Tecnologías disruptivas para mejorar la experiencia del cliente

Por Gilberto Olavarrieta Treviño* y Carlos Rodríguez Maillard**

Hablar de tecnologías disruptivas se ha vuelto cotidiano en las empresas, sin embargo, no siempre se conocen cuáles son estas tecnologías y cómo interactúan para mejorar la experiencia del cliente. Cada vez los clientes son más exigentes en su proceso de compra, por lo que un excelente punto de partida es el diseño centrado en el usuario. En este proceso de diseño iterativo, los diseñadores se enfocan en el usuario y sus necesidades en cada fase del proceso.

Este nuevo paradigma de diseño habilita la construcción de soluciones de cara al cliente, pero a su vez genera el reto de entender qué tecnologías generan una disrupción en los modelos de negocio y cómo se pueden incorporar a una empresa que busca transformarse y satisfacer a sus clientes. Un enfoque para analizar y entender estas evoluciones es el modelo de las tres plataformas y los tres paradigmas:

1. Primera plataforma: Se generaban los primeros mainframes para integrar la información en grandes centros de datos en grandes empresas, lo que permitía mejorar la capacidad de procesamiento de datos y generaba más información para tomar decisiones.
2. Segunda plataforma: Con internet y las redes, los clientes empezaron a tener cada vez más información sobre opciones de compra y las empresas a integrar información desde diferentes ubicaciones para poder ofrecer mejores soluciones a los consumidores.
3. Tercera plataforma: En la época del Big Data y la nube, los clientes tienen toda la información en línea en un dispositivo móvil. La personalización y la inmediatez se vuelve una respuesta necesaria de las empresas para este nuevo consumidor.

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Ahora los clientes comparan niveles de servicio con los mejores de todo el mercado, sin importar que sean de diferentes industrias. Quieren la mejor experiencia de compra posible. Como respuesta, las empresas diseñan sus diagramas de experiencia del cliente (customer journeys) para identificar cómo visualizan los clientes cada punto de contacto.

Una de las industrias que se ha destacado últimamente en este sentido es la venta de vehículos seminuevos. Con un mercado potencial de 275 millones de unidades para el 2030 y un crecimiento anual de 8.3 %, la tecnología viene a generarle una disrupción no solo con la solución, sino con la forma de hacer negocio. En esta época de personalización, este es un reto que las empresas e industrias no pueden dejar detrás.

Si partimos del entendimiento de que la tecnología ha migrado a la tercera plataforma, y valoramos la importancia del diseño de experiencias centradas en el usuario, la conclusión evidente debería ser integrar nuestras soluciones en la mejor selección de tecnologías disruptivas, algunas de las cuales pueden ser:

1. Internet de las cosas (IoT): Agrupación e interconexión de dispositivos y objetos a través de una red (privada o internet), donde todos ellos podrían ser visibles e interaccionar. Estas cosas podrían ser desde sensores y dispositivos mecánicos hasta objetos cotidianos como el refrigerador, la ropa, etc.

Ventajas de su adopción:

1. Ofrece soluciones de interconexión entre los dispositivos de las casas
   1. Brinda monitoreos médicos a distancia
   1. Recolecta indicadores de temperatura, humedad y CO2
   1. Ubicación, temperatura y seguridad en el transporte

2. Inteligencia Artificial: Programas que tienen la capacidad de aprender y razonar como humanos.

Ventajas de su adopción:

• Asistentes virtuales para actividades cotidianas que permiten al usuario interactuar con los diferentes servicios y aplicaciones existentes en el mercado
  • Los chatbots ofrecen soluciones a peticiones que se generan por procesos de servicio
  • Asistentes preventivos con IoT que generan alarmas programadas ante cambios en sensores y ofrecen a los usuarios avisos de manera preventiva

3. Machine Learning: Algoritmos con la habilidad de aprender sin ser explícitamente programados.

Ventajas de su adopción:

1. Amazon Textract utiliza machine learning a fin de leer y procesar cualquier tipo de documento y extraer con precisión texto, escritura a mano, tablas y otros datos sin esfuerzo manual.
2. Adext utiliza algoritmos de machine learning para analizar millones de datos de campañas en Google Ads, YouTube, Instagram y Facebook, para identificar los segmentos de audiencia más rentables en el momento adecuado.

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En conclusión, todo proceso de búsqueda de mejoras de cara al cliente tiene que nacer con la premisa de estar diseñado pensando en el usuario.  Las organizaciones más exitosas serán las que encuentren la manera de poder aprovechar estas herramientas disruptivas para mejorar su posición, y, por qué no, crear nuevos segmentos o categorías que permitan a los clientes obtener productos y servicios diferenciados.

* El Dr. Gilberto Olavarrieta Treviño es profesor de inteligencia de negocios de EGADE Business School.

**El Mtro. Carlos Rodríguez Maillard es profesor de cátedra de EGADE Business School

Nota del editor: Este texto pertenece a nuestra sección de Opinión y refleja únicamente la visión del autor, no necesariamente el punto de vista de Alto Nivel.

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