En el marco del evento anual Cadena de Valores de Banco Galicia, Noelia compartió una reflexión sobre cómo el Compliance está evolucionando desde un enfoque centrado en la norma hacia una mirada más estratégica, cultural y conectada con la experiencia de las personas.

Uno de los ejes centrales fue el rol del liderazgo en la construcción de integridad organizacional. El llamado “tono en la cima” no solo define lineamientos formales, sino que impacta directamente en cómo se toman decisiones y en la coherencia entre los valores declarados y las prácticas reales. En este sentido, el Compliance deja de ser únicamente una función de control para convertirse en un habilitador de confianza y sostenibilidad organizacional.

La ponencia también puso en foco la experiencia del colaborador como parte del ecosistema de cumplimiento. Generar entornos claros, seguros y consistentes permite reducir riesgos, mejorar la calidad de las decisiones y fortalecer la cultura organizacional en contextos de creciente complejidad regulatoria.

Si querés profundizar en estas ideas y conocer la mirada completa de Noelia, podés ver la charla completa acá.

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En esta entrevista de MUNDO HR, Noelia Mansilla conversa con Blecx sobre el nuevo posicionamiento de Recursos Humanos frente a la IA, los desafíos de adopción en contextos reales y el rol que debe asumir HR en procesos de transformación organizacional.

Algunos ejes de la conversación:

• El pasaje de un HR operativo a un HR con capacidad analítica y criterio estratégico.
• Cómo integrar IA en procesos de talento sin desarticular cultura y experiencia.
• Las principales barreras que aparecen en la implementación (modelo decisional, estructura, liderazgo).
• Qué nuevas capacidades requieren los equipos para trabajar en entornos aumentados por IA.

Una mirada concreta y aplicada para organizaciones que buscan escalar tecnología con coherencia organizacional.

Podés acceder a la entrevista completa en:

YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=pijvkG0E8WA

Spotify
https://open.spotify.com/episode/1EgpuBEuA73Qs5rD3paA2S?si=wdrFw8U-QFOJFBqYWsB5ew&pi=8HU2e2WpQe27b&t=239

En Blecx acompañamos a las organizaciones en este recorrido: articulando estrategia, procesos, cultura y tecnología para que la transformación tenga impacto medible y sostenible.

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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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Habían cambiado el CRM, sumado capacitaciones y ajustado procesos internos, pero cada avance chocaba con una desconexión en otra parte del sistema. Las ventas no repuntaban, la rotación de personas seguía alta y los clientes encontraban fricciones en momentos críticos del viaje.

El quiebre llegó cuando la organización dejó de intervenir áreas por separado y comenzó a integrar CX, EX y UX bajo un mismo marco operativo.
A partir de esa alineación —entre equipos, datos, procesos y puntos de contacto— se destrabó lo que antes parecía resistente al cambio: redujeron 35% los tiempos de atención, el NPS subió 21 puntos y la rotación operativa bajó 18%.

No fue un proyecto de “más herramientas”, sino un cambio de coherencia interna. Ahí aparece el valor real de Total Experience (TX): dejar de “optimizar silos” y empezar a gestionar la experiencia de forma unificada, con impacto directo en negocio.

Qué es Total Experience y por qué hoy es un factor estratégico

Total Experience (TX) es un enfoque que combina cuatro dimensiones en un mismo sistema:

• CX (Customer Experience)
• EX (Employee Experience)
• UX (User Experience)
• Multi-experience / Multi-touchpoint (la coherencia de la experiencia entre canales, procesos y momentos)
  
  

Cuando estas dimensiones se analizan aisladas parecen claras; cuando se gestionan juntas revelan la complejidad real del negocio.

A diferencia de los modelos tradicionales, TX no se apoya en proyectos aislados ni en mejoras tácticas.Su base es un principio simple pero disruptivo: todas las experiencias están conectadas y afectan directamente los resultados del negocio.

Según Gartner, las empresas que adoptan un enfoque TX aceleran hasta un 25% la adopción digital, mejoran un 20% la satisfacción del cliente y logran incrementos de eficiencia superiores al 30% cuando integran procesos internos con datos y tecnología.

En 2025, el diferencial competitivo no está en tener más tecnología, sino en cómo se integra esa tecnología con la cultura, los equipos y la experiencia final del cliente.

