Lo primero que habría que abordar antes de comenzar, es qué entendemos por big data. Estamos ante un concepto que, como señalan algunos expertos, puede resultar un tanto intimidante, no solo por sus amplias posibilidades de interpretación y nivel de abstracción, sino por su inevitable asociación a empresas de un gran tamaño o con un gran despliegue y capacidad tecnológica.“En esencia big data no es otra cosa que abrir la posibilidad de que los datos marginales tomen protagonismo y se conviertan en motores de la toma de decisiones operativas y estratégicas en el mismo momento en que suceden los hechos, sin esperar a procesos de agregación o consolidación y sin que el que se trate de cantidades masivas de información, suponga ningún tipo de obstáculo. Es, de alguna forma, dotar definitivamente al usuario no especialista de toda la capacidad de obtención de resultados que permite la tecnología, sin tener que someterse al proceso de petición, definición, diseño, desarrollo, explotación y producción. Todo ocurre sobre la marcha”, señala Javier Valdés, consultor en Logtrust.
Como puntualización a lo señalado podemos añadir que se trata de poner en juego y explotar conjuntos de datos que no necesariamente se han almacenado con una estructura y unas reglas de tratamiento previas. Su existencia y posible utilidad probablemente fueran desconocidas hasta su entrada en escena.
Pero además, estos datos se pueden estar generando prácticamente en todos los dispositivos informáticos o tecnológicos, ya que son capaces de registrar información acerca de su propia actividad. “Cuando a esa información, que aislada podría parecer superflua, se le añade el contexto lógico y económico en el que sucede, puede revelar su verdadera relevancia y significado”, apunta Javier Valdés.
Contact centers en acción
Y en este contexto es donde los centros de contacto pueden ser unos extraordinarios escenarios de aplicación de big data, ya que suponen justamente el punto de encuentro y cristalización de relaciones y reacciones humanas con la tecnología. El hecho operativo o económico finalmente se produce por la interacción directa entre el cliente y el operador, pero están interviniendo múltiples dispositivos electrónicos capaces de registrar datos.
Los expertos consultados coinciden en señalar que la clave del aprovechamiento de la información radica en la extracción de la más relevante, en el momento y lugar adecuado, con el objetivo de poder tomar decisiones acertadas en un contexto concreto de actuación. Pero, esos datos relevantes en un contexto o situación determinada (lugar, tiempo, agente gestor y situación), puede que sean innecesarios y “molestos”, un instante después, o en otro contexto diferente. “Conocer las necesidades de los clientes en el momento en el que se está recibiendo la llamada, ver cuáles son sus patrones de comportamiento, y sus preferencias o inquietudes concretas, son la clave para dar un buen servicio, a cualquier nivel. Para que la información sea valiosa, no sólo debemos recuperar la que es relevante, sino comprender cómo están relacionados los datos entre sí, en ese contexto concreto”, afirma Aitor Moreno, responsable de Inteligencia Artificial de Ibermática.
El conocimiento personalizado de los clientes, sus estados subjetivos (contento, enfadado, cansado…), sus intenciones, sus relaciones con los agentes, sus problemas diarios… son “oro” para el sistema de gestión, pero es complejo trasladarlos a un sistema de informes. “Por otro lado, los cuadros de mando actuales permiten conocer qué es lo que ha ocurrido en el pasado, pero lo importante para los gestores es poder llegar a saber cómo ese conocimiento “histórico” puede ser interpolado al futuro más inmediato, para antecederse a los problemas potenciales (gestión de la demanda, faltas de nivel de servicio, asignaciones de agentes a clientes históricamente “no exitosas”, etcétera)”, puntualiza Moreno.
Estos dos tipos de análisis (el contextual y el predictivo), es lo que va a permitir a una empresa aprovechar de forma óptima la ingente cantidad de datos que puedan tener en sus históricos. Y el análisis proactivo de dicha información no es trivial. “La ventaja de las tecnologías actuales es que permiten, de forma automatizada y en “tiempo máquina”, poder encontrar las relaciones entre datos (conocimiento, al fin y al cabo) de una forma desasistida, en base a algoritmos de correlación, análisis avanzado y análisis predictivo”, señala Aitor Moreno.
En este escenario al que nos estamos asomando, puede ser interesante contar con la visión de una empresa como Sitel para conocer su metodología en este terreno. “La primera obligación de un centro de contacto es hacer llegar toda esa información a las empresas (nuestros clientes), de la manera más organizada y estructurada posible, para que puedan aprovechar los datos e implementar mejoras dirigidas a conseguir una mayor satisfacción y fidelización de sus usuarios. También les permite mejorar la imagen de marca, conociendo realmente cómo son sus clientes, qué les gusta de su producto o servicio, por qué lo adquieren, qué no les gusta, etc. Pero, además, les ayuda a segmentar a los usuarios por su comportamiento y no por un perfil estadístico y estandarizado. De esta forma, mediante acciones como la personalización de ofertas, promociones y publicidad pueden lograr un mayor éxito y alcance”, señala Miguel Martínez, responsable de IT de Sitel.
(El reportaje completo se puede leer en este pdf del número 61 de Relación Cliente Mag).
