Análisis predictivo: ¿el futuro de los Contact Centers?

Ya en 2018, un estudio de PwC (i) señalaba el análisis predictivo como la técnica con mayor proyección en la atención al cliente, y al sector financiero asegurador como el segundo destinado a recibir un mayor impacto de la Inteligencia Artificial (IA). Otros informes han venido a confirmar posteriormente el acierto de esas predicciones. Por ejemplo, según Aberdeen (ii), la experiencia de usuario optimizada por un Contact Center con análisis predictivo puede resultar en mayores tasas de retención, satisfacción y puntuación a la compañía por parte de sus clientes.

Y es precisamente aquí, en los clientes, donde está la clave del análisis predictivo en un sector asegurador en plena evolución híbrida: tecnológica por su transformación digital acelerada, y al mismo tiempo humana, la de un usuario con mayores expectativas que nunca en la atención que espera del Contact Center.

Como dicen en un reciente foro sectorial (iii), ese cliente exige mayores cotas de eficiencia, fluidez, flexibilidad, transparencia, y además empatía y trato personalizado por todos los canales físicos y digitales posibles. Tal salto de calidad lo tiene que sostener un Contact Center en el que empieza a resultar imprescindible una plataforma gestora no solo capaz de centralizar la atención omnicanal, sino de recabar, estructurar y analizar el enorme caudal de datos de los clientes con el fin de entenderlos uno a uno y así anticipar su comportamiento.  

Para especializarse en análisis predictivo, esa plataforma necesita integrar una capa reforzada de minería de datos y machine learning. Dicho de otro modo, este nuevo tipo de Contact Center convierte el reto —entender al cliente a través de los datos— en oportunidad —convertir esos datos brutos en conocimiento neto, y el conocimiento en mejores servicios de atención—. 

“La explotación de los datos desestructurados es una de las asignaturas pendientes de las empresas. En un sector como el del Contact Center, con miles de interacciones diarias, es clave disponer de la tecnología capaz de extraer y aportar valor a los datos”, apunta un experto de ExpoContact. Para Boston Consulting Group, “las herramientas de IA analizan inmensos volúmenes de datos para aprender patrones subyacentes, permitiendo que los sistemas informáticos tomen decisiones complejas y sean capaces de predecir el comportamiento humano”. 

¿Qué significa esto aterrizado en el mundo asegurador? Como sostienen los expertos del foro sectorial que mencionábamos, implica evolucionar de una visión reactiva —esperar a que el cliente pida algo para caer en cuenta de que lo necesita— a una proactiva: saber qué va a necesitar en función del análisis predictivo para anticiparse así a sus deseos y proporcionárselo. En otras palabras, llamarle con la solución antes de que él llame planteando un problema. Por ejemplo, cuando prevemos que va a necesitar una renovación de póliza o si el cambio de algunas condiciones personales implica una reducción de tarifa en un servicio.

Esta capacidad predictiva de la IA puede procesar todos los datos de todas las interacciones empresa-clientes y por todos los canales, para definir un perfil complejo que puede aplicarse a diferentes actividades del negocio, desde ventas a rating de clientes, televenta basada en IA o al factor predecible en la conversión de leads —el contacto con potenciales clientes interesados— en función de su calidad.

En definitiva, el análisis predictivo permite orientar la atención de una compañía a un enfoque mucho más centrado en el cliente (customer center). También refleja un cambio cultural básico: valorar los datos de sus usuarios como un activo fundamental del negocio.

De hecho, para Accenture (iv), el cambio de mentalidad que implica ver en la atención predictiva una inversión y no un coste puede traducirse en una mejor facturación, mediante estrategias como aumentar la confianza de los usuarios ayudándoles a obtener más valor. En uno de sus informes, apunta que el 75% de los clientes B2B y el 66% de los B2C consideran importantes las soluciones de un servicio proactivo, si bien es necesario proporcionarlas con eficacia. “Las organizaciones·, apunta la consultoría, “pueden reducir la intensidad y la frecuencia con la que los clientes se esfuerzan por contactar con la empresa y expresar sus necesidades, preferencias y sugerencias a través de la proactividad y las predicciones en la atención de principio a fin”.

Según Accenture, “los clientes recuerdan lo inesperado, tanto lo bueno como lo malo… La clave del éxito en la estrategia de atención es utilizar sus datos y conocimientos para anticiparse a sus necesidades y garantizar que todas las interacciones añaden valor a su experiencia”.

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(i)   https://www.pwc.es/es/publicaciones/tecnologia/assets/pwc-ia-en-espana-2018.pdf

(ii)   https://enreach.es/blog/como-usar-los-datos-de-manera-efectiva-en-los-call-center/

(iii)   https://www.estrategiasdeinversion.com/analisis/bolsa-y-mercados/informes/el-gran-reto-de-la-digitalizacion-ante-la-nueva-n-591803

(iv)   https://www.accenture.com/us-en/insights/interactive/customer-service?c=acn_glb_servicetransforvanityurl_12847376&n=mrl_0222