En la nueva Economía de la Experiencia, la Industria manufacturera habrá de ser capaz de adaptarse al proceso acelerado de transformación digital que viene impulsado por la adopción de las nuevas tecnologías. Estamos hablando del 5G (y su relación con IoT), que hará que más de un 80% de las industrias tengan que adaptarse a los nuevos modelos operacionales, de la Inteligencia Artificial o del comercio electrónico seguro y omnicanal, como mecanismo preferente en la relación con suministradores y clientes – factor éste especialmente acentuado tras la pandemia.

Estas tendencias fuerzan a las empresas del sector industrial a buscar nuevas formas creativas de relacionarse mucho antes con todo su ecosistema – suministradores, distribuidores, tiendas y clientes – dentro del ciclo de venta.

En este contexto, la Experiencia de Cliente cobra una importancia vital pues constituye un factor crítico que sirve para diferenciar a las marcas de su competencia. Los factores que tendrán una mayor importancia serán el “empoderamiento” del cliente y la posibilidad de interactuar con el mismo de forma hiperpersonalizada, con una interfaz conversacional extremadamente sencilla e inteligente.

En la era del Dato, que es considerado como el “nuevo petróleo” de la Economía Digital, para poder ofrecer experiencias hiperpersonalizadas, es necesario poder tener una visión integrada, conectada e inteligente de todos los procesos de negocio relacionados con la Experiencia de Cliente. Y eso implica conocer no sólo los datos demográficos de los clientes sino también sus datos transaccionales (histórico de operaciones) y los comportamentales (comprador compulsivo, buscador de gangas, comprador de lujo) que nos permiten construir su visión 360º de forma más eficiente.

Uno de los principales retos, que son comunes a casi todas las industrias, viene derivado de la existencia de silos informacionales que no permiten relacionar, por ejemplo, la identidad de un cliente cuando interactúa a través de diferentes canales (que puede ser un DNI o una tarjeta de crédito en procesos de venta, un login/password para el acceso a una web propia, o una cookie en el navegador para usuarios anónimos), o de interpretar de forma correcta las señales que dicho cliente nos ofrece en cada una de esas interacciones. Relacionado con lo anterior, resulta preciso poder gestionar datos estructurados (de aplicaciones de front-office o backend, como gestión de la cadena de suministros, almacenes, etc.), pero también datos no estructurados que proceden de fuentes de información hasta hace poco inexploradas (redes sociales, dispositivos que generan datos de forma continua – IoT, etc.). Si a esto añadimos la posibilidad de sumar a los datos propios los que vienen de partners (2nd party data) o los que se pueden comprar como audiencias anonimizadas en los Marketplace de datos (3rd party data), la complejidad aumenta de forma exponencial.

Así, es necesaria la existencia de un repositorio centralizado de DATOS de cliente que permita conectar los mismos y añadir la inteligencia de negocio precisa para soportar, de forma holística, todos los procesos de negocio que gobiernan la relación con el cliente. Los siguientes procesos de negocio se verán impactados de forma positiva:

• Área de marketing, las capacidades de Inteligencia Artificial dotan a los “marketers” de herramientas mucho más eficientes para poder entender a los clientes. Analizando su comportamiento digital, la forma de relacionarse con los contenidos ofrecidos, su respuesta a los mismos, sus canales preferidos, el momento del día que resulta idóneo para comunicarse, etc, es posible optimizar el diseño de las campañas y el resultado de su explotación. Utilizando perfiles digitales de clientes (por ejemplo, monitorizando sus conversaciones en redes sociales) se puede entender mejor su comportamiento y se mejora la capacidad de hiperpersonalización de la oferta (marketing 1:1). Además, empodera a los partners mediante la adopción del marketing digital.
• El área comercial o de ventas permite entregar contenido relevante para los clientes a través de cualquier canal y ofrecer los productos y servicios que tienen la mejor probabilidad de conversión (Next Best Offer).
• El área de atención al cliente o postventa permite la anticipación de los problemas antes de que ocurran. Por ejemplo, la monitorización proactiva de los equipos IoT o la escucha de las redes sociales permite anticipar la resolución de los casos de soporte técnico, incluso antes de que los mismos ocurran. Un factor clave es el empoderamiento del propio cliente en la resolución de sus consultas mediante el acceso a la información que le guía (preguntas frecuentes, bases de datos de conocimiento), o el auto-aprendizaje basado en la resolución de casos similares.

El impacto a la Industria manufacturera es ya hoy en día, una realidad. La venta de “Productos como Servicios” es hoy ya posible en industrias tan dispares como la de automoción (donde los modelos de alquiler flexible tendrán una importancia creciente) o la de instrumental médico (donde los hospitales, alternativamente a un modelo de propiedad, demandan la utilización de equipos especializados como radiodiagnóstico, rayos X, etc, en modalidad de pago por uso). Igualmente abre una nueva perspectiva a la monetización de la ingente cantidad de datos manejados.

Enlace de interés: www.oracle.com/customer-experience

Autor: Pedro Llamas Flores, Solutions Engineering Director de ORACLE