A principios de este milenio, se cambió el modelo de conversación al introducir el estudio de la Experiencia del Cliente (CX). A pesar de ser un concepto novedoso, a través de los años, se fueron desarrollando infinidad de áreas enfocadas alrededor del estudio de estos mismos.
No es un secreto que la mayoría de las corporaciones actuales no cuentan con un profundo entendimiento de sus clientes, ni de las experiencias que esos clientes han tenido anteriormente o deseen tener con sus organizaciones. Al mismo tiempo, se tiende a dejar de lado un elemento crucial de la ecuación; el nivel subconsciente del ser humano, la psicología humana durante todo el trayecto del viaje del cliente.
Cuando se habla de tecnología y su aplicación para mejorar los negocios, no solamente se discute cómo mejorar la eficacia del equipo de trabajo, o de cómo automatizar algunos procesos de las organizaciones. Más allá de eso, la tecnología es, en realidad, un gran facilitador para mejorar la percepción y experiencia de los clientes. Un tema tan amplio, altamente entrelazado alrededor del Customer Experience, se puede resumir a un simple concepto relativamente nuevo. Desde ACF hemos estado investigando y desarrollando este concepto por los últimos tres años para nuestros productos, es el concepto de la Ciencia del Cliente o Customer Science (CS).
El tiempo, al ser uno de los elementos más importantes para la vida humana y que no podemos recuperar, se convierte en la base fundamental de todo proceso en la Experiencia del Cliente. Por eso, existe una estrecha relación entre CX y el Customer Science. Este último se caracteriza por una clara atención, definición y optimización del tiempo en la humanidad. A su vez, la idea del Customer Science, o Ciencia del Cliente, se puede definir como la fusión entre diferentes tecnologías, principalmente la inteligencia artificial, la ciencia del comportamiento humano, y el manejo y estudio de los datos.
Hoy en día, diversas organizaciones cuentan con las herramientas digitales necesarias y con equipos de trabajo altamente entrenados para poder profundizar en los clientes y sus experiencias a través de las ciencias y la inteligencia artificial. Incluso, esta metodología puede ser aplicada no solamente a los clientes, sino también a otros productos, servicios, o áreas de la empresa.
Una herramienta altamente popular entre las organizaciones que desean mejorar el Customer Experience es el Customer Journey, o el Mapa de Viaje de Cliente. Al construir en mapa del flujo por el que pasa un consumidor al comprar un producto o servicio cuando busca satisfacer una necesidad o un capricho nos permite, de la mano de la inteligencia artificial, determinar cuál podría ser esa necesidad a satisfacer. Por esto, es vital comprender el comportamiento de los clientes.
A pesar de que el proceso de adquisición de clientes es completamente diferente para cada quien, gracias a la tecnología y el análisis de datos se puede saber el comportamiento de compra de los clientes, los canales preferidos de contacto, horarios cuando tienden a solicitar atención, el nivel de rapidez con el que desean adquirir ese producto o servicio, entre otros importantes aspectos que ayudan a puntualizar el tipo de atención que requiere ese cliente en específico. De esta manera, se puede ofrecer una experiencia de atención más personalizada que los deleitará.
Este primer paso de recolección de datos da inicio a lo que llamamos la Ciencia del Cliente. Ejemplos claros de recolección de datos podrían ser los casos de Amazon, Apple o Google. Estas empresas logran adquirir una infinidad de información sobre sus clientes y sus hábitos a través del uso de sus productos para así, una vez que ya esté procesada esa información, poder ofrecerle a sus consumidores los resultados más acertados según sus gustos, rutinas y personalidades.
Un caso avanzado que podemos encontrar cuando hablamos del análisis de la información a gran escala, es el caso de Netflix. Para poder realizar las recomendaciones en cada uno de los perfiles de usuario, el algoritmo de la plataforma registra las búsquedas que se realizan sobre todos los contenidos disponibles y con esto, conocen los intereses del usuario. Toda esta información recaudada es muy valiosa para la empresa, ya que llevando a cabo las recomendaciones adecuadas, aumentarán las posibilidades de que consumamos más tiempo sus contenidos.
Estas recomendaciones son generadas por algoritmos que analizan todos los datos recogidos sobre nuestros gustos, preferencias y utilización de estas plataformas, lo conocemos mejor como “Big data”.
El segundo paso del Customer Science sería el estudio del comportamiento humano. Esto implica conocer a fondo las necesidades de nuestros clientes y evaluar frecuentemente su conducta y trayectoria dentro de la organización (customer journey). Normalmente, las organizaciones no tienen como prioridad llevar un control sobre la trayectoria que efectúan sus usuarios, por esta razón se puede hacer complicado detectar los problemas que suceden en el entorno y poder tomar acciones para mejorar la calidad de atención que prestan a la comunidad. Por este motivo, es de suma importancia conocer a profundidad la psicología y comportamiento de los usuarios. Solo así, se logran desarrollar las estrategias adecuadas para mejorar la experiencia de los consumidores.
Un caso relevante es el de la Universidad de Hertfordshire. Esta institución educativa necesitaba mejorar sus sistemas de gestión de citas y filas, ya que había una gran demanda de estudiantes y, tanto ellos como sus representantes, se quejaban de los servicios obtenidos. Gracias a la correcta aplicación de herramientas digitales tales como quioscos de bienvenida impulsados por API, su respectiva página web, pantallas de señalización digital, e interfaces de usuario del equipo de servicios para estudiantes y usuarios gerenciales sobre la plataforma Q-flow, la Universidad de Hertfordshire logró transformar su flujo de estudiantes, mejorar sus procesos y disminuir sus tiempos de espera.
El tercer, y último, paso del Customer Science lo encontramos en el manejo y estudio de los datos. La interpretación de la base de datos permite observar y analizar el comportamiento de los clientes. Esto ayuda a reconocer patrones de conducta que ayudan a la toma de decisiones para mejorar el recorrido de aquellos que interactúan de una manera u otra con la organización. Se trata de poder, en cierta forma, predecir el futuro.
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En definitiva, el Customer Science es un término que, al igual que el CX, llegó para quedarse. La mezcla del uso de la tecnología para la recolección de datos a gran escala, el estudio y entendimiento del comportamiento humano y el análisis de esa información recopilada es la combinación perfecta para poder entender en profundidad a los clientes. Saber a detalle cómo piensan y reaccionan los usuarios permite a las organizaciones poder anticiparse a sus necesidades y brindar una experiencia total.
Nuestro objetivo desde ACF Technologies es ayudar a aprovechar toda la información recopilada para el beneficio de los clientes y generar resultados con la ayuda del análisis ¿Te gustaría adaptar el Customer Science en tu entorno? Conoce más sobre este amplio tema y todas nuestras soluciones tecnológicas aquí.