Por qué las experiencias separadas ya no funcionan

La mayoría de las organizaciones sigue operando con una lógica fragmentada:

• CX responde a un área.
• EX depende de otra.
• UX queda en manos de producto o tecnología.
• Los procesos se diseñan sin considerar el impacto en la experiencia.
• Los datos viven dispersos entre sistemas que no dialogan.

Ese modelo funcionó mientras los clientes eran menos exigentes, los equipos más estables y la digitalización avanzaba por capas. Pero hoy cada interacción del colaborador, del cliente o del usuario, está atravesada por decisiones tomadas en múltiples áreas que rara vez se coordinan entre sí.

Por eso, cuando una organización intenta mejorar algo de manera aislada, aparecen efectos secundarios en otras partes del sistema:

• Se optimiza un canal, pero el back office no acompaña.
• Se entrena al equipo comercial, pero la información que recibe sigue incompleta.
• Se rediseña una interfaz, pero el proceso detrás continúa generando retrabajo.
• Se suman tecnologías nuevas que terminan añadiendo complejidad en lugar de reducirla.

La consecuencia no es solo operativa: es emocional y estratégica, y eso se ve en comportamientos cotidianos: equipos que se cubren entre sí, clientes que llaman dos veces por la misma duda y procesos que parecen resolverse, pero siempre vuelven a aparecer.

El problema no está en cada experiencia en sí, sino en la ausencia de un sistema que las unifique. Ahí es donde entra Total Experience como un marco que ordena decisiones, alinea responsabilidades y convierte la experiencia en un flujo coherente, predecible y escalable, en todas sus dimensiones. TX no corrige síntomas: corrige la desconexión estructural que los genera.

Total Experience: un modelo centrado en la integración

TX se basa en cuatro pilares que suelen gestionarse por separado, aunque en la práctica dependen uno del otro más de lo que las estructuras tradicionales admiten:

Experiencia de Cliente (CX)
Qué percibe el cliente, dónde encuentra valor, dónde se frustra y qué condiciona su permanencia, junto con indicadores críticos como NPS, CES o churn.

Experiencia del Colaborador (EX)
Cómo trabajan los equipos, qué tan orientados están a generar valor y cuánto depende su desempeño de decisiones externas a su propio ámbito.

Experiencia de Usuario (UX)
Qué tan intuitivas, accesibles y eficientes son las interfaces que acompañan los procesos.

Multi-experience
La coherencia operativa entre canales, sistemas, tiempos de respuesta, criterios de resolución y expectativas.

Hasta acá, nada nuevo para alguien que trabaja en gestión. La diferencia real aparece cuando estas cuatro dimensiones dejan de ser “categorías” y empiezan a operar como un sistema vivo, donde una decisión en un punto altera la experiencia en todos los demás.

Y ahí está lo que la mayoría de los modelos no contempla: la experiencia no se construye en las áreas, sino en las interdependencias entre áreas.

TX no suma más trabajo: ordena el que ya existe. No agrega complejidad: expone la complejidad que ya estaba oculta. Y lo más importante: traduce interacciones invisibles en decisiones gestionables.

Ese es el aporte que lo vuelve un modelo realmente competitivo. Y en la práctica, TX no se nota en grandes declaraciones: se nota cuando dos áreas dejan de sorprenderse entre sí y empiezan a tomar decisiones con el mismo criterio.

El valor real: eficiencia operativa + impacto humano

La ventaja de TX no es estética ni cosmética. No se trata solo de reducir retrabajos, bajar tiempos o mejorar indicadores: esos son efectos secundarios.

El valor profundo aparece cuando la organización empieza a operar desde una lógica distinta:
una lógica donde la experiencia deja de ser algo que se mide y pasa a ser algo que se gobierna. Ese cambio transforma la dinámica interna: cuando las interdependencias se alinean, los equipos comienzan a resolver problemas antes de que los problemas aparezcan. No por intuición, sino porque el sistema de datos, procesos, interfaces y criterios les permite anticipar patrones que antes estaban dispersos.

La experiencia integrada no solo corrige el presente: mejora la capacidad predictiva del negocio. Permite identificar decisiones que hoy parecen pequeñas, pero que mañana escalarán en forma de fricción, costos o saturación operativa.

