Uno de los grandes anhelos de los consumidores es que las empresas que eligen, y en las que depositan su confianza, sean capaces de crear, desarrollar y mantener con ellos una relación personalizada que responda a sus particulares necesidades y preferencias. La intensidad de este deseo es tal que son mayoría los consumidores que afirman interactuar únicamente con aquellas marcas que demuestran conocerlos y responder a sus intereses, con independencia del canal seleccionado para mantener la comunicación. Además, este principio se acrecienta cuanto más frecuente es la interacción.

La hiperpersonalización domina las relaciones y es una de las premisas que las empresas deben tener más en cuenta. Tanto como el hecho de que también son mayoría los clientes dispuestos a compartir sus datos siempre que ello suponga un beneficio o recompensa.

En este escenario, el big data y la tecnología de inteligencia artificial (IA) son aliados de primer orden, imprescindibles para recopilar e interpretar ese ingente caudal de datos, transformarlo en conocimiento y aplicarlo a la creación de experiencias satisfactorias.

El conocimiento del cliente y de su entorno, de sus intereses y hábitos, debe mantenerse constantemente enriquecido

Este proceso se sustenta, en primer lugar, en la capacidad para integrar los datos procedentes de todos los sistemas y, a partir de ese conocimiento, proporcionar servicio en cualquier momento y a través de cualquier canal (omnicanalidad). Esta es la base para crear servicios personalizados, así como para planificar y ejecutar campañas de marketing efectivas. También lo es tanto para automatizar las interacciones repetitivas como para que los agentes en contacto con los clientes —sean virtuales o humanos— cumplan su labor de forma eficiente y satisfactoria.

En clave de excelencia

Conocer al cliente, sus motivaciones y su comportamiento —que, naturalmente, evolucionan a lo largo de tiempo— permite anticiparse a sus necesidades, conseguir mejores ratios en las campañas de marketing y lograr la excelencia en el servicio.

Para ello, el conocimiento del cliente, su entorno, sus intereses y hábitos, debe mantenerse constantemente enriquecido. Aquí se incluyen datos sociodemográficos —entorno en el que vive, población en su sección censal, tipología de vivienda, renta media, nivel de formación— y datos económico-financieros —situación laboral, impagos o morosidad, riesgos financieros— en combinación con los datos de sus intereses. Al enriquecimiento de esta última esfera contribuye directamente el social login, es decir, su autorización para acceder a la información de sus redes sociales a fin de obtener datos sobre sus hábitos, preferencias y gustos, su nivel de actividad digital y su grado de influencia.

Con el enriquecimiento constante del conocimiento del cliente, y a través de la aplicación de parámetros de comportamiento y modelos de segmentación, se determina la esfera a la que pertenece y se conoce cómo evoluciona su relación con la empresa (número y canal de contacto, motivo de la interacción, grado de satisfacción, etc.). De este modo se le puede ofrecer una atención y un servicio ajustados a sus necesidades y expectativas. Todo ello contribuirá, además, a su fidelización.

Automatización y chatbots

En la relación con los clientes cada vez es más común el uso de prácticas como el autoservicio, la automatización de determinadas tareas y el empleo de chatbots, especialmente integrados en un canal de uso tan habitual como WhatsApp. Esto se ha demostrado beneficioso para las empresas y satisfactorio para los clientes. Así lo corrobora la experiencia de las compañías que utilizan internamente este canal para la gestión de incidencias. También ha demostrado su eficacia, en el trato con los clientes, mediante experiencias como las de diversas entidades aseguradoras, que ya facilitan a través de este canal la cotización de sus seguros.

Igualmente, cada vez son más habituales los chatbots de consulta que permiten que el usuario reciba respuesta a determinadas preguntas frecuentes, conozca las condiciones de un servicio, consulte su historial de pedidos, facturas, etc., en lenguaje natural, sea de forma escrita o mediante voz. Así mismo, a través de un chatbot, el cliente puede, de una forma sencilla y autónoma, consultar o cambiar datos, y llevar a cabo tareas sencillas automatizadas tales como reestablecer contraseñas o realizar un seguimiento de los pedidos. Para ello resulta clave, por supuesto, la identificación y autenticación del cliente, así como la grabación de la conversación y el proceso de cambio.

Los mismos requerimientos se aplican a los sistemas autónomos —sea en forma de chatbot, app o en un entorno web— que permiten a los usuarios realizar operaciones más avanzadas. La conversación y la operación deben ser validadas, autentificadas y firmadas, ya sea con una firma simple OTP con SMS a su móvil o con una identificación y firma biométricas (cara, huella dactilar o voz).

No obstante, en cualquiera de estos casos y en el momento del proceso en que lo desee, el cliente debe poder pasar a ser atendido por un agente humano para lograr mayor inmediatez o, en caso de surgir alguna dificultad, para completar el proceso.

Eficiencia y calidad en los contact center

De hecho, la automatización y el uso de IA confluyen en el ámbito de los contact center para proporcionar a los agentes los mecanismos y las herramientas que les permitan ser más eficientes y aportar valor en cada interacción. Nuestra experiencia en este campo demuestra la potencia de las herramientas de robotización (RPA) y de la tecnología de IA para ayudar a los agentes que trabajan en plataformas de venta y servicio, centros de atención al cliente o de soporte al usuario.

Hablamos de tareas como, por ejemplo, el transvase de información mediante herramientas de robotización (RPA), que contribuyen a reducir el tiempo de las interacciones y a que estas sean más eficaces y enriquecidas; el entrenamiento y acceso a documentación para atender proactivamente a clientes/usuarios de acuerdo con los criterios de la organización; o la resolución proactiva ante un problema o fallo de un servicio. Igualmente, y en el caso de las plataformas de venta, resultan muy útiles para los agentes que trabajan en campañas específicas de segmentación de clientes y a la hora de ofrecer a cada persona el producto o servicio adecuado en el momento oportuno.

La hiperpersonalización domina las relaciones y es una de las premisas que las empresas deben tener más en cuenta

Del mismo modo, la IA tiene un papel clave en el control de la calidad de la operativa de los contact center. Al transformar la voz en texto, no solo tenemos capacidad para extraer entidades —tales como nombre, apellidos, edad, fecha de nacimiento, DNI o temas de interés—, sino que también podemos analizar el sentimiento y grado de amabilidad de las llamadas, clasificándolas a partir de un modelo basado en algoritmos previamente entrenados para controlar y asegurar el cumplimiento del argumentario definido para cada tipo de llamada.

Esta información, accesible a los equipos de control de calidad en forma de cuadro de mando y con diferentes niveles de detalle, es fundamental para evaluar la calidad, punto de partida para la mejora continua.