Di adiós a los bajos índices de respuesta y hola al ROIArtículo

La gestión de la experiencia de cliente es cada vez más importante para las empresas, ya que los clientes tienen más opciones y mayores expectativas. Sin embargo, la gestión de la experiencia del cliente tiene sus retos. Dos problemas centrales a los que se enfrenta la gestión de la experiencia del cliente son los bajos índices de respuesta en las encuestas a clientes y la dificultad para calcular el retorno de la inversión (ROI) de los proyectos de experiencia del cliente.

Los bajos índices de respuesta en las encuestas de clientes pueden ser un problema importante para las empresas que intentan recopilar datos sobre la experiencia de cliente. Las encuestas son una de las formas más habituales que tienen las empresas de recabar información sobre la experiencia de cliente, pero los índices de respuesta pueden ser bajos, lo que dificulta la obtención de una muestra representativa. Esto puede dar lugar a datos inexactos o incompletos, lo que hace más compleja la identificación de áreas problemáticas y el seguimiento del éxito de las iniciativas de experiencia de cliente.

Otro reto habitual es calcular el retorno de la inversión (ROI) de los proyectos de experiencia de cliente. La experiencia de cliente puede ser una medida subjetiva, y puede resultar difícil recopilar datos precisos y fiables. Además, los beneficios de mejorar la experiencia de cliente pueden tardar en hacerse evidentes, lo que dificulta el cálculo del ROI de las iniciativas de CX. Esto puede dificultar que las empresas justifiquen sus inversiones en proyectos de experiencia de cliente y tomen decisiones bien informadas sobre dónde asignar los recursos.

A pesar de estos retos, las empresas deben seguir invirtiendo en experiencia de cliente para seguir siendo competitivas y retener a los clientes en el mercado actual. Es crucial encontrar formas de aumentar la tasa de respuesta en las encuestas y encontrar formas precisas de medir y calcular el ROI de los proyectos de CX.

La inteligencia artificial (IA) puede ser una herramienta valiosa para mitigar o resolver dos problemas de la gestión de la experiencia de cliente: los bajos índices de respuesta en las encuestas a clientes y la dificultad para calcular el retorno de la inversión en proyectos de experiencia de cliente.

La IA puede mejorar el proceso de encuesta en caso de bajos índices de respuesta y hacerlo más atractivo para los clientes. Por ejemplo, la generación de lenguaje natural (NLG) puede hacer que las preguntas de las encuestas sean más conversacionales, lo que facilita que los clientes las entiendan y respondan. Además, los chatbots con IA pueden utilizarse para realizar encuestas en tiempo real, como a través de SMS o aplicaciones de mensajería, lo que puede aumentar la tasa de respuesta.

En lo que se refiere a calcular el retorno de la inversión de los proyectos de experiencia de cliente, la IA puede utilizarse para recopilar y analizar datos de clientes en tiempo real. Los algoritmos de machine learning pueden identificar patrones y tendencias en los datos de los clientes, como el historial de compras o las interacciones de los mismos, lo que puede proporcionar información sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes. Esto puede ayudar a las empresas a comprender qué iniciativas de experiencia de cliente tienen más impacto y ajustar su estrategia en consecuencia. Además, la IA puede utilizarse para predecir la pérdida de clientes, lo que permite a las empresas intervenir antes de que el cliente se marche.

Este último aspecto, en teoría, también se puede utilizar para medir los KPIs, como el NPS, pero en mi opinión no es necesario. De hecho, las técnicas estadísticas descubiertas hace décadas permiten calcular estos KPIs con información precisa de los márgenes de error e inconsistencias de la muestra, por lo que no es necesario utilizar técnicas de machine learning o deep learning para este fin. Es más útil identificar objetivos potenciales para el close-the-loop o automatización de marketing para crear acciones sobre los no encuestados, crear valor y demostrar el ROI.

Lo que hemos hecho en la plataforma sandsiv+ ha sido precisamente eso:

Crear modelos predictivos de machine learning para identificar a los clientes que no responden a las encuestas e intentar predecir si son promotores o detractores.
Al mismo tiempo, se conecta automáticamente con plataformas CRM o de automatización del marketing como Salesforce, MS Dynamics, Adobe y muchas otras para que la información sea inmediatamente procesable. A continuación, el resultado se guarda para calcular el retorno de la inversión en valor del ciclo de vida del cliente (CLTV).

Creando modelos predictivos

Para crear modelos predictivos, decidimos integrar en la plataforma bibliotecas de machine learning automático (Auto ML) para facilitar la vida de nuestros clientes y crear modelos automáticamente con la máxima precisión.

Para esta tarea, integramos dos librerías auto ml, una para machine learning y otra para deep learning: Auto-Sklearn y AutoKeras. No voy a entrar en las especificaciones técnicas de estas dos bibliotecas; sin embargo, son Auto ML basadas una en la famosa biblioteca scikit-learn y la otra en Keras, una versión simplificada y menos verbal de Tensorflow.

Cuando creamos la solución en sandsiv+ pensamos, como siempre, en la gente de negocios que necesita aprender las nociones técnicas para crear soluciones de inteligencia artificial. Desde una intuitiva interfaz gráfica de usuario, el usuario puede conectar, transformar y generar conjuntos de datos de entrenamiento y entrenar modelos de machine learning de forma eficiente. Todo ello en unos pocos clics.

