El machine experience o aprendizaje automático está sentando las bases del futuro de la experiencia del cliente
Las conexiones entre máquinas marcan la experiencia delcliente
A través de su experiencia, los clientes se hacen una idea en general de un negocio y deciden si volverían a usarlo o si se lo recomendarían a un compañero. Los usuarios suelen centrarse en el aspecto humano de la experiencia del cliente (CX-Customer Experience): tiempos de espera en llamadas, intentos de pagos, envío y recepción de correos electrónicos, etc. Por ese motivo, los negocios tratan de abordar estos desafíos con tecnologías emergentes, como la IA-Inteligencia Artificial, la RV-Realidad Virtual, el Blockchain y el IoT- Internet de las Cosas.
Sin embargo, a día de hoy, muchas de estas iniciativas no ayudarán al cliente final a menos que se tenga en cuenta otro aspecto: la automatización de la experiencia o MX-Machine Experience.
¿Qué es la automatización de la experiencia y cómo influye en la CX?
La calidad de la machine experience (MX) está directamente relacionada con la calidad de la experiencia del cliente: no se puede tener una sin la otra. «Básicamente, la MX consiste en mejorar la experiencia entre los dispositivos y máquinas conectados, y la forma en la que nos comunicamos con ellos», comenta Arvind Patel, consultor principal de Ciena. «Si la nueva tecnología empleada para mejorar la CX no se conecta de forma adecuada, la experiencia del cliente no será buena».
¿Qué papel juega la conectividad en todo esto?
«Los servicios y tecnologías digitales se están desarrollando continuamente, pero solo son tan buenos como la conectividad que los une», declara Paula. «La conectividad con la ubicación de las sedes es, por supuesto, esencial, pero ahora es de vital importancia tener en cuenta las conexiones que se necesitan en todo el ecosistema digital».
Hay muchas posibles combinaciones en las que la conectividad desempeña un papel importante entre la CX y la MX:
1. Las redes
Tu red determina la calidad general de tus servicios, si tienes una baja latencia, fiabilidad, seguridad y conexiones con todas las ubicaciones clave entre tu negocio y tu cliente.
2. Las API
Interfaces de programación de aplicaciones que unen dos o más sistemas y permiten una comunicación fluida. Se trata de una red inteligente que funciona por debajo y automatiza los procesos para crear una experiencia más rápida y fluida para el cliente.
3. La IA
Habilitar una red inteligente: detectar problemas antes de que ocurran, analizar datos y actuar antes de que los clientes se percaten de que hay un problema. Gracias a ella, se producirán menos errores en tus servicios o en la experiencia digital que ofrezcas. La IA también puede permitir que los chatbots y asistentes virtuales respondan preguntas habituales y estén disponibles para tus clientes en todo momento.
4. El edge
Ofrecer una experiencia rápida en aplicaciones de IoT/5G/M2M depende del edge computing, por lo que la próxima generación de aplicaciones necesitará una red que conecte todas las ubicaciones clave del edge computing.
Si quieres mejorar la experiencia del cliente, invertir en el machine learning es fundamental. «Las máquinas no sustituirán ni automatizarán todos tus procesos, pero si se utilizan correctamente, pueden ayudarte a ahorrar en gastos, mejorar la eficiencia y ofrecer una experiencia fantástica al cliente a largo plazo», añade Paula.
Las empresas pueden mejorar sus operaciones con estas tecnologías inteligentes y centrarse más en el panorama general mientras la tecnología opera en segundo plano. También pueden automatizar los procesos para que los equipos dispongan de más tiempo para centrarse en lo que de verdad importa.
El aprendizaje automático ofrece una mejor experiencia de red
Ofrecer machine experience depende de una red fiable, segura y predecible. También son necesarios un gran ancho de banda y una baja latencia, requisitos muy similares a los de los clientes empresariales o de telecomunicaciones.
La importancia de una experiencia fiable y predecible se está volviendo cada vez más esencial, especialmente a medida que los servicios basados en la nube están cada vez más integrados en el tejido informático empresarial. Si la red no tiene el rendimiento esperado, las aplicaciones y los usuarios finales se ven perjudicados. Las empresas intentan mitigar los riesgos de una interrupción del servicio en estos enlaces esenciales añadiendo diversidad de rutas y opciones de redundancia. Colt diseña y ofrece redes con unos niveles de disponibilidad muy altos para ayudar a sus clientes, pero no es lo único que se puede hacer para reducir el riesgo operativo.
En lo que respecta a la gestión de redes, cuanta más información haya sobre el rendimiento de los componentes individuales de la red, mejor. Hacer un seguimiento de los cambios puntuales en el rendimiento de un elemento de la red sirve para identificar en tiempo real un posible problema. Pero ¿y si Colt pudiera predecir cuándo se produciría un error antes de que ocurriera?
