Como resultado, estas compañías están poniendo un mayor énfasis en la calidad y la eficiencia en el manejo de los reclamos o sugerencias por parte de los clientes.
 
Este nivel de atención pone de relieve la insuficiencia de los reportes tradicionales de información y de los típicos sistemas de gestión y análisis de quejas para enfrentar estos desafíos emergentes. Las dimensiones de este déficit se ven agravadas por los problemas de latencia y falta de integración de datos dentro de los silos de datos de reclamos para el cumplimiento de los nuevos desafíos.
 
Los datos fragmentados llevan a una serie de problemas que impiden el éxito. Por ejemplo, cuando para una operación de reclamo se accede a los datos desde múltiples datamarts, no hay una versión única y consistente para la demanda del negocio. Como resultado, existe una mayor probabilidad de que las demandas puedan obtener múltiples respuestas, correctas o incorrectas, a partir de esta información. Sin embargo, estos reclamos requieren más tiempo y esfuerzo para obtener y combinar los datos, y así lograr respuestas. Esto es muy costoso para cualquier organización.
 
Este tipo de escenario puede conducir a las compañías a un modelo reactivo de las operaciones a causa del incompleto esquema de reclamaciones. Por ejemplo, cuando hay un nuevo aviso de que una demanda es fraudulenta en una compañía de seguros. Sin quererlo, el reclamo se le asigna a un controlador que es incapaz de tener acceso a la información a tiempo para identificar algo sospechoso o que no tiene experiencia en la identificación de las reclamaciones fraudulentas, lo cual aumenta la probabilidad de pago de éstas. Igual de importante, el manejo ineficiente de reclamaciones aumentará el ciclo de vida del reclamo e impactará en la entrega de soluciones, causando la pérdida de clientes.
 
La siguiente generación de análisis de reclamos y servicio al cliente proporcionará una amplia gama de capacidades analíticas y de acceso a través de áreas operacionales y funcionales, así como de los niveles de la organización para responder proactivamente a estos desafíos. La base es un accesible e integrado almacén de datos de reclamos que permita la automatización y acceso a la información en una base correcta y a tiempo, para satisfacer las necesidades operativas y funcionales de los departamentos de servicio al cliente. La combinación de una base de análisis predictivo y herramientas de minería de datos permitirá a las compañías lograr numerosos beneficios a través de análisis procesables.
 
Dentro de éstas están un ciclo de vida proactivo y automatizado para la detección de posibles fraudes, utilizando el mismo enfoque para enfrentar oportunidades de subrogación ante reclamos con una alta probabilidad de demanda o antes de que éstos caduquen; además de la reducción de costos operativos a través de un ranking de reclamos para una “adecuada” automatización en la asignación de respuestas, basada en la experiencia y manejo de las necesidades especiales. Asimismo, estas nuevas capacidades vendrán con un mejoramiento interactivo del proceso de reclamos, basados en datos, sus análisis y modelados, dando agilidad en el proceso que beneficiará a los clientes y a los objetivos de retenciones de éstos de la empresa.
 
La aplicación de la próxima generación de análisis de reclamos diferenciará a cualquier compañía en un mercado competitivo, donde la eficiencia operativa es fundamental para la retención de clientes y las iniciativas de control de costos. Ahora, los esfuerzos de modernización para permitir la entrega de análisis no sólo son esenciales para la salud general de una compañía, sino para posicionar a una empresa mediante el establecimiento de una fuerte ventaja competitiva.
 
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*Director General Teradata México