Por qué la gobernanza de los datos es fundamental para mejorar el servicio al cliente

El servicio de atención al cliente ha evolucionado mucho más allá de los centros de llamadas y los tickets de asistencia. Ahora es una función compleja y rica en datos, impulsada por el análisis, la automatización y la inteligencia artificial (IA). Las organizaciones se basan en los datos de los clientes para personalizar las experiencias, predecir necesidades y resolver problemas de forma eficiente. Sin embargo, la eficacia de estas iniciativas depende en gran medida de la calidad y la fiabilidad de los datos subyacentes. Aquí es donde la gobernanza de datos desempeña un papel fundamental.

Desde el punto de vista de los profesionales de la atención al cliente, la gobernanza de los datos repercute directamente en las operaciones diarias, las interacciones con los clientes y la calidad general del servicio. Al establecer políticas, normas y procesos claros para la gestión de los datos, las organizaciones pueden garantizar que estos sean precisos, fiables y se ajusten a las expectativas de los clientes.

Comprender la gobernanza de datos en la atención al cliente

La gobernanza de datos se refiere al marco de políticas, funciones, procesos y normas que garantizan una gestión eficaz de los datos a lo largo de todo su ciclo de vida. Esto incluye la forma en que se recopilan, almacenan, consultan, utilizan y mantienen los datos.

En los entornos de atención al cliente, la gobernanza de datos abarca una amplia variedad de información, como por ejemplo:

• Perfiles de clientes y datos de contacto.
• Historial de interacciones (llamadas, chats, correos electrónicos).
• Registros de compras y transacciones.
• Comentarios y puntuaciones de satisfacción.
• Datos de los tickets de asistencia.

Para los equipos de atención al cliente, estos datos constituyen la base de cada interacción. Tanto si un agente resuelve una reclamación como si un sistema de inteligencia artificial recomienda una solución, la calidad de los datos determina el resultado.

La relación entre la calidad de los datos y la experiencia del cliente

Disponer de datos de alta calidad es esencial para ofrecer un servicio al cliente excepcional. La calidad de los datos suele abarcar varias dimensiones:

• Exactitud: La información es correcta y no contiene errores.
• Exhaustividad: Se dispone de todos los datos necesarios.
• Coherencia: Los datos son uniformes en todos los sistemas.
• Actualidad: Los datos están actualizados.
• Validez: Los datos se ajustan a los formatos y normas definidos.

Cuando estas dimensiones se mantienen gracias a una sólida gobernanza de los datos, los equipos de atención al cliente pueden confiar en los datos que utilizan. Esto se traduce en resoluciones más rápidas, interacciones más personalizadas y menos errores.

Por el contrario, una mala calidad de los datos puede dar lugar a experiencias frustrantes para los clientes. Por ejemplo, una información de contacto desactualizada puede provocar fallos en la comunicación, mientras que los registros incoherentes pueden hacer que los agentes den respuestas contradictorias. Estos problemas minan la confianza de los clientes y dañan la reputación de la marca.

Mejorar el servicio de atención al cliente basado en la inteligencia artificial mediante la gobernanza

La inteligencia artificial se utiliza cada vez más en la atención al cliente para automatizar tareas, analizar interacciones y ofrecer información útil. Entre sus aplicaciones más habituales se encuentran los chatbots, los motores de recomendación, el análisis de opiniones y el análisis predictivo.

Sin embargo, la calidad de los sistemas de IA depende en gran medida de los datos con los que se entrenan y con los que funcionan. La gobernanza de datos garantiza que dichos datos cumplan las normas necesarias para un rendimiento eficaz de la IA.

Mejora de la precisión del modelo

Los modelos de inteligencia artificial se basan en datos históricos para aprender patrones y realizar predicciones. Si estos datos son inexactos o están sesgados, los resultados del modelo también serán erróneos. La gobernanza de datos ayuda a mantener conjuntos de datos limpios y representativos, lo que da lugar a predicciones y recomendaciones más precisas.

