La transformación digital de las empresas durante la pandemia ha supuesto un gran paso

A lo largo de este año bizarro, muchos negocios han tomado la decisión de poner en marcha su plan de transformación digital o innovación tecnológica para mantener la relación con sus clientes en menos de 6 meses.

Desde C3 Digital acompañamos a los negocios a repensar y reactivar su plan de transformación digital e innovación para a hacer frente a las complejidades que puedan aparecer en el 2021.

Según el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, la inteligencia artificial actúa como un catalizador de la investigación y la innovación para la administración pública, las empresas, los agentes sociales; haciendo de la generación, almacenamiento y Big data un sector económico en sí mismo en el nuevo escenario digital y de desarrollo tecnológico. Este está teniendo un fuerte impacto transformador en múltiples sectores de actividad: medioambiente, energía, logística, industria, transporte, movilidad y logística; entre otros.

Las empresas que trabajan con inteligencia artificial, han visto acelerada el desarrollo y uso en sus negocios. Por este motivo se entiende que hay una mayor accesibilidad a la potencia de cómputo, los marcos y los algoritmos necesarios para aplicarla.

Con todo lo que hemos aprendido de los negocios este año, el crecimiento de la IA garantiza el conocimiento del cliente, eficiencia y ahorros de costes operativos. Con la pandemia también ha obligado a los negocios a vigilar de cerca los presupuestos. Algunas han recurrido a soluciones de automatización RPA (Robotic Process Automation) e IPA (Intelligent Process Automation) para realizar tareas con el fin de liberar a los empleados para hacer otras cosas más complejas.

Transformación digital, RPA

Este ha sido un gran enfoque de los RPA a medida que avanzamos hacia mayores niveles de automatización inteligente que vincula los robots tradicionales utilizados para la automatización de procesos con los procesos inteligentes impulsados por la nube, Machine Learning e IA.

Poco a poco el IOT (Internet de las cosas) va tomando prevalencia en los negocios y se empieza a ver una confluencia entre IOT e IA.  Ahora puedes monitorear, interactuar con los dispositivos y almacenar datos con procesos automáticos.

Hemos estado esperando los beneficios de 5G por años, pero no fue hasta que el trabajo remoto, las videoconferencias y la colaboración digital se convirtieron en partes centrales de nuestras vidas no se ha convertido en un beneficio real. 

Otro input importante son las plataformas de datos de clientes (CDP). Estas ayudan a recopilar datos de todas las fuentes disponibles, organizarlos, etiquetarlos y hacerlos utilizables para cualquier persona que necesite acceder a ellos. Varias empresas tecnológicas están creando CDP potentes para resolver el desafío de obtener la codiciada vista de cliente 360.

Indudablemente la IA & Big data seguirán siendo una tendencia clave en 2021. Y más, cuando se trata de elegir tecnologías para repensar las estrategias y prioridades del negocio. La pandemia ha convertido a los negocios en ser extremadamente analíticos, predecir información en menos de 3 meses, aprender de los sistemas autónomamente y agilizar los procesos internos.

Desde C3 Digital acompañamos a los negocios a repensar y reactivar su plan de transformación digital e innovación para a hacer frente a las complejidades que puedan aparecer en el 2021.

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Fuentes:

https://www.forbes.com/sites/danielnewman/2020/09/21/top-10-digital-transformation-trends-for-2021/?sh=511f5be3c6f4 

https://www.forbes.com/sites/danielnewman/2020/11/18/4-ai-trends-set-to-accelerate-in-2020/

https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2020/09/21/the-4-top-artificial-intelligence-trends-for-2021/?sh=33b9f4801c2a

https://www.lamoncloa.gob.es/presidente/actividades/Documents/2020/021220-ENIA.pdf

¿Sabes realmente las diferencias entre multicanal y omnicanal? ¿Qué estrategia de comunicación con el cliente sería la más conveniente?

Rosa Cabanillas, Senior Consultant de C3, tratará en el siguiente artículo un tema aclaratorio sobre dos términos que escuchamos con frecuencia últimamente: multicanal y omnicanal.

