La experiencia del cliente conectado: Aprovechando los datos para impulsar experiencias hiperpersonalizadas y generar confianza

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Decir que vivimos en una época centrada en el cliente es quedarse corto: las empresas que no priorizan la experiencia del cliente son superadas por sus competidores líderes en CX en casi un 80%. Además, más de la mitad de las empresas han experimentado un grave descenso en la confianza de los consumidores, lo que ha provocado una pérdida estimada de 180.000 millones de dólares en ingresos potenciales, según este estudio de Accenture. Hay numerosas razones por las que los consumidores pierden la confianza en las marcas que antes conocían, amaban y compraban con frecuencia, pero el 71% de los consumidores dicen que un mal servicio al cliente contribuye a esa erosión de la confianza.

Por desgracia, muchas de las tácticas que en su día sirvieron a una organización para generar una cultura centrada en el cliente no están a la altura del enorme aumento tanto de los datos de los clientes como del uso de dispositivos conectados. Al ritmo actual, cada día se crean dos quintillones y medio de bytes de datos, y Gartner predice que en 2020 habrá más de seis dispositivos conectados por persona. Esta proliferación de dispositivos y el aumento de los datos se traducen en un número abrumador de puntos de contacto que deben rastrearse y conectarse al proceso de compra del cliente. Es mucho pedir, pero las organizaciones que ganarán serán las que puedan utilizar todos estos datos para ampliar la experiencia del cliente de forma rápida, eficiente y eficaz, y todo ello en los términos del cliente. No basta con recopilar datos: tienen que ser los datos correctos sobre los que se pueda actuar en el momento.

Trabaje con el cliente donde se sienta cómodo

La era digital ha cambiado dónde, cuándo y cómo interactúan los clientes con una marca. Lo que antes era un simple ciclo de ver un anuncio, hacer una compra y repetir, se ha convertido en un viaje en bucle con el potencial de numerosos puntos de fricción que pueden alejar a un cliente de una marca con demasiada rapidez. McKinsey describe este viaje a través de cuatro áreas críticas: consideración, evaluación, compra y experiencia posterior a la compra.

En lugar de dar por sentado que un consumidor será inmediatamente fiel a la anterior marca adquirida, McKinsey afirma que el comprador de hoy sigue considerando las nuevas marcas que tiene a su disposición. McKinsey añade el elemento del bucle de fidelidad, que acelera las compras futuras, pero para que una marca pueda optar efectivamente a este atajo, debe haber fomentado una fidelidad duradera con el cliente. Y el 95% de los consumidores afirman que el servicio de atención al cliente es importante en su elección de fidelidad a una marca. En otras palabras, ayudar a un cliente a encontrar rápidamente la respuesta que necesita es un indicador significativo de si una marca se ha quedado o no con la cartera de ese cliente.

Una complicación adicional es el aumento de posibles ubicaciones de los puntos de contacto: búsquedas digitales, correo electrónico, redes sociales, sitios web y más. De hecho, el 31% de los clientes millennials que buscan ayuda se ponen en contacto con una empresa a través de Twitter. Es importante que una organización conecte todos los puntos de contacto relevantes a un perfil de cliente unificado en caso de interacción con el servicio de atención al cliente, o corre el riesgo de fracturar aún más la experiencia y la relación.

Las marcas deben estar dispuestas a analizar de forma crítica sus sistemas actuales para evaluar si están realmente preparados para gestionar las importantes cantidades de datos, dispositivos, puntos de contacto y la visión unificada necesaria para ofrecer una experiencia de cliente sin fisuras. Las herramientas impulsadas por la IA y el aprendizaje automático son la única manera de garantizar que una empresa pueda escalar para mantener el ritmo.

Las expectativas de los agentes de atención al cliente nunca han sido tan altas; a continuación se presentan formas en las que la IA amplía los datos para reforzar un equipo de asistencia para que puedan crear experiencias óptimas para los clientes.

Automatizar procesos y tareas

KPMG ha estimado que la reducción de costes de servicio con la automatización robótica de procesos (RPA) llega al 75%. Con el coste medio de los centros de servicio en continuo aumento -la voz cuesta 12 $ por contacto y el chat en directo 5 $ por contacto-, la transferencia de recursos al autoservicio mediante la automatización y una base de conocimientos puede suponer un enorme ahorro. Las herramientas de automatización pueden reducir los costes a sólo 10 céntimos por contacto.

Sin embargo, no es sólo el ahorro de dólares y céntimos lo que hace que la automatización tenga tanto impacto en una organización. En un caso de uso, la automatización puede mejorar enormemente las organizaciones de todo el mundo que necesitan dirigir a los hablantes de determinados idiomas a agentes que puedan comunicarse en ese idioma. Además, al dirigir las preguntas y necesidades comunes a un portal o base de autoservicio que pueda resolver los problemas de un cliente de forma rápida y eficaz, se libera a los agentes para que puedan ocuparse de los problemas más complejos y matizados a los que se enfrentan los clientes.

