Las empresas están invirtiendo significativamente en su infraestructura de TI para brindar las experiencias personalizadas que los clientes demandan cada vez más. La empresa promedio ahora tiene más de 400 aplicaciones personalizadas . Este aumento ha provocado que los datos valiosos de los clientes se almacenen en silos en cada sistema con esquemas y gobierno únicos, lo que hace que sea casi imposible acceder, obtener información y aprovechar los datos de una manera integral, rápida y segura que ofrece resultados empresariales.
En una época en que la gestión de la experiencia del cliente (CXM) es un mandato, las empresas necesitan construir una visión integral del cliente. Los silos de datos deben romperse para brindar las mejores experiencias al cliente.
Las excelentes experiencias de los clientes aumentan la lealtad a la marca
Con el advenimiento de Big Data, la computación en la nube y la inteligencia artificial (AI), existen oportunidades sin precedentes para brindar experiencias transformadoras para los clientes. Las empresas ahora compiten en la “economía de plataforma”, donde los lugares de reunión en línea permiten una amplia gama de actividades, donde las empresas brindan experiencias en lugar de acceder a productos de propiedad exclusiva y donde la fidelidad a la marca se construye a través de cada interacción con los clientes.
El uso efectivo de estas interacciones para aumentar la lealtad a la marca suele ser un objetivo difícil de alcanzar.El setenta y dos por ciento de los tomadores de decisiones de TI de las empresas globales dicen que su panorama de datos es complejo y difícil de navegar debido a la variedad y la cantidad de fuentes de datos. Cuando hablo con los ejecutivos, entienden la promesa de lo que contienen sus datos, pero el 50 por ciento de ellos informa que es inaccesible para una gran variedad de partes interesadas dentro de su organización.
Plataforma primero = cliente primero
Para competir con éxito en una economía de plataforma, las empresas deben adoptar una “mentalidad de plataforma”. Esto significa que deben invertir en una plataforma que les permita manejar datos de clientes centralizados y virtualizados. Una plataforma facilita la colaboración en toda la empresa, permitiendo a los ingenieros de datos, científicos de datos, TI, analistas de negocios, analistas ciudadanos y partes interesadas trabajar en los datos en el nivel que necesitan. La plataforma debe equipar a cada rol en la empresa con las herramientas que los hacen más productivos.
Adoptar esta mentalidad requiere un cambio en la forma en que las empresas piensan acerca de sus datos. Una plataforma empresarial moderna y escalable tiene un flujo de datos robusto, la noción de un perfil de cliente en tiempo real, y la IA y el aprendizaje automático (ML) en su núcleo para ofrecer experiencias atractivas. La plataforma recopila datos a nivel mundial y tiene la capacidad de transformarlos en un lenguaje que todas las aplicaciones pueden entender.
El desarrollo de este tipo de plataforma elimina los silos de datos y lo hace disponible a través de interfaces de programa de aplicación (API) de manera centralizada a través de controles de acceso basados en roles. Este enfoque requiere que las diferentes áreas de la organización estén dispuestas a permitir que los datos fluyan a la plataforma. Existe un claro valor estratégico en este tipo de mentalidad de plataforma. Cuando las personas que trabajan en diferentes áreas de una organización, y los datos que administran, se unen, todos pueden servir al cliente de manera informada para lograr un mejor desempeño comercial.
Construir un perfil de cliente en tiempo real es crítico
Ya sea que los datos del cliente provengan de transacciones en la tienda, interacciones web o momentos móviles, unirlos para crear un perfil de cliente unificado es el primer desafío para cumplir con las crecientes expectativas de los clientes. El segundo es la evolución del perfil del cliente a medida que las interacciones de los clientes con el negocio cambian en tiempo real.
Hoy en día, los clientes tienen una multitud de formas en las que pueden interactuar con las empresas. Por ejemplo, uno puede buscar anónimamente una nueva cámara durante el día. Más tarde esa noche, uno podría hacer la compra desde su dispositivo móvil usando la aplicación de la tienda. Cada una de las interacciones que uno tiene con una empresa crea un punto de datos, recopilado de diferentes lugares en diferentes momentos en diferentes dispositivos, algunos anónimos y otros conocidos.
Avancemos unos días. El cliente ahora quiere comprar un nuevo estuche y una lente para su cámara, pero cuando regresan al sitio web de la compañía, en lugar de ver artículos para complementar su compra, ven un anuncio de la cámara que ya compraron. Esa no sería la experiencia correcta para el cliente.
Un perfil de cliente en tiempo real, creado mediante resolución de identidad a través de ID de cookie, ID móvil y ID de gestión de relaciones con el cliente (CRM), vinculará sus compromisos, mejorando cada compromiso al personalizarlo en función de los intereses de los clientes.
Sin una plataforma capaz de capturar y unir continuamente diferentes puntos de datos para un solo perfil de cliente, es imposible entender las necesidades de un cliente lo suficientemente bien como para ofrecer la experiencia adecuada en el momento adecuado. Y, sin un perfil de cliente en tiempo real, las empresas están trabajando con datos obsoletos que pueden tardar días en procesarse. Para entonces, la intención ha cambiado, y la experiencia que se entrega no coincidirá con lo que el cliente probablemente quiera.
AI y ML con servicios inteligentes preconstruidos democratizan la percepción del cliente
Procesar los petabytes de datos que tienen las empresas hoy en día es imposible sin AI y ML. Es por eso que los servicios inteligentes son aspectos clave de la plataforma empresarial moderna. Al reunir los datos de los clientes, AI y ML pueden desarrollar más rápidamente modelos precisos de próxima mejor acción. Y, a medida que se ingieren nuevos datos en la plataforma, los modelos se pueden volver a capacitar y mejorar continuamente en tiempo real.
Los beneficios internos de adoptar AI y ML se extienden más allá del departamento de ciencia de datos a los equipos en toda la empresa y, lo más importante, a los clientes. Por ejemplo, los clientes se benefician cuando un análisis de la capacitación de los empleados y los datos de rendimiento identifican las áreas de servicio al cliente que necesitan mejoras. O cuando una empresa de fabricación combina datos de sus sistemas de planificación de recursos empresariales y gestión de la cadena de suministro para garantizar que sus socios tengan las piezas que necesitan cuando las necesitan. Debido a esto, sus clientes reciben sus pedidos a tiempo, siempre.
Con AI y ML alimentando la plataforma tecnológica de su empresa, la toma de decisiones inteligente se democratiza en toda la empresa, lo que permite a los equipos en cada área de la empresa descubrir información y servir mejor a los clientes.
AI y ML también hacen posible la orientación avanzada y la personalización a escala en toda la empresa, en función de factores como el interés y el comportamiento, así como los patrones transaccionales, financieros y operativos de los clientes. Esta inteligencia predictiva en tiempo real, precisa, es crucial para cualquier organización que quiera brindar experiencias de clientes verdaderamente transformadoras.
La economía de la plataforma actual requiere que las empresas cumplan y superen las expectativas cambiantes de los clientes. Aquellos que adoptan una mentalidad de plataforma y adoptan la tecnología más capaz de agregar datos de clientes y obtener información detallada sobre minería de datos servirán para una experiencia del cliente mejor y más contextualizada y serán los que ganarán los corazones y las mentes de sus clientes, por lo tanto crearán una base de clientes leales.
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Fuente: Technology Review