Para entender lo que necesitas, vamos más allá de una encuesta

La relación de una persona con su banco se construye a lo largo del tiempo y a través de innumerables momentos. Desde algo tan sencillo como ordenar una transferencia o pagar con el móvil, hasta grandes decisiones como pedir una hipoteca, empezar a invertir o prepararse para la jubilación. Por el camino le surgen dudas, necesidades y decisiones de todo tipo que van dando forma a su experiencia con el banco.

Tradicionalmente, las encuestas de satisfacción han dado a los clientes la oportunidad de contar cómo valoran el servicio que les está prestando el banco. Y, aunque siguen siendo una fuente fundamental de información para conocer su opinión, ofrecen solo una parte de la fotografía.

Para tener una visión lo más completa posible de una relación compleja, formada por innumerables interacciones a lo largo del tiempo, es necesario ir más allá. Una conversación con un gestor a través de la ‘app’ o una llamada al servicio de atención al cliente aportan una información muy valiosa sobre qué necesita o cómo está viviendo una determinada situación.

El reto está en conectar cientos de miles de conversaciones y experiencias para comprenderlas no como momentos aislados, sino como parte de una misma relación, y convertir esa información en un conocimiento que sirva para mejorar la experiencia de los clientes. Una operación abandonada, por sí sola, no supone un fallo. Pero si ocurre con mucha frecuencia o con muchas personas, puede indicar que existe un problema en la operativa. Una llamada posterior al servicio de atención al cliente aporta otra parte de la historia. Al relacionar ambas es posible entender mejor qué estaba intentando hacer esa persona, dónde encontró la dificultad y qué le llevó finalmente a pedir ayuda.

Para hacerlo posible, BBVA está desarrollando nuevas capacidades basadas en inteligencia artificial para integrar información procedente de distintos canales siempre conforme a la normativa en materia de protección de datos. En España, procesa con esta tecnología las transcripciones de llamadas y las conversaciones mantenidas a través de ‘Mis Conversaciones’ para identificar los motivos por los que los clientes contactan con el banco. En México, se analizan más de 220.000 llamadas mensuales entre clientes y gestores remotos, además de unas 4.000 llamadas mensuales de empresas a los centros de atención al cliente.

Cuando el análisis se realiza a esta escala, las conversaciones permiten detectar necesidades que antes podían pasar desapercibidas, identificar posibles puntos de fricción o comprender mejor cómo evoluciona la experiencia del cliente desde que aparece un problema hasta que se resuelve.

“Durante años hemos preguntado a nuestros clientes qué opinaban de su experiencia. Hoy podemos disponer de una visión completa de cómo ha sido su relación con el banco gracias al análisis de cientos de miles de interacciones que nos ayudan a entender mejor qué necesitan, qué les preocupa y dónde encuentran dificultades. Estamos entrando en una nueva era de conocimiento de nuestros clientes, con el objetivo de transformar ese conocimiento en una relación más rica, personalizada y diferencial”, señala Carlos Roldán, responsable de incorporar la perspectiva de cliente en banca de particulares y pymes de BBVA.

No tener que empezar de cero

Toda esa información también puede mejorar algo tan cotidiano como una conversación con el gestor. Antes de hablar con un cliente, los gestores pueden disponer de un resumen automático de sus experiencias más recientes con el banco, que les ayuda a entender mejor el motivo del contacto, cómo ha evolucionado su experiencia y el contexto de su relación con BBVA. Para el cliente, esto se traduce en algo muy sencillo: no tener que empezar desde cero, recibir una atención más personalizada y respuestas más rápidas a sus consultas.

Además, la inteligencia artificial permite aprovechar mejor la información que los clientes comparten en las encuestas e interpretar las valoraciones numéricas. De hecho, BBVA utiliza esta tecnología para clasificar las principales causas de satisfacción o insatisfacción y relacionar esa información con la procedente de los canales digitales.

“No se trata, por tanto, de sustituir unas formas de escucha por otras, sino de sumar perspectivas para comprender mejor lo que está viviendo el cliente”, sintetiza Roldán.

El siguiente paso es avanzar hacia modelos capaces de comprender situaciones relevantes prácticamente en tiempo real, detectar antes las necesidades y oportunidades de mejora y facilitar respuestas cada vez más ágiles y ajustadas a cada cliente.