Por Qué Implementar Un Índice De Experiencia Del Cliente (CEI) Impulsado Por IA?

May 30, 2021

Introducción: Medir el rendimiento de red a través de los ojos de los clientes

En la industria de las telecomunicaciones, la clave del éxito es garantizar una experiencia del cliente fluida y constante en cada punto de contacto, y los operadores están adaptándose continuamente para abordar los desafíos que esto supone. Los clientes de hoy no solo compran un producto o un servicio a los operadores, sino que también compran una experiencia. Como los operadores de todo el mundo están destinando más inversiones de capital en tecnologías y desarrollo de redes 5G, es fundamental obtener ganancias tangibles con esas inversiones al ofrecer una experiencia del cliente mejorada y continua. Formar ese vínculo es esencial, ya que la competencia está aumentando y todos están compitiendo por el mismo cliente.

Esta explosión en la competencia ha causado una mayor pérdida de clientes, por lo que los operadores tienen que hacer un esfuerzo más grande para retenerlos. Sin embargo, el precio para prestar servicios a esos clientes sigue siendo el mismo, lo que produce un estancamiento en los ingresos. En este mercado saturado y ultracompetitivo, una experiencia excepcional del cliente se está convirtiendo en la principal diferencia entre los proveedores de servicios, a medida que los consumidores desarrollan nuevas expectativas de servicio más rápido que nunca.

La cantidad de dispositivos que se conectan a la red está creciendo exponencialmente, desde los usuarios de banda ancha que ven todas sus series en un Netflix siempre cambiante hasta los casos de uso imprescindible de 5G para la industria 4.0, con los procesos de producción automatizados, los servicios de telesalud, la realidad virtual y la realidad aumentada. Como consecuencia, los operadores exitosos deben confiar en la percepción avanzada que se obtiene de un índice de experiencia del cliente (Customer Experience Index, CEI) impulsado por inteligencia artificial (IA) para medir y analizar la verdadera experiencia del cliente. De esta manera, se puede hacer que miles de millones de transacciones de datos tengan sentido, lo que le permitirá al operador tomar medidas correctivas antes de que los problemas de rendimiento de red se conviertan en problemas que afecten la experiencia del cliente.

¿Cómo mejorar la experiencia del cliente?

Forrester, una compañía de investigación y consultoría, afirma que la industria de las telecomunicaciones tiene el tercer potencial más alto para incrementar sus ingresos mejorando la experiencia del cliente. Además, al aumentar solo un punto sus puntajes de experiencia del cliente, los operadores generarán más de mil millones de dólares en ingresos progresivos por cliente[i].

Básicamente, la experiencia del cliente abarca todos los aspectos de la interacción del usuario final con la red. Para mejorar la experiencia del cliente, como operador, usted debe cambiar los indicadores centrados en la red por indicadores centrados en el cliente. Un CEI les permite a los operadores entender la “experiencia del cliente” desde el punto de vista de sus suscriptores al recoger y analizar datos de la red y externos a la red, como encuestas e información de centros de llamadas. Para identificar lo que afecta la experiencia general del cliente, los operadores definen un CEI específico para sus servicios esenciales. Cada CEI representa la experiencia general que un suscriptor tiene con la red al comparar, medir y calcular los datos de los servicios específicos del cliente mediante su interacción con la red.

Los servicios como las llamadas de voz (VoLTE, 5G), la mensajería, el roaming y los datos móviles, incluidos la transmisión de video, la navegación web y el uso de aplicaciones de libre transmisión (OTT), tienen sus propios CEI que se basan en un conjunto dinámico de indicadores clave de rendimiento (KPI). Por ejemplo, el CEI para el servicio de WhatsApp tiene que considerar KPIs para llamadas de audio y video y transferencias de archivos, como videos e imágenes. Esto incluye tener CEI para servicios 5G, como la capacidad de un suscriptor para conectarse de una celda 4G a 5G, y monitorear los CEI de 5G NSA hasta la implementación completa de 5G SA.

Después de recoger los datos, se aplican varios umbrales a cada servicio específico y se los normaliza según su importancia para la experiencia general del cliente. Luego, se compara cada servicio y se calcula el CEI para cada usuario final. El CEI se puede ver a nivel de suscriptor individual (para atención al cliente) y, al mismo tiempo, a nivel de toda la red. De esta forma, es posible comparar el puntaje del suscriptor individual con el puntaje promedio de toda la red.

Siguiendo la tendencia y la distribución de clientes según el CEI calculado, los operadores pueden entender la diferencia de calidad percibida en comparación con la calidad medida y, usando Machine Learning (ML) e inteligencia artificial (AI), pueden ajustar los KPIs y los pesos específicos de cada servicio para desarrollar un CEI más certero. Por lo tanto, los CEI le permiten establecer un punto de referencia de satisfacción preciso que se puede usar para evaluar la experiencia de los clientes a lo largo de su recorrido por la red.

¿Cómo puede mejorar los CEI implementados con IA y ML? ¿Cómo debería abordar el hecho de que la mayor parte del tráfico de red está cifrado?

Diseñar un CEI mejorado con datos basados en sondas

Es imposible calcular un CEI para cada servicio sin datos basados en sondas. Para entender mejor la experiencia del cliente a través de los ojos de sus suscriptores, primero debe tener visibilidad a nivel de servicio. Por ejemplo, si un suscriptor está tratando de ver un video en un dispositivo que necesita una velocidad constante, pero está sufriendo una congestión de red o tiene mala cobertura, monitorear las capas de recursos y red no será suficiente. Para entender por qué el video no se está transmitiendo adecuadamente, necesitamos ver la capa de servicio de extremo a extremo.