Desde nuestra formación, esperamos poner algo de luz para establecer claramente sus diferencias. También te puede resultar interesante otro artículo sobre formación: ¿Ha llegado el fin de la Formación presencial?

Por un lado, ambos vocablos parten de conceptos similares. Mientras que en una traducción literal multicanal sería, “Multi” proviene del latín multus (mucho, abundante); “omni”, de omnis (todo, todos, toda clase de). “Omnicanal” hace referencia, por lo tanto, al uso integral e interconectado de todos los canales. Por otro lado, la verdadera diferencia entre ambos conceptos no radica en la cantidad de canales, si no en la estrategia de gestión que se emplea para utilizar los canales en las relaciones entre clientes y empresas. Y, por ello, las palabras elegidas dan pie a meras diferenciaciones en matices.

Diferencias entre multicanal y omnicanal

Si lo quisiéramos resumir rápidamente, podríamos decir que la omnicanalidad es una estrategia de gestión en la que todos los canales entre los que interactúa la empresa y su cliente (posible o actual) son presentados ante el cliente de una manera homogénea y sin fisuras. Es decir, sin diferencias de trato o resultado entre unos u otros, y son gestionados de manera global y unificada, con una visión alejada del tratamiento clásico de canales como silos independientes.Mientras, la multicanalidad se queda más en un plano, llamémoslo, tecnológico: la capacidad de incluir varios canales (no importa el número, pueden ser dos, tres, o pueden ser todos los existentes) en la interacción y la relación con el cliente. En este caso, hablamos de la capacitación y la habilitación de esos canales, pero no hablamos de ningún tipo de estrategia relacionada a los mismos.

Podemos también atender a las definiciones por separado de ambos términos.

Multicanal

Trata de todas las herramientas de gestión y relación con clientes que permite interactuar con los clientes mediante contactos entrantes o salientes por alguno de los canales de comunicación que establece la empresa con los clientes. Ofrece una variedad de canales y pueden utilizar un canal en una sola interacción. Si cambian de canal, el contexto y la historia se pierden.

Estas herramientas comenzaron a coger fuerza a principios del año 2.000 para integrar las gestiones de voz y las gestiones de email, fax y SMS. Con el paso de los años, se han incorporado todos aquellos canales de comunicación que los clientes utilizan en sus comunicaciones cotidianas entre amigos y familiares. El objetivo es ser más cercanos y empatizar mejor. Hoy en día podemos establecer comunicaciones multicanal con voz, email, fax, sms, chat, web, apps móviles, videollamadas, navegaciones compartidas, redes sociales, whatsapp… Además, se irán incorporando más canales con el paso del tiempo.

Omnicanal

Es un término empleado para hacer referencia a una estrategia de gestión del cliente. Ofrece una selección de canales, y los clientes pueden utilizar más de uno en múltiples interacciones, conservando al mismo tiempo la historia y el contexto de la consulta original. La información relevante sigue al cliente a través de canales e interacciones.

Esta estrategia aborda todo el ciclo de vida de la relación del cliente con la empresa proveedora. Se establece una comunicación e interacción coherente, consistente y sin fisuras por los distintos canales que el cliente quiera usar para interactuar con la empresa. Fundamentalmente en tiendas físicas (Retail), Internet, Mobile o el Contact Center. Para poder alcanzar esta gestión de cliente omnicanal es necesario la coordinación de todas las áreas que interactúen, directa o indirectamente con el cliente.  

Entre los ejemplos más utilizados para ilustrar el concepto de omnicanalidad suelen estar las innovaciones en el ámbito del retail, donde un cliente, indistintamente del canal utilizado, recibe un trato unificado. Ese cliente que compra online un producto, lo recoge en una tienda física, pero luego descubre que necesita otra talla diferente. Gracias a su aplicación móvil, puede determinar en qué tienda cercana poseen esa talla, acudir a dicha tienda y hacer el cambio. Durante todo el proceso no ha habido trabas ni informaciones distintas.

Añadimos el término Multimodal

Ofrece una variedad de canales. Los clientes pueden utilizar más de uno en la misma interacción. Por ejemplo: un agente puede enviar un correo electrónico o SMS a un cliente mientras habla por teléfono.

