Antes de esos síntomas visibles, el negocio ya venía “hablando” en otro registro, con indicios más sutiles. Pequeñas desviaciones, comportamientos atípicos, microcambios en los datos que no parecen relevantes de forma aislada, pero que anticipan transformaciones mayores. No son errores ni alarmas claras: a eso nos referimos cuando hablamos de señales débiles.

El problema no es que no existan, sino que la mayoría de las organizaciones no está diseñada para percibirlas ni para decidir a partir de ellas. Y cuando el diseño organizacional no contempla esa capacidad, la información termina llegando cuando la decisión ya fue tomada por inercia.

El desafío es que estas señales rara vez son detectables con herramientas tradicionales. No aparecen en dashboards consolidados ni en reportes mensuales. Requieren otra lógica de análisis, más cercana a la IA predictiva y la detección de anomalías que al monitoreo descriptivo del pasado. Implica pasar de confirmar lo que ya sabemos a explorar lo que todavía no entendemos del todo.

El problema de mirar solo lo obvio

La gestión empresarial se apoyó a lo largo del tiempo en indicadores históricos y promedios. Métricas estables, comparaciones interanuales, reportes que buscan confirmar tendencias ya conocidas. Este enfoque ordena, pero también anestesia.

Sirve para explicar lo que pasó, pero tiene una limitación estructural: cuando confirma una tendencia, esa tendencia ya está en curso. En entornos de alta volatilidad, esa demora puede redefinir completamente la ecuación competitiva.

Las señales débiles no aparecen como quiebres abruptos. Aparecen como pequeñas fricciones en la operación, decisiones que empiezan a repetirse fuera de lo conocido, clientes que no reclaman pero cambian su comportamiento, procesos que funcionan hasta que dejan de hacerlo.

Para un análisis humano o un sistema basado en reglas fijas, estos cambios suelen pasar desapercibidos. No porque falte capacidad, sino porque el sistema está optimizado para detectar estabilidad, no desviación. Ahí es donde la inteligencia artificial predictiva empieza a marcar diferencia concreta, no teórica.

IA predictiva: detectar lo que todavía no parece importante

A diferencia del análisis tradicional, la IA predictiva no parte de la pregunta correcta, sino de la observación sistemática de lo que se desvía. No busca confirmar hipótesis conocidas. Su valor está en identificar patrones emergentes dentro de grandes volúmenes de datos, incluso cuando nadie los formuló como problema.

En lugar de preguntar ¿qué pasó?, habilita otra exploración: ¿qué está empezando a cambiar y todavía no sabemos cómo leerlo? La pregunta deja de ser retrospectiva y se vuelve prospectiva.

La IA analiza secuencias, correlaciones y comportamientos que, de forma aislada, no justifican una decisión. Pero cuando se observan en conjunto, revelan desplazamientos tempranos en la dinámica del negocio.

Este tipo de análisis es especialmente potente en contextos donde el volumen, la velocidad o la complejidad de los datos hacen imposible una lectura manual: operaciones, logística, experiencia de clientes, fraude, performance comercial o riesgos operativos. En estos espacios, las señales débiles no están ocultas: están diluidas en el ruido cotidiano y requieren modelos capaces de distinguir variación estructural de simple fluctuación.

Detección de anomalías: cuando lo distinto importa más que el promedio

La detección de anomalías es una de las aplicaciones más concretas de este enfoque. En lugar de centrarse en lo “normal”, la IA aprende cómo se comporta un sistema en condiciones habituales y empieza a señalar desviaciones sutiles, incluso cuando todavía no generan impacto visible.

Estas anomalías no siempre anticipan un problema. En algunos casos, revelan oportunidades inesperadas: nuevas combinaciones de variables, comportamientos emergentes de clientes, eficiencias no diseñadas. En otros, alertan sobre riesgos incipientes cuando todavía son corregibles.

Lo relevante no es la anomalía en sí, sino la capacidad organizacional de interpretarla. Sin un marco decisional claro, las alertas se acumulan, saturan y se desestiman.
Con contexto, se transforman en insumos estratégicos. Ese contexto no es técnico, es organizacional: quién decide, cuándo decide y con qué margen de acción.

De señales débiles a decisiones anticipadas

Detectar señales débiles no tiene sentido si no pueden influir en decisiones reales. El error más común es incorporar modelos predictivos que generan insights interesantes, pero que no se integran al flujo operativo. El resultado es conocido: información valiosa que nadie usa.

Para que la IA predictiva genere ventaja competitiva, las señales deben llegar cuando todavía hay margen de acción. No como reportes, sino como disparadores de acción: ajustar prioridades, intervenir un proceso, redefinir un supuesto, explorar escenarios alternativos.

Este punto conecta con una pregunta clave que suele quedar fuera de agenda: ¿en qué momento se toman realmente las decisiones en la organización? Las señales débiles solo son útiles si aparecen antes de que el proceso decida por inercia. Si llegan después, se convierten en explicación; si llegan antes, se convierten en ventaja.

Anticipar en lugar de reaccionar

Las organizaciones que capitalizan señales débiles no son necesariamente las que acumulan más datos, sino las que integran la inteligencia a su forma de decidir. En estos casos, la IA deja de ser un sistema analítico para convertirse en un sensor estratégico, atento a cambios que aún no son evidentes para el mercado ni para la propia organización.

Este tipo de capacidades se enmarca dentro de lo que Gartner define como Decision Intelligence, un enfoque que combina datos, analítica avanzada y contexto organizacional para mejorar decisiones antes de que el impacto sea visible. Pero más allá del concepto, lo relevante es su traducción práctica: rediseñar procesos para que la información llegue en el momento decisional correcto.

Desde esta perspectiva, la ventaja competitiva ya no está en reaccionar más rápido, sino en ver antes. Detectar lo que otros todavía consideran ruido y convertirlo en acción informada. No se trata de velocidad, sino de anticipación estructural.

Más allá del social listening

Es importante diferenciar este enfoque de otros más difundidos, como el social listening. Mientras que el análisis de conversaciones trabaja sobre señales explícitas y visibles, la detección de señales débiles con IA predictiva se mueve en otro plano: el de los patrones invisibles, los desvíos silenciosos y las correlaciones emergentes.

No se trata de escuchar lo que el mercado ya está diciendo, sino de interpretar lo que todavía no puede expresarse como demanda, reclamo u oportunidad explícita de forma directa. Esa es la frontera donde la IA empieza a aportar verdadero valor estratégico. Especialmente en entornos donde la experiencia del cliente o del empleado se erosiona antes de volverse queja formal.

Diseñar sistemas que sepan anticipar

Implementar IA predictiva sin una lógica decisional clara suele derivar en sistemas ruidosos o subutilizados. En cambio, cuando la detección de señales débiles se integra a procesos concretos, se transforma en una capacidad organizacional para reducir riesgos, descubrir oportunidades y decidir con ventaja temporal.

