Las empresas están generando más datos de clientes hoy que en cualquier otro momento de la historia. Cada llamada de soporte, publicación en las redes sociales, transcripción del chat en vivo y hilo del foro comunitario es una ventana a lo que un cliente realmente piensa, siente y necesita.
Sin embargo, para la mayoría de las organizaciones, la mayoría de estos conocimientos nunca se ponen en práctica.
Los datos no estructurados, incluidas conversaciones, quejas y momentos espontáneos que conforman la voz auténtica del cliente, representan aproximadamente el 80% de toda la información comercial disponible.
Director de tecnología, Aspersores.
Además, históricamente es demasiado confuso, demasiado diverso, demasiado humano y, por lo tanto, está limitado por la tecnología para procesarlo a cualquier escala significativa.
El resultado es una paradoja que silenciosamente está costando a las empresas: son ricas en datos, pero pobres en contexto.
Este no es un problema de recopilación de datos. Sabemos que a las empresas no les falta información. En cambio, carece de la inteligencia conectiva necesaria para transformar esos datos en decisiones que ayuden a las empresas a escalar a niveles antes inimaginables.
En una era en la que las expectativas de los clientes aumentan y los márgenes competitivos se estrechan, esta brecha ya no es sostenible.
La mayoría de los líderes se dan cuenta de que la brecha de conocimiento es amplia
La razón principal por la que la mayoría de las organizaciones lo ignoran es que la infraestructura de TI empresarial se construyó originalmente en torno a entradas estructuradas: sistema de registros (SOR), datos de CRM y CDP, puntuaciones de encuestas, volumen de tickets o configuración del flujo de trabajo y métricas como el tiempo de resolución, primera respuesta, etc.
Aunque estas métricas capturan lo que sucedió en una transacción, no registran por qué sucedió, quiénes fueron los actores que tomaron las decisiones y sus roles, o qué significó para el futuro de la relación con el cliente.
Lo que la mayoría de las infraestructuras empresariales no utilizan de manera efectiva son sus datos no estructurados: las conversaciones con los clientes a través de centros de contacto, canales sociales, colas de soporte y plataformas comunitarias, y las conversaciones internas a través de correo electrónico, canales de inactividad y mensajes telefónicos conllevan una inteligencia más rica.
Desde una frase de queja que circula a través de miles de llamadas, hasta un cambio en el sentimiento sobre una característica particular del producto, hasta señales tempranas de insatisfacción que aparecen en las interacciones con los clientes semanas antes de que una renovación se marque como riesgosa.
Es la inteligencia empresarial la que determina si una marca retiene y hace crecer a sus mejores clientes o los pierde frente a un competidor, y para la mayoría de las organizaciones, estos datos permanecen sin leer tanto en el almacenamiento de datos estructurados como en los no estructurados.
La brecha entre tener esos datos y actuar en consecuencia es donde se gana o se pierde la ventaja competitiva.
La IA agente ha cambiado la ecuación
Hasta hace poco, cerrar esta brecha requería una importante inversión manual: equipos de análisis dedicados, herramientas de ciencia de datos personalizadas y largos retrasos entre la generación de conocimientos y la acción operativa. La IA agente está remodelando fundamentalmente este proceso.
Según una investigación de IDC, el 67% de los ejecutivos de centros de contacto ahora identifican la participación relevante del cliente como el resultado comercial más impactante de la IA generativa. Esta estadística es significativa, no sólo por su tamaño, sino también por lo que revela sobre la comprensión del mercado. La pregunta “¿Qué puede hacer la IA?” se alejó del “¿Qué se necesita para mejorarlo?” Y la respuesta es el contexto.
Las implementaciones de IA más poderosas en la experiencia del cliente no son solo aquellas que automatizan tareas rutinarias, sino aquellas que razonan de manera proactiva a lo largo del recorrido del cliente. Al conectar una interacción social de hace tres semanas con una llamada de soporte del martes pasado y una respuesta a una encuesta recibida ayer, muestran la siguiente mejor acción con una precisión y velocidad que ningún equipo de analistas humanos puede igualar. La IA, en este contexto, no reemplaza el juicio humano. Más bien, es un amplificador que hace que el juicio humano sea más informado, más oportuno y más eficaz.
La IA es tan eficaz como el contexto en el que opera. Los modelos aplicados a datos de clientes fragmentados o incompletos producirán resultados de tono seguro pero de valor limitado. Los modelos aplicados sólo a datos estructurados, y no a datos no estructurados, no serán útiles para una larga cola de tipos de conversaciones con clientes, cada uno de los cuales es único de una manera u otra. Recuerde: el contexto no es una característica de la IA empresarial, es un requisito previo para que funcione bien.
Cómo se ve realmente el Contexto Unificado en la práctica
Considere un escenario que se presenta regularmente en grandes organizaciones orientadas al consumidor. Un problema de producto comienza silenciosamente: algunas menciones en las redes sociales, un ligero aumento en una frase de queja particular en las llamadas al centro de contacto, un grupo de críticas negativas que aparecen en plataformas de terceros. En un entorno silencioso, cada señal se ubica en un grupo diferente, se procesa a una cadencia diferente y, a menudo, nunca se conecta.
En un entorno de inteligencia unificada, el panorama parece bastante diferente. El patrón emergente se detecta temprano, el equipo de atención recibe una alerta antes de que aumente el volumen entrante y el contacto proactivo llega a los clientes afectados antes de que sientan la necesidad de quejarse. Lo que de otro modo podría haberse convertido en una crisis de reputación se convirtió en un momento de lealtad. Finalmente, los modelos aprenden y mejoran de estas experiencias y están mejor preparados para manejar situaciones similares en el futuro.
Las empresas que operan en este nivel reportan consistentemente mejoras significativas en todas las métricas de experiencia del cliente: desde tiempos de resolución más rápidos y mayores tasas de resolución en el primer contacto hasta ganancias mensurables en la retención de clientes, liberando tiempo para que los agentes humanos se concentren en interacciones donde la empatía y el juicio realmente importan.
La ventana está abierta a la diferenciación, pero no indefinidamente.
Las marcas que liderarán una economía de consumo definida por la IA no son necesariamente las que tienen los mayores presupuestos para la IA. Estas son las que ahora se mueven para construir la capa de inteligencia contextual que le da a la IA algo tangible con lo que trabajar, y que tratan los datos conversacionales no estructurados no como un subproducto operativo, sino como un activo estratégico primario.
Existen herramientas para hacer esto. El argumento empresarial es claro. La pregunta actual para los líderes tecnológicos y empresariales no es si actuar, sino con qué nivel de ambición y urgencia. Hoy en día, las empresas que construyeron esta base están avanzando de una manera que resulta cada vez más difícil de igualar para los competidores.
Información conversacional. La información es oportunidad. Lo único que se interpone entre los dos es el contexto.
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