Cuando hablamos de la experiencia del cliente, del viaje del cliente o de poner al cliente en el centro de todos los esfuerzos, solemos pensar en términos como omnicanal, digitalización de procesos o personalización; esto suele sonar más a idea de negocio que a compromiso real con el servicio. Ese es, en sí mismo, el primer gran error. La rentabilidad, la búsqueda de beneficios y el éxito son los objetivos de una empresa. Pero ninguno de ellos es concebible, y mucho menos alcanzable a largo plazo, a menos que el cliente se establezca como el centro del proceso a través de una herramienta dedicada.

Hay muchos datos; muchas veces inconexos e inútiles.

Nos encontramos en el ecosistema empresarial de muchas industrias con una perspectiva demasiado fragmentada de la información en un entorno que es más VUCA (VUCA son las siglas en inglés de Volatilidad, Incertidumbre, Complejidad y Ambigüedad) que nunca. En otras palabras, los datos proceden de diversas fuentes, en diversos formatos, y se archivan en diversas ubicaciones, por lo que «ocultan» mucha más información de la que proporcionan.

Por otro lado, nos encontramos con una gran variedad de clientes. No nos enfrentamos a una división homogénea, sino a una arquitectura empresarial muy fragmentada, muy dependiente de la herencia y carente de integración. Estamos tratando con muchos datos, segregados entre distintas líneas de negocio, las actividades, los proyectos e incluso los canales, lo que hace más difícil generar perspectivas significativas y coherentes con visión e información completa. Además, a pesar de tener una gran cantidad de datos, son incompatibles con la formación de patrones de consumo de productos y servicios energéticos.

En el negocio B2C, la información inteligente es esencial para mantener, adquirir y aumentar el valor de los clientes. Sin embargo, se sigue estableciendo una inteligencia de datos que aporte el auténtico valor que el mercado necesita para devolver al cliente mucho más de lo que busca o espera de la marca. Para ello, es fundamental reunir y consolidar todos los datos de los clientes antes de archivarlos en un único repositorio. Debe ser una representación consolidada y completa que permita conocer mejor quién es cada consumidor y qué acciones realiza en cada punto de contacto. Los datos personales, la información sobre los sitios web visitados, el comportamiento de compra y consumo, los datos transaccionales o de privacidad, todos serán relevantes en esta carrera si se retroalimentan, comparten y enriquecen.

El tratamiento integrado del cliente, lo que también conocemos como identificador único de cliente, en el nuevo enfoque del mercado permitirá conocer con mayor precisión sus verdaderas necesidades y proyectar una visión única de las mismas, independientemente del momento del ciclo de vida en que se encuentren.

Nuestro objetivo: un paradigma basado en la propiedad de datos

Este paradigma basado en datos permitirá la utilización racional e inteligente de la información en un contexto adecuado, dirigiendo la organización también hacia los servicios demandados por el mercado. Con toda la información necesaria fácilmente disponible y accesible, será fácil incorporar sistemas que permitan el desarrollo de conocimientos mediante reglas de negocio basadas en modelos de decisión. En pocas palabras, personalizar.

La Inteligencia Artificial es cada vez más potente en los negocios B2C. Los canales automatizados, semiautomatizados o asistidos por humanos permiten a las organizaciones anticiparse a las necesidades de los clientes y, al mismo tiempo, prestar servicios altamente distintivos que refuerzan la identificación de la marca y su propuesta de valor para el cliente. Esto resume uno de los paradigmas competitivos más cruciales de hoy en día: la exigencia de estar en el lugar adecuado, en el momento adecuado, en el canal adecuado y listo para atender a los clientes que esperan ser atendidos. Tenemos que prestar mucha atención al creciente número de clientes que quieren tener más control sobre su experiencia, porque esto representa un reto importante para los procesos, estructuras y sistemas que las empresas ponen en marcha para comunicarse con sus clientes.

Si queremos ofrecer la experiencia omnicanal que esperan nuestros clientes, debemos evitar desconectar a los clientes que se registran en línea de los que se registran fuera de línea.

No todo el mundo está preparado para afrontar este problema. El comercio de hoy y de mañana merece una solución que tenga en cuenta sus características para ofrecer una solución genuina, fiable y sin errores, que incluya la agrupación de todos los rastros digitales de los clientes procedentes de diferentes canales y fuentes de datos. Todas las fuentes de datos se integrarán con sus correspondientes volúmenes de información; los usuarios han de disponer de herramientas que permitan un compromiso fluido con los proveedores, al tiempo que faciliten la autogestión de sus contratos, servicios y soluciones a través de cualquier canal.

Un caso de usuario impulsado por Keepler: Meliá

El objetivo clave de Meliá era mantener la identificación del consumidor a lo largo de todos sus contactos a través de los distintos canales de comunicación (correo electrónico, web, teléfono, redes sociales, programas de fidelización…), Keepler colaboró con este objetivo creando una solución avanzada que permitiera optimizar la comunicación mediante la integración con el sistema de personalización de sugerencias y campañas del cliente, que necesitaba una actualización para dar cabida a estas nuevas capacidades.

Para ello, se creó una tabla/entidad de referencia que tenía todos los identificadores que permitían la identidad única del cliente y era escalable. Esta tabla tenía el tiempo de respuesta más rápido posible.

El proceso de explotación se examinó después de definir los criterios de agregación de los distintos identificadores. Esta evaluación reunió información exhaustiva sobre el proceso de agregación de información en los ETL y la integración del data lake con los distintos sistemas de Meliá.

Para acomodar la captación y el procesamiento de las fuentes de datos a distintas velocidades, se construyó una arquitectura Lambda de tres capas:

  • La Speed Layer gestionaba la recogida de eventos en tiempo real generados por los distintos sitios web.
  • La Batch Layer se ocupaba de recoger los datos de los sistemas cuyos datos se incorporan a la plataforma a un ritmo más lento, con una frecuencia que oscila entre una y varias veces al día o incluso varios días.
  • La Serving Layer se encarga de llevar a cabo toda la lógica para servir la información, que es el usuario único para los distintos ids de los distintos orígenes.

Si sabes cómo hacerlo, puedes identificar al consumidor mediante un ID único, independientemente del canal por el que se conecte con la marca. Y en Keepler sabemos cómo hacerlo 😉

Imagen: Unsplash | @georgeprentzas

Author

  • Technical Writer at Keepler. "I've been a technical writer and instructional designer for different industries for a decade now and I still haven't stopped learning. When I'm not reading and writing about new methodologies you can find me writing science fiction."