Tanto si se trata de un cambio sutil en la potencia de recepción óptica de una interfaz o una fluctuación mínima en la temperatura de servicio de una tarjeta, Colt puede recopilar y asimilar millones de puntos de datos de toda la red y emplearlos para obtener un resumen general de la salud de la red. Dada la gran cantidad de datos, Colt puede emplear algoritmos de aprendizaje automático supervisados para empezar a predecir con precisión en qué momento es probable que se produzca un error en un equipo y tomar medidas preventivas para evitar que la situación desemboque en una avería que afecte al servicio.
Invertir en Colt IQ Network, en particular en las recientes actualizaciones con Ciena, ha dado lugar a una plataforma flexible y moderna con la que ofrecer una experiencia líder en el mercado, independientemente del usuario final o la aplicación. El aprendizaje automático no se queda corto y ofrece las herramientas necesarias para detectar problemas de forma anticipada y, en última instancia, brindar un servicio de calidad y fiable para nuestros clientes.
El aprendizaje automático desempeñará un papel cada vez más importante en la experiencia del cliente y muchos de nuestros usuarios ya disfrutan de las ventajas de este enfoque. Añadir un aprendizaje automático implementado de manera inteligente a una red sólida puede optimizar la machine experience y la experiencia del cliente.
Herramientas y tecnologías líderes para la MX
La machine experience de la máquina ofrece un recorrido del cliente totalmente automatizado. En cada paso, Colt emplea nuevas tecnologías para mejorar la experiencia de la máquina y del cliente.
Prestación de servicios
Tradicionalmente, los proveedores de servicios emplean todo tipo de herramientas privadas para prestar sus servicios de extremo a extremo sobre una infraestructura de red de múltiples proveedores increíblemente fragmentada. Esta complejidad hace que sea difícil crear el aprendizaje automático.
En un mundo cada vez más conectado, una infraestructura de red homogénea y un entorno informático simplificado y abierto son fundamentales para poder automatizar el recorrido del cliente.
Colt IQ Network ofrece una capa de infraestructura estándar con capacidad de control de redes definidas por software (SND) integradas como base para permitir y simplificar la creación de una machine experience perfecta. Adoptar interfaces de programación de aplicaciones (API) abiertas para comunicarse con la red subyacente y la red informática proporciona un lenguaje común que simplifica las interacciones de máquina a máquina (M2M).
A través de las llamadas de API, los clientes pueden localizar servicios, recibir presupuestos, realizar pedidos y activar servicios a través de una experiencia en tiempo real y a la carta. Los clientes pueden establecer comunicaciones M2M fluidas entre su entorno informático y la red de Colt y los sistemas de TI para cubrir todo el proceso de prestación de servicios. De esta forma, el trabajo es más rápido, se reducen los errores y trabajar con Colt es más fácil.
El año pasado, Colt anunció su trabajo en el MEF sobre el conjunto de API estandarizadas de LSO Sonata. Gracias a ello, los proveedores de servicios y las empresas pueden adoptar un lenguaje común y permitir una experiencia de máquina de extremo a extremo para prestar servicios de red.
Gestión de servicios de por vida
Los servicios de red deben adaptarse a los requisitos cambiantes del cliente durante la producción. Las aplicaciones pueden necesitar cambios en la red, por ejemplo, para aumentar el ancho de banda y conectarse a la nube pública o para añadir un nivel adicional de seguridad a través del cifrado. Para gestionar las averías en el servicio es necesaria una herramienta de tickets proactiva y dinámica,
y las notificaciones, la gestión del rendimiento y la facturación requieren la recopilación y el intercambio de información sobre el uso y el rendimiento del servicio.
Las API permiten modificar de forma dinámica los parámetros del servicio y recopilar e intercambiar información y eventos en tiempo real de la red subyacente y los sistemas de TI.
Colt también emplea la IA para comprender mejor los datos de la red. Un buen ejemplo de ello es buscar patrones en las llamadas y analizar millones de registros de llamadas para ver si hay algún signo de deterioro del servicio. Otro ejemplo es predecir el riesgo de averías en la red en un futuro, aplicando técnicas de aprendizaje automático al análisis de los parámetros físicos de la red, por ejemplo, una fluctuación en la potencia de la señal óptica.
La IA reconoce patrones en grandes cantidades de datos a un nivel en el que sería imposible para un ser humano, algo que nos permite adoptar resoluciones proactivas para que la red siga en buen estado. Para que esto funcione, se necesita una experiencia de máquina perfecta en la recopilación y el análisis de los datos para, en última instancia, ofrecer una mejor asistencia e información a los clientes.
