sistema crm

Más de un 30% del conocimiento que se tiene sobre un cliente no se encuentra correctamente reflejado en el sistema CRM. ¿Estamos dispuestos a pagar ese peaje en un mercado que cada día se juega más en las mejoras marginales?

Para entender la importancia de un sistema CRM y la información que contiene, comencemos por un ejemplo. ¿A quién no le han llamado de su propia operadora de telecomunicaciones y se ha quedado sorprendido de que no sean capaces de localizar con rapidez  los servicios que tiene contratados o la duración pendiente del contrato de permanencia?



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Podemos llegar a pensar que se trata de problemas operativos o de desinterés a la hora de dar cierta información. Sin embargo, en muchas ocasiones se trata de algo mucho peor: los sistemas CRM tienen una visión mucho más operacional que realmente de gestión del cliente desde el punto de vista del propio cliente.

De igual modo, gran parte de la información que queda registrada en un sistema CRM no es explotada por el resto de la organización. Esto se produce porque se trata de información desestructurada (notas de los agentes) o interacciones que desencadenan órdenes de trabajo puramente operacionales, lo que a los departamentos de marketing y riesgo suele parecerles demasiado complejo.

Soluciones: la tecnología del sistema CRM y técnicas PLN

Para solventar ambas carencias se han de afrontar diferentes soluciones. En el primer caso, las soluciones irán muy ligadas a la tecnología del sistema CRM que la compañía posea. Esto va acompañado de la agilidad de sus desarrolladores y de los recursos internos a la hora de afrontar los cambios. Pero, sobre todo, es fundamental la visión estratégica de los departamentos de Marketing y Riesgos en saber cómo quieren tratar a sus clientes, cuáles van a ser las preguntas y cuestiones que se van a encontrar y cómo las quieren responder.

El segundo de los problemas es relativamente sencillo afrontarlo utilizando técnicas de PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural) y de análisis de procesos y relación entre patrones. Hoy en día, con el auge del Machine Learning, este tipo de acciones dejan de ser ciencia ficción y, acompañados por los expertos en la operación, no suelen resultar proyectos demasiado complejos ni extensos y aportan grandes cantidades de conocimiento sobre el cliente, anticipación de siguientes pasos y toma de decisiones en tiempo casi real.

En mi carrera profesional he encontrado muchas respuestas a las preguntas que nos hacíamos simplemente mirando las interacciones con los clientes. ¿El problema? Que analizar esa información “mecánicamente” era complicado, no es un campo flag, categórico; sino abierto, no normalizado. De ahí que las técnicas de Inteligencia Artificial sean grandes aliadas para la explotación de parte de la información de nuestro sistema CRM, ya que mediante estas lograremos una interpretación aproximación a la que un humano habría dado.

A estas alturas de partido estaremos de acuerdo en que desarrollar correctamente un CRM y saber explotarlo es una de las mejores palancas con las que cuentan los departamentos de Riesgo y CVM para gestionar a sus clientes. Ahora, ¿estáis seguros de que en vuestras organizaciones se pone el foco adecuado?

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