cliente tenga buena experiencia (Customer eXperience) y queremos salvaguardar la reputación de la marca (Brand eXperience). Es un objetivo largamente estudiado en la literatura académica en los últimos cuarenta años, pero, siendo un reto organizativo tan asentado ¿con qué contamos ahora que nos permita mejorar el enfoque tradicionalmente aplicado? Por un lado, las nuevas tecnologías nos permiten recabar información (Big Data) de cualquier acción, por menor que sea, que un cliente realiza directamente o a través de nuestros empleados (comerciales, dependientes, atención al cliente) y por cualquier canal. George Orwell ya no tendría tanto impacto con 1984 en nuestros días.

Conocemos a un cliente a tal nivel de detalle que, mediante inteligencia artificial, podemos construir un perfil del cliente proponiendo estímulos y analizando su reacción. Somos capaces de anticipar el comportamiento de cualquier cliente si tenemos la suficiente información: “otros clientes con un historial de compra similar, ante este estímulo han reaccionado de esta forma, por lo que hay una probabilidad alta de que con el mismo estímulo (promoción, cupón, llamada, descuento) el cliente en cuestión se comporte igual”.

Si lo anterior ya parece un reto, ¿qué sucede cuando además interrogamos al cliente? Es decir, cuando cruzamos la inteligencia artificial a partir del dato objetivo (qué ha hecho), con la información que de su experiencia da el propio cliente, sobre su motivación, sobre por qué lo ha hecho.

Qué sucede cuando además de predecir su comportamiento con análisis predictivo por el perfilado que tenemos, el propio cliente nos proporciona su predisposición a una nueva compra. Aquí está el verdadero salto en cuanto a la experiencia. Hasta la fecha sabíamos que un cliente podría ser más o menos fiel por el importe de los pedidos, su frecuencia de compra o los programas de fidelización, entre otros.

Por otro lado, podríamos conocer cómo es percibido un producto, un servicio o una marca de forma general. Ahora, somos capaces de aunar la experiencia de una transacción concreta, tanto en canales digitales… como en canales físicos. Ya podemos declararnos fieles a Ortega y Gasset porque tenemos el cliente y su circunstancia. Volviendo al efecto mariposa. Si tenemos qué ha hecho el cliente (una queja) y su contexto objetivo (qué ha comprado antes, qué otras quejas ha puesto él u otros), y subjetivo (qué esperaba); la toma de decisión sobre cómo debe gestionarse el cliente y qué encierra la experiencia se podrá tomar con completo conocimiento (e igual termina en la multitudinaria reunión que referíamos) pero con conocimiento de causa, porque en ese caso sí sabremos que encierra un problema estructural y no anecdótico.

Pero ¿cómo recabamos la información de la experiencia y cómo lo gestionamos? ¿qué hacemos con ello?

Un gran poder conlleva una gran responsabilidad. Para cada cliente que nos comparte su experiencia o su intención, no podemos emplear un ejército de operadores que sean capaces de interpretar los comentarios e interpretar o alimentar el perfil en nuestro sistema. Nuevamente, se requieren de herramientas que recopilen las opiniones de los clientes en cada punto de contacto significativo y analizar al instante sus comentarios, de forma que se disparen automáticamente las acciones consecuentes “Close-the-loop”. Recolección, análisis y acción.

La experiencia de los clientes se seguirá recabando vía encuestas y formularios tradicionales adaptados a los distintos dispositivos, pero deben considerarse soluciones que incorporen análisis de texto y de voz avanzados, para que por medio de análisis de sentimiento se puedan identificar ámbitos de actuación y la predisposición del cliente. Por avanzados, nos referimos al lenguaje natural. Pongamos por caso que, si alguien da una opinión en un campo de texto libre, seguramente incluirá aspectos positivos y negativos en la misma respuesta: “a pesar de que el paquete ha llegado tarde (ámbito logístico y experiencia negativa), el producto ha superado mis expectativas (ámbito producto y experiencia positiva)”.

Este tipo de soluciones, si son avanzadas, deberán incorporar el propio análisis predictivo para determinar si las acciones consecuentes deben ser, o no, inmediatas (quién es y qué reclama) y adicionalmente, engrosar el perfil del cliente específico.

De igual forma, estas herramientas deben velar por la experiencia que persiguen medir, es decir, si el cliente pertenece a un segmento objetivo no podemos abrumarle con solicitud de información continua, o si se presta a dar una respuesta, que maximicemos su reporte en la misma encuesta para recoger múltiples dimensiones.

Finalmente, las plataformas más avanzadas son aquellas que dotan de cuadros agregados que analizan el comportamiento de la organización de forma histórica y por múltiples ámbitos. Esta trazabilidad es la que permite correlacionar las acciones que se realizan (campañas, promociones, eventos, lanzamiento de nuevos productos o servicios), con el desempeño general de la compañía y particular de las distintas áreas objeto de medida. Nuevamente la predicción tiene lugar en esta visión agregada y estas soluciones se convierten en la principal herramienta de ayuda a la toma de decisión estratégica por cuanto sugieren las acciones o los ámbitos de mejora en la organización a tenor de la información recabada y del histórico que albergan.

Recapitulación y conclusiones

Todos los casos de uso referidos se abordan desde la alianza realizada entre SAP y SEIDOR, que garantiza una solución end-to-end, a partir de las soluciones líderes de mercado: Qualtrics, SAP Marketing, SAP CDP y la suite de SAP Analytics Cloud. El equipo de SEIDOR aúna las capacidades para los distintos escenarios recogidos en este artículo y con experiencia en múltiples sectores en ámbito nacional e internacional.