Machine Learning: cómo utilizar los datos del cliente para optimizar la customer experience

La ciencia y metodología que engloba el mundo de la Customer Experience avanza sin parar según se van creando nuevos paradigmas en la economía mundial. Y es que, sin duda, la pandemia ha acelerado exponencialmente el modo en que las organizaciones nos relacionamos con el consumidor.

El valor del customer experience

En Customer Experience todo el progreso se amortiza rápido. Este avance es fácilmente entendido y comprendido por el cerebro humano. Así, hoy, por ejemplo, todos vemos “normal” que una app de navegación como WAZE, nos determine a qué hora vamos a llegar a un lugar determinado, o que Amazon nos comunique cuándo va a llegar nuestra compra. Si lo pensamos, pocos años atrás esto se hubiera considerado brujería.

La metodología actual de la Experiencia de Cliente permite crear modelos predictivos y es justo en esto donde las organizaciones que deseen sobrevivir deberán poner su foco. Hasta el momento, la mayoría de compañías analizan y miden el comportamiento del cliente ante su propuesta de valor. 

Esto ha permitido que el cliente se comunique de forma más natural con la empresa, exponga sus motivos de compra y explique el porqué –a pesar de un exceso de oferta– ha decidido comprar o no en nuestra tienda. Sin duda, se trata de una información que nos ayuda a crecer y a transformarnos.

El producto en sí mismo ya no diferencia; sin embargo, la experiencia resulta un plus para los clientes

Así, esta situación histórica hace que cualquier equipo directivo tenga que “devanarse los sesos” para hacer que la compra sea una experiencia y que genere ciertas sensaciones diferenciales para los clientes. 

Y es que el producto en sí mismo ya no diferencia; los productos se copian o, incluso, se mejoran en tiempo récord. Así, el ciclo de vida del producto es tan corto que no tiene sentido analizarlo; sin embargo, la experiencia resulta un plus para los clientes.

Medición en Experiencia de Cliente: el NPS no lo es todo

Durante los últimos años hemos visto que tener un NPS (Net Promote Score) alto, es decir, una buena tasa de recomendación de un cliente a otro, podía convertirse en una gran ventaja diferencial. No obstante, este índice es, en múltiples ocasiones, engañoso para la dirección de las compañías. Los motivos son varios, como la elección del momento de realización de la encuesta NPS o las circunstancias que la rodean. Por ejemplo, si se lleva a cabo con el empleado presente, se puede inducir a la respuesta positiva.

Con el fin de mejorar estos fallos, la disciplina de Experiencia de Cliente ha profundizado su metodología de medición, incluyendo los momentos clave de una relación con el cliente: los hechos que vive, sus percepciones con la marca, las emociones que siente… Todo ello nos permite obtener datos de calidad para conocer y predecir lo que es vital para nuestro cliente.

Inteligencia artificial y machine Learning aplicado a Customer Experience: cómo ir un paso por delante del cliente

Afortunadamente, la metodología Machine Learning Customer Experience (MLCX) ya nos permite ir un paso más allá y adelantarnos. Y es que este sistema ofrece la posibilidad de anticiparnos tanto en la relación online como offline entre cliente y empresa. 

¿Sabes cómo? Lo consigue con la ayuda de un buen customer journey -hechos y percepciones que vive el cliente a lo largo de la relación con la compañía- que nos sirva como base para obtener datos de calidad suficiente para saber de antemano qué quiere el cliente.

Machine learning: significado y aplicaciones

Así, Machine Learning CX es un método de análisis predictivo que aporta el conocimiento necesario para orientar con acierto la estrategia empresarial, asegurando que cada decisión contribuye a fortalecer la relación con los clientes.

Aunque machine learning phyton no nace ahora, es en este momento cuando más fácil resulta realizarlo. Las razones son claras:

• Somos capaces de obtener múltiples datos de calidad, que las máquinas nos ayudan a ordenar.
• Contamos con ordenadores con capacidad suficiente de almacenamiento. 

Estos dos factores han provocado que las compañías podamos adelantarnos a las necesidades de nuestros clientes.

La complejidad no radica en el análisis, sino en cómo estructurar la información con la metodología adecuada y los datos necesarios

Porque si algo está claro es que la complejidad no radica en el análisis, sino en cómo estructurar la información con la metodología adecuada y los datos necesarios. 

Volviendo al ejemplo de WAZE, la aplicación podría saber fácilmente el número de vehículos matriculados, la edad de sus conductores, su sexo, su renta media por población…. Pero para la compañía esto son cifras vacías que no ayudan a predecir. 

WAZE, en realidad, necesita datos de costumbres humanas de desplazamiento que mejoren el algoritmo y, cómo no, el viaje del cliente. 

Beneficios de combinar machine learning y customer experience

La tecnología de Machine Learning junto con una buena estrategia de Customer Experience pueden resultar una combinación ganadora. Algunos de los beneficios que entrega son:

1. Toma de decisiones empresariales bajo una sólida base científica.
2. Comprensión de los aspectos que resultan clave para el cliente (como qué le molesta, qué le gusta, qué le aporta y qué no).
3. Construcción el arquetipo de cliente o buyer persona.
4. Ahorro y eficiencia en gastos inocuos (como encuestas de calidad poco útiles, elementos no valorados por el cliente, procesos innecesarios…).
5. Anticipación ante la necesidad y requerimiento del cliente.
6. Capacidad de sorprender al cliente.

Sin duda, abordar un proceso con una estrategia Customer Centric tiene más sentido que nunca, gracias a las metodologías tan sólidas que existen y con expertos en Machine Learning Customer Experience con los que ya podemos contar.

Así pues, el reto está ahí: transformar la Experiencia de Cliente desde lo que el cliente espera. ¿Empezamos?