Esto exige algo más que tecnología: requiere rediseñar el sistema de gobierno, clarificar ownership y establecer umbrales de acción definidos.

El verdadero salto no está en predecir el futuro, sino en anticipar lo suficiente como para influir en él.

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El mundo de Recursos Humanos (RRHH) está experimentando una transformación sin precedentes, impulsada por cambios tecnológicos, sociales y económicos. A medida que las organizaciones buscan adaptarse a estas nuevas realidades, los departamentos de RRHH enfrentan desafíos que van desde la gestión del talento hasta la adaptación a las nuevas normativas laborales. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) emerge como una herramienta poderosa que puede ayudar a mejorar significativamente los principales procesos de RRHH.

Principales Desafíos en RRHH

1. Atracción y Retención de Talento: Encontrar y retener a los mejores talentos es cada vez más complicado debido a la competencia global, la alta rotación y las expectativas cambiantes de los empleados.
2. Gestión del Desempeño: Evaluar el rendimiento de los empleados de manera justa y efectiva sigue siendo un reto, especialmente en entornos de trabajo remotos o híbridos.
3. Desarrollo y Capacitación: La necesidad de aprendizaje continuo en un mundo laboral cambiante exige programas de capacitación más dinámicos y personalizados.
4. Diversidad e Inclusión: Crear un ambiente laboral inclusivo que promueva la diversidad es esencial, pero muchas empresas aún luchan por implementar políticas efectivas en este sentido.
5. Cumplimiento Normativo: La normativa laboral es cada vez más compleja y las organizaciones deben asegurarse de cumplir con todas las regulaciones, lo que requiere una gestión cuidadosa y actualizada.

El Impacto de la IA en RRHH

La IA, con su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y aprender de ellos, está cambiando las reglas del juego en RRHH. A continuación, exploramos algunas de las áreas clave donde la IA está haciendo una diferencia significativa, y además te quiero contar sobre casos de éxito que hemos implementado con el equipos Blecx en diferentes empresas.

Reclutamiento Eficiente

Uno de los principales beneficios de la IA en RRHH es su capacidad para mejorar el proceso de reclutamiento. Los algoritmos de IA pueden analizar miles de currículums en cuestión de segundos, identificando a los candidatos más adecuados para un puesto. Además, las herramientas de IA pueden evaluar las competencias y experiencias de los candidatos de manera más objetiva, reduciendo sesgos y mejorando la calidad de las contrataciones. A través de microservicios de IA, hemos logrado mejorar la experiencia del postulante, sin necesidad de que carguen formularios y campos específicos, tomamos toda su información (en el formato que la tenga) y extraemos los datos requeridos en nuestro proceso de reclutamiento, no solo vemos el Match que tiene su perfil y su experiencia para la búsqueda, además le damos sugerencias de las formaciones y actividades que debería realizar para alcanzar un scoring mayor para ese puesto.

Mejora del Proceso de Onboarding

El onboarding, o integración de nuevos empleados, es un proceso crucial que puede determinar la satisfacción y el éxito a largo plazo de un empleado en una empresa. La IA puede facilitar este proceso mediante chatbots que guían a los nuevos empleados a través de los procedimientos iniciales, respondiendo a sus preguntas y asegurando que todas las tareas administrativas se completen de manera eficiente. Además a través de RAGS de IA podemos automatizar los pasos obligados del onboarding de manera que sea orgánico transitar los pasos esenciales (como carga de datos de familiares, o banco preferido) y cada nuevo colaborador tenga trazabilidad de su proceso.

Formación Personalizada

La formación y el desarrollo de los empleados son esenciales para el crecimiento de cualquier organización. La IA permite crear programas de formación personalizados que se adaptan a las necesidades y el ritmo de aprendizaje de cada empleado. Las plataformas de e-learning impulsadas por IA pueden recomendar cursos y recursos específicos basados en el desempeño y las aspiraciones profesionales de los empleados. Hace algunas semanas hemos desarrollado un modelo de IA por computer visión que tiene la capacidad de detectar el nivel de engagement en formaciones asincrónicas, esto nos dá la capacidad de cambiar los recursos cuando la IA detecta en el rostro cansancio o pérdida de interés.

Gestión del Talento: Las herramientas de IA facilitan la identificación de habilidades y competencias clave entre los empleados, permitiendo una planificación más efectiva del desarrollo profesional. No menos importante que gestionar el talento, es retenerlo, uno de los principales desafíos de los últimos tiempos. En este último aspecto la IA hemos desarrollados modelos de IA que pueden predecir tendencias de rotación de empleados, identificando quiénes pueden estar considerando dejar la empresa antes de que tomen una decisión final. Estos modelos de IA  nos permiten anticiparnos y generar acciones a tiempo. Por supuesto, nos parece realmente importante generar ambientes laborales que reduzcan la cantidad de colaboradores que se encuentran tentados a dejarnos.

Monitoreo del Bienestar de los Empleados

El bienestar de los empleados es una prioridad para las organizaciones en las que queremos trabajar. La IA puede ayudar a monitorear el estado de ánimo y la satisfacción de los empleados a través de encuestas automatizadas y análisis de sentimientos en comunicaciones internas. Esta información permite a los departamentos de RRHH tomar decisiones informadas y proactivas para mejorar el ambiente laboral. Con uno de nuestros clientes, hemos logrado implementar un bot de emociones y lealtad, que nos permite conocer en momentos claves como se encuentran los equipos, esto ha resultado vital para mejorar herramientas, procesos, y formación de los líderes.

Automatización de Tareas Administrativas: En cuanto a los procesos administrativos, la IA ofrece una automatización que va más allá de simplemente ahorrar tiempo. La automatización impulsada por IA permite a los departamentos de RRHH manejar tareas repetitivas y burocráticas de manera más eficiente, liberando tiempo para que los profesionales se concentren en iniciativas estratégicas. Por ejemplo, la programación de entrevistas, la gestión de solicitudes de vacaciones y la actualización de registros de empleados son tareas que pueden ser completamente automatizadas con IA. Además, la gestión de beneficios y compensaciones puede optimizarse con algoritmos que analizan datos en tiempo real, asegurando que las políticas de compensación sean competitivas y estén alineadas con las expectativas de los empleados.

Diversidad e Inclusión: La diversidad e inclusión son esenciales para construir un entorno de trabajo innovador y resiliente. Sin embargo, muchas organizaciones se encuentran con dificultades para implementar políticas que realmente promuevan un ambiente inclusivo. Aquí es donde la IA puede marcar una diferencia significativa.

La IA puede ayudar a identificar y eliminar sesgos inconscientes en los procesos de selección y promoción, asegurando que las decisiones se basen en habilidades y competencias reales en lugar de prejuicios implícitos. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden analizar el lenguaje utilizado en las descripciones de puestos de trabajo y sugerir cambios para hacerlos más inclusivos. Además, durante el proceso de entrevistas, las herramientas de IA pueden proporcionar evaluaciones objetivas de los candidatos, minimizando la influencia de sesgos humanos.