En definitiva, la gran diferencia entre multicanalidad y omnicanalidad radica en que mientras que la primera rara vez nos permite saltar entre canales, en la omnicanalidad el canal es transparente.

A nivel de negocio, una atención de omnicanalidad es aquella que permite usar distintos canales, bien de forma secuencial o simultánea. Además, están totalmente integrados con el proceso de atención y está dirigido a asegurar una experiencia satisfactoria del cliente.

Resulta casi obvio que para conseguir lo segundo, ofrecer una atención omnicanal al cliente, hay que pasar por lo primero, y sin embargo los problemas surgen cuando tras la adquisición de la tecnología no se implementa una estrategia adecuada.Los partners tecnológicos poseen estupendos productos que integran gran cantidad de canales de comunicación, permitiendo aunar la información de todos ellos de una manera adecuada, Aún existen un gran número de empresas que no aprovechan dichas capacidades una vez adquiridas. Hasta que el departamento de Negocio no incluya dentro de su estrategia el seguimiento y mejora de la experiencia del cliente en los procesos de atención, no se empezará a sacar partido a la tecnología omnicanal.

Uno de los errores más habituales a la hora de implementar una estrategia de omnicanalidad es confundir la necesidad de atacar todos los procesos de atención desde todos los canales disponibles.

Experiencia omnicanal exitosa

Para terminar, y volviendo a los procesos de atención en general, es importante definir los factores que definen una estrategia omnicanal exitosa:

1. Los clientes han usado los distintos canales de modo acorde al grado de penetración del uso.
2.  Los clientes han podido poner en espera un proceso en un canal y continuarlo sin repetición de la historia previa desde otro canal.
3. Los niveles de satisfacción del cliente en cuanto al servicio recibido son claramente positivos..

Conclusiones de Multicanal y Omnicanal

Al final, es interesante ver cómo aquellas empresas que han puesto el foco en los procesos omnicanales de atención, también lo tienen puesto de forma simultánea en la gestión del conocimiento del cliente y su experiencia con la compañía. En definitiva, todo es parte del mismo recorrido, que no es otro que el de incorporar la gestión y el conocimiento del cliente como parte del core de la compañía.

Sobre todo, esperamos haber aclarado la diferencia entre los términos referidos multicanal y omnicanal.

Rosa Cabanillas, Senior Consultant C3

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¿Por qué los consumidores cambian de marca?

El 87% de los consumidores cambiarían de marca a raíz de una mala experiencia. Un estudio realizado por eAlicia entre todos sus suscriptores, clientes y trabajadores. Unas conclusiones que hemos sacado gracias al servicio de encuestas de eAlicia.

También te pueden interesar otras funciones que eAlicia te permite hacer como medir la satisfacción de tus clientes o la calidad de tus servicios.

La encuesta dependiente (se refiere a las preguntas que aparecen según las respuestas que vas haciendo) se componía de las siguientes preguntas:

• ¿Ha tenido alguna mala experiencia con el servicio que le han ofrecido al comprar un producto?

Si respondían «Sí», la pregunta que se les hacía era: ¿Cambiaría de marca por un producto similar de la competencia? Si a la pregunta sobre una mala experiencia hubieran respondido «No» se les preguntaba: «¿Cambiaría de producto si esta marca subiese el precio de su producto?»

Para terminar la encuesta les preguntábamos:

• ¿Con qué marca, empresa has tenido tu mala/buena experiencia?

Los encuestados podían responder con un simple nombre pero también podían explicar lo que les había pasado.

Con solo tres preguntas hemos podido sacar unos datos muy significativos. 

«Solo cambiaría de marca si no pudiese permitírmelo»

En los comentarios opcionales, nos hemos encontrado con observaciones interesantes: «Solo cambiaría de marca si no pudiese permitírmelo». Por ejemplo, sabemos que la marca Apple es de las más caras del mercado en lo que se refiere a telefonía móvil. Existen teléfonos con mejores prestaciones a precios mucho más económicos. ¿La diferencia? Una historia que empezó hace años con la fidelización de clientes a través del servicio personalizado.

