糖心原创

(see the * 'adobe' handle in functions.php — no async, no defer), so a page-load * Target offer has already set `data-hdr` by the time this runs. * * An answer that lands after this point is inert rather than acted on: * `apply()` finds the prune settled and does nothing, so the visitor * keeps the nav they were served instead of watching it change. That is * the deliberate trade-off — a late activity collects no data, but no * visitor ever sees the wrong nav or waits for the right one. */ (function () { var VARIANTS = ["a","b","c"]; var DEFAULT = "a"; /** * QA-only. When the on-page switcher is drawn we keep every variant in * the DOM so it can toggle between them live and you can see that the * chrome never repaints. Gated by the same constant as the switcher, so * it is false everywhere the switcher is absent — including production. */ var QA_KEEP_ALL = false; var root = document.documentElement; var settled = false; function valid(v) { return VARIANTS.indexOf(v) !== -1; } /** Publish the decision and let the nav JS bind. */ function finish(active) { root.setAttribute('data-hdr', active); // Read by the Adobe Analytics client to attribute the test. root.setAttribute('data-hdr-active', active); if (typeof window.initHeaderNav === 'function') window.initHeaderNav(); /** * `variant` is set before the event so late listeners can tell * "already done" from "not yet". main.js is enqueued in the footer * and therefore always misses the event itself. */ window.medalliaNav.variant = active; document.dispatchEvent(new CustomEvent('medallia:nav-ready', { detail: { variant: active } })); } function prune(active) { if (settled) return; settled = true; if (QA_KEEP_ALL) { finish(active); return; } /** * Only menu items carry data-nav-variant, so this can never touch * the shared chrome. CSS has already hidden the losers; removing * them keeps document.querySelector-based nav JS unambiguous. */ var list = document.querySelectorAll('#site-header [data-nav-variant]'); for (var i = 0; i < list.length; i++) { if (list[i].getAttribute('data-nav-variant') !== active) { list[i].parentNode.removeChild(list[i]); } } finish(active); } window.medalliaNav = { variant: null, apply: function (v) { if (valid(v)) prune(v); } }; // `?hv=` sets this server-side; a Target offer in the blocking // embed sets it before the body is parsed. var pre = root.getAttribute('data-hdr'); if (valid(pre)) { prune(pre); return; } /** * Carried forward from an earlier pageview. Read client-side, never in * PHP: WP Engine does not vary its page-cache key on arbitrary cookies, * so server-side personalisation here would serve the first anonymous * visitor's variant to everyone. */ var m = document.cookie.match(/(?:^|; )medallia_nav_variant=([^;]*)/); if (m && valid(m[1])) { prune(m[1]); return; } prune(DEFAULT); })();
United Rentals

Alyse Fuller

Gerente de Programa de Experiencia del Cliente

Está demostrando que la inteligencia artificial puede potenciar el análisis de datos de clientes sin complicarlo.

Una mujer con el pelo rubio corto y ondulado y gafas, vestida con un top negro y un collar, posa sobre un fondo azul oscuro con degradado.
Vea el reportaje.

1 min
Logotipo de United Rentals con un icono circular negro a la izquierda y el nombre de la empresa, ?United Rentals?, en letras negras en negrita a la derecha.

?No necesitoque todo el mundo sea arquitecto de datos o analista de experiencia del cliente. Solo necesitan tener acceso a la insights que más les importan?.

— Alyse Fuller

El reto

Un programa de gran calidad planteaba cuestiones cada vez más complejas.

United Rentals llevaba a?os desarrollando un programa de experiencia del cliente (CX) que generaba un alto nivel de compromiso. Sin embargo, cuando un cambio en las puntuaciones llevó a los responsables a preguntarse por qué estaba ocurriendo aquello y qué debían hacer a continuación, Alyse descubrió que, para obtener esas respuestas, aún era necesario realizar un análisis manual considerable.

Alyse Fuller — El gráfico del reto
Generado por IA

La información seguía pareciendo inconexa.

Los comentarios de los clientes pusieron de manifiesto el problema. Para comprender qué lo provocaba, era necesario adoptar una visión más amplia, que conectara la perspectiva del cliente con los datos operativos y el conocimiento de primera mano de los equipos de primera línea más cercanos a la experiencia.

El cambio

Asigne a la IA las tareas para las que ha sido dise?ada.