Las empresas que entienden TX como eficiencia se quedan con el 50% del valor. Las que lo entienden como un sistema anticipatorio, están jugando otro juego. Un estudio de McKinsey muestra que las organizaciones que integran experiencia y procesos reducen hasta 40% los retrabajos, y ganan entre 10% y 30% de eficiencia operativa sostenida.

Y cuando una organización empieza a anticipar en lugar de corregir, cambia su manera de competir.

Cómo se implementa TX en una empresa (el modelo práctico)

En Blecx este marco se trabaja con un proceso de  transformación estructurado en seis etapas, que se sostienen sobre una característica clave: cada decisión debe tener trazabilidad hacia experiencia y hacia negocio.

1. Diagnóstico integral

Medición de CX, EX y UX con herramientas cualitativas y cuantitativas.

Entrevistas, análisis operativos, lectura de datos, mapas de tensión inter-áreas.

Identificación de dependencias que hoy no se gestionan.

2. Mapa de experiencia total

Unificación de journeys de cliente, colaborador y usuario.

Identificación de dependencias y brechas reales.

Incorporación de métricas que hoy no forman parte del modelo de gestión, pero que condicionan el resultado final

3. Identificación de oportunidades

Priorización basada en impacto sobre satisfacción, eficiencia, costos y flujo operativo.

Matrices de priorización basadas en valor y capacidad de implementación, evitando la trampa habitual de priorizar por volumen de dolor y no por impacto sistémico.

Priorización “sistémica”: no por urgencia, sino por consecuencia.

4. Intervenciones concretas

Revisión de procesos, rediseño de flujos, modificaciones en interfaces.

Ajuste de responsabilidades y gobernanza de experiencia.

Intervenciones de cultura operativa: criterios de decisión, acuerdos de servicio, mecanismos de comunicación inter-áreas.

5. IA aplicada a experiencia

Automatización y asistencia (bots, predicción de demanda, análisis de intención).

Insights operativos basados en patrones reales.

Sistemas que “observan” la experiencia en tiempo real y activan alertas tempranas.

6. Medición continua

Dashboard unificado de experiencia total.

Actuación sobre desvíos.

Optimización permanente.

El rol de la Inteligencia Artificial en TX

Incorporar IA en TX no es “automatizar”, ni “responder más rápido”, ni “personalizar”.
Es construir un sistema donde la organización deja de depender exclusivamente de la observación humana para entender qué está pasando en la experiencia.

La IA, bien integrada, aporta tres ventajas estratégicas:

1. Visibilidad de patrones que antes eran invisibles
   La mayoría de los problemas de experiencia no nace en un punto de contacto, sino en la acumulación de microdecisiones.
   La IA permite identificar esos patrones antes de que escalen.
2. Reducción del costo cognitivo operativo
   Cuando la información llega tarde, confusa o incompleta, los equipos toman decisiones con más esfuerzo, más riesgo y menos criterio común.
   La IA ordena el flujo de información y libera energía para tareas que requieren juicio humano.
3. Capacidad de adaptación continua
   La experiencia cambia todos los días, no en los comités mensuales.
   La IA convierte esa variación cotidiana en insumos para ajustar procesos, interfaces y tiempos de respuesta sin esperar un próximo “proyecto”.

La IA se vuelve transversal porque actúa como un observador permanente del sistema: detecta señales débiles, expone patrones y vuelve visible lo que la operación, por ritmo y presión, no llega a ver. No es un complemento; es una capa adicional de gestión

Qué cambia cuando la experiencia se gobierna como un sistema

Cuando TX se implementa con una lógica de sistema, los resultados aparecen en tres niveles:

• Operativo: menos sorpresas operativas, menos urgencias que se escalan y menos desgaste acumulado.
• Experiencial: clientes con menos fricción, colaboradores con más claridad.
• Estratégico: decisiones más coherentes, métricas que se sostienen en el tiempo.

En Argentina y la región, los efectos más frecuentes incluyen: reducción de reclamos entre 25% y 60%, mejoras de NPS entre 20 y 40 puntos, eficiencia operativa sostenida de 30% a 50%, disminución de rotación y mejoras en conversión digital.

Pero más que los números, importa el tipo de empresa que más se beneficia:

• Retail con mucha variabilidad operativa.
• Servicios donde cada interacción define la satisfacción.
• Plataformas digitales que crecieron rápido y sin gobernanza de experiencia.
• Organizaciones con alta rotación, saturación o dispersión de criterios.
• Empresas en plena transformación digital donde la tecnología avanzó más rápido que la cultura.
• Operaciones donde la agenda diaria consume todo y no deja espacio para priorizar.