Más allá del reclutamiento, la IA también puede monitorear las dinámicas internas de la empresa para asegurar que se mantenga un ambiente inclusivo. Esto incluye analizar interacciones en plataformas de comunicación interna y encuestas de clima laboral para detectar patrones de exclusión o malestar entre grupos específicos de empleados. Al actuar sobre estos hallazgos, las empresas pueden crear un entorno de trabajo más equitativo y acogedor para todos.

Agentes de IA: Liberando Tiempo para lo Estratégico

En el camino hacia la transformación digital de los Recursos Humanos, los Agentes de IA emergen como una herramienta clave para maximizar la eficiencia y liberar tiempo para que los equipos puedan enfocarse en tareas estratégicas.

¿Qué son los Agentes de IA?

Se trata de soluciones diseñadas para automatizar actividades específicas dentro de las empresas. Por ejemplo, el Agente de Ingesta y Respuesta Inteligente puede procesar grandes volúmenes de información de documentos y generar respuestas inmediatas, optimizando procesos como la gestión de datos de empleados o la respuesta a consultas frecuentes. Por su parte, el Agente de Conexión y Actualización Continua asegura que las bases de datos estén siempre actualizadas, proporcionando información precisa en tiempo real.

Impacto en Recursos Humanos
Estos agentes pueden analizar las actividades que realizan los equipos de RRHH y automatizar tareas administrativas y repetitivas, como la programación de entrevistas, el procesamiento de solicitudes de vacaciones, o la actualización de registros. Al hacer esto, los profesionales de RRHH pueden enfocarse en lo que realmente importa: desarrollar estrategias de atracción y retención de talento, diseñar programas de formación personalizados y construir un ambiente laboral inclusivo.

Beneficios Clave

• Ahorro de Tiempo: Al automatizar procesos repetitivos, los equipos pueden enfocarse en actividades que generen un mayor valor para la organización.
• Reducción de Errores: Los procesos automatizados minimizan errores humanos, asegurando mayor precisión en la gestión de datos.
• Eficiencia Operativa: Al integrar la IA con los sistemas existentes, las empresas pueden responder de manera más rápida y efectiva a las necesidades del talento.

La Inteligencia Artificial no viene a reemplazarnos, sino a complementarnos, potenciando nuestras habilidades y permitiéndonos concentrarnos en lo que realmente importa: las personas. En Recursos Humanos, la IA es la llave que abre nuevas puertas hacia la eficiencia, la inclusión y el desarrollo estratégico. Al liberar a los equipos de tareas repetitivas y administrativas, nos da tiempo para crear entornos de trabajo más humanos, creativos y significativos.

En este proceso de integración, los Agentes de IA son mucho más que herramientas; son aliados que nos ayudan a transformar datos en decisiones, problemas en oportunidades y desafíos en logros. Al automatizar lo repetitivo, permiten que nuestras mentes y corazones se concentren en construir conexiones, liderar cambios y diseñar el futuro del trabajo.

Hoy, la IA no solo está revolucionando cómo trabajamos, sino también por qué trabajamos, dándonos el tiempo y los recursos para enfocarnos en lo que nos hace humanos. En este nuevo contexto la tecnología está a nuestro servicio, no para sustituirnos, sino para amplificar nuestro impacto. Es hora de abrazar esta revolución y redescubrir el poder del factor humano, potenciados por la inteligencia artificial.

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¿Por qué relevamos la madurez CX?

Cuando queremos desarrollar una estrategia y un modelo centrado en el cliente, tenemos que conocer el punto de partida. Entender cuál es la visión de la organización y poner foco en lo que generamos cuando nos relacionamos con el cliente, cómo es ese vínculo racional y emocional con ellos.

Las emociones generan recuerdos en la mente de los clientes, lo que los lleva a tomar decisiones respecto a la marca. Estas decisiones tienen un efecto directo en los resultados del negocio. No hay negocio sin cliente.

Cuando relevamos la madurez de la experiencia del cliente, queremos identificar la brecha que existe entre lo que los clientes viven hoy y lo que esperan. También identificamos lo que en CX llamamos momentos de verdad para el cliente. Son esos momentos en los que la organización debe concentrarse para cumplir con la promesa y sorprenderlos. Por último, exploramos el camino para vincularnos y fidelizarlos.

La madurez, nos ayuda a saber por dónde comenzar para desarrollar nuestro modelo CX.

¿Cómo relevamos madurez CX?

El proceso de evaluación implica la aplicación de metodologías y herramientas que permitan comprender la relación con el cliente. Esto incluye entrevistas en profundidad con personas clave de la organización y de manera digital con el resto de los empleados. Identificamos arquetipos de clientes para conocerlos y para entender que esperan, recorremos visualmente el viaje del cliente a través del customer journey, lo que nos ayudará a comprender el gap entre lo que recibe y lo que espera. También nos vinculamos con los procesos de la organización, algo que resulta clave para identificar el valor que perciben los clientes en cada punto de contacto.

¿Qué distingue a las empresas maduras en CX vs. las que no lo son?

Primero, tenemos que hablar de estrategia e identidad y la coherencia que existe entre lo que dicen que son y lo que hacen. Acá entra en juego la promesa, la propuesta de valor. Eso genera una expectativa en el cliente que cuando las empresas logran que su experiencia sea tal cual lo que le prometieron, estamos hablando de madurez.

¿Cómo hacen para que las personas claves de la organización tengan este impulso de la organización? Tiene que ver con claridad en los roles. Tener estructurado un modelo de liderazgo con responsabilidades nos ayuda a que luego todos sean CX, independientemente del lugar que ocupen.

El eje trascendental de la centralidad en el cliente tiene que ver con la experiencia del empleado. ¿Qué dinámicas tienen las personas de la organización que generan una buena experiencia del empleado? Es un eje enorme, con muchas cosas por hacer. Muchas veces es donde encontramos más oportunidades, lo que necesitamos es un compromiso con un entorno donde los colaboradores sean tratados como queremos que ellos traten a los clientes.

Conocer a los clientes en todos los puntos de contacto parece un mantra de CX, es lo que más solemos escuchar cuando hablamos de estrategia Customer Centric. Queremos ir avanzando en este sentido, ir actualizándonos con herramientas de gestión para conocer a nuestros clientes evitando la complejidad, cuanto más simples seamos en este eje, más robusta será la madurez CX.

Finalmente, es importante tomar decisiones a tiempo, ser capaces de accionar a partir de mediciones de la experiencia del cliente, analizando la información cuantitativa y cualitativa. Acudir a la innovación nos ayuda muchísimo a tomar decisiones a tiempo.

