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Opiniones de expertos

Big Data Analytics y Omnichannel en las empresas fomentan el Customer Experience


Alexander Ibarra, NEBI, el 5 Octubre 2014 | Leído 797 veces

El Customer Experience se ha convertido en un modelo de negocio que las empresas han venido adoptando, porque están convencidas de que clientes satisfechos, leales y embajadores de la marca generan mayor disposición de compra, aumento del WOM (Word Of Mouth/Mouse), y todo esto se traduce en dos grandes beneficios para la organización:
1. Bajos porcentajes de deserción de clientes.
2. Mayor rentabilidad para la organización.



Customer Experience (CX)

Customer Experience son todas aquellas vivencias que tiene un cliente desde que inicia el contacto con una empresa para adquirir un producto o servicio, hasta el momento que lo adquiere y lo utiliza. El hecho de que un cliente tenga un buen servicio, no significa que resulte una gran experiencia.

Todo producto o servicio tiene asociada una promesa que se le hace al cliente, y es por tal razón que ellos los adquieren, pero cuando esta promesa es incumplida, se genera la insatisfacción de los consumidores (recordemos que un buen servicio no necesariamente asocia con una buena experiencia al cliente).

Cuando la promesa es incumplida, los clientes desean expresar sus opiniones, insatisfacciones, quejas o recomendaciones de los productos o servicios adquiridos asociados una marca (Voice of Customer - VoC) y si no pueden hacerlo a través de los canales regulares, encontrarán la forma de hacerlo.

Las redes sociales y el crecimiento de los sitios webs (blogs, fórums, sitios de debate, etc.) cambiaron la forma en que los clientes se comunican con las empresas, ahora son ellos quienes deciden de qué forma quieren comunicarse y por cuál medio desean hacerlo.

Las empresas por su parte, necesitan saber qué están diciendo los clientes de su marca, productos y servicios, dónde lo están diciendo (en los canales establecidos por la organización, sitios web o redes sociales) y quién lo está diciendo (es un influenciador de las redes sociales) así como, el sentimiento (positivo/negativo) que expresan en sus comentarios, para saber cuál será el impacto de los comentarios hechos y sobre todo cómo poder mitigarlos.

Lo anteriormente expresado, ha generado un gran reto para las empresas, porque pasaron de escuchar a sus clientes a través de los medios tradicionales como lo son las encuestas de satisfacción, oficinas comerciales y call centers, a tener que adicionar en sus procesos de escucha activa a las redes sociales, email, chat, sitios web y las Apps (mobile).

Big Data Analytics y Omnichannel una dupla ganadora

La gran mayoría de las empresas han incorporado atención al cliente a través de múltiples canales, pero dichos canales se manejan como iniciativas aisladas, es decir, si un cliente se comunica a través del call center, es muy probable que el operador telefónico no tenga la menor idea que ese cliente ya contactó a la empresa a través de twitter. Caso similar sucede cuando los clientes se comunican a través del chat, email o cualquier otro punto de contacto.

Por mi investigación en campo, el fenómeno anteriormente mencionado se debe a dos factores principalmente:
1. Las empresas y sus líderes no han tomado conciencia del conocimiento, no descubierto, que existe en los datos, así como, la importancia de tener una única versión y visión 360° de la información del cliente.
2. Los proveedores de software para la atención del cliente, ofrecen soluciones para la atención multicanal, pero no para la integración de los mismos ni la explotación y análisis de los datos que se generan los diferentes canales (Omnichannel).

Las soluciones omnichannel que hacen uso del Big Data Analytics, ver Big Data Analytics: Cómo funciona y porqué usarlo, que a su vez se integran con soluciones de BI tradicional y CRM, hacen que cuando un cliente contacte a la empresa sienta que:
1. Conocen su historia de productos/servicios adquiridos, si ha expresado anteriormente quejas y reclamos, así como el estatus actual de las mismas (en vías de solución o solucionado).
2. Le hacen sugerencias o recomendaciones en función de los análisis estadísticos realizados sobre el Big Data y la data tradicional asociada al cliente, almacenados en las bases de datos de la empresa.

El Big Data Analytics se apoya en el Speech Analytics para convertir las conversaciones telefónicas almacenadas en los sistemas de grabación en texto, y luego dicho texto es analizado con la ayuda de herramientas de Text Mining para encontrar palabras que identifiquen quejas o reclamos, así como el sentimiento que se exprese en el mismo. La herramienta de Text Mining también es implementada para el análisis de emails y de las redes sociales.

Al aplicar Speech y Text Analytics en los comentarios de los clientes, se podrá categorizar palabras, frases e incluso oraciones que sean de relevancia para el negocio, con lo cual se podrá identificar:
• Oportunidades de mejora en los procesos que generan los productos o servicios.
• Clientes insatisfechos o molestos, esto le permitirá contactarlos para mejorar la experiencia de los clientes. Ver 10 tendencias de las empresas centradas en el cliente.

A partir de esta identificación, la empresa podrá crear planes de acción que se enfoquen en mejorar el Customer Experience proporcionado por la organización.

Ventajas que ofrecen las soluciones de software que hacen uso del Big Data y el OmniChannel

1. Al comunicarse el cliente por cualquiera de los canales, sentirá que contactar a la organización no requiere esfuerzo alguno.
2. Si el cliente llama al call center y lleva más de “N” segundos en espera, se le puede ofrecer la opción de devolverle la llamada (callback) tan pronto haya un analista disponible o de seguir esperando en línea para ser atendido.
3. Si está en la página Web observando productos de la empresa, un asesor de ventas a través de una sesión de chat, le puede indicar que está a su disposición para ayudarlo o aclarar cualquier duda.
4. La empresa puede ofrecer servicios, promociones y/o publicidad en sus dispositivos móviles (Apps), en función de la ubicación geográfica del cliente.
5. Por medio de los análisis estadísticos realizados se puede determinar qué clientes tienen mayor probabilidad de deserción o de molestia, con esta información se puede diseñar una iniciativa para contactarlos de forma proactiva y mitigar el riesgo de la deserción o molestia que ellos posean.
6. Evalúa la razón por la cual el cliente está contactando a la empresa, así como el valor del cliente (CLV) y selecciona al asesor más indicado para atenderlo.

Indicadores que reflejan el resultado del Customer Experience

Implementar una estrategia de Customer Experience acompañada de Sistemas que implementen Big data Analytics y OmniChannel, reflejará los resultados en:
• Índice de ingresos promedio por usuario (ARPU).
• Índice de Cross y Up sell.
• Índice de deserción de clientes (Churn).
• Costo de retención de clientes.
• Índice de resolución en la primera llamada.
• Índice de Autoservicio.
• Net Promoter Score (NPS).
• Índice de satisfacción del cliente (CSAT).
• Otros.

Para finalizar, recuerda que NO sólo se requiere de la tecnología para crear el verdadero Customer Experience, también se debe contar con la adecuación de procesos, recurso humano capacitado para brindar satisfacción al cliente y una cultura organizacional que lo promueva.




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