La metodología

La clave para que este proceso sea accesible e inmediatamente utilizable para nuestros clientes es no cambiar nada en el procedimiento real. En el ejemplo siguiente, se invita a 10.000 clientes a responder a una encuesta. Sólo responden unos 3.000, así que ¿cómo podemos saber si los demás clientes que no responden son detractores, pasivos o promotores?

• La plataforma sandsiv+ registra los resultados de los encuestados y define quién es realmente un detractor y quién un promotor.
• La plataforma crea dos modelos predictivos: uno para identificar a los detractores y otro a los promotores.
• Los dos modelos se crean utilizando la metodología Auto ML de forma totalmente automática y sin intervención del usuario de la plataforma.
• Los metadatos cargados en la plataforma cuando se lanzan las encuestas se utilizan para crear los modelos

• A continuación, Auto ML elige de forma autónoma el modelo con el mejor rendimiento (precisión, recall y F1).

• El modelo se utiliza para predecir la situación de los que no responden: ¿es un detractor? ¿es un promotor?

En este caso concreto, se ha invitado a participar en la encuesta a 10.000 clientes, y 3.000 han respondido a la encuesta. De los 3.000, 1.510 han sido marcados como DETRACTORES y 964 como PROMOTORES. Los dos modelos predictivos han identificado de los 7.000 no encuestados, 524 DETRACTORES y 1.660 PROMOTORES.

• Los detractores identificados por el modelo se incluyen en el proceso de close the loop.
• Los promotores identificados por el modelo se incluyen en las campañas de venta cruzada y up-selling.

• Los modelos predictivos también deciden qué canal (agente o automatización de marketing) y qué campaña es más relevante para el cliente y genera una mayor propensión a aceptar la oferta.
• Una segunda encuesta mide las actividades de close-the-loop y de campaña para comprender el impacto en el cliente.

• La plataforma calcula el CLTV (valor de ciclo de vida del cliente) en el cliente individual medido antes y después de la actividad para comprender cualquier mejora y el retorno de la inversión.

En este caso, podemos ver que las acciones de close-the-loop y las acciones de campaña sobre los promotores generan aproximadamente 1,5 millones extra en CLTV. El resultado financiero positivo para pasar al nivel C preguntando sobre el impacto de las actividades CX en el P&L (pérdida y beneficio) de la Compañía. Esto es posible porque cada actividad de next-best action se registra en sandsiv+ y puede ser rastreada en términos financieros.

Conclusiones

La gestión de la experiencia de cliente (CX) gestiona todas las interacciones entre una empresa y sus clientes para mejorar su satisfacción y fidelidad. En los últimos años, el uso de la inteligencia artificial (IA) ha empezado a desempeñar un papel importante en este proceso, lo que ha llevado a la evolución de la gestión de la CX a la inteligencia del cliente (IC).

Una de las principales ventajas del uso de la IA en la gestión de CX es la capacidad de analizar e interpretar grandes cantidades de datos en tiempo real. Estos datos pueden incluir interacciones en las redes sociales, comportamiento en el sitio web y feedback de los clientes. Mediante el análisis de estos datos, las empresas pueden comprender mejor las necesidades y preferencias de sus clientes, lo que puede utilizarse para mejorar la experiencia de cliente en general.

Otra ventaja del uso de la IA en la gestión de CX es la automatización de tareas específicas. Por ejemplo, los chatbots con IA pueden gestionar las consultas de los clientes, lo que permite a las empresas responder a los clientes de forma rápida y eficaz. Además, las recomendaciones basadas en IA pueden utilizarse para sugerir productos o servicios que puedan interesar a un cliente en función de su historial de navegación o de compras.

La CI (customer intelligence) también permite a las empresas personalizar las interacciones con los clientes. Las empresas pueden crear experiencias personalizadas para cada cliente utilizando la IA para analizar los datos de los clientes. Esto puede incluir mensajes de marketing a medida, recomendaciones de productos e incluso interacciones personalizadas con los representantes de atención al cliente.

Como hemos visto en nuestro ejemplo práctico, la IA también permite a las empresas predecir el comportamiento de los clientes. Esto se hace analizando los datos de los clientes e identificando patrones. Las empresas pueden anticiparse a sus necesidades comprendiendo el comportamiento del cliente y tomando medidas proactivas para mejorar su experiencia. Esto puede incluir ofrecer descuentos o promociones a los clientes con probabilidades de comprar o proporcionar a los representantes de atención al cliente información sobre el historial de un cliente para ayudarles a atenderle mejor.

En general, la integración de la IA en la gestión de la experiencia de cliente está llevando a la evolución de la gestión de la CX a la Customer Intelligence. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos de clientes en tiempo real, la automatización de tareas específicas, la personalización de las interacciones con los clientes, la predicción del comportamiento de los clientes y la identificación de posibles problemas, las empresas pueden mejorar la experiencia general de cliente y, en última instancia, mejorar su satisfacción y fidelidad.

En conclusión, la integración de la IA en la gestión de la experiencia de cliente está revolucionando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes. Permite a las empresas obtener una comprensión más profunda de las necesidades y preferencias de los mismos, lo que puede utilizarse para mejorar su experiencia. Además, la IA permite a las empresas automatizar tareas específicas, personalizar las interacciones con los clientes, predecir su comportamiento e identificar posibles problemas antes de que se conviertan en problemas importantes.

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