Hoy está resuena cada vez más la inteligencia artificial, pero la tecnología hace rato está disponible para generar experiencias memorables. Las empresas maduras en CX logran aprovecharlas de manera diferencial, y esto las ayuda a resolver muchos problemas de los clientes.

Hacia una Cultura Customer Centric

Un diagnóstico de madurez no nos alcanza para cubrir la cultura, entonces tenemos que analizar cómo es la cultura actual. Luego diseñamos y cocreamos la cultura deseada. Analizar las brechas culturales que existen entre la cultura actual y la cultura deseada nos permite ir a la acción concreta con una estrategia que nos ayudará a lograr el cambio que buscamos.

¿Cómo lo hacemos? Nos metemos en el ADN de la empresa para descubrir comportamientos, creencias, valores, si hay relaciones formales o informales a través de metodología cualitativa y cuantitativa.

Se realiza un proceso de análisis y creación para encontrar patrones en la cultura. Vemos qué tienen en común y qué diferencias los caracteriza.

¿Cómo definimos la transformación cultural? Realizamos sesiones de diseño para identificar los comportamientos deseados, cuáles son los hábitos que hacen a una cultura centrada en el cliente.

Por último, vamos a la acción para acelerar el cambio: como un equipo de proyecto alineamos los procesos y sistemas para desarrollar programas que generarán engagement.

¿Qué sucede si no se realiza un diagnóstico de madurez CX?

No llevar a cabo este diagnóstico puede resultar en la falta de comprensión y de información muy valiosa de los clientes, en la incapacidad de identificar problemas y oportunidades de mejora, en el riesgo de perder clientes, en impacto negativo en la reputación de la marca y una pérdida sustancial de ventaja competitiva frente a empresas referentes en CX.

Conclusiones

Es fundamental comprender y mejorar constantemente la experiencia del cliente para garantizar el éxito a largo plazo de tu negocio. El diagnóstico de madurez CX es una herramienta crucial y muy potente para este objetivo. Nos permite profundizar en aspectos claves de abordaje de nuestros clientes como sus necesidades insatisfechas, los puntos de dolor y las malas experiencias. Estos aspectos pueden gestionarse a través de acciones concretas y medibles involucrando a todas las áreas de interés de la organización. Como ya dijimos, es el punto de partida para diferenciarnos y ofrecer experiencias únicas y memorables.

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¿Has visto la película Código Enigma (The imitation game)?

Ésta relata la heroica contribución de Alan Turing y su equipo en descifrar los códigos de la máquina Enigma utilizada por los alemanes durante la Segunda Guerra Mundial.

Y… ¿Qué relación tiene esta historia con la Voz del Cliente?

Así como Turing y su equipo enfrentaron la abrumadora tarea de descifrar los mensajes encriptados sin tener acceso directo a las claves de cifrado, las organizaciones hoy navegan a través de un mar de datos dispersos y a menudo encriptados de comportamiento y feedback de clientes para descubrir sus verdaderas necesidades y deseos. La voz del cliente es esa información vital, oculta dentro de los patrones de compra, las interacciones en redes sociales, las encuestas de satisfacción, y los comentarios directos, esperando ser descifrada y comprendida.

La historia de «Código Enigma» nos recuerda que, con los recursos y el enfoque correctos, incluso los códigos más complejos pueden ser descifrados.

Te compartimos algunas herramientas y consejos esenciales para captar, analizar y accionar efectivamente sobre la voz del cliente, transformando insights en mejoras tangibles:

• IA como aliada para entender en profundidad a las personas: implementando herramientas de análisis de sentimientos podrás evaluar rápida y eficientemente cómo se están sintiendo los clientes a partir del procesamiento de palabras e imágenes, en encuestas, entrevistas o interacciones.
• Complementá los resultados de las encuestas con indicadores claves de negocio: esto te permitirá integrar lo que el cliente dice lo que realmente hace. Entender cómo se comportan los clientes con la empresa es sumamente importante para predecir futuras decisiones y comportamientos.
• Fomentar la generación y participación de Foros CX: son el espacio por excelencia para compartir la voz del cliente entre todas las áreas y debatir cursos de acción de la estrategia CX. Pueden tener una frecuencia semanal, quincenal o mensual.

Recordá que igual de importante que es escuchar la voz del cliente, es hacer algo con esa información. Según un estudio de Harvard Business Review, menos del 25% de las empresas que escuchas a sus clientes accionan sobre esos insights, lo cual genera frustración en las personas e impacta fuertemente en una disminución del compromiso de dar feedback la próxima vez.

¿Estás listo para resolver el enigma y llevar la experiencia del cliente al máximo nivel?

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Mejorar la experiencia del cliente es una tarea que supone muchos desafíos, pero sin duda enormes satisfacciones para cada persona de la organización que comparte el propósito de ser una empresa orientada al cliente. Los beneficios de una estrategia Customer Centric, se vuelven tangibles y duraderos.

A pedido de algunos clientes, acá van una serie de principios que creemos pueden funcionar como decálogo de la gestión y pueden guiarnos en la toma de decisiones.

• Los clientes son personas, no números de cuentas en el CRM. 

• Nada, nada, nada es más importante que resolver un problema de un cliente

• Usa los datos de manera responsable, son del cliente, no tuyos

• Si pides la opinión del cliente, haz algo con ella. Haz que signifique algo el tiempo que le dedican a contestar tus encuestas

• Reconoce los errores de la organización y repáralos.

• El tiempo del cliente es muy valioso

• No menosprecies el impacto de la simplicidad y facilidad en tu relación con el cliente

• Sé transparente con los precios y las funcionalidades del producto o servicio

• Primero los básicos, no olvidemos a Maslow

• Si un cliente quiere terminar su relación con la empresa, no le pongas trabas. 

Vamos a profundizarlos un poco más

1- Los clientes son personas, no números de cuentas en el CRM.

Sin importar el tamaño de tu organización, vas a caer en la tentación de contabilizar clientes, relacionarte de manera estándar con todos ellos y ofrecer los mismos productos, servicios y soluciones. Pero es necesario que logremos conocer a cada cliente y personalizar su experiencia. Cuantos más clientes tenemos esto puede resultar una odisea, pero hoy contamos con muchas herramientas que nos permiten conocer al cliente, registrar sus expectativas, sus necesidades y darles una atención personalizada. Podríamos comenzar realizando arquetipos de clientes, para agrupar clientes con características similares, hasta tanto logremos personalizar 1 a 1. En término de interacciones, no tenemos excusas para hacerlo, cada contacto, cada interacción debería significar una oportunidad para que ese cliente sea especial. 