Alyse puso en práctica la inteligencia artificial: analizando más información, detectando patrones y llegando al ?por qué? con mayor rapidez. Un trabajo que antes implicaba segmentar los datos manualmente ahora podía realizarse con rapidez y a gran escala, lo que le daba margen para poner a prueba teorías, seguir nuevas conexiones y profundizar cuando algo llamaba la atención.

Alyse Fuller — El gráfico de turnos
Generado por IA

?Nunca hemosquerido que nuestros responsables de primera línea se convirtieran en analistas de experiencia del cliente. Quiero que se centren en forjar relaciones con los clientes?.

— Alyse Fuller

?Qué ha cambiado?

Haga que los análisis sofisticados parezcan sencillos.

Alyse incorporó la inteligencia artificial a los flujos de trabajo habituales, desde ayudar a los responsables a responder a los clientes hasta resumir los comentarios recibidos y poner de relieve las posibles causas fundamentales. En lugar de pedir a los equipos que aprendieran nuevas formas de analizar datos, facilitó el acceso a una inteligencia más profunda y su aplicación en su trabajo.

Alyse Fuller — Gráfico ?Qué cambió?
Generado por IA
El impacto

La utilidad es lo que hace que un producto se imponga.

Mayor tasa de cierre

Los responsables resuelven las alertas de los clientes con respuestas generadas con ayuda de la inteligencia artificial.

El crecimiento orgánico de la adopción

El uso de respuestas a los clientes asistidas por IA sigue creciendo sin que se haya realizado prácticamente ninguna campa?a de promoción.

Respuestas a petición

Los responsables pueden analizar qué es lo que está impulsando un cambio, en lugar de esperar al próximo informe.

Menos ruido. Más relevancia.

Los equipos se dirigen directamente a los conductores que resultan más importantes para su trabajo.

Cómo evolucionó la obra.

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Analizar los datos manualmente Utilizar la inteligencia artificial para poner a prueba más teorías y profundizar en ellas
Identificar en qué puntos los clientes encontraban dificultades Relacionar los indicios que ayudan a explicar el porqué
A la espera de que CX lleve a cabo una investigación Equipos que investigan nuevas cuestiones a medida que surgen
Respuestas predefinidas dise?adas para garantizar la coherencia Las respuestas asistidas por IA que los directivos personalizan aún más

El consejo de Alyse

  • Empiece por sentar las bases.

    Asegúrese de que sus datos estén interconectados y definidos de forma coherente antes de pedirle a la IA que les dé sentido. Las lagunas en los datos pueden convertirse rápidamente en lagunas en la respuesta.

  • Asegúrese de que funciona antes de ampliarlo.

    Alyse llevó a cabo análisis de inteligencia artificial en paralelo a su propio proceso durante meses, comparando los resultados antes de ampliarlo a más personas y casos de uso.

  • Acérquese a las personas tal y como son.

    Algunos se lanzarán de lleno a la IA. Otros necesitan un punto de partida que les resulte familiar y tiempo para ganar confianza. Ofrezca a las personas el espacio necesario para que la adopten de la forma que mejor se adapte a ellas.

Alyse Fuller — infografía con consejos
Generado por IA

?Encuanto esté disponible una nueva función o capacidad de IA, quiero formar parte de ella. Quiero comprender qué puede hacer, cómo puede ayudar y en qué aspectos podemos aportar comentarios para mejorarla aún más?.

— Alyse Fuller

?Por dónde empezar?

Ponga a prueba la inteligencia artificial.

Explore las capacidades de inteligencia artificial de las que ya dispone y descubra en qué ámbitos pueden marcar una diferencia significativa.

  • Elija una competencia que pueda mejorar el trabajo que ya conoce bien

  • Aplíquelo a una cuestión o tarea relacionada con la experiencia del cliente que conozca bien

  • Póngalo en marcha junto con su proceso actual y compare los resultados

  • Si resulta útil, amplíelo con más personas o casos de uso

Alyse Fuller: ??Por dónde empezar??, gráfico
Generado por IA

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Un fondo con gradiente oscuro con transiciones suaves y curvas desde el negro en la parte superior hasta tonos azul profundo y morado en la parte inferior, creando un efecto luminoso y atmosférico. Las esquinas de la imagen son redondeadas.

Empiece a introducir grandes cambios en su empresa con confianza

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