En todos los casos, TX funciona cuando la organización reconoce algo simple pero difícil de admitir: el problema no está en lo que cada área hace, sino en lo que hacen juntas sin darse cuenta.

Conclusión

Las organizaciones que crecen de manera sostenida en 2025 no son las que suman más soluciones, sino las que construyen coherencia en cómo operan, cómo deciden y cómo entregan valor. Total Experience no es una tendencia ni un concepto: es una estructura que ordena el negocio desde la experiencia y convierte esfuerzos dispersos en resultados medibles.

La verdadera pregunta que muchas empresas se hacen —aunque no siempre lo digan— no es qué más deberían hacer, sino por qué, haciendo tanto, nada termina de acomodarse del todo.
TX responde a esa pregunta desde un lugar distinto: no desde la tecnología, sino desde la coherencia. Es el marco que permite que las decisiones, los procesos y las capacidades trabajen en conjunto y no en competencia.

Cuando una organización alinea sus experiencias de cliente, colaborador y usuario bajo un mismo sistema, el impacto aparece rápido, se sostiene y se amplifica. Los equipos recuperan claridad, los clientes encuentran consistencia y el negocio opera con menos fricción interna.

Y lo más importante: no exige empezar de cero.
Exige empezar coherente.

La mayoría de las piezas ya existe. Solo necesitan integrarse de manera inteligente para que lo que hoy demanda esfuerzo, mañana se convierta en fluidez.

Si tu organización está en ese punto donde siente que hizo mucho, pero que los resultados no reflejan ese esfuerzo, TX no suma más trabajo: le da sentido al trabajo que ya se está haciendo.

Si querés entender cómo aplicar Total Experience en tu organización, armamos un diagnóstico inicial sin costo.

FAQs

¿Qué significa Total Experience (TX)?

Es un enfoque integral que combina CX, EX, UX y omnicanalidad para mejorar eficiencia, satisfacción y resultados de negocio.

¿Por qué TX mejora la rentabilidad?

Porque reduce fricciones internas, ordena procesos y genera experiencias coherentes que impactan directo en ventas y costos.

¿Cómo se implementa TX en una empresa?

Con diagnóstico de experiencia total, mapeo unificado de journeys, mejoras transversales e integración con IA y datos.

¿Qué diferencia TX de CX tradicional?

CX mira al cliente. TX mira al sistema completo: cliente, empleados, usuarios y procesos. La mejora es mucho más profunda.

¿Qué rol tiene la IA en TX?

Automatiza, predice, analiza y permite optimizar experiencia a gran escala, tanto para clientes como para empleados.

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Del cliente informado al cliente anticipado

Según un estudio de McKinsey (2024), más del 70% de los consumidores espera que las marcas comprendan sus necesidades antes de que ellos las expresen. Esa expectativa da origen a una nueva era: la del cliente inteligente.

El avance de la inteligencia artificial (IA) permite que las empresas no solo respondan, sino que predigan comportamientos y ajusten la experiencia en tiempo real. Así, el foco deja de estar en “atender” al usuario y pasa a “anticiparse” a él.

Esta transición redefine el customer journey, convirtiendo cada punto de contacto en una oportunidad para generar valor contextual, personalizado y medible.

Cómo la IA permite anticipar necesidades en el customer journey

La integración de IA en la experiencia del cliente (CX) se apoya en el análisis predictivo. Los modelos de machine learning procesan millones de interacciones y detectan patrones sutiles que revelan intención o fricción.

Algunos usos clave en empresas de servicios, banca o retail incluyen:

• Predicción de abandono: algoritmos que detectan señales de insatisfacción (menor frecuencia de uso, caídas en engagement) y activan ofertas o asistencia preventiva.
  
• Recomendaciones personalizadas: sistemas que cruzan datos de comportamiento histórico con contexto actual (ubicación, hora, canal) para entregar la opción más relevante.
  
• Asistentes inteligentes: modelos de lenguaje (LLM) capaces de entender el tono, la emoción y la urgencia de cada interacción para ofrecer respuestas empáticas y precisas.
  

El resultado es una experiencia que parece naturalmente humana, pero está impulsada por datos y decisiones automatizadas.