Administración de empresas
Ofrecer una mejor experiencia en este ámbito consiste en facilitar la interacción con Colt y generar confianza, ya que se trata de un área con poco margen de error. La tecnología del blockchain añade una capa de confianza y seguridad que permite a varias partes mantener registros precisos y uniformes de las transacciones comerciales.
Durante el proceso de incorporación, Colt puede automatizar procedimientos de identificación de clientes, como verificar la identidad y hacer comprobaciones de crédito y cumplimiento para que los nuevos clientes puedan colaborar en tiempo real.
La capacidad del blockchain para mantener datos precisos sobre el uso del servicio permite que los pagos se liquiden automáticamente sin necesidad de que intervengan los clientes o los proveedores, especialmente cuando hay varias partes involucradas.
Colt investiga constantemente cómo se puede mejorar la experiencia de nuestros clientes y en el ámbito de las máquinas. Al facilitar los negocios y eliminar las tareas manuales y el análisis de grandes cantidades de datos, Colt puede mejorar toda la experiencia del recorrido del cliente y de la máquina.
Cómo aprovecha Colt las máquinas para la experiencia del cliente
Colt entiende la experiencia del cliente a través de interacciones en cada punto de contacto. Su objetivo es que las interacciones sean sencillas, rápidas, coherentes y personalizadas. Esa ha sido su principal misión a lo largo del tiempo, cambiar la forma en la que se entiende la experiencia del cliente y cómo se mide de forma convencional, a través de programas como Net Easy.
A lo largo de su recorrido, es posible que los clientes no siempre interactúen con un elemento humano. Pueden interactuar con las API, los portales o los chatbots. Independientemente de la interfaz, esos mismos principios aún se mantienen, y la experiencia de la máquina debería poder compararse con la de las interacciones humanas. En cierta forma, ofrecer una experiencia de máquina puede ser mejor para según qué cosas, como la velocidad y la consistencia, pero nunca será como una experiencia humana, por lo que hay que encontrar el equilibrio entre ambas.
Una de las formas más importantes en las que empleamos las máquinas es mediante el aprendizaje automático (ML, Machine Learning). Colt ha creado un algoritmo a medida para respaldar la función de Customer Intelligence.
Ayuda a comprender mejor a los clientes y a identificar áreas de mejora en el negocio. Además, no funciona de forma aislada, sino que el equipo lo revisa para garantizar que cumple con sus funciones. Es como tener una ayuda humana.
En el futuro, algunos procesos de ML y MX se automatizarán, especialmente para actividades de por vida, como notificaciones de averías en la red o de errores de crédito. Gracias a ello, los equipos dispondrán de más tiempo para centrarse en tareas más valiosas y tener una perspectiva más amplia. A la hora de negociar transacciones más complejas, como las ventas y la prestación de servicios, la automatización ayudará a complementar la experiencia humana, pero no la reemplazará. En todos los sectores, se prevé que la automatización tendrá una presencia cada vez mayor a medida que las empresas utilizan esta tecnología cada vez más.
En lo que respecta al futuro de la CX, la automatización robótica de procesos mejorará y algunos procesos reemplazarán las interacciones humanas. Aprovechar la experiencia de la máquina de forma adecuada permitirá a las empresas ofrecer interacciones menos problemáticas. También es probable que las máquinas acaben convirtiéndose en clientes, especialmente en el caso de los clientes wholesale que pueden solicitar servicios en bloque y emplear máquinas para que completen ese proceso por ellos. A su vez, el proceso de compra podría automatizarse de extremo a extremo y darse la situación de que las máquinas interactúen entre ellas de forma transaccional.
Como empresa, Colt avanza hacia un proceso de mejora y desarrollo continuos en cuanto a la estrategia de experiencia del cliente. Ser líderes del sector no ha hecho que nos quedemos de brazos cruzados. Nuestros empleados están constantemente pensando y repensando cómo ofrecerle al cliente la mejor experiencia posible. La machine experience que ofrecemos forma parte de ello, pero no lo es todo. No se puede subestimar ni reemplazar el componente humano de las interacciones con los clientes. En palabras de Maya Angelou: «La gente olvidará lo que dijiste y lo que hiciste, pero nunca olvidará cómo les hiciste sentir».
Resumen
Ofrecer una experiencia de cliente excelente nunca ha sido fácil, pero a medida que dependemos cada vez más de un ecosistema cada vez más interconectado, los vínculos entre máquinas son tan fundamentales como las herramientas y servicios de cara al cliente.
La base de todo esto es tu red y, al tomar medidas para reforzarla, puedes mejorar la machine experience y ofrecer mucho más a tus clientes. Destacamos estos tres puntos de partida para ayudarte a lo largo de tu recorrido:
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