La economía de la experiencia

Según los mensajes que compartió SAP durante este SAP CX Day, el 80% de los directivos está convencido de que sus empresas ofrecen una experiencia consistente, pero solo el 8% de sus clientes está de acuerdo. A lo largo del evento se desarrollaron diferentes intervenciones, todas ellas enfocadas a facilitar el necesario camino de evolución que deben seguir las marcas para ofrecer esa experiencia end-to-end sin fisuras, basada en una relación de confianza con el cliente y, sobre todo, en un alto grado de personalización y respuestas en tiempo real.

Smart mirror

Durante este evento, de la mano de Carlos Martín (preventa en el departamento de SAP Customer Experience en SAP España), pudimos probar algunas de las posibilidades que propone una herramienta que está copando mucho interés por parte de un buen número de empresas en el ámbito del retail.

El concepto no es nuevo, se trata del espejo inteligente fabricado por la española JogoTech y del que ya hemos hablado en otras ocasiones de la mano de consultoras como Grupo CMC, y que ya están utilizando primeras marcas en el ámbito del retail. En este caso en concreto, lo que pudimos ver es la aproximación que está haciendo SAP a este mundo, uniendo las posibilidades que propone este smart mirror en conjunción con las herramientas de este fabricante relacionadas con la experiencia de cliente y la integración con los sistemas internos de la compañía.

Nosotros todavía hablamos de canales, pero el cliente solo percibe interacciones con la marca

La aproximación que busca SAP con este tipo de dispositivos es ir más allá del efector wow inicial. “Se trata de responder a operativas y demandas muy concretas de los clientes. Buscamos unir el mundo físico y el digital. Nosotros todavía hablamos de canales, pero al cliente esto le da igual. El percibe interacciones con la marca”.

Personalizar la experiencia

Durante la demostración, pudimos ver un uso concreto de un smart mirror instalado en el probador de una firma de moda y/complementos. El escenario descrito fue el de una persona que ha estado visitando la tienda online, a través de su dispositivo móvil, y después se ha desplazado a la tienda física. Allí se encuentra con uno de estos espejos inteligentes en el probador, con el que puede interactuar de varias formas.

Lo primero es la identificación inicial. Es un proceso sencillo y rápido, pensado para que tenga la mínima fricción posible. Todo ello, lógicamente, ligado al cumplimiento de la normativa aplicable en cuanto a privacidad de la información, un proceso personalizable en función de las políticas que pueda marcar cada firma. El objetivo es que el cliente vea cómo se van a usar sus datos y facilitar que tenga el control sobre ese uso.

Gracias a estas interacciones, se pueden hacer recomendaciones personalizadas

En ese momento, la experiencia comienza a ser personalizada. Desde el probador, el cliente podrá ver la cesta de la compra, con la que ha estado interactuado desde el smartphone, su lista de deseos, etc. Ahora, a este contenido se une también las prendas que ha cogido para probarse, qué es lo que se termina comprando… Gracias al conocimiento adquirido en todas estas interacciones (tejidos, colores, tallas…) se le pueden hacer recomendaciones personalizadas.

Desde el punto de vista del retailer, esto le permite tener mucha más información de lo que ocurre en el canal físico. En el mundo digital, las firmas ya saben qué productos se visitan, cuánto tiempo se están visualizando, etc. Pero en los canales físicos esto es mucho más reducido. A través de este espejo, por ejemplo, pueden saber qué prendas se prueban los clientes y cuáles de ellas terminan comprando.

La cesta de la compra

Una vez que el cliente ha decidido su compra, se abren una serie de posibilidades muy interesantes, como puede ser la del pago móvil: el cliente se ha identificado, confía en la marca y ya están almacenados todos los datos de pago y envío. Esta interacción puede ser tan sencilla como pulsar un botón y recibir una notificación de pago, y podría derivar en el envío del producto en 24 o 48 horas a su domicilio o la recogida de las prendas (un producto nuevo, pero idéntico al que se ha probado) en el mostrador de la tienda.

El pago se puede realizar directamente, pulsando un botón, y recogiendo después las prendas en el mostrador

Otras opciones que se están explorando es el “desalarmado” inalámbrico de la prenda a través de una notificación por el móvil, aunque esto todavía está por aterrizar.

Una vez que se ha acabado la sesión, con el logout del cliente se borra toda la información del espejo. Todo queda limpio y no queda ningún rastro de información.

El qué y el por qué

Antes del cierre de la sesión, se le pueden plantear al cliente una pequeña encuesta de valoración, que se uniría a la información relativa a lo que se ha probado, lo que ha comprado, el tiempo que ha pasado delante del espejo, etc. Aquí es donde entra en escena las posibilidades que ofrece Qualtrics, una herramienta adquirida por SAP a principios de este 2019. Básicamente, buscar el valor en la integración de los datos operativos (O-data) con los relativos a la experiencia (X-data) que se refieren a la captación sentimientos de clientes y empleados. Se trata de entender tanto el qué (datos O) como el por qué (datos X).

A partir de aquí, desde Qualtrics se puede agregar datos desde muchas fuentes, como pueden ser encuestas, redes sociales, contenido en web, en blogs… Incluso los comentarios recibidos en su centro de atención al cliente, que se convierten a texto y a los que se puede añadir información sobre su estado de ánimo (enfadado, triste, contento…) midiendo las inferencias en la voz. Toda esta información es lo que va configurando ese «por qué».

Qualtrics permite abrir un abanico de preguntas para las que el dato operacional no tenía respuesta

Esto permite abrir todo un abanico de preguntas para las que el dato operacional no tenía respuesta. Ese es el diferencial. Combinando ambos datos es posible contar con una visión de gran valor, que es la que va a permitir mejorar la experiencia del cliente.

Este volumen de información se clusteriza, se crean los modelos adecuados y se le agregan una serie de “pesos” en función de los aspectos que más valora la marca. El resultado es una nube de información fácilmente accesible y “navegable”, mediante la que el retailer puede acceder a los insights más relevantes —en función de diferentes perfiles de uso—uniendo tanto los datos operacionales como los relativos a la experiencia del cliente (Net Promoter Score).