«Me llegó un paquete en mal estado y tardaron 2 días en empezar los trámites de la devolución»

Otro de los comentarios es el de una chica que tuvo una mala experiencia al comprar un producto por internet.  La consumidora, que hizo un pedido en «Wish», un portal de compra online, nos comenta en la encuesta lo siguiente: «Me llegó un paquete en mal estado y tardaron 2 días en empezar los trámites de la devolución. La próxima vez pago un poco más y me aseguro de poder seguir en todo mi momento mi producto y poderlo devolver al instante si es preciso. 

Después de ver dos casos en particular vamos con los datos genéricos del estudio. 

El 87% de los consumidores cambiaría de marca a raíz de una mala experiencia. Por otro lado, todos los que habían respondido que no habían tenido una mala experiencia, el 72% cambiaría de marca si esta subiese el precio.

Otro dato que o hemos mencionado en este informe y que nos ha resultado interesante ha sido el porcentaje de portales de distribución que aparecían en las respuestas de la tercera pregunta. El 90% eran distribuidoras online como Amazon, ASOS, Zalando…

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Desde C3 Digital revisamos casos prácticos que puedan inspirarnos a optimizar nuestros modelos de negocio en el uso de la tecnología. Precisamente nos ha suscitado cierto interés en revisar los modelos que se utilizaron en los pronósticos preelectorales de Estados Unidos. Hemos evaluado dos, el primero es ‘The Economist’ (el cual combina encuestas con analítica avanzada IA). El segundo, la Universidad de la Ciudad de Nueva York (social listening, big data con IA).

De acuerdo a The Economist (2020), los pronósticos preelectorales apuntaban que probablemente Joe Biden derrote a Donald Trump en las elecciones. Como en la mayoría de los pronósticos que se utilizan, se aplica patrones pasados ​​de comportamiento de los votantes a nuevas circunstancias. Por ejemplo, si responde a la pregunta: «¿Con qué frecuencia han ganado candidatos anteriores en posiciones similares?» Si esas relaciones históricas se rompen, el pronóstico fallará. Pero una de las paradojas que presenta la presidencia sin precedentes de Trump es que los votantes lo han tratado en su mayoría como lo harían con cualquier otro republicano. Este modelo cuantitativo se actualiza todos los días y combina encuestas estatales y nacionales con indicadores económicos para predecir una variedad de resultados.

Precisamente este modelo sobreestimó a Biden por delante en tantos estados del país que era difícil imaginar que perdiera posiciones en todos. Tal como indica el recuento, Biden lleva más de 305 votos, lo cual significa un intervalo de confianza del 95%. Un nivel de certeza demasiado alto para el pronóstico. En el gráfico siguiente se muestra como The Economist falló en las encuestas preelectorales, subestimando el voto republicano.

Universidad de la Ciudad de Nueva York

Por otro lado, la Universidad de la Ciudad de Nueva York utilizó un modelo de inteligencia artificial en el candidato demócrata Joe Biden sería el ganador sobre el candidato republicano Donald Trump en las elecciones presidenciales de Estados Unidos. Este modelo de predicción estuvo basado en patrones de machine learning intentando pronosticar el futuro extrapolando los datos del pasado, combinando tecnología big data junto al ‘social listening and social understanding’ de más de mil millones de opiniones en las redes sociales. Según los expertos de esta universidad afirman que, la investigación había comenzado ya en las elecciones anteriores de 2016; y terminando con las predicciones para las elecciones estadounidenses de 2020.

Teniendo en cuenta que hay mucha actividad que ocurre en cada elección, los investigadores utilizan esta información para entrenar su modelo de aprendizaje automático a través del entrenamiento a una red neuronal utilizando IA para predecir la opinión de cada usuario en la plataforma de redes sociales. El análisis estadístico basado en más de 800 millones de tweets en total da peso a los resultados con lo que se hizo una aproximación a la predicción.

Fuente: Universidad de la Ciudad de Nueva York

Sin embargo, los investigadores de la universidad revelan que el método tiene ciertas limitaciones, porque aún no está completamente listo para predecir y convocar elecciones con precisión. Dado que, una es el sesgo del muestreo que toma 20 millones de personas en todo Estados Unidos, siempre y cuando sean las personas que realmente usan Twitter.