 2- Nada, nada, nada es más importante que resolver un problema de un cliente

En la medida que tengamos una cultura centrada en el cliente, vamos a lograr que cualquier persona de la organización, sin importar en qué área o departamento se encuentre, tenga como máxima prioridad la resolución de un problema del cliente. “Cultura” suena tal vez a “muchos años”. Sin dudas lograr una transformación que permita centrarnos en el cliente va a demandar tiempo y esfuerzo, pero en la medida que practiquemos esta norma “El cliente siempre primero” nos vamos a ir acercando hacia una empresa Customer Centric. 

3- Usa los datos de manera responsable, son del cliente, no tuyos

En nuestra misión de conocer al cliente, y por el mismo curso de relación con él, son muchos datos los que consolidamos en nuestros sistemas. Mantener la seguridad de esta información hoy, es más importante que nunca. Proteger los datos personales y financieros de los clientes para garantizar su tranquilidad, reducir su vulnerabilidad y aumentar su confianza en nosotros, debe ser una prioridad.

4- Si pides la opinión del cliente, haz algo con ella. Haz que signifique algo el tiempo que le dedican a contestar tus encuestas

Recomendamos medir la experiencia del cliente instalando un programa de Voz del Cliente. Pero OJO… no decimos: hacer encuestas. Decimos: Instalar un programa de Voz del Cliente. ¿Dónde está la diferencia? En principio cuando relevamos la experiencia del cliente, no solo usamos como input las encuestas, hay muchas fuentes para comprender su percepción y experiencia actual, muchas veces no necesitamos molestarlo. Por otro lado, la ambición no se encuentra solo en medir, sino en instalar un proceso que comienza con el relevamiento, se realimenta a través de acciones y entrega feedback al cliente de estas mejoras. La clave, no midamos si no tenemos capacidad para hacer close  the loop. Un cliente que nos brinda información valiosa pero no recibe respuestas sobre lo que nos indicó es muy probable que nunca más nos de su feedback.

5- Reconoce los errores de la organización y repáralos.

Sabemos que los clientes están dispuestos a tolerar errores, pero no toleran que cuando ocurran no los reparemos. Si algo falló, tenemos que aceptarlo, resolverlo y repararlo. A medida que mejoremos continuamente nuestro servicio al cliente, nuestros procesos internos, nuestros sistemas, estos errores serán casos aislados que serán percibidos por el cliente y cuando sucedan, tenemos que hacernos cargo. Para concretar esto es recomendable por un lado, que cada persona de la organización tenga autonomía para resolver errores, por otro lado, tener sistematizada la recopilación de estos eventos, para poder abordarlos no solo a nivel individual (reparar el error de un cliente concreto), sino además comprender cuando debemos resolver un problema que afecta a todos (por ejemplo cambiar un proceso)

6- El tiempo del cliente es muy valioso

Cuando diseñamos experiencias, nuestro modelo de relacionamiento y cualquier proceso que le de soporte a la relación con el cliente, es fundamental pensar cómo podemos reducir el tiempo que el cliente va a dedicar a este vínculo. Tenemos que ofrecer experiencias en las que nuestros clientes sientan que ganan más de lo que pueden perder.

7- No menosprecies el impacto de la simplicidad y facilidad en tu relación con el cliente

Menos es más, hacerlo simple y fácil. Esta norma es tremendamente potente para poner en la matriz de decisión, tanto es así, que hay una métrica que hoy correlaciona directo con la lealtad y repetición de compra que está relacionada a esta variable: el CES (Customer Effort Score)- Cuanto menos esfuerzo tenga que hacer el cliente en su journey con nuestra empresa, más probable es que repita la compra o siga eligiendo la marca.

8- Sé transparente con los precios y las funcionalidades del producto o servicio

Necesitamos comunicarnos de manera transparente con el cliente y no prometer lo que no podemos cumplir. Debemos entregar a los clientes lo que necesitan y desean, y la transparencia es la mejor manera de aumentar esa confianza entre el cliente y la empresa. Los clientes están cada vez más interesados ​​en relacionarse con marcas que les dan acceso, a la propia marca, al producto y a las personas que respaldan la compañía. Comunicarnos con transparencia, aun cuando podemos mostrarnos falibles y con cuestiones a resolver va a mejorar la relación con el cliente y nos permitirá conectar mejor.

9- Primero los básicos, no olvidemos a Maslow

Este principio está totalmente relacionado a la promesa de marca, y nuestra propuesta de valor. Depende de qué producto o servicio le vendimos al cliente, no olvidemos nunca que necesidad básica buscar satisfacer, y cuáles fueron los diferenciales por los que nos eligió. Nadie quiere un cuadro hermoso en una casa con paredes rotas. Muchas veces dedicamos tiempo y recursos para diseñar servicios o funcionalidades que nos distingan, intentando superar las expectativas del cliente, pero aún nos queda mucho camino por recorrer para cumplir con los básicos. Empecemos por ahí.

10 -Si un cliente quiere terminar su relación con la empresa, no le pongas trabas.

Una vez escuche esta frase: “la forma en que una empresa gestiona la baja de un servicio, o el abandono de un cliente, explica en gran medida como es la experiencia del cliente en esta empresa. NO pongamos trabas, si un cliente decidió abandonarnos, lo mejor que podemos hacer es simplificarle la salida, dar una buena experiencia en esa última interacción, es probable que en otra oportunidad nos vuelva a elegir. Por último aprovechemos la instancia para profundizar el motivo de abandono, seguramente tenemos mucho por aprender y mejorar. 

Este es mi decálogo, y seguramente tendrás algunas ideas para aportar!

¿Me contás cuál es el tuyo?

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Las empresas que logran el éxito en los mercados son las que entienden las necesidades de sus clientes y consiguen captar su atención a través de experiencias diferenciadoras. Podemos decir, con cierto grado de certeza, que la mayoría de las organizaciones con las que trabajamos tienen claro esto. Sin embargo, un gran número de ellas han carecido del conocimiento sobre gestión de métricas que les permita conocer el impacto en los resultados del negocio. Han realizado inversiones en estrategias para la experiencia del cliente, pero no han podido comprender el verdadero impacto económico.

Hay un impacto directo sobre el negocio cuando transformamos las experiencias del cliente. Las evidencias que tenemos nos han demostrado que las empresas que trabajan en experiencia del cliente logran clientes leales, dispuestos a recomendar la marca y recordándola en su próxima compra.

Sin duda la inversión en experiencia del cliente se traduce en mayor crecimiento.

Pero un tema que resuena permanente en nuestros foros, es el desafío de la mayoría de los profesionales de Customer Experience en calcular correctamente el ROI de la experiencia en los diversos negocios y contextos actuales.

Para las compañías, contar con herramientas que les ayuden a conocer cuál es el resultado económico de sus esfuerzos en Customer Experience, es esencial para lograr el sostenimiento y desarrollo de sus programas de transformación de las experiencias.

¿A que llamamos análisis de la economía de la experiencia?

Son los estudios tendientes a encontrar la conexión de las acciones de mejora de la experiencia de los clientes, con los ingresos o ganancias de la organización.

