La curva de experiencia del cliente es una herramienta de análisis interno. Esta herramienta proviene de los años 60, cuando se aplicaba únicamente a la productividad en las empresas que fabricaban productos a escala industrial.
Fue el empresario Bruce D. Henderson el que acuñó por primera vez el término. Fundador de la Boston Consulting Group (BCG), su teoría de la curva de experiencia, sin el añadido de clientes en aquel entonces, fue perfeccionándose a lo largo de las últimas décadas del siglo XX.
No fue ya hasta la llegada del siglo XXI y la aparición de los primeros estudios sobre qué es Customer Experience, cuando ambos conceptos comenzaron a relacionarse. De hecho, ya antes se había empezado a comprender que la curva de experiencia no era solo válida para empresas que fabricaban productos sino también para empresas de servicios.
Ya no se trataba de la propia optimización de los tipos de robots industriales utilizados, sino también de la optimización humana. Y de la optimización de los propios empleados en una mejor gestión del talento en el trabajo por proyectos, se pasa a la de la experiencia del cliente.
Todo con un único y claro objetivo: una mejora en la eficiencia en todas las áreas de la empresa. Una eficiencia que aparece conforme se tiene más experiencia gracias al aprendizaje continuo.
Si esto le unimos el aprendizaje automático o machine learning de la inteligencia artificial en las empresas, tenemos un mundo lleno de nuevas oportunidades. Pero empecemos por las definiciones clave.
¿Qué es la curva de la experiencia?

La curva de la experiencia es un diagrama o representación gráfica de la reducción del coste de una nueva unidad producida según crece el volumen de producción acumulado.
Relacionado con la eficiencia y productividad de la empresa, la curva de la experiencia establece que si una compañía consigue un crecimiento estable de sus ventas, los gastos de producción se irán reduciendo poco a poco.
Visto en detalle, la curva de la experiencia hace referencia a varios procesos.
En primer lugar, a la llamada economía de aprendizaje. Es decir, a medida que un empleado va especializándose mejora en eficiencia en una determinada actividad productiva. Igualmente, al vender cada vez más producto, el coste de fabricación se reduce en la llamada economía de escala.
Por último, hay que mencionar la economía de alcance. Este tipo de economía se refiere a la reutilización de maquinaria para fabricar diferentes productos. Al venderse por separado, ofrecen una mayor rentabilidad que si solo fabricamos un tipo de producto específico. Con esta economía no hace falta nueva maquinaria, sino que la existente se puede utilizar para crear más productos que permiten un mayor crecimiento y optimización de los procesos.
Con la llegada de la Cuarta Revolución Industrial, parte de esta teoría ha cambiado por completo. Para empezar, los avances en RPA han permitido que los avances sean más rápidos y las posibilidades más amplias.
Por otra parte, las limitaciones energéticas y de determinados recursos estratégicos hacen necesaria incluir un apartado de búsqueda de nuevas formas de producción más sostenibles y con materiales reciclables.
Los precios de los plásticos o de minerales como el coltán pueden hacer que no siempre sea más barato con el paso del tiempo pese a aumentar la producción.
El cliente en la curva de la experiencia

Cuando trasladamos esta herramienta de análisis al consumidor, tenemos la curva de experiencia del cliente. En este sentido hablamos de un concepto muy relacionado con la fidelización pero también con los distintos pasos del customer journey.
Al igual que un empleado que va mejorando en su productividad, conforme mejor conoce nuestra empresa, más posibilidades es que la relación sea más positiva y se convierta en un prescriptor. Especialmente porque si la relación es mala, su relación con la empresa terminará.
Sin embargo, cuando hablamos de curva de experiencia del cliente solemos centrarnos más en el mapa de cliente. Es decir, en los distintos touch point que hay entre el cliente y la empresa y cómo esto va cambiando su percepción de la misma.
Todos estos puntos de contacto van creando una curva que no tiene por qué ser creciente, sino que puede tener sus altos y bajos.
Gracias a que hemos aprendido que es marketing relacional, podemos trabajar en estos puntos e ir mejorándolo. Al final, el objetivo con la curva de experiencia de cliente es que, como en la relacionada con los procesos industriales, vaya siempre hacia arriba.
Es decir, que la experiencia de cliente mejora conforme avance su proceso de compra. Y, por supuesto, también después de él gracias a la estrategia de retención.
¿Cómo hacer el análisis de la curva de experiencia de cliente?