Para los equipos de atención al cliente, esto significa que las herramientas de inteligencia artificial pueden comprender mejor las intenciones de los clientes, sugerir soluciones adecuadas y anticiparse a sus necesidades.

Reducir los sesgos y garantizar la equidad

El sesgo en los datos puede dar lugar a resultados injustos o discriminatorios. En el servicio de atención al cliente, esto podría manifestarse en un trato desigual a los clientes o en un análisis de opiniones inexacto.

Los marcos de gobernanza de datos incluyen procesos para identificar y mitigar los sesgos. Al establecer definiciones, controles, responsabilidades y normas coherentes en materia de datos, las organizaciones pueden desarrollar sistemas de inteligencia artificial que traten a todos los clientes de forma justa.

Fomentar la mejora continua

Los sistemas de inteligencia artificial requieren una supervisión y actualizaciones continuas. La gobernanza de datos proporciona la estructura necesaria para hacer un seguimiento de la calidad de los datos, auditar el rendimiento de los modelos e implementar mejoras.

Los equipos de atención al cliente se benefician de esta mejora continua, ya que las herramientas de inteligencia artificial ganan en eficacia con el paso del tiempo.

Fomentar la confianza a través de la transparencia y la rendición de cuentas

La confianza es uno de los pilares fundamentales del servicio al cliente. Los clientes esperan que las organizaciones gestionen sus datos de forma responsable y los utilicen para mejorar su experiencia, no para aprovecharse de ellos.

La gobernanza de los datos fomenta la confianza de varias maneras.

Titularidad clara de los datos

Al definir las funciones y responsabilidades, la gobernanza de datos garantiza la rendición de cuentas. Los equipos de atención al cliente saben quién es el responsable de mantener la calidad de los datos y de resolver los problemas.

Uso transparente de los datos

Los clientes se preocupan cada vez más por cómo se utilizan sus datos. Las políticas de gobernanza ayudan a las organizaciones a informar con claridad sobre la recogida y el uso de los datos, lo que fomenta la confianza entre los clientes.

Cumplimiento de la normativa

Las normativas sobre protección de datos, como el RGPD y la CCPA, exigen a las organizaciones que protejan los datos de los clientes y respeten los derechos de los usuarios. La gobernanza de datos garantiza el cumplimiento de estas normativas, lo que reduce el riesgo de problemas legales y refuerza la confianza de los clientes.

Cómo la inteligencia artificial y la gobernanza de datos potencian el trabajo de los agentes de atención al cliente

Desde la perspectiva de la primera línea, la gobernanza de los datos tiene un impacto directo en la eficacia de los agentes de atención al cliente.

Acceso a información fiable

Los agentes se basan en los datos para comprender las necesidades de los clientes y ofrecer soluciones. Gracias a un buen sistema de gobernanza, pueden confiar en que la información a la que acceden es precisa y está actualizada.

Reducción de la carga cognitiva

Cuando los datos están bien organizados y son coherentes, los agentes dedican menos tiempo a buscar información o a verificar su exactitud. Esto les permite centrarse en prestar un servicio de calidad.

Mejora de la prise de décision

Disponer de datos precisos permite tomar mejores decisiones. Los agentes pueden recomendar productos con seguridad, resolver problemas y derivar los casos cuando sea necesario.

Mejora de la formación y el rendimiento

La gobernanza de datos también contribuye a la formación al proporcionar datos de alta calidad para el aprendizaje y la evaluación. Los indicadores de rendimiento ganan en fiabilidad, lo que ayuda a las organizaciones a identificar áreas de mejora.

Habilitar la personalización a gran escala

Un servicio personalizado depende de que se disponga de la información adecuada sobre los clientes cuando sea necesaria.

Un programa de gobernanza sólido establece cómo debe integrarse, clasificarse, mantenerse y consultarse la información de los clientes. Sobre esa base, las aplicaciones de atención al cliente pueden utilizar el historial y las preferencias aprobadas de los clientes para facilitar interacciones más relevantes.