Big Data nos permite hoy trabajar en forma global con la infinidad de datos que la organización dispone de los clientes, pudiendo establecer estas relaciones estadísticas entre los indicadores de experiencia del cliente y el resto de los indicadores de la compañía, ya sean económicos o financieros.

Esto permite establecer modelos predictivos del comportamiento del cliente, lo cual para muchas organizaciones hoy genera un diferencial competitivo muy alto.

Un poco de números

Cada 7 puntos de incremento promedio en NPS, implica un impacto en rentabilidad del 1% ¹. Comparando promotores con detractores en la evaluación de NPS, los primeros tienen 4,2 veces más intención a volver a comprar, y 7,2 veces más intención de aceptar una nueva oferta ².

Cada recomendación de un cliente promotor, nos genera un impacto en el indicador del costo de adquisición de clientes, disminuyéndolo. Y considerando que ese costo es hasta 7 veces mayor a lo que cuesta venderle a un cliente fiel ³, no es un impacto para despreciar.

Según la industria y el mercado con la que tratemos, podemos medir el impacto en el negocio originado en la transformación de las experiencias considerando diferentes métricas CX.

Por ejemplo, en servicios podemos observar el impacto mirando el indicador de Satisfacción de clientes. Este correlaciona con el ciclo de vida del cliente, que nos permite contar días de facturación. Cuanto más alto es el indicador de Satisfacción, mas alto es el ciclo de vida (hasta 1,6x para clientes con satisfacción T2B ⁴). Entonces, a más meses de ciclo de vida, mayor facturación (hasta 1,9x para clientes con satisfacción T2B ⁴).

En otros casos, para empresas que venden productos, logramos correlacionar el NPS con el valor del ticket promedio. Como en el caso anterior, los clientes mas leales, con niveles 9 y 10 de NPS (promotores) son los que tienen mayores ingresos por ticket, y mayores índices de recompra (hasta 1,5x ⁴).

¿Como llegamos al análisis del impacto económico?

Las razones principales del crecimiento económico, provocado por nuestras acciones centradas en el cliente, están enfocadas en los siguientes factores:

Los clientes con buenas experiencias

• Gastan más
• Recomiendan mas
• Tienen menos intenciones de abandono
• Siguen eligiendo la marca en cada oportunidad
• Por último, otro factor aportado por Philip Kotler resulta aun mas esclarecedor: “Vender a un nuevo cliente, cuesta entre 5 y 7 veces mas que vender a un cliente fiel” y le agrego: un cliente satisfecho deja ver en su entorno esta sensación de 3 a más personas, en tanto un cliente insatisfecho se ocupará de denostar la marca a 9 o más personas.

Tomando en cuenta estos conceptos, surgen los Economics de la Experiencia. Algunos de los drivers que nos permiten luego analizar el impacto en ROI CX son las siguientes:

• Costo de adquisición de clientes
• Ciclo de vida
• Valor de la recomendación
• Ratio de retención
• Revenue
• Resolución en el primer contacto
• Costo promedio del ticket

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¹ London School of Economics, 2017.

² Temkin research, 2017.

³ Philip Kotler, HBR.

⁴ Forrester, The Business Impact of Investing in CX, 2018.

La entrada Economia de la experiencia se publicó primero en Blecx | Agencia Customer Experience y Transformación Digital.

Nunca ha sido más importante ofrecer una experiencia consistente y sin esfuerzos para los clientes y mirar hacia el futuro para encontrar formas innovadoras de satisfacer sus necesidades. Con eso en mente, comparto cinco predicciones de Blake Morgan para la experiencia 2020.

Espero las disfrutes tanto como nosotros!

Servicios sobre productos:

Muchos consumidores, especialmente los jóvenes, se están alejando del consumismo. Descubrir nuevas formas de vender a los consumidores versiones productos que ya tienen no es un buen negocio.

Las compras de teléfonos inteligentes han disminuido, como resultado de que los consumidores no reemplazan sus teléfonos antiguos perfectamente funcionales.

Tal vez sea el libro anti-acaparamiento de Marie, tal vez sean actitudes generacionales, pero la investigación muestra que las personas están comprando menos, con un movimiento hacia las experiencias sobre las cosas. Las empresas ahora se dan cuenta que tienen que volver a imaginar muchas de sus prácticas comerciales, específicamente lo que realmente venden a los clientes.

Las organizaciones pensarán más en la ayuda que los clientes realmente necesitan en lugar de simplemente encontrar nuevos productos para venderles. La preferencia de gastar dinero en experiencias en lugar de comprar cosas a menudo se extiende a tener acceso a algo en lugar de poseerlo directamente.

Es posible que los consumidores más jóvenes no quieran comprar su propio automóvil, pero pagarán una tarifa mensual por el acceso a un automóvil compartido. Lo mismo ocurre con servicios como transmisión de medios, alquileres de vacaciones y entrega de alimentos. Se trata del servicio que rodea a los productos en lugar de los productos en sí. Los minoristas a menudo siguen compitiendo en precio, pero no será suficiente para salvarlos a largo plazo. El enfoque está cambiando para ofrecer una gran experiencia en lugar de enfocarse únicamente en los productos. Las marcas tienen numerosas opciones cuando se trata de competir en la experiencia, incluida la creación de tiendas conceptuales experimentales, la enseñanza a los clientes, la prestación de un servicio personalizado, hacer el bien en la comunidad y mucho más.

Consideración de los vínculos emocionales

Antes incluso de querer usar la tecnología, los clientes deben sentirse reconocidos y entendidos. Durante décadas, las marcas se han preguntado cómo conectarse mejor con sus clientes y a través de esto ofrecer experiencias increíbles. Todo el tiempo, la respuesta ha estado justo frente a nosotros. En lugar de preocuparse por las nuevas tecnologías, las marcas deben considerar los fundamentos psicológicos.

Los clientes que sienten que tienen una conexión emocional con una marca se convierten en defensores leales, hacen compras repetidas y recomiendan la marca a familiares y amigos. En lugar de centrarse únicamente en las soluciones tecnológicas que ofrecen a los clientes, las marcas primero necesitan construir relaciones confiables y reflexivas. ¿Cómo se siente un cliente acerca de una marca? ¿El cliente valora el servicio? ¿Cómo podría el cliente conectarse emocionalmente con una marca?.

La consideración nace de tener una mentalidad centrada en el cliente donde todos están obsesionados con proporcionar al cliente el mejor servicio y soluciones increíbles. Eso se expande a la cultura organizacional, reflexiva hacia los empleados que permite que se sienten valorados y cuenten con las herramientas que necesitan para hacer su trabajo. En esas culturas, los empleados de todos los niveles saben cómo su trabajo impacta a los clientes y a los objetivos generales de la empresa. 

