La experiencia de usuario se ha convertido en piedra angular para la retención de clientes en todo tipo de empresas, independientemente de la industria. Sin importar qué tan eficiente sea el servicio ofrecido o que tan increíble el producto pueda ser, los usuarios están cada vez más dispuestos a abandonar un producto o servicio después de una mala experiencia con la interfaz de los mismos, o tras recibir una atención al cliente deficiente.
La ‘micropersonalización’ de la experiencia de usuario es una apuesta innovadora por solucionar este problema, y para lograrlo, tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y machine learning se vuelven clave para ofrecer experiencias que generen mayor fidelidad en los usuarios. Gracias a los modelos de comportamiento y comprensión de datos basados en IA y machine learning, es posible implementar sistemas que revolucionen la interacción entre empresa y usuario, para generar experiencias mucho más satisfactorias.
En el sector financiero, la transformación digital ha impactado profundamente la forma de operar de las compañías en vertientes como: aumentar la accesibilidad de los créditos a través de modelos innovadores de análisis basados en datos; la diversificación de canales para ofrecer productos o servicios a diferentes segmentos; y la automatización de procesos, que permite un nuevo nivel de eficiencia. Sin embargo, la personalización de los servicios en el sector sigue teniendo un potencial enorme, dados los últimos avances tecnológicos.
En Clara, por ejemplo, estamos poniendo el foco en el manejo de datos generados a partir del comportamiento de gasto de las compañías, con la finalidad de generar productos de financiamiento acorde a sus necesidades, y que nos permitan poner en marcha nuevos modelos para calcular el riesgo crediticio a partir de estos ‘lagos de Big Data’ generados a partir del registro de las operaciones propias de cada compañía. En un futuro cercano, estos ‘lagos de información’ podrían venir no sólo de los procesos de contabilidad y fiscales automatizados de nuestra plataforma, sino que podrían tomar en cuenta rubros de información no tradicionales.
Por otro lado, las herramientas de interacción con el cliente (o CRM) se han ido especializando a través de la gestión de grandes repositorios de datos con inteligencia artificial en los últimos años, pero el territorio inexplorado en este rubro es vasto. La apuesta es que las nuevas herramientas de IA nos permitan poner atención en datos no tradicionales, como cuántas veces haces clic en determinado tipo de contenido según tu estado de ánimo, y aprender de estas correlaciones para ofrecer un servicio más oportuno para el cliente. Es decir, desarrollar productos basados en el perfil específico cualitativo y cuantitativo de cada persona.
En vista de esta macrotendencia aún en ciernes, la apuesta de Clara es invertir en tecnologías de autoaprendizaje que eventualmente nos permitan transformar estos datos de comportamientos en perfiles únicos, basado en el funcionamiento particular de cada empresa. La idea es que estos perfiles construidos a partir de modelos que ponderan cantidades masivas de diversos datos, podrán indicarnos cómo podemos servir mejor las necesidades de los clientes en función de sus procesos específicos (procesos de compras, necesidad de conversión de divisas, plazos para pagos de responsabilidades contractuales con empleados y/o proveedores, exenciones fiscales, etc.), e incluso de las preferencias personales de las personas que los llevan a cabo.
Llevar la personalización de los servicios financieros a este nivel de adaptación caso por caso, es poner la tecnología al servicio de la empatía; es otras palabras, atender las necesidades reales de las personas, en lugar de las necesidades que las empresas tendemos a asumir tradicionalmente con base en categorías estadísticas amplias. En el equipo de Clara, estamos convencidos de que esta es una veta de desarrollo que vale la pena seguir explorando, y que terminará definiendo el nivel de satisfacción de los clientes más que las funcionalidades específicas del servicio. Las empresas que estén dispuestas a dar este ‘extra’ utilizando la tecnología adecuada tendrán ante sí una oportunidad dorada en el corto y mediano plazo.