Por ejemplo, un agente que tenga acceso al historial de compras de un cliente y a sus interacciones anteriores con el servicio de atención al cliente puede comprender el problema sin tener que pedirle al cliente que repita información de la que la empresa ya dispone.

Cómo la gobernanza de datos en los sistemas de IA refuerza la atención omnicanal

El servicio de atención al cliente abarca cada vez más el teléfono, el correo electrónico, el chat, las redes sociales y los canales de autoservicio. Los clientes esperan que la información de una interacción se traslade a la siguiente.

Cuando la información de los clientes se gestiona de forma coherente en todos estos entornos, los agentes y los sistemas pueden trabajar a partir de registros y definiciones compartidos. Esto reduce la información contradictoria y las repeticiones innecesarias a medida que los clientes cambian de canal.

Cómo la gobernanza de datos de IA mitiga los riesgos y evita errores

Una gestión deficiente de los datos puede dar lugar a problemas como:

• Datos de facturación o de la cuenta incorrectos.
• Problemas de comunicación con los clientes.
• Acceso no autorizado a información confidencial.
• Resultados de la IA basados en datos incompletos o inadecuados.

La gobernanza de los datos contribuye a reducir estos riesgos mediante controles como las reglas de validación, las políticas de acceso, la atribución de responsabilidad y los registros de auditoría.

Para los equipos de atención al cliente, estos controles establecen límites más claros sobre qué información se puede utilizar, cómo debe interpretarse y quién es el responsable cuando surge un problema.

Atención al cliente proactiva en la era de la IA

Los análisis basados en inteligencia artificial pueden ayudar a los equipos de atención al cliente a identificar patrones y cambios sin tener que depender exclusivamente de la revisión manual.

Por ejemplo, los problemas de asistencia técnica recurrentes en un producto, una región o un segmento de clientes pueden justificar una investigación antes de que se conviertan en un problema mayor. Unos datos oportunos y bien gestionados proporcionan a los sistemas de análisis una base más sólida para detectar esos patrones y ofrecen a los equipos el contexto necesario para investigarlos.

La gobernanza sigue siendo importante porque identificar un patrón solo resulta útil cuando los equipos comprenden los datos y las definiciones que hay detrás.

Tender puentes entre el mundo empresarial y el tecnológico

La gobernanza de datos establece un marco común para que los equipos técnicos y los responsables de atención al cliente definan cómo debe gestionarse y utilizarse la información.

Juntos, pueden establecer:

• Requisitos clave en materia de datos.
• Normas de calidad.
• Definiciones empresariales.
• Políticas de acceso.
• Indicadores de rendimiento.

Esto contribuye a garantizar que las iniciativas de análisis reflejen la forma en que trabajan realmente los equipos de atención al cliente y proporciona a los equipos técnicos unos requisitos más claros para prestarles apoyo.

Actian AI Analyst: cómo sacar partido a los datos gestionados

La gobernanza de datos proporciona a las organizaciones las políticas, la responsabilidad y los controles necesarios para gestionar los datos de los clientes de forma responsable. En lo que respecta al análisis de datos, sigue existiendo otro reto: garantizar que las preguntas de negocio se interpreten utilizando definiciones y una lógica coherentes.

Actian AI Analyst aborda ese reto mediante una capa semántica regulada. Las métricas, las relaciones y la lógica de negocio se definen y mantienen de tal forma que las consultas analíticas utilicen un contexto empresarial compartido, en lugar de depender de la IA para deducir cómo deben interpretarse los datos.

Esta base regulada ayuda a reducir los resultados incoherentes o sin fundamento. Los usuarios también pueden ver las uniones, los filtros, los cálculos y la lógica que hay detrás de las respuestas, lo que les permite comprender mejor cómo se ha obtenido un resultado.

Los usuarios empresariales pueden formular preguntas en lenguaje natural sin necesidad de escribir código en lenguaje de consulta estructurado (SQL), mientras que los equipos de datos mantienen el control sobre las definiciones y las relaciones que se utilizan para el análisis.

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