{"id":119091,"date":"2018-08-14T00:00:00","date_gmt":"2018-08-14T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/?post_type=blog&p=119091"},"modified":"2019-01-03T13:09:59","modified_gmt":"2019-01-03T21:09:59","slug":"journeys-del-cliente-big-data-y-oportunidades-astronomicas","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/journeys-del-cliente-big-data-y-oportunidades-astronomicas","title":{"rendered":"Journeys del cliente, big data y oportunidades astron\u00f3micas"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text]La exploraci\u00f3n y la gesti\u00f3n del journey del cliente se asemeja bastante a la astronom\u00eda. Los clientes son como las estrellas, y sus journeys, como los planetas que gravitan a su alrededor. Miles de millones de planetas existen en tiempo y espacio; y si bien siguen determinadas reglas y patrones, son todos \u00fanicos. Al igual que la astronom\u00eda, los profesionales de experiencia del cliente pueden aplicar la inteligencia artificial (IA) para ayudar con la ciencia a gestionar el journey del cliente.<\/p>\n

El art\u00edculo publicado en 2017, \u201cArtificial Intelligence:<\/a> NASA Data Used to Discover Eighth Planet Circling Distant Star<\/a>\u201d (Inteligencia artificial: Datos de la NASA ayudan a descubrir un octavo planeta que gira alrededor de una estrella distante), explica c\u00f3mo la NASA entren\u00f3 a sus computadoras con IA para que identificaran exoplanetas en las lecturas de luz registradas por el sat\u00e9lite Kepler: el min\u00fasculo cambio en el brillo capturado cuando un planeta pasa o transita frente a una estrella. El algoritmo de IA se filtr\u00f3 por los vol\u00famenes astron\u00f3micos de datos y revel\u00f3 d\u00e9biles se\u00f1ales de tr\u00e1nsito de un octavo exoplaneta orbitando al Kepler-90 en la constelaci\u00f3n Draco del que no se ten\u00eda registro hasta el momento.<\/p>\n

\u201cEl aprendizaje autom\u00e1tico realmente ‘brilla’ en esas situaciones en las son tantos los datos que los humanos no pueden buscarlos por s\u00ed solos\u201d. \u2013 NASA<\/strong><\/em><\/p>\n

La IA es de un valor inmenso a la hora de ayudar a los humanos a resolver problemas complejos. Del mismo modo que la NASA utiliz\u00f3 la IA para reunir vol\u00famenes de datos y reglas sobre exoplanetas, los profesionales de experiencia del cliente pueden usar la tecnolog\u00eda para comprender a los clientes, observ\u00e1ndolos y estableciendo reglas generales simples sobre su comportamiento.<\/p>\n

\u201cEste hallazgo demuestra que los datos ser\u00e1n un tesoro oculto, solo disponible para investigadores innovadores en los pr\u00f3ximos a\u00f1os\u201d. \u2013 NASA<\/strong><\/em><\/p>\n

El big bang en la gesti\u00f3n del journey del cliente<\/strong><\/p>\n

La gesti\u00f3n del journey del cliente tiene su origen en la industria de las telecomunicaciones: comenz\u00f3 con los conceptos b\u00e1sicos del sistema ACD. Si bien sirvi\u00f3 para distribuir un gran volumen de llamadas entrantes a un selecto grupo de personas, tuvo vac\u00edos importantes en la experiencia del cliente: el medio era fundamentalmente la voz, todas las llamadas era tratadas por igual (FIFO), no hab\u00eda personalizaci\u00f3n y la generaci\u00f3n de reportes era ineficaz. La \u00fanica manera de operar un sistema ACD era asignar una cantidad adecuada de empleados de call center para evitar el desbordamiento de capacidad. Y quedaba en manos del agente reconocer, comprender y conocer al cliente, y su journey.<\/p>\n

\u00a0Tal como suced\u00eda con el modelo geoc\u00e9ntrico de la Antig\u00fcedad, un sistema ACD pon\u00eda al observador en el centro del universo, los journeys eran equivalentes: era imposible dar cuenta de sus caracter\u00edsticas \u00fanicas y exclusivas.<\/em><\/p>\n

La pr\u00f3xima generaci\u00f3n de tecnolog\u00eda de distribuci\u00f3n de contactos represent\u00f3 una mejora: introdujo el enrutamiento por colas. Con soluciones de calificaci\u00f3n rudimentarias (n\u00fameros 1-800 e IVR), se pod\u00eda diferenciar la intenci\u00f3n del cliente, y por ende, atenderlo de manera diferente. Las operaciones del contact center pueden asignar agentes por canal y cola usando reportes a nivel de servicio. A pesar de que los sistemas basados en colas mejoraron la eficiencia, segu\u00edan sin poder ayudar al agente a reconocer, comprender y conocer a sus clientes y journeys.<\/p>\n