A pesar de todo lo que se hable de tecnología en el futuro, un gran impulso en 2020 será la consideración de los vínculos. Los clientes quieren construir relaciones y conexiones emocionales y responderán a las marcas que muestran interés en ellos y sus sentimientos y luego seguirán con una experiencia consistente y basada en la tecnología.

La cultura es la número uno

La experiencia del cliente no se trata solo del cliente. En realidad, comienza enfocándose en los empleados y creando una cultura coherente. Las empresas se están centrando aún más en la experiencia de los empleados. Muchos Directores de RRHH ahora se autodenominan directores de experiencia de empleados. Las empresas están comenzando a darse cuenta que hasta que no comiencen con lo que está sucediendo dentro de sus paredes, no van a tener la cultura que necesitan para alcanzar la velocidad.

Crear una cultura sólida no es fácil, pero la inversión paga recompensas tanto con clientes como con empleados. Las empresas entienden cuánto trabajo tienen que hacer en esta área y cuán difícil es realmente ese trabajo cuando se trata de atravesar una organización con miles de personas.

En la era de #BlackLivesMatter y #MeToo, las empresas que intentan desempolvar todas sus deficiencias debajo de la alfombra solo lo empeoran. Las buenas compañías están teniendo conversaciones difíciles. Las organizaciones necesitan hacer un mejor trabajo y capacitar a sus líderes sobre cómo abordar temas que podrían ser incómodos de discutir.

Un ex ejecutivo de Sears recuerda un momento en que el ex CEO enfrentaría a los líderes entre sí en competencia por los recursos. La cultura era competitiva y cerrada. Podemos ver lo que le sucedió a Sears y la pendiente descendente en la que ha estado durante años. La cultura es la pieza más olvidada de la estrategia de experiencia del cliente, pero las organizaciones estarán priorizándola en 2020 para lograr agilidad.

Ingeniería y Customer service finalmente unen fuerzas

Durante demasiado tiempo, la ingeniería y atención al cliente han trabajado en reinos separados, cada uno haciendo lo suyo uno al lado del otro sin colaborar realmente. A medida que avanzamos hacia 2020, las empresas están combinando sus esfuerzos de ingeniería y servicio al cliente para crear fuertes circuitos de retroalimentación.

Uno de los mejores ejemplos proviene de Slack.. A medida que Slack experimentó un rápido crecimiento, sus lideres se dieron cuenta de que era demasiado grande para que una persona supiera todo. Los representantes de servicio al cliente de Slack ahora se especializan en ciertas áreas del programa y se convierten en expertos especializados. Los empleados se benefician de tomar posesión de ciertas áreas, y los clientes pueden ser atendidos más rápidamente enviando automáticamente su pregunta a un especialista en esa área en lugar de moverse sin rumbo fijo por el departamento de servicio. El departamento de servicio trabaja en estrecha colaboración con los equipos de productos e ingeniería para buscar formas de cambiar y actualizar el producto en función de preguntas o problemas comunes de los clientes.
Básicamente las empresas gestionan las dudas o inconvenientes de la siguiente manera, el cliente tiene alternativas para auto gestionarse, pero si no logra resolver se contacta con alguien de customer services. A medida que se generan problemas frecuentes, ingeniería realiza los cambios sobre el producto. Este formato no siempre es la mejor, especialmente cuando se considera la frecuencia del problema, el tiempo y el costo para solucionarlo en lugar de simplemente resolver los problemas a medida que surgen. Cuando el servicio al cliente y la ingeniería trabajan juntos y tienen una relación sólida, pueden encontrar el equilibrio en el manejo de las quejas de los clientes y garantizar que el producto esté centrado en el cliente y sea intuitivo.

El mundo B2B comenzará a entregarse de manera eficiente

El mundo B2C ha progresado enormemente en la experiencia del cliente en los últimos años, tanto es así que se ha convertido en una fuerza impulsora para muchas empresas orientadas al cliente. Sin embargo, el espacio B2B todavía está rezagado. Muchas empresas B2B no se centran en la experiencia del cliente, y los clientes B2B siempre esperan la misma experiencia mediocre. Eso contrasta con las experiencias personalizadas que ven en su vida personal todos los días. B2B necesita avanzar con más herramientas y un mayor énfasis en la experiencia del cliente.

Al mismo tiempo, las empresas B2B están creciendo a un ritmo acelerado. Se predice que la sucursal B2B de Amazon, Amazon Business, tendrá un valor de $ 31 mil millones en cuatro años, incluso cuando los expertos dicen que los inversores la ignoran en gran medida. Lo mismo es cierto para las empresas B2B en muchas industrias que enfrentan un crecimiento increíble. Claramente, hay clientes que esperan ser atendidos mejor.

Empresas B2B que han impulsado la experiencia del cliente, como IBM, que asigna a cada cliente un equipo de especialistas para ayudarlos a integrar IBM Cloud en sus programas actuales y aprovechar mejor el programa, y ​​FedEx, que agilizó su comunicación con el cliente para convertirse en uno de las empresas B2B más confiables, han sido increíblemente exitosas en impulsar la innovación y diferenciarse de la competencia. El resto del mundo B2B necesita hacer lo mismo para servir bien a sus clientes y obtener la atención que se merecen.

2020 traerá la experiencia del cliente a una nueva década. El increíble crecimiento en la atención al cliente que hemos visto en los últimos años solo continuará creciendo en la próxima década, brindando a los clientes más poder y a las empresas más oportunidades para crecer de las que tuvieron hasta ahora.

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Solución sin problema

El enamoramiento del diseñador por una solución lleva a pasar por alto el problema o la oportunidad que el cliente o grupo de interés tiene. Un buen diseño no satisface únicamente a sus creadores, sino que debe, fundamentalmente, “solucionarle la vida” al destinatario.

Quién es el cliente

Es clave entender quién es el cliente. Los Mapas de Empatía y los Customer Journeys ayudan muchísimo, pero no hay que olvidar que si uno diseña es porque está hablando del futuro. La tendencia es a mirar al cliente actual. Lo correcto es pensar en quién será el cliente del futuro y que valorará ese cliente, independientemente si lo es hoy o no.

Vivir con el cliente

La rutina y la comodidad nos lleva, muchas veces, a diseñar desde una sala de reuniones. Aunque uno use muchos datos operativos y de encuestas, nada reemplaza el ver (gestos y reacciones), escuchar (lo que dice y no dice) y percibir (emociones) del cliente. No se trata de pensar como el cliente ni tampoco de ser cliente, aunque esto podría ayudar y mucho en la mayoría de las situaciones. Ser el diseñador no permite experimentar total e ingenuamente como cliente.

En 1985, John Guaspari ya lo dejaba claro en su libro I know it when I see it. El cliente necesita ver, tocar, usar; sólo después se sabrá si lo que respondió en una encuesta lo va a cumplir.

