La gestió de la experiència

Portar a terme l'estratègia i la correcta gestió de l'experiència omnicanal

Quant a la transformació digital es refereix, d'una forma o una altra, totes les organitzacions han traçat el seu pla d'actuació i part fonamental del mateix per poder arribar a prestar un servei personalitzat, individualitzat i que satisfaci l'experiència del client perquè d'aquesta forma millori la seva fidelització. De forma paral·lela es podria desenvolupar la mateixa aspiració de cara als empleats de l'organització: en la mesura en què la seva experiència millori, millorarà la seva productivitat.

L'experiència és un concepte subjectiu que depèn de la percepció de cada individu. Tots tenim la nostra pròpia experiència cada vegada que interactuem amb una eina, acudim a un espai, gaudim d'un servei o adquirim un producte. De la suma d'aquestes experiències ens conformem la nostra pròpia visió d'una solució o una empresa. Que sigui un concepte subjectiu no deixa de ser mesurable i així ha estat des de fa molt de temps, però a través d'agències que ens realitzaven els estudis a peu de carrer. Avui en dia aquesta experiència individual es pot recaptar per qualsevol punt en què es trobi cada persona i es pot per tant rastrejar, mesurar, comparar i, en conseqüència, predir.

Quan la voluntat de servei al client no sempre és la millor aliada

No són poques les organitzacions que han portat el servei d'atenció al client fins a l'extrem, d'una manera a vegades perjudicial pels interessos generals de la pròpia institució. Una mala opinió d'un client en una xarxa social pot provocar l'efecte papallona en l'organització, si l'objectiu principal és el de la satisfacció de qualsevol client, a qualsevol preu. Hem viscut situacions per les quals una mala experiència en quant a l'entrega d'un producte d'un client entre milers (per exemple), ha concitat reunions d'equips de digital, logística, màrqueting, atenció al client, financer, etc. Podria ser més provocador dient que el client no sempre té la raó, però és més preocupant l'efecte en quant a gestió organitzativa.

Volem que el client tingui una bona experiència (Customer eXperience) i volem salvaguardar la reputació de la marca (Brand eXperience). És un objectiu llargament estudiat en la literatura acadèmica en els últims quaranta anys, però, essent un repte organitzatiu tan arrelat ¿amb què comptem ara que ens permeti millorar l'enfocament tradicionalment aplicat? Per una banda, les noves tecnologies ens permeten recopilar informació (Big Data) de qualsevol acció, per petita que sigui, que un client realitza directament o a través dels nostres empleats (comercials, dependents, atenció al client) i per qualsevol canal. George Orwell ja no tindria tant impacte amb 1984 en els nostres dies.

Coneixem a un client a un nivell de detall tan elevat que, mitjançant la intel·ligència artificial, podem construir un perfil del client proposant estímuls i analitzant la seva reacció. Som capaços d'anticipar el comportament de qualsevol client si tenim prou informació: "altres clients amb un historial de compra similar, davant d'aquest estímul han reaccionat d'aquesta manera, per la qual cosa hi ha una probabilitat alta que amb el mateix estímul (promoció, cupó, trucada, descompte) el client en qüestió es comporti de la mateixa manera".

Si lo anterior ya parece un reto, ¿qué sucede cuando además interrogamos al cliente? Es decir, cuando cruzamos la inteligencia artificial a partir del dato objetivo (qué ha hecho), con la información que de su experiencia da el propio cliente, sobre su motivación, sobre por qué lo ha hecho.

Què succeeix quan a més de predir el seu comportament amb anàlisi predictiu pel perfilatge que tenim, el propi client ens proporciona la seva predisposició a una nova compra. Aquí està el veritable salt quant a l'experiència. Fins ara sabíem que un client podria ser més o menys fidel per l'import dels comandes, la seva freqüència de compra o els programes de fidelització, entre altres.

D'altra banda, podríem conèixer com és percebut un producte, un servei o una marca de forma general. Ara, som capaços d'unir l'experiència d'una transacció concreta, tant en canals digitals... com en canals físics. Ja podem declarar-nos fidels a Ortega i Gasset perquè tenim el client i la seva circumstància. Tornant a l'efecte papallona. Si tenim què ha fet el client (una queixa) i el seu context objectiu (què ha comprat abans, quines altres queixes ha posat ell o altres), i subjectiu (què esperava); la toma de decisió sobre com s'ha de gestionar el client i què amaga l'experiència es podrà prendre amb complet coneixement (i igual acaba en la multitudinària reunió que referíem) però amb coneixement de causa, perquè en aquest cas sí sabrem què amaga un problema estructural i no anecdòtic.

Però com recopilem la informació de l'experiència i com la gestionem? Què fem amb això?

Un gran poder comporta una gran responsabilitat. Per a cada client que ens comparteix la seva experiència o la seva intenció, no podem emprar un exèrcit d'operadors que siguin capaços d'interpretar els comentaris i alimentar el perfil en el nostre sistema. De nou, es requereixen eines que recopilin les opinions dels clients en cada punt de contacte significatiu i analitzar al moment els seus comentaris, de manera que es disparin automàticament les accions consecuents "Close-the-loop". Recopilació, anàlisi i acció.

L'experiència dels clients seguirà recopilant-se via enquestes i formularis tradicionals adaptats als diferents dispositius, però s'han de considerar solucions que incorporin anàlisi de text i de veu avançats, perquè mitjançant anàlisi de sentiment es puguin identificar àmbits d'actuació i la predisposició del client. Per avançats, ens referim al llenguatge natural. Posem per cas que, si algú dóna una opinió en un camp de text lliure, segurament inclourà aspectes positius i negatius en la mateixa resposta: "malgrat que el paquet ha arribat tard (àmbit logístic i experiència negativa), el producte ha superat les meves expectatives (àmbit producte i experiència positiva)".

Aquest tipus de solucions, si són avançades, hauran d'incorporar el propi anàlisi predictiu per determinar si les accions consecuents han de ser, o no, immediates (qui és i què reclama) i addicionalment, engrossar el perfil del client específic.

D'igual forma, aquestes eines han de vetllar per l'experiència que persegueixen mesurar, és a dir, si el client pertany a un segment objectiu no podem aclaparar-lo amb sol·licitud d'informació contínua, o si es presta a donar una resposta, que maximitzem el seu report en la mateixa enquesta per recollir múltiples dimensions.

Finalment, les plataformes més avançades són aquelles que doten de quadres agregats que analitzen el comportament de l'organització de forma històrica i per múltiples àmbits. Aquesta traçabilitat és la que permet correlacionar les accions que es realitzen (campanyes, promocions, esdeveniments, llançament de nous productes o serveis), amb el rendiment general de l'empresa i particular de les diferents àrees objecte de mesura. De nou la predicció té lloc en aquesta visió agregada i aquestes solucions es converteixen en la principal eina d'ajuda a la presa de decisió estratègica ja que suggereixen les accions o els àmbits de millora a l'organització a tenor de la informació recopilada i de l'històric que alberguen.

Recapitulació i conclusions

Tots els casos d'ús esmentats es aborden des de l'aliança realitzada entre SAP i SEIDOR, que garanteix una solució end-to-end, a partir de les solucions líders de mercat: Qualtrics, SAP Marketing, SAP CDP i la suite de SAP Analytics Cloud. L'equip de SEIDOR aplega les capacitats per als diferents escenaris recollits en aquest article i amb experiència en múltiples sectors en àmbit nacional i internacional.