Durante a\u00f1os hemos gestionado la experiencia de cliente apoy\u00e1ndonos en promedios. Satisfacci\u00f3n media, tiempo medio de atenci\u00f3n, resoluci\u00f3n media, NPS medio, tasa media de abandono. Son indicadores necesarios: permiten comparar, detectar tendencias y dirigir una operaci\u00f3n.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
El problema aparece cuando confundimos el promedio con la realidad. Porque el cliente medio, en realidad, no existe<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Detr\u00e1s de una misma cifra conviven personas con necesidades, circunstancias y experiencias muy diferentes.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Un servicio puede mejorar en t\u00e9rminos generales y, al mismo tiempo, estar empeorando para una parte concreta de sus clientes.<\/p>\r\n<\/blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n Y si solo miramos el dato agregado, es posible que no lo veamos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Un reciente estudio de la Contact Centre Management Association en Reino Unido ofrece un buen ejemplo. El 31% de los consumidores afirma que la atenci\u00f3n al cliente ha mejorado durante el \u00faltimo a\u00f1o, frente al 26% que considera que ha empeorado. Sin embargo, entre los consumidores financieramente vulnerables solo un 21% percibe esa mejora y un 31% considera que el servicio ha empeorado. Adem\u00e1s, el 54% cree que sus circunstancias personales aumentan la probabilidad de recibir un trato injusto por parte de las organizaciones.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n La conclusi\u00f3n no deber\u00eda ser que la experiencia de cliente est\u00e1 mejorando o empeorando. La pregunta interesante es otra: \u00bfpara qui\u00e9n est\u00e1 mejorando?<\/strong><\/p>\r\n<\/blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n Los promedios tienen una enorme virtud: simplifican realidades complejas. Pero esa misma virtud puede convertirse en su principal limitaci\u00f3n.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Pensemos en una operaci\u00f3n con un \u00edndice de satisfacci\u00f3n elevado. Ese dato puede convivir con segmentos que sufren m\u00e1s transferencias, encuentran dificultades en los canales digitales, necesitan contactar varias veces o reciben respuestas que no se adaptan a su situaci\u00f3n. La media seguir\u00e1 siendo buena, aunque para esos clientes la experiencia no lo sea.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Esto resulta especialmente relevante cuando hablamos de vulnerabilidad, pero el razonamiento va m\u00e1s all\u00e1. Personas mayores, usuarios con menor competencia digital, clientes que atraviesan un problema econ\u00f3mico o alguien que se enfrenta a una incidencia especialmente compleja no viven el mismo journey<\/em>, aunque nuestros cuadros de mando terminen agrup\u00e1ndolos bajo un \u00fanico indicador.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Medir la experiencia deber\u00eda servir no solo para saber cu\u00e1nto estamos mejorando, sino tambi\u00e9n para descubrir d\u00f3nde dejamos de hacerlo.<\/p>\r\n<\/blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n Durante mucho tiempo, incluso nuestra capacidad de escuchar al cliente ha estado condicionada por otra forma de promedio: el muestreo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n En un Contact Center ha sido habitual auditar solo una peque\u00f1a parte de las interacciones. Un 5% o un 10% pod\u00eda servir para evaluar tendencias generales, pero inevitablemente dejaba fuera miles de conversaciones. Y precisamente ah\u00ed pod\u00edan estar fricciones recurrentes o se\u00f1ales d\u00e9biles que anticipaban un problema.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n La inteligencia artificial, el procesamiento del lenguaje natural y la anal\u00edtica avanzada est\u00e1n cambiando este escenario. Hoy es posible analizar el 100% de las interacciones y transformar conversaciones en informaci\u00f3n estructurada: detectar patrones, identificar incidencias y entender qu\u00e9 est\u00e1 sucediendo m\u00e1s all\u00e1 del indicador agregado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n En ISGF vivimos esta evoluci\u00f3n de forma directa con el desarrollo interno de Inspector<\/strong>, nuestra plataforma de auditor\u00eda inteligente. Su punto de partida no fue \u201cincorporar IA\u201d, sino resolver una limitaci\u00f3n concreta: dejar de inferir lo que ocurr\u00eda en una operaci\u00f3n a partir de una muestra y poder observarla en su totalidad.