Del dato al insight: la base de la personalización predictiva

El corazón de esta evolución es la personalización predictiva, una estrategia que combina tres pilares tecnológicos:

1. Customer Data Platforms (CDP): unifican datos dispersos (CRM, redes sociales, e-commerce, atención al cliente) en un perfil único y dinámico.
   
2. Modelos de machine learning: analizan tendencias y predicen comportamientos futuros, como intención de compra o probabilidad de abandono.
   
3. Orquestadores de experiencias: activan acciones automáticas en tiempo real según las predicciones: emails, notificaciones push o mensajes en app.
   

Empresas como BBVA o Globant ya aplican este enfoque en Latinoamérica. BBVA, por ejemplo, utiliza IA para anticipar necesidades financieras, mientras Globant impulsa proyectos de Total Experience, donde se combinan datos de clientes y empleados para crear recorridos más eficientes y humanos.

Casos reales: IA y personalización predictiva en acción

BBVA: anticipar decisiones financieras

Su modelo de IA analiza gastos y hábitos de ahorro de cada cliente. Si detecta que alguien podría necesitar asistencia o crédito, la app ofrece asesoramiento personalizado antes de que el cliente lo solicite. Esto redujo un 22% las consultas manuales en canales tradicionales.

Globant: experiencias adaptativas

Globant aplica IA para diseñar journeys dinámicos que cambian según la emoción y la carga cognitiva del usuario. Si un flujo digital genera frustración, el sistema ajusta el recorrido o simplifica las opciones en tiempo real.

Estos ejemplos ilustran una tendencia clara: la IA no reemplaza al humano, sino que le devuelve tiempo y foco al anticipar lo que el cliente realmente necesita.

El impacto en las métricas de negocio

Implementar IA en la experiencia del cliente no es solo una mejora operativa; es una estrategia de diferenciación competitiva.

Según datos de IDC y PwC:

• Las empresas que aplican IA en CX logran incrementos del 25% en la conversión promedio.
• Los asistentes cognitivos reducen los costos de atención en hasta un 40%.
• La retención mejora un 30% cuando la IA detecta señales tempranas de desinterés.

Estos resultados reflejan un punto clave: el valor de la IA no está solo en la eficiencia, sino en la empatía a escala.

Cómo preparar tu organización para el cliente inteligente

Adoptar personalización predictiva con IA requiere más que tecnología. Es una transformación cultural y estratégica que abarca tres dimensiones:

1. Cultura data-driven: fomentar la interpretación de insights en todos los niveles, no solo en el área de analítica.
   
2. Infraestructura conectada: integrar fuentes de datos internas y externas en pipelines unificados y escalables.
   
3. Orquestación omnicanal: asegurar que cada punto de contacto —correo, web, app, call center— alimente al mismo modelo de IA para mantener coherencia y contexto.

Podés ampliar esta visión en la guía sobre Experiencia Total Inteligente y explorar los modelos de IA aplicada al CX.

Conclusión: la empatía aumentada como nuevo estándar

El cliente inteligente no quiere más datos, sino mejores experiencias. Espera que las marcas comprendan su contexto, anticipen sus necesidades y respondan en tiempo real con relevancia.

• La inteligencia artificial, aplicada con criterio y ética, convierte los datos en empatía.
• El futuro del CX no será humano o artificial, sino humano potenciado por la IA.

Hablemos sobre cómo aplicar estas soluciones en tu negocio.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Qué es la personalización predictiva con IA?

Es el uso de inteligencia artificial para analizar el comportamiento pasado y en tiempo real del cliente, anticipando sus necesidades y personalizando la experiencia antes de que lo solicite.

¿Cómo mejora la IA la experiencia del cliente?

La IA permite detectar patrones, automatizar interacciones y ofrecer respuestas contextualizadas, mejorando la satisfacción y reduciendo fricciones.

¿Qué sectores aplican IA en CX?

Banca, retail, telecomunicaciones, salud y servicios digitales son pioneros en personalización predictiva y customer journey inteligente.

¿Qué herramientas se necesitan para implementar IA en CX?

Plataformas de datos de clientes (CDP), modelos de machine learning, herramientas de automatización y sistemas omnicanal conectados.

La entrada El nuevo cliente inteligente: cómo la IA cambia la experiencia del usuario se publicó primero en Blecx | Agencia Customer Experience y Transformación Digital.

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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