Ya hemos dicho que la curva de experiencia de cliente es una herramienta de análisis. Para ponerla en marcha, el primer paso es crear nuestro propio ejemplo de customer journey, con los arquetipos de cliente específicos cuya experiencia queramos mejorar.
Después hay que identificar los puntos de contacto y cuáles son los que nos hacen perder esa satisfacción del cliente en la experiencia de compra.
Hay que pensar en formas de mejora sin perder de vista la rentabilidad. Como en la teoría tradicional, el objetivo es mejorar la eficiencia y el retorno de la inversión. No se trata de ofrecer la mejor experiencia posible al cliente, sino que esta sea lo más rentable posible.
Cualquier negocio puede encontrar diversas maneras de mejorar. Pero hay que ver cuáles permiten que esta mejora se vea reflejada en la cuenta de resultados. Cada vez hay más ejemplos de casos de éxito en experiencia de cliente y es que un cliente más satisfecho tiene una incidencia real y más que notable en las posibilidades de crecimiento de la compañía.
Este análisis puede realizarse tanto desde dentro de la empresa como por parte de profesionales independientes. En Connecting Visions contamos con los mejores para realizarte propuestas adaptadas a tu presupuesto.
Ser los primeros: ventajas e inconvenientes

Ser los primeros en trabajar la curva de experiencia de cliente suele tener grandes ventajas. Principalmente supone una forma de diferenciarse y ofrecer valor añadido.
Un trato personalizado que tenga en cuenta la etapa del embudo de ventas, siempre se agradece tanto por el cliente como en los resultados finales.
Sin embargo, también hay que tener en cuenta que supone una inversión. Como con cualquier otra decisión de inteligencia de negocio hay espacio para los errores. Por eso la monitorización es fundamental.
Cuando empezamos el trabajo de experiencia de cliente de forma tardía hay consumidores a los que no vamos a llegar. Están satisfechos con su opción y se han convertido en prescriptores.
Pero, por otra parte, podemos aprender de los errores de los primeros. Esto es especialmente útil si tenemos expertos externos que hayan trabajo en diferentes proyectos de CX. Todo ese aprendizaje previo permite que el proceso sea más rápido y se eviten errores de principiante.
Aun así, la monitorización será la que nos dirá si la estrategia funciona o no. Algo que no ha funcionado en un tipo de negocio puede funcionar en otro y viceversa.
Crear experiencias rentables
La curva de experiencia entra dentro de la gestión integral de procesos. Mediante la tasa de experiencia se mida la evolución de la misma, incluyendo su impacto en los costes de la empresa.
Es decir, es la elasticidad del coste respecto a la producción. En el caso de la curva de experiencia de cliente, sería el ritmo o la velocidad conforme los costes se reducen conforme se aumenta la satisfacción del cliente. En el caso de la curva de experiencia tradicional, sería en relación con el aumento de la producción.
Este medidor, ayudado de otros como el NPS o el valor de vida del cliente, nos permitirá establecer si hemos creado experiencias rentables y si hemos tenido éxito en nuestros objetivos marcados.
Pensar a largo plazo

El ciclo de vida del cliente es crucial en la curva de experiencia. Se trata de un proceso a largo plazo, que hay que pensar dejando tiempo para poder captar los datos necesarios. Aquí la automatización de procesos para la captación de los datos de forma sistematizada se vuelve un aliado fundamental.
Igualmente, hay que tener un ojo puesto en la competencia. Pueden llegar a conclusiones más que interesantes que también podamos utilizar. No se trata de copiar, puesto que mantener la identidad de la marca es importantísimo, pero si reutilizar cuando pueda ayudarnos.
Al final, este proceso va funcionando poco a poco a largo plazo y hay que tener también la rapidez de intervenir cuando se produzcan importantes novedades o la competencia haga grandes movimientos.
Lo que funciona hoy no tiene por qué funcionar mañana pero tampoco tenemos que olvidar que para recopilar datos hace falta que pase un periodo lo suficientemente amplio que lo haga posible.
Si quieres aprovechar al máximo la curva de experiencia del cliente, cuéntanos tu reto y te propondremos cómo mejorarla. Te ofreceremos diferentes opciones con distintos profesionales independientes para que elijas la que más se adapte a ti, siempre conforme tu presupuesto.