Se trata de tenerlo a él, no a un representante (error común de los Product Owner en Agile).

Aprender y rápidamente

Las iteraciones se han puedo de moda, Agilidad, Lean Start Up, Design Thinking, todas nos llevan por el camino de testear rápidamente la idea para validarla con el cliente.

Pero lo no tan usual, es lograr un aprendizaje real e ingenuo. Y para lograrlo, la clara idea de qué es lo que se quiere aprender es una clave: ¿cuál es la hipótesis de valor que intenta validarse? ¿Qué aprendizaje es que debe tenerse?

Y también es necesario olvidar el ego. La experiencia muestra que cuando piensa que tiene todo bajo control, que ya no hay error por encontrar y nada por corregir, cuando no hay nada por inventar, aparece alguien con lo imprevisto. Design Thinking, innovar, exige que dejemos el ego de lado y entendamos que el cliente cuestionará lo incuestionable y sugerirá lo impensable haciéndonos sentir incompetentes. Ese es el momento clave del aprendizaje, los que reaccionen sin explicar ni justificar serán los exitosos.

Así que no discutan ni pasen horas y horas analizando. Experimenten y validen con resultados las ideas.

No alcanza el brainstorming

Encontrar a quienes practican el Brainstorming siguiendo sus reglas es muy difícil. Aún así, es difícil encontrar a quien no lo valore. Pero para innovar no alcanza, se necesita complementarlo no sólo con disciplina, sino que también con otros métodos, como por ejemplo, la exploración de extremos, el cambiar quien lo hace, explorar la evolución de la tecnología, de los escenarios y las tendencias, usar historias de clientes y no clientes, pretender ser otra persona y cuestionar las presunciones.

Pensar cosas diferentes no significa que se es creativo. Si lo que se dice y hace es diferente pero no contribuye a solucionar el problema, no se es creativo. Y el que podamos hacer algo no significa que debamos hacerlo.

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Si pensamos que las emociones son uno de los tres aspectos más relevantes para lograr la mejor experiencia con los clientes ¿No sería al menos interesante prestarle especial atención a este aspecto, que impacta directamente en la lealtad de marca?

El mundo va a ritmos vertiginosos y en promedio una persona toma 35.000 decisiones cada día, un número muy significativo que además está compuesto por un factor central: Nos resulta mucho más fácil, rápido y automático decidir basándonos en nuestras emociones, que dedicarle energía y esfuerzo para hacerlo racionalmente.

Entonces, pareciera que es una condición natural «confiar» en nuestras emociones para comprar, y aún más, ser leales a una marca para seguir apostando por ella.

Este punto me llevó a pensar en cómo son nuestras interacciones con las organizaciones hoy: ¿Son más frecuentes con «un ser humano del otro lado»? ¿O más bien nos guía un algoritmo que vive en algún canal digital? Por ahora el primer caso es el más común, pero no por mucho más tiempo.

Interactuando con mi compañía de internet para entender un cargo facturado que me parecía incorrecto, decidí comenzar mi interacción con «Mario», un bot que muy amablemente me guió….a la nada. Cada frase, consulta, o palabra clave que yo suponía «era clave», me devolvía una frase demasiado general, o que no correspondía con lo que estaba preguntando, o en el mejor de los casos, me direccionaba a las famosas FAQs, que obviamente de poco me servían para lo que necesitaba averiguar y resolver.

Es decir, en mi caso, ninguno de los tres drivers claves de una buena experiencia fueron cumplidos: no resolvieron mi necesidad, fue un gran esfuerzo hablar con «Mario», y mi emocionalidad no fue la mejor, digamos.

Desde mi emoción, no quería saber nada más con esta compañía, me rendí y terminé llamando al call center para empezar (nuevamente) mi averiguación, no del todo bien predispuesto.

Pareciera, entonces, que es clave diseñar experiencias digitales y automáticas con los clientes, sin perder de vista que hay comportamientos humanos que son decisivos para aproximarse a una buena interacción.

Hacer creer al humano real que está interactuando con otro humano, que no es más que un algoritmo, y que impacte positivamente sobre sus emociones suena complicado, pero es más simple si entendemos algunos factores claves en una simple conversación:

Primero, intentamos decodificar la intención del otro. Entender qué busca o quiere la persona con quien iniciamos una conversación.

Entonces, si queremos incluir este concepto a nuestro diseño de interacciones digitales, ¿no deberíamos intentar anticipar qué necesita nuestro cliente al interactuar con nuestra organización?

Algunos caminos posibles podrían ser segmentar por patrones de comportamiento de los clientes, o basarnos en sus interacciones pasadas para intentar anticipar su propósito.

Segundo, desarrollamos un marco contextual con quien conversamos. Entendemos cómo encarar la interacción basándonos en la edad, la historia que conozcamos y los contactos previos que hemos tenido.

¿Cómo podríamos incluir esto en nuestro diseño digital? Para personalizar la experiencia, por ejemplo, podríamos entender si es un cliente que contacta por el mismo motivo reiteradas veces, o lo hace por primera vez. ¿Su emocionalidad es muy distinta en ambos casos, no? Recordando mi contacto con «Mario», ya me había contactado por el mismo motivo más de una vez, y esperaba que no me pregunten tres veces mi DNI o el motivo de mi contacto. ¿El cliente que nos contacta lo hizo anteriormente por un canal distinto? Pareciera clave que esa información sea parte del contexto que necesitamos entender, la omnicanalidad es decisiva en este punto.

Tercero, la empatía. Las personas intentamos, al menos, interpretar la comunicación verbal y no verbal para «acomodarnos» al estado emocional de nuestro interlocutor.

Esta característica tan humana e imprescindible, pareciera ser intransferible a un algoritmo. ¿Pero qué pasaría si combinamos el feedback de los clientes con datos transaccionales? Si «tomamos la temperatura» de los clientes en diferentes puntos clave de sus viajes, ¿no podríamos anticipar emocionalidades «recurrentes» en momentos clave de cada viaje, por más que puedan ser en su mayoría «negativas»? Y si pensamos en herramientas de análisis de voz y texto, a partir de lo anterior, ¿no podríamos diseñar el escalamiento temprano y proactivo hacia una interacción humana con un especialista?

Como los seres humanos somos inherentemente sociales, nuestra expectativa al interactuar con algoritmos y canales digitales es prácticamente la misma que si lo hiciéramos con otra persona. ¿Qué pasa si no logramos lo que necesitamos? Nuestra insatisfacción no será menor. Entonces, pareciera clave poder manejar las expectativas de los clientes, que están directamente ligadas a sus estados emocionales.

Quizás entonces la responsabilidad está en pensar las interacciones digitales sin perder de vista los aspectos humanos básicos de cualquier interacción «cara a cara», de esa forma podrían tener sentido y lograrían apalancar la lealtad de nuestros clientes y lograr experiencias memorables.

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