En el mundo de las soluciones basadas en inteligencia artificial y machine learning centradas en mejorar la gestión del cliente, las que más glamour desprenden, aquellas que son más visibles y de las que más se habla al analizar tendencias cada año, son sin duda los bots o asistentes virtuales, esas tecnologías capaces de automatizar la interacción con el cliente resolviendo un cada vez mayor número de dudas y de consultas. Hoy no hay compañía que se precie que no haya incorporado o esté pensando en incorporar a su estrategia de relación con el cliente uno de estos bots para no solamente reducir el número de gestiones realizadas por agentes, sino también, como vimos hace pocas fechas en Chatbots, mucho más que una moda pasajera, para ofrecer a sus clientes un servicio disponible en cualquier momento, sin esperas y con una mayor velocidad en la resolución. Y no es de extrañar.
Diversos estudios nos indican cómo, por ejemplo, el 90% de las interacciones en el sector de la banca serán resueltas por chatbots para 2022 (1), o como éstos pueden resolver el 80% de las tareas rutinarias y consultas de clientes (2). Es más, este segundo reporte acompaña un caso de éxito donde un banco brasileño consiguió, en menos de una año de entrenamiento a su chatbot, resolver adecuadamente el 95% de las consultas de sus clientes, reduciendo un 99% el tiempo de espera en la atención y pasando de un tiempo medio de resolución de contacto de 10 minutos a otro que se evaluaba en segundos.
Pero, en la carrera por la automatización de la gestión del cliente, hay mucho más. Si fragmentamos dicha gestión en los distintos hitos por los que ha de pasar el ciclo de vida del cliente, hoy en día estamos en disposición de aplicar soluciones para automatizar y mejorar cada uno de los puntos del customer journey. Entre ellas destacan las soluciones RPA (Robotic Process Automation) para automatizar tareas informáticas reiterativas que varían muy poco en cada repetición; BPM (Business Process Management) para automatizar sistemas y procesos con el objetivo de estructurar y estandarizar la gestión de una empresa o de partes de su negocio; BI (Business Intelligence) para automatización del análisis de datos y la generación de reportes a medida; soluciones inteligentes de Workforce Management para la automatización de la planificación de recursos y turnos; o las tecnologías de Speech Analytics y Text Analytics para extraer valiosa información a partir del análisis de las conversaciones, ya sean habladas o escritas, con clientes.
Así pues, existen en la actualidad múltiples herramientas para crear empresas, procesos y relaciones cada vez más automatizadas. Pero lo que debe marcar la diferencia es el propósito, la estrategia. ¿Para qué queremos automatizar? La respuesta más evidente y que suele ser la punta de lanza en cualquier acercamiento comercial por parte de los fabricantes de estas soluciones suele ser la reducción de costes. Al fin y al cabo, algo que puede “hacerse solo” acabará siempre siendo más barato que algo que haya que hacer manualmente, ya sea por eficiencia, por eficacia o por dedicación de recursos. Pero pensar solamente en el coste como el centro de nuestra estrategia de automatización de la gestión del cliente nos llevará a situaciones contraproducentes.
La clave no se encuentra en un modelo 100% automatizado, sino en encontrar el balance correcto entre automatización y trabajo tradicional en cada proceso de negocio con clientes en base a indicadores de gestión como los que siguen:
- Coste del proceso / interacción. Aunque hemos comentado que no debe ser el centro sobre el que gire nuestro proyecto, sin duda es una variable que debe entrar en juego a la hora de evaluar el sistema diseñado.
- Tasa de éxito, ya sea, por ejemplo, conversión de ventas, FCR, % Cobros, etc. según la naturaleza del proceso de negocio a automatizar.
- Experiencia de cliente (CES o NPS), como indicador de la calidad resultante de nuestra estrategia de automatización.
A veces, algo puede estar 100% automatizado, ahorrando una buena suma en costes, pero generando a su vez un alto impacto en la Experiencia del Cliente y por ende, un incremento del churn a largo plazo. En otras ocasiones, podemos estar dejando de automatizar partes de procesos en los que, con la estrategia y la solución adecuada, podríamos estar mejorando de manera equilibrada en los grupos de indicadores antes descritos. Por ello la automatización ha de ir ligada a una visión de mejora continua a lo largo del ciclo del cliente y, por consiguiente, con el Customer Lifetime Value. Es a través de esa visión que conseguiremos extraer el verdadero potencial que nos ofrece la era de la automatización que estamos transitando y que, sin duda, transformará definitivamente la forma en que las empresas han de pensar.
(1) Chatbots, a game changer for banking and healthcare – Juniper
(2) Digital Customer Care in the age of AI – IBM
