Durante la última década, las empresas han invertido considerablemente en centrarse en el cliente. Tiempo y recursos se enfocan no solo en captar nuevos consumidores, sino en fidelizar a aquellos que han sido ‘atrapados’ por el valor agregado que les ofrece la marcas y que bajo ningún están dispuestas a perderlos.
Para lograrlo -como bien señalan Pengxiang Zhang, Eric Yanfei Zhao y Sali Li en su artículo “How to Recognize When Your Customers Want You to Act”- las compañías se valen de distintas herramientas.
Las plataformas digitales generan ahora flujos continuos de reseñas, solicitudes de funcionalidades, conversaciones de soporte y debates en comunidades, que las compañías utilizan para identificar nuevas ideas, priorizar modificaciones en los productos y determinar el momento oportuno para innovar, señala los autores.
También resaltan las herramientas de análisis y traducción impulsadas por inteligencia artificial permiten a las empresas procesar los comentarios de clientes de todo el mundo a una escala sin precedentes.
Pero como todo, siempre hay un pero. La mayoría de los sistemas actuales de escucha del cliente se centran en dos indicadores habituales —qué quieren los clientes y cómo se sienten—, pero a menudo pasan por alto un tercer indicador: cuándo esperan los clientes que la empresa actúe. Y es allí donde Pengxiang Zhang, Eric Yanfei Zhao y Sali Li ponen el foco,
Sostienen que dicho indicador, al que denominan “urgencia temporal”, suele manifestarse a través de señales sutiles que deben detectarse durante las comunicaciones con el cliente. Interpretar correctamente esta dimensión temporal es clave para tomar mejores decisiones de innovación y evitar reaccionar exageradamente a cualquier queja.
La tercera señal olvidada: Las empresas suelen medir la satisfacción o las preferencias del cliente, pero ignoran las pistas sobre el nivel de urgencia o el momento oportuno para implementar cambios o soluciones.
De acuerdo con los autores, es clave la combinación de inteligencia artificial y juicio humano. Integrar inteligencia artificial con la evaluación humana permite detectar matices sutiles de temporalidad y contexto lingüístico/cultural en los comentarios y comportamientos de los clientes.
También es fundamental la incorporación de la urgencia, tomando en cuenta que los sistemas de retroalimentación deben medir no solo la gravedad de un problema, sino la expectativa del cliente sobre cuándo debe ser resuelto.
Y, por último, a modo de conclusión, las reglas de decisión deben ser claras. Es fundamental vincular las señales detectadas con directrices operativas que alineen el tiempo de respuesta de la empresa con las expectativas reales del usuario.