De la mano de Pines SA, en Prensario TI conversamos con Ingrid Imanishi, Advanced Solutions Manager de NICE, que nos explica la importancia del uso de la IA para mejorar el CX al hacer uso masivo de datos.
A raíz de su presentación llevada a cabo durante el CEM 2022, Ingrid Imanishi nos destaca: ‘Aportar inteligencia artificial en iniciativas de mejora de experiencia del cliente es una de las estrategias para acelerar, de un lado los resultados, y amplificar el alcance de estas estrategias. La experiencia del cliente es algo muy individualizado, entonces cualquier iniciativa que tengas para resolver un problema va a tener limitaciones en impactar todo el espectro de necesidades del clientes, perfiles, casos de uso, procesos, etc’.
‘Una de las características de esta tecnología es realmente permitir que no tengamos que ser tan secuenciales en los procesos a implementar. Podemos garantizar que las herramientas que vamos a disponibilizar a los clientes sean lo suficientemente inteligentes para entender el contexto del mismo, y adaptarse a sus necesidades de manera mucho más rápida’.
‘Cuando hablamos de CX, estamos considerando que el cliente tiene algún tipo de relación o interacción con la empresa. Esto se puede darse en un entorno de autoservicio, digital o de asistencia humana con un representante de la empresa. Desde la búsqueda en una página web sobre alguna información de producto, o servicios de la empresa, hasta el momento en que el cliente adquiere el producto, o tiene una interacción directa con un representante. En todos estos momentos hay oportunidades de mejorar esta experiencia, sea en el campo del autoservicio, orientación a los representantes o una orientación de procesos que sea personalizada para este cliente. A su vez, en todas estas situaciones hay oportunidades de aplicación de IA para ofrecer una mejor y más efectiva experiencia desde el punto de vista de resolutividad; sea cual sea la necesidad del cliente’.
En relación a las tendencias del mercado para centro de contactos, además de la implementación de IA en customer experience, se destaca el uso de anlytics aplicado al mismo. Aquí, Imanishi destaca: ‘Lo que hemos visto que es una tendencia bastante fuerte en nuestra región hoy día es la aplicación de analytics principalmente sobre interacciones con clientes, sobre data no estructurada, sea por texto, chats, voz, etc. En ambos casos la mayor riqueza del CX, la expresión más genuina del cliente, la encontramos ahí en la interacción, o el habla con nosotros. Con herramientas de analytics de voz y texto hemos visto en primer lugar la identificación, priorización, clusterización e identificación de conexiones entre tópicos; que temas están relacionados entre unos y otros durante esta interacción con el cliente, dentro de un escenario más abierto y menos dirigido’.
‘La otra tendencia que estamos viendo está ahí mencionada, la construcción de modelos predictivos. Muchas de las iniciativas de modelos predictivos hasta el día de hoy eran basadas solamente en eventos transaccionales, entonces teníamos cuáles eran las acciones que fueron en base a data ya estructurada. Pero en esta data estructurada no tenemos nada de información de satisfacción, sensación de experiencia, o esfuerzo efectivo del cliente. Hoy lo que hemos visto muy fuerte es el uso de la estructuración de la data por analytics para alimentar estos modelos predictivos con elementos mucho más subjetivos que anteriormente no se tomaba en cuenta para armar dichos modelos’.
‘En esta área lo que se utilizaban eran las típicas encuestas de satisfacción al cliente, pero el porcentaje de respuesta en general es muy bajo, entonces terminábamos en el riesgo de un cierto circulo vicioso en donde solo respondía la gente que tenía ganas de hacerlo’.
Para finalizar, le consultamos a la especialista de NICE sobre cuál es ese diferencial y valor que les brinda Pines SA para ofrecer sus soluciones en Argentina.
Imanishi, concluye: ‘Pines es nuestro partner de referencia en Argentina con muchos años de conocimiento del mercado y soluciones analíticas. Esto es algo que se construye efectivamente por experimentar; esta es una dificultad propia del mercado en general, cómo obtener recursos, capacitados en ciencias de datos para entender cómo hacer uso de la tecnología para generar valor al final al cliente, empresas y procesos. Es por eso que confiamos en ellos desde hace muchos años y sentimos su respaldo’.
