La importancia de la experiencia del cliente en un mundo digital

La experiencia del cliente importa más en el negocio digital porque los costes de cambio para los clientes han bajado drásticamente. Si a uno no le gusta su ferretería o contratista local, ir a otro sitio solía ser prohibitivo por el tiempo, el dinero y la energía que se necesitaban para encontrar una alternativa, y puede que no haya una opción local disponible.

En el mundo digital, las alternativas están a unos segundos de distancia: aparecen casi instantáneamente en una búsqueda en la web; te siguen cuando estás en línea a través de anuncios y cookies. Están realmente a un «clic de distancia». Dado que un servicio digital sólo tiene segundos para causar una impresión que (con suerte) se mantenga, la experiencia diferenciada del cliente es un factor crítico para ganar y retener clientes y debe ser tan diferenciada como el propio producto.

Además de los menores costes de cambio, hay otros factores que complican la creación de una experiencia de cliente diferenciada. Los productos digitales tienen patrones de uso que no están limitados por factores físicos como el horario comercial, la distancia, la época del año, el clima, etc. El uso de los productos digitales, basado en las características de la industria o del producto, requiere que los servicios digitales que hay detrás de esos productos estén diseñados para responder a sus patrones de uso.

Los productos y servicios digitales modernos se diseñan y construyen de forma diferente a los productos web y de software tradicionales. Los productos digitales modernos son suministrados por aplicaciones de software modernas que, a su vez, se componen de muchos componentes más pequeños llamados servicios digitales. Algunos de estos componentes son construidos por sus equipos de desarrollo de software, otros son construidos por terceros y se accede a ellos a través de APIs, otros son «alquilados» (como IaaS, SaaS o PaaS) y otros son subcontratados, como MSSP, hosting, etc. Los servicios digitales de componentes tienen un ciclo de vida mucho más corto que el del software tradicional. Y la mayoría aprovecha los siguientes paradigmas de diseño:

  • Computación en la nube: Facilita la rápida evolución del hardware para permitir la rápida evolución del software para acelerar la innovación o el escalado.
  • Microservicios: Permiten una mayor mantenibilidad, resiliencia y escalabilidad del software.
  • Autoescalado: Habilitado por la nube y los microservicios y ayuda a responder a la demanda manteniendo la disponibilidad y el rendimiento – y, al mismo tiempo, mantiene una estructura de costes óptima.
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Aunque estas opciones de diseño mejoran la disponibilidad y el rendimiento, también tienen el coste de una mayor complejidad debido a la rápida evolución de la pila tecnológica, la explosión de componentes efímeros y de corta duración y el ritmo acelerado de los cambios. La complejidad resultante da lugar a desafíos de datos para el funcionamiento de los servicios digitales modernos relacionados con el volumen, la velocidad y la variedad de los datos. La explosión de componentes y usuarios impulsa el crecimiento del volumen de datos, la ampliación de la pila tecnológica impulsa la variedad de datos y la naturaleza no estructurada de los conjuntos de datos, y la naturaleza en tiempo real del negocio y el ágil ritmo de cambio impulsan la velocidad de los datos.

Estos nuevos retos en materia de datos son ahora un orden de magnitud mayor que el problema del «big data» declarado hace 10 años. Requieren un nuevo enfoque y herramientas que las herramientas tradicionales del centro de datos ya no pueden abordar. Una experiencia digital diferenciada, por lo tanto, necesita una metodología impulsada por los datos que:

  • Integre y gestione una infraestructura multicloud y una pila tecnológica.
  • Integra y gestiona Kubernetes, contenedores, serverless y otras tecnologías de microservicios.
  • Maneja datos altamente desestructurados sin tener que conocer la estructura de los datos de antemano.
  • Escala para imitar el escalado requerido por las aplicaciones y los productos que se gestionan.
  • Mantiene la seguridad de los datos sensibles de los clientes de una manera que cumple con la normativa.
  • Recoge y analiza todas las señales de datos (registros, trazas y métricas) de forma integrada.
  • Aplica la analítica avanzada para detectar y explicar las incógnitas resultantes del ritmo de los cambios.

Más allá de la capacidad de las herramientas de gestión (monitorización, resolución de problemas y análisis de causas raíz), su metodología y sus procesos también tienen que adaptarse continuamente.

La observabilidad, una metodología emergente y dominante para la gestión de cargas de trabajo de misión crítica, es un enfoque basado en datos. Su premisa es unificar todos los conjuntos de datos relevantes en una única plataforma y basarse en sofisticados análisis, flujos de trabajo y aprendizaje automático para permitir a los equipos de DevOps, SRE, desarrollo y seguridad detectar y responder rápidamente a los problemas de disponibilidad y rendimiento.

Sin embargo, no todas las plataformas de observabilidad se crean de la misma manera, y recomiendo evaluarlas en base a los criterios anteriores para asegurarse de que proporcionan una solución a largo plazo para gestionar las cargas de trabajo modernas de misión crítica.

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