El modelo helioc\u00e9ntrico de Cop\u00e9rnico y Galileo pone al sol en el centro del universo y describe los planetas solamente a trav\u00e9s de sus \u00f3rbitas. De forma similar, un sistema basado en colas presupone que todos los journeys del cliente caen en alguna categor\u00eda est\u00e1tica predefinida.<\/em><\/p>\n

La tercera generaci\u00f3n de tecnolog\u00eda de enrutamiento de interacciones introdujo el contexto y la distribuci\u00f3n por habilidades. Este avance permiti\u00f3 distribuir las interacciones en funci\u00f3n de casi cualquier dato disponible en los sistemas y en todos los canales. Las reglas de enrutamiento pueden utilizar datos de CRM, del journey omnicanal, de agentes, etc., para decidir c\u00f3mo relacionar la interacci\u00f3n de un cliente con un agente calificado. Esta abundancia de datos y flexibilidad abre a las organizaciones la oportunidad de personalizar cada experiencia de cliente como lo deseen. Los profesionales de experiencia del cliente pueden adaptar las reglas de negocio y las habilidades de los agentes, y luego optimizarlas con herramientas de an\u00e1lisis.<\/p>\n

Al igual que la astronom\u00eda moderna del siglo xx, la abundancia de instrumentos cada vez m\u00e1s potentes, una gran comunidad de cient\u00edficos y diversos experimentos permitieron a la ciencia dar grandes pasos en la comprensi\u00f3n del sistema solar, los planetas, varias estrellas, galaxias y el universo entero. Los cient\u00edficos de hoy trabajan para desarrollar nuevos modelos que incorporen los datos observacionales que ellos mismos re\u00fanen.<\/em><\/p>\n

Muchos se preguntan si se ha llegado al final del camino, si el enrutamiento de interacciones ha alcanzado su m\u00e1ximo nivel de madurez y si los profesionales de experiencia del cliente operan ahora sus sistemas de la mejor manera posible.<\/p>\n

Claramente, la respuesta es no; y la raz\u00f3n de ello es el problema que estamos tratando de resolver: cada journey de cliente es ca\u00f3tico e imprevisible por naturaleza, y cada intento de personalizarlo con reglas definidas por humanos alcanza r\u00e1pidamente los l\u00edmites pr\u00e1cticos. Seg\u00fan\u00a0Gartner<\/a>, \u201clo que importa es recordar que los journeys de los clientes no se crean; se descubren. Cuando intentamos crearlos, caemos en una de estas dos trampas: o nos imaginamos cu\u00e1les son las necesidades del cliente o nos deshacemos del manual de experiencia del cliente por completo y nos centramos en las necesidades que conocemos bien: las nuestras\u201d.<\/p>\n

Este desaf\u00edo es consecuencia del crecimiento exponencial de los puntos de contacto digital, a trav\u00e9s de la web, los dispositivos m\u00f3viles, el contact center, el back office y las sucursales. La consultora McKinsey descubri\u00f3 que el 56% de todas las interacciones del cliente suceden durante un journey multicanal y multievento, mientras que el 38% ocurre en m\u00e1s de un canal de interacci\u00f3n. Al combinarse con una variedad de perfiles de cliente, intenciones y perfiles de agente, los factores que afectan los resultados de negocio deseados se vuelven infinitos.<\/p>\n

Los astr\u00f3nomos ponen a prueba sus modelos constantemente a la luz de nuevos datos; suelen verse obligados a revisar la manera en que comprenden las estrellas y los planetas cercanos o remotos, ya que esos modelos no pueden describir adecuadamente las observaciones. Este proceso de aprendizaje continuo es propio de cada pr\u00e1ctica, incluso de la experiencia del cliente.<\/em><\/p>\n

Repensemos el universo de la experiencia del cliente<\/strong><\/p>\n

Los profesionales de experiencia del cliente se dan cuenta de que la complejidad de los journeys no puede manejarse con total eficiencia y eficacia con sistemas basados en reglas. Y, al igual que los astr\u00f3nomos, necesitan repensar constantemente la manera de comprender el universo de la experiencia del cliente.<\/p>\n

Los sistemas de enrutamiento por habilidades tienen las siguientes limitaciones fundamentales:<\/p>\n