{"id":1998,"date":"2019-10-09T12:57:07","date_gmt":"2019-10-09T10:57:07","guid":{"rendered":"http:\/\/www.experienciadecliente.com\/?p=1998"},"modified":"2019-12-16T16:58:18","modified_gmt":"2019-12-16T14:58:18","slug":"machine-learning-y-experiencia-de-cliente-un-matrimonio-feliz","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/experienciadecliente.com\/?p=1998","title":{"rendered":"Machine learning y Experiencia de Cliente, un matrimonio feliz"},"content":{"rendered":"
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Rafael Vara<\/a>, CEO de Lukkap<\/a> Iberia&Latam<\/em><\/p>\n

\u00bfEs el\u00a0machine\u00a0learning<\/em> el futuro de la experiencia de cliente? Si lo analizamos, podemos concluir que, sin duda,\u00a0el\u00a0futuro de la\u00a0experiencia de\u00a0cliente pasar\u00e1, seguro,\u00a0por\u00a0la predicci\u00f3n de comportamientos.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n

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En este sentido, hasta ahora se analizaba\u00a0y\u00a0med\u00eda\u00a0el comportamiento del cliente ante la propuesta de valor de cada compa\u00f1\u00eda.\u00a0Pero lo hemos hecho\u00a0por pura necesidad, porque\u00a0el cliente exige m\u00e1s; exige porqu\u00e9 est\u00e1 en posici\u00f3n de exigir, exige porque nos encontramos en un ciclo econ\u00f3mico donde la oferta supera,\u00a0como nunca\u00a0en la historia,\u00a0la demanda, exige porque\u00a0los niveles de consumo son exagerados y\u00a0porque\u00a0la cultura de compra compulsiva americana\u00a0se ha asentado en Europa y Asia.<\/p>\n<\/div>\n

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Estos hechos hacen que cualquier equipo directivo tenga que \u201cdevanarse los sesos\u201d para\u00a0hacer que la compra sea una experiencia en s\u00ed<\/strong>,\u00a0que genere ciertas sensaciones diferenciales para los clientes. El producto\u00a0por s\u00ed mismo\u00a0ya no\u00a0es diferencial;\u00a0los productos se copian o, incluso peor, se mejoran en tiempo\u00a0r\u00e9cord\u00a0que hace que su\u00a0ciclo de vida\u00a0sea\u00a0tan corto que no\u00a0tenga\u00a0sentido analizarlo. Sin embargo, la experiencia es un plus para los clientes.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n

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Durante los \u00faltimos a\u00f1os hemos visto que una ventaja diferencial podr\u00eda ser un NPS\u00a0\u2013Net\u00a0Promoter\u00a0Score<\/em>\u2013\u00a0alto\u00a0(tasa de recomendaci\u00f3n de un cliente a otro),\u00a0sin embargo,\u00a0este \u00edndice es, en m\u00faltiples ocasiones, muy pernicioso y enga\u00f1oso para la direcci\u00f3n de las compa\u00f1\u00edas, ya\u00a0que, por ejemplo,\u00a0puede realizarse\u00a0en un momento incorrecto,\u00a0medirse\u00a0con el empleado presente\u00a0o que\u00a0el empleado induzca\u00a0a la respuesta positiva.<\/p>\n<\/div>\n

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Con el fin de mejorar estos fallos,\u00a0la disciplina de Experiencia de Cliente ha profundizado\u00a0en\u00a0su metodolog\u00eda de medici\u00f3n<\/strong> \u2013incluyendo los momentos clave de una relaci\u00f3n con el cliente, los hechos que vive\u00a0y\u00a0sus percepciones con la marca\u2013\u00a0y ello nos ha permitido\u00a0obtener datos de calidad que nos permiten conocer y anticiparnos a lo que es vital para nuestro cliente.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n

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As\u00ed, en este momento,\u00a0la metodolog\u00eda ya nos permite ir un paso m\u00e1s all\u00e1, nos permite\u00a0adelantarnos; tanto en las\u00a0relaciones\u00a0online<\/em>,\u00a0como\u00a0en las\u00a0offline<\/em>, podemos,\u00a0gracias a\u00a0un buen\u00a0customer\u00a0journey<\/em>, tener datos de tanta calidad que nos permitan\u00a0anticiparnos a lo que el cliente quiere.<\/p>\n

Pero,\u00a0\u00bfqu\u00e9 es lo pr\u00f3ximo en materia de experiencia?<\/span><\/strong><\/h3>\n
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Todo apunta a que deber\u00e1 ser la predicci\u00f3n de comportamientos, no solo la anticipaci\u00f3n. De ah\u00ed que resurja el\u00a0machine\u00a0learning<\/em>. Y digo resurja, porque\u00a0no es nuevo ni naci\u00f3 ayer<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n

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Sin embargo, es\u00a0en este momento hist\u00f3rico cuando m\u00e1s f\u00e1cil\u00a0es ponerlo en pr\u00e1ctica. Principalmente\u00a0por dos razones:\u00a0ahora\u00a0somos capaces de tener m\u00faltiples datos de calidad y es barato almacenarlos.<\/p>\n<\/div>\n

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As\u00ed,\u00a0por un\u00a0lado\u00a0sabemos que\u00a0el\u00a0machine\u00a0learning<\/em> es una rama de la inteligencia artificial que\u00a0nos\u00a0permite aprender de\u00a0los\u00a0datos, identificar patrones y tomar\u00a0decisiones con cierta intervenci\u00f3n humana, mientras que,\u00a0por otro, sabemos que\u00a0la metodolog\u00eda\u00a0de experiencia de cliente\u00a0est\u00e1 ultra contrastada\u00a0y que, gracias a ella,\u00a0conseguimos incrementar\u00a0los\u00a0KPI\u00a0(Key Performance\u00a0Indicator)<\/em> de negocio con nuevas experiencias dise\u00f1adas.<\/p>\n

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Entonces,\u00a0\u00bfpor qu\u00e9\u00a0no\u00a0unir\u00a0ambas metodolog\u00edas?<\/span><\/strong><\/h3>\n<\/div>\n
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  1. La potencialidad y hallazgos, hasta la fecha, de utilizar ambas metodolog\u00edas en simult\u00e1neo provoca grandes beneficios<\/li>\n
  2. Se pueden tomar decisiones\u00a0empresariales bajo una s\u00f3lida base cient\u00edfica. Se puede entender qu\u00e9\u00a0aspectos son clave para el cliente, qu\u00e9\u00a0le molesta, qu\u00e9\u00a0le gusta contestar y nos aporta y qu\u00e9\u00a0no. Por ello podr\u00edamos ahorrar miles de euros en estudios de calidad\u00a0inocuos.<\/li>\n
  3. Se puede anticipar la necesidad y requerimiento del cliente.<\/li>\n
  4. Se le puede sorprender con mayor nivel de acierto.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<\/div>\n
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    Sin duda,\u00a0abordar un proceso de\u00a0Customer\u00a0Centric<\/em> tiene sentido hoy en d\u00eda y,\u00a0m\u00e1s a\u00fan,\u00a0con las metodolog\u00edas tan s\u00f3lidas que existen y con expertos en\u00a0machine\u00a0learning<\/em>. El reto est\u00e1 ah\u00ed.\u00a0Es bonito, es innovador, es transformador.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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