La medición de la verdadera satisfacción del cliente siempre ha sido el Santo Grial de la experiencia del cliente. Si bien existen varios métodos actualmente en uso, como los puntajes de promotores netos (NPS), los puntajes de esfuerzo del cliente y los puntajes de satisfacción del cliente (CSAT), por lo general estos enfoques se basan en encuestas a los clientes, y con frecuencia los resultados son insuficientes y llegan demasiado tarde. Pero, ¿qué sucedería si interrumpiéramos la medición de la satisfacción del cliente utilizando el Internet de las cosas (IoT) y la inteligencia artificial (AI)?

El primer paso para este nuevo enfoque disruptivo es que los clientes opten por participar y proporcionen los flujos de datos que podrían alimentar un motor de procesamiento de eventos complejos (CEP) de IoT. Este motor de CEP es una colección de componentes tecnológicos que pueden procesar millones de eventos de dispositivos móviles, productos conectados, clics en sitios web, publicaciones en redes sociales y prácticamente cualquier tipo de mensaje que pueda ser generado por computadoras. Todos estos eventos pueden ser enviados a un motor de AI y este puede aprender de la gran cantidad de datos a medida que se preprocesan y se pasan al motor de CEP.

Las técnicas estándar de AI se pueden utilizar para interpretar mensajes de texto del consumidor y/o los flujos de eventos. La AI también es excelente para la comparación de datos y la eliminación de duplicados, por ejemplo, ¿qué hay de similar en estos mensajes? ¿En estas imágenes? ¿Qué es diferente? ¿Cómo se ve un cliente satisfecho? ¿Cómo se ve un flujo de mensajes que resultó en un resultado positivo? A medida que la información filtrada y aumentada, como el valor de vida del cliente, su acuerdo de nivel de servicio o incluso su ubicación geográfica, se pasa al motor de CEP, este actuará como una “máquina de estado” para cambiar entre condiciones como una buena experiencia, una mala experiencia y una experiencia neutral. Cada estado en la máquina de estado del CEP podría actuar sobre todo el flujo de datos mencionado anteriormente e invocar inteligentemente técnicas adicionales de AI. Por ejemplo, si el cliente se encuentra en un estado de mala experiencia, ¿qué actividad adicional se le debe ofrecer para llevar a esa persona a un estado de experiencia neutral o incluso buena?

La combinación de IoT y AI en la medición de la satisfacción del cliente tiene el potencial de revolucionar la forma en que las empresas recopilan y analizan los datos de los clientes. Al aprovechar la gran cantidad de información generada por los dispositivos conectados y utilizar técnicas de inteligencia artificial, las empresas pueden obtener una comprensión más profunda de las necesidades y preferencias de sus clientes, lo que les permite ofrecer experiencias personalizadas y mejorar la satisfacción del cliente de manera significativa.

En resumen, la medición de la satisfacción del cliente con IoT y AI es un enfoque innovador que promete proporcionar una visión más precisa y en tiempo real de la experiencia del cliente. Al utilizar la tecnología de vanguardia, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y mejorar continuamente la calidad de sus productos y servicios para satisfacer las expectativas cambiantes de los clientes.