En la era de la hiperconectividad, la experiencia digital se ha convertido en el verdadero campo de batalla por la lealtad del cliente. Pero ¿cómo saber si un usuario está satisfecho sin caer en la fatiga de encuestas, ventanas emergentes o formularios? ¿Es posible entender lo que realmente está sintiendo una persona al interactuar con un canal digital sin preguntarle directamente?
El reto está hoy en el centro de la agenda de muchas organizaciones. Y no solo en sectores como la banca o las telecomunicaciones, donde la relación con el cliente se produce cada vez con mayor frecuencia a través de sus apps y plataformas digitales, sino en cualquier entorno donde el canal digital presenta una actividad intensa y, por tanto, se convierte en un factor crítico para el negocio, como puedan ser retail, ecommerce, aerolíneas, transporte, ticketeras, incluso atención ciudadana en instituciones vinculadas al sector público.
Concretamente, el coste estimado para un minuto de downtime en los canales digitales de grandes compañías, según las estimaciones de consultoras como Gartner y Ponemon Institute, se sitúa en torno a 8.000 euros por minuto, unos 480.000 euros/hora. Esto hace que, cada vez más, las entidades busquen tecnologías que les permitan anticiparse proactivamente para minimizar el MTTD/MTTR (mean time to detect/mean time to repair).
En determinados contextos, la toma de acción ante incidencias en los canales digitales se ha basado en métodos reactivos: esperar a que el propio usuario reporte una anomalía. De esta forma, los primeros sistemas implementados a nivel global estaban orientados a asegurar la disponibilidad y el rendimiento de los canales a nivel ‘TI’: servidores, bases de datos y demás sistemas, que ponen el foco en el backend, como pueden ser diferentes versiones de Nagios y APM (application performance monitoring).
La evolución natural ha llevado al desarrollo de una segunda fase para entender la experiencia de usuario con foco en el front y ahí es cuando irrumpen los RUM (real user monitoring). Ambas técnicas reportan información valiosa desde pero no dejan de ser reactivas, al alertar siempre cuando la incidencia ya ha impactado a miles de usuarios.
Hoy, la inteligencia artificial y la automatización avanzada permiten un nuevo paradigma: monitorizar la experiencia del cliente (CX) de forma proactiva desde su misma perspectiva, sin necesidad de invadir su espacio ni recolectar datos personales, evitando además costosas integraciones a los sistemas informáticos de las entidades, al tratarse de una solución 100% externa.
¿Cómo? A través de un “cliente incógnito virtual”, un robot autónomo que simula en tiempo real el comportamiento de un usuario, interactuando con las aplicaciones y servicios del mismo modo que haría una persona real, desde un dispositivo real y en condiciones reales de conectividad de internet, en una ciudad determinada.
Esta técnica de observabilidad, conocida como monitorización sintética, permite detectar errores, ralentizaciones o fricciones antes de que el cliente final los experimente. Y lo hace sin utilizar cookies, sin recopilar datos sensibles y sin necesidad de encuestas invasivas. Simplemente, reproduce escenarios de uso tal como lo haría cualquier usuario, detectando anomalías y lanzando alertas tempranas a los equipos responsables. De modo que ya no hablamos solamente de medir la disponibilidad del canal, sino de optimizar la experiencia del usuario final cuando navega en estos canales.
Existen soluciones, como la que hemos desarrollado desde Movizzon, que permiten incluso realizar estimaciones del Net Promoter Score (NPS) -métrica que se utiliza para medir el nivel de satisfacción de los clientes- en tiempo real. Estas soluciones abren la puerta a una gestión más ágil y predictiva de la experiencia digital, alineando a los equipos de tecnología y negocio con una visión común. Y lo hacen de forma automatizada y sin comprometer la privacidad, representando una ventaja competitiva para las organizaciones que buscan anticiparse a los problemas y fidelizar a sus clientes.