Aunque a los escépticos les preocupe que los clientes valoren la interacción humana por encima de todo, según este informe de Statista, el 88% de los consumidores estadounidenses esperan un portal de autoservicio en línea. De hecho, reunir numerosos tipos de puntos de contacto con los datos del cliente en un solo lugar -y desde cualquier recurso- crea una experiencia más fluida y personalizada para ese cliente. Este método permite lograr tanto la velocidad como un enfoque personalizado, y en los términos del cliente.

Operadora feliz trabajando en un centro de llamadas de atención al cliente utilizando unos auriculares - enfoque en primer plano.

Aumentar el apoyo de los agentes existentes

Cuando un cliente llama a un centro de atención telefónica, proporciona información importante sobre quién es y por qué llama y se le remite a un agente para que le ayude, lo peor que puede ocurrir es que tenga que repetir toda esa información... otra vez. Si tenemos en cuenta que un cliente también puede haber contactado por correo electrónico e incluso a través de las redes sociales, resulta aún más crucial utilizar los datos de la forma correcta.

Al igual que cuando se le envía un anuncio de un producto que compró ayer, los clientes de hoy en día son listos y esperan que las organizaciones sean inteligentes con sus datos. Si, después de interactuar con un chatbot y proporcionar todos los datos pertinentes, el problema de un cliente se deriva a un agente humano, el cliente espera que el agente ya tenga el contexto necesario para gestionar adecuadamente el problema. Ese contexto debe incluir información relevante como números de envío, conversaciones previas tanto online como offline, y compras anteriores realizadas, combinadas en un perfil de cliente unificado.

La visión completa de los datos del cliente no sólo ayuda a escalar los problemas directamente, sino que también puede utilizarse para ofrecer recomendaciones a los agentes antes incluso de interactuar con el cliente. Gracias a la tecnología de IA, un agente puede recibir una recomendación automatizada sobre la mejor manera de gestionar la solicitud del cliente, lo que elimina tanto el tiempo como la mala gestión, mejorando así la calidad, el tiempo y la facilidad de servicio tanto para el cliente como para el agente.

Cuando la IA se utiliza para captar datos para el contexto, la tecnología y el agente humano se convierten en socios fundamentales para proporcionar la experiencia adecuada al cliente. Permite al agente ser un verdadero especialista, que puede cambiar el resultado del cliente de una manera que la automatización no puede. La unión entre ambos es lo que eleva la experiencia del cliente a un nivel que promueve la fidelidad a largo plazo.

Consulte nuestro blog de podcasts para obtener más información sobre cómo utilizar los datos para personalizar la experiencia del cliente.

Impulsar proactivamente los resultados futuros

Como parte de las nuevas expectativas de los clientes respecto a las interacciones relacionadas con el servicio, los clientes esperan que sus marcas preferidas sean proactivas a la hora de gestionar posibles problemas. Para una organización, esto puede ser tan sencillo como una comunicación con el cliente que informe de las inminentes condiciones meteorológicas que afectarán a un envío, o tan sofisticado como predecir con antelación el volumen de trimestres necesarios basándose en interacciones en tiempo real. Sin embargo, para lograrlo, todos los datos pertinentes deben reunirse en un lugar donde se pueda actuar con rapidez.

Un caso de uso podría incluso permitir a los gestores anticiparse a los problemas en el momento. Por ejemplo, mientras se produce una llamada, las voces pueden traducirse a texto y, a continuación, analizarse y calificarse en tiempo real para medir los indicadores clave que identifican una llamada que va mal. En lugar de elegir arbitrariamente las llamadas que deben someterse a control de calidad, o de controlar todas las llamadas a posteriori (y arriesgarse a pasar por alto las que requieren asistencia), la IA y el aprendizaje automático pueden alertar a un jefe de equipo de cuándo intervenir exactamente y mejorar la interacción con el cliente en el momento en que se produce.

La tecnología anticuada busca la mejora de forma reactiva; la mejor experiencia del cliente requiere un uso proactivo de los datos a medida que se produce la interacción con el punto de contacto, convirtiéndola en la experiencia más personalizada posible.

Los clientes que tienen una buena experiencia tienen tres veces y media más probabilidades de volver a comprar y cinco veces más probabilidades de recomendar a amigos y familiares que los clientes que tienen una mala experiencia. El 59% de los encuestados en el informe sobre el estado del servicio global de atención al cliente de Microsoft afirma que las expectativas de atención al cliente son más altas que el año pasado. Para que una organización se adapte a la creciente demanda, debe ofrecer una experiencia omnicanal sin fisuras que conecte todos los puntos de contacto, automatice las tareas y los procesos para lograr la máxima eficacia y utilice de forma proactiva los datos de los clientes en tiempo real para seguir creando la mejor experiencia. De este modo, sus agentes estarán más capacitados y se generará la confianza que sus clientes necesitan para mantenerse fieles durante años.

Cómo Kustomer puede ayudarle con la personalización basada en datos

La conexión de todos los datos con los puntos de contacto pertinentes y el impulso de una experiencia hiperpersonalizada cambiarán la forma en que sus clientes le experimentan a usted y a su producto.

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