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n El proyecto, nos ha permitido comprobar algo m\u00e1s relevante que el propio reconocimiento: cuando aumenta la visibilidad, cambia la calidad de las preguntas que podemos hacernos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Ya no preguntamos \u00fanicamente si una operaci\u00f3n cumple un est\u00e1ndar. Podemos preguntarnos d\u00f3nde se rompe, para qui\u00e9n, en qu\u00e9 tipo de interacci\u00f3n, con qu\u00e9 frecuencia y qu\u00e9 patrones se repiten.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Ser\u00eda un error pensar que analizar el 100% de las interacciones resuelve por s\u00ed solo el problema.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n La tecnolog\u00eda ampl\u00eda nuestra capacidad de ver. Despu\u00e9s hay que saber interpretar y actuar.<\/p>\r\n<\/blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n Podemos detectar que un grupo tiene m\u00e1s dificultades o que un proceso funciona bien para la mayor\u00eda, pero falla sistem\u00e1ticamente en determinados casos. El valor aparece cuando esa informaci\u00f3n modifica decisiones: procesos, formaci\u00f3n, canales, autonom\u00eda de los agentes, alternativas o criterios de escalado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n En gesti\u00f3n de deuda, por ejemplo, esta cuesti\u00f3n es especialmente evidente. Dos clientes pueden tener exactamente el mismo importe pendiente y encontrarse en situaciones radicalmente distintas. Si dise\u00f1amos la operaci\u00f3n alrededor del expediente medio, corremos el riesgo de tratar realidades diferentes de la misma manera. Y eso puede ser poco eficaz tanto desde el punto de vista de la experiencia como desde el propio resultado de recuperaci\u00f3n.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n La personalizaci\u00f3n no deber\u00eda consistir solo en ofrecer el mensaje adecuado por el canal adecuado. Tambi\u00e9n deber\u00eda significar comprender mejor el contexto en el que se produce cada interacci\u00f3n y dise\u00f1ar modelos capaces de responder a esa diversidad.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n No se trata de abandonar los indicadores agregados. Los necesitamos. Se trata de reconocer que ya no son suficientes.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n La gran oportunidad actual en Customer Experience es combinar la visi\u00f3n global con una granularidad antes impensable: saber c\u00f3mo funciona el conjunto y entender qu\u00e9 ocurre debajo de la media.<\/p>\r\n<\/blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n Porque una mejora real de la experiencia no consiste \u00fanicamente en subir un indicador dos puntos. Consiste en reducir las fricciones que ese indicador puede estar ocultando.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Quiz\u00e1 debamos empezar a hacernos una pregunta diferente. En lugar de preguntarnos c\u00f3mo es nuestro cliente medio, pregunt\u00e9monos cu\u00e1ntos clientes distintos hay detr\u00e1s de esa media y qu\u00e9 estamos haciendo para entenderlos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Porque el cliente medio es muy \u00fatil para un cuadro de mando.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n El \u00fanico problema es que, fuera del cuadro de mando, no existe.<\/strong><\/p>\r\n\r\n <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Durante a\u00f1os hemos gestionado la experiencia de cliente apoy\u00e1ndonos en promedios. Satisfacci\u00f3n media, tiempo medio de atenci\u00f3n, resoluci\u00f3n media, NPS medio, tasa media de abandono. Son indicadores necesarios: permiten comparar, detectar tendencias y dirigir una operaci\u00f3n. El problema aparece cuando confundimos el promedio con la realidad. 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La media puede ocultar la fricci\u00f3n<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
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Del muestreo a la realidad completa<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
M\u00e1s datos no significan autom\u00e1ticamente mejor experiencia<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
\r\n
De gestionar medias a gestionar realidades<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
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