Influencia Inteligencia Artificial en sondeos

Cuando solo se toman los datos sin procesar directamente de herramientas social listening & social understanding’ sin hacer ninguna de las ponderaciones o escalas, Joe Biden tiene una gran ventaja para ganar por una gran volumen. Sin embargo, en los casos en que hay una gran participación de votantes de personas que viven en áreas rurales, la penetración de Twitter es muy baja. Otro sesgo sería que no se puede predecir cuántas personas van a votar. Por lo tanto, controlar estas dos variables es importante para que la herramienta de IA prediga con precisión. Por lo tanto, la solución es tratar de calibrar el modelo actual, basándose en la elección anterior, e incluyendo esta elección.

La reflexión de ambos modelos parte de que se debe tener en cuenta el contexto global, estas elecciones han sido celebradas en medio de una pandemia y una economía volátil; así como la identificación de variables que puedan ayudarnos a mejorar el patrón de entrenamiento de la IA para obtener resultados óptimos.

C3 Digital cuenta con soluciones y casos prácticos de machine learning, social listening & social understanding que puede transformar vuestro negocio.

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Otras noticias que pueden interesarte:

• La digitalización hace más fácil la vuelta al cole.
• Cómo competir en Inteligencia Artificial.
• La I.A: ¿realidad o ilusión?

Fuentes:

www.independent.co.uk

https://projects.economist.com/us-2020-forecast/president/how-this-works

Los informes de T.M.E te permiten mejorar el índice de satisfacción de tus clientes

Reducir el tiempo medio de espera puede suponer un aumento en la satisfacción de tus clientes. Con los informes de T.M.E podrás identificar si tus clientes están esperando de más para ser atendidos. No solo conseguirás ver a tiempo real los resultados, sino que podrás compararlo con cualquier franja de tiempo. Por ejemplo: ¿Tienes dos turnos de trabajo? Puedes identificar si el turno de mañana atiende más rápido al personal que el turno de tarde.

No quiere decir que los de la mañana sean más buenos. Puede deberse a que por la tarde llaman más clientes y necesitas más personal para cubrir ese desborde. Con un simple informe podrás detectar ineficiencias y plantear mejoras para reducir el tiempo medio de espera de tus clientes. eAlicia también dispone de informes de calidad por agente.

eAlicia es una plataforma Customer Experience que permite gestionar, evaluar y controlar la calidad global de tu negocio facilitando la toma de decisiones. Puedes personalizar la plataforma y adaptarla a las necesidades específicas de tu organización.

¿Cómo reducir el tiempo medio de espera?

Dependiendo del negocio que controles, puedes contratar a más empleados, puedes combinar los turnos para que los trabajadores se vayan turnando y ver dónde funcionan mejor. Además, recibes los datos en tiempo real y puedes actuar al instante.

Toda la información está al alcance de tu mano. Con eAlicia podrás facilitar la toma de decisiones al disponer de datos a tiempo real. Las alertas te van a permitir anticipar cualquier situación problemática de tu cliente y poder reaccionar o diseñar planes de acción que corrijan estas situaciones.

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Aumenta la productividad de tus trabajadores con los informes de calidad por agente

Los informes de calidad por agente permiten conocer la calidad de tus trabajadores. eAlicia es una plataforma Customer Experience que permite gestionar, evaluar y controlar la calidad global de tu negocio facilitando la toma de decisiones. Puedes personalizar la plataforma y adaptarla a las necesidades específicas de tu organización.

¿Qué es un informe de calidad por agente?

Gracias a los informes de calidad por agente, podrás ver el rendimiento de todos y cada uno de los agentes en todos los canales de atención que dispongas. Además, podrás identificar en qué elementos están fallando: si están saludando mal al cliente, si no resuelve las incidencias que le llegan o por el contrario, si lo está haciendo todo bien.

Toda la información al alcance de tu mano. Con esta plataforma Customer Experience podrás facilitar la toma de decisiones al disponer de datos a tiempo real. Las alertas te van a permitir anticipar cualquier situación problemática de tu cliente y poder reaccionar o diseñar planes de acción que corrijan estas situaciones.

A parte de los informes de calidad, eAlicia te permite medir todo lo que puedas imaginar.

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