Los operadores pueden lograr una visibilidad máxima integrando una capa de sondas en su estrategia de aseguramiento de servicios, lo que les permitirá conocer la calidad del servicio de extremo a extremo, incluyendo analíticas del suscriptor en tiempo real, y proporcionando herramientas de resolución de problemas. Básicamente, las sondas observan todo el tráfico que transita por la red y extraen y clasifican las transacciones individuales para computar la calidad del servicio experimentada por cada llamada o transferencia de datos. Proporcionan datos detallados que permiten determinar la calidad del servicio entre diferentes tecnologías de transporte, tanto a nivel de servicio (calidad del servicio) como de usuario (calidad de la experiencia).

Integrar una solución basada en sondas le permitirá enriquecer las analíticas de toda la red para conocer la calidad del servicio percibida por el cliente, desde la red de acceso de radio (RAN) hasta el núcleo red, al mejorar la granularidad de los de datos obtenidos para el cálculo del CEI. Se puede solucionar un problema que esté afectando a un cliente al profundizar en los datos desde la capa de KPI hasta el paquete de red individual.

CEI mejorados con IA y ML para tráfico de datos cifrados

El uso del cifrado del tráfico de red está en aumento: el 96 % de los 100 sitios principales de la actualidad usan por defecto HTTPS[ii], y una parte considerable del tráfico cifrado se origina en servicios de libre transmisión (OTT), como Netflix y YouTube. Cuando hay datos cifrados, es difícil entender la calidad del servicio. Los operadores no pueden inspeccionar ni optimizar el tráfico; por lo tanto, puede haber problemas que afecten a los clientes y que el operador no perciba. Esto afecta negativamente los CEI de cada servicio.

Al incorporar una solución de garantía de servicio con IA y ML integrados que compare los datos recogidos por las sondas, los operadores pueden tener una mejor percepción del tráfico de datos cifrados. Diseñada con un sofisticado conjunto de algoritmos de ML que usan los datos de la red y externos a la red, esta solución puede definir de forma inteligente los CEI de servicios para toda la base de suscriptores. Estos son los principales beneficios para los operadores:

  • Segmentación de los usuarios finales en categorías claramente definidas basadas en KPI, que indica el nivel de satisfacción de su experiencia con el proveedor de servicios.
  • Profundización en los datos (usuarios finales, ubicaciones, etc.) y prestación de servicios a diversas partes interesadas de la organización del proveedor de servicios con análisis de las causas principales hasta el nivel del suscriptor, lo que permite la implementación de medidas correctivas y proactivas.
  • Creación de un modelo integral para calcular los CEI de servicios esenciales para el tráfico de datos cifrados.

Por lo tanto, frente a un CEI bajo, una solución avanzada con IA/ML le permite hacer un análisis de las causas principales hasta el nivel del suscriptor para detectar y resolver los problemas. Por ejemplo, si sube la tasa de llamadas interrumpidas, usted puede identificar las ubicaciones, los dispositivos y usuarios, y determinar cuántos de ellos se vieron afectados. Siguiendo este método, puede aislar la causa del problema, analizar los patrones de datos e implementar medidas correctivas, lo que mejorará el CEI bajo y generará una mejor experiencia del cliente. Además, en el futuro, será posible predecir y calcular una disminución en el CEI basándose en una solución con IA/ML, lo que ayudará a prevenir problemas que afecten negativamente la experiencia del cliente. Por lo tanto, al implementar CEI mejorados, los operadores podrán mejorar las tasas de retención de clientes mientras usan los datos recogidos para explorar nuevas oportunidades de ingresos. 

Índice de experiencia del cliente impulsado por IA

Resumen

En conclusión, para lograr una mejor experiencia del cliente en toda la red, los operadores deben integrar una solución de garantía basada en sondas e impulsada por IA, que mejore el índice de experiencia de su base de clientes. Por lo tanto, los datos recogidos de fuentes de la red y externas a la red se analizan y se traducen en la implementación de medidas correctivas para mejorar la experiencia percibida, mejorando la actividad de los clientes y las tasas de retención.

El diseño y la implementación de CEI mejorados son parte de nuestra solución de garantía del servicio avanzada, RADCOM ACE, que les permite a los operadores aumentar los índices de satisfacción del cliente. Con una estructura integrada con IA/ML, nuestra solución ofrece perspectivas procesables a nivel de cada cliente o paquete. Los datos se recogen por suscriptor con una capacidad para profundizar en la información, lo que ayuda a prevenir problemas que afecten negativamente a los clientes. De esta manera, se puede hacer que miles de millones de transacciones de datos tengan sentido y garantizar una experiencia del cliente superior en toda la red.

Para obtener más información sobre RADCOM ACE para diseñar CEI mejorados, haga clic aquí o descargue nuestro documento técnico sobre garantía de servicio impulsadas por IA par 5G.  impulsadas por IA para 5G.

 Este blog fue publicado como parte de Telesemana OPINIÓN sección.


[i] https://go.forrester.com/blogs/improving-customer-experience-by-1-point-can-drive-more-than-a-billion-dollars-in-revenue-in-2019/

[ii] https://transparencyreport.google.com/https/overview?hl=en

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