Hace ya algunos años hablábamos de la necesidad de pasar de una experiencia multicanal a una verdadera experiencia omnicanal.
Por entonces, bancos, aseguradoras y el resto de actores del sector financiero habían multiplicado sus canales de relación con los clientes: a las oficinas y el teléfono se habían sumado webs, apps, email, redes sociales, chats… El problema era que, demasiadas veces, cada uno funcionaba de forma independiente.
Tener muchos canales no significaba ser omnicanal. De hecho, comentaba sobre la "muchicanalidad" para describir una situación bastante habitual: cuantos más canales incorporábamos, más posibilidades tenía el cliente de relacionarse con la entidad, pero no necesariamente conseguíamos que su experiencia fuese mejor.
Desde entonces hemos avanzado mucho. Tenemos mejores CRM, plataformas de datos de cliente, herramientas de automatización, motores de personalización… y, ahora también, inteligencia artificial.
Pero la pregunta es inevitable: ¿hemos conseguido realmente mejorar la experiencia cliente?
Los últimos datos apuntan a que todavía queda bastante camino por recorrer. Y, mientras seguimos intentando resolverlo, la IA nos sitúa ya ante el siguiente reto: evolucionar de una Experiencia Omnicanal a una Experiencia Contextual.
Y de eso va nuestro artículo de hoy, que esperamos te resulte interesante.
Adobe ha publicado un informe sobre el estado de la experiencia de cliente en el sector financiero y uno de los resultados es especialmente revelador: solo el 8% de las entidades financieras tiene los datos de sus clientes completamente integrados.
Cuando la información permanece repartida entre sistemas transaccionales, CRM, atención al cliente, plataformas de marketing, etc. lo que termina fragmentándose es la experiencia (me he encontrado en algunos clientes que los datos de los clientes estaban repartidos en más de 6 bases de datos).
Un cliente puede estar buscando una hipoteca en la web, recibir posteriormente un email sobre préstamos personales y acudir después a una oficina donde su gestor desconoce las interacciones anteriores.
Y esto no es exclusivo de la banca.
Un cliente explica su situación a un chatbot y tiene que volver a hacerlo cuando habla con un gestor. Alguien solicita información sobre un seguro y las siguientes comunicaciones que recibe ignoran esa interacción. Un usuario abandona un proceso de contratación en una fintech y el siguiente impacto no guarda ninguna relación con lo que estaba intentando hacer.
Tenemos los canales. Tenemos los datos. Tenemos mucha más tecnología. Lo que falta es el contexto. Y sin contexto, la experiencia se resiente.
Y precisamente ahí está una de las principales diferencias entre ofrecer múltiples canales y construir una verdadera Experiencia Omnicanal.
La paradoja se hace todavía más evidente cuando analizamos la personalización.
Según el mismo estudio de Adobe, el 74% de los directivos financieros considera que sus clientes esperan interacciones personalizadas, pero apenas el 36% del customer journey está actualmente personalizado.
Los clientes esperan asesoramiento que tenga en cuenta su etapa vital, historial de transacciones y objetivos financieros, no simples “nudges” genéricos para contratar determinados productos.
Pero hay otro estudio de Forrester (para Adobe) que añade una conclusión todavía más interesante.
Las empresas han incrementado notablemente sus capacidades de personalización en los últimos años. Tienen más datos, más tecnología y más posibilidades de adaptar las interacciones.
Sin embargo, los clientes, tanto particulares como empresas, apenas perciben que las empresas hayan mejorado su capacidad para personalizar sus experiencias desde 2022 (de hecho, los clientes B2B consideran que ha empeorado).
En este escenario es donde creo que comienza una nueva etapa.
La Experiencia Omnicanal perseguía que el cliente pudiera moverse entre canales sin perder la continuidad: que pudiera empezar una interacción en la web, continuarla por teléfono y terminarla en una oficina sin tener que volver a explicar quién era y qué necesitaba.
La Experiencia Contextual considero que da un paso más: no se limita a saber quién es el cliente y recordar lo que ha sucedido anteriormente. Trata de comprender qué está intentando conseguir y cuál debería ser la mejor respuesta de la entidad en ese momento.
Y eso cambia la forma de entender la relación.
Si pensamos cómo debería funcionar la Experiencia Contextual en el sector podríamos decir, por ejemplo:
Porque el contexto no lo determina el canal ni el producto. Lo determina la necesidad que está intentando resolver el cliente en ese momento vital. Esa es la clave.
Esta evolución también cambia la propia concepción de los canales.
Puede que la respuesta sea una notificación en una app, una mensaje por WhatsApp, un contenido informativo, una oferta, una conversación con un asesor, una acción automática... O puede que la mejor decisión sea no hacer nada.
La diferencia puede parecer pequeña, pero es enorme.
En la Experiencia Contextual tenemos que ir un paso más allá: saber quién es el cliente, qué relación mantiene con la entidad, qué ha hecho anteriormente, qué está intentando conseguir, en qué momento de su vida se encuentra, qué canal está utilizando y cuál debería ser la siguiente mejor acción.
Sólo así conseguiremos mejorar realmente la experiencia, pero también aumentar las oportunidades de venta cruzada, fidelizar y, en definitiva, generar más negocio.
El estudio de Forrester muestra que el 75% de los consumidores (y el 63% de los compradores B2B) considera que no todas las interacciones con una empresa deberían ser personalizadas.
La Experiencia Contextual no consiste en que todos los canales sepan absolutamente todo sobre cada cliente. Consiste en que cada interacción disponga del contexto necesario para resultar relevante en ese momento.
Interpretar todo ese contexto era hasta hace poco uno de los principales obstáculos para llevar esta visión a la práctica.
Una persona puede generar continuamente señales a través de sus transacciones, navegación, búsquedas, conversaciones, productos contratados, interacciones con el servicio de atención al cliente, respuestas a comunicaciones anteriores…
Procesar todo ello, relacionarlo y convertirlo en una acción en tiempo real resultaba enormemente complejo.
No tanto porque permita producir miles de versiones diferentes de un email, un banner o un contenido (que también), sino por su capacidad para interpretar señales, identificar patrones, comprender intenciones y decidir cuál debería ser la siguiente mejor acción.
Los datos de Forrester muestran precisamente que las organizaciones más avanzadas en personalización utilizan siete veces más la IA y el machine learning para generar recomendaciones predictivas y tres veces más para decidir qué experiencia, mensaje u oferta ofrecer, a través de qué canal y en qué momento.
Pero existe una condición importante: la IA no arregla una mala omnicanalidad.
Si los datos continúan fragmentados, los sistemas no están conectados y las diferentes áreas siguen trabajando alrededor de sus productos y canales, incorporar inteligencia artificial puede significar simplemente añadir una capa mucho más sofisticada sobre los mismos silos de siempre.
Las organizaciones que han avanzado más en este camino ya muestran diferencias importantes.
Forrester denomina Experience Leaders a las empresas más maduras en personalización. Son cuatro veces más propensas a optimizar el canal y la frecuencia de contacto para cada cliente y tres veces más propensas a conectar las experiencias digitales y físicas.
Pero la diferencia no se limita a la experiencia. También obtienen mejores resultados en ingresos, conversión, valor del cliente, adquisición, eficiencia y retorno de sus iniciativas de personalización. En numerosos indicadores, la mayoría consiguió mejoras acumuladas superiores al 20% durante un periodo de tres años.
Durante años hemos trabajado para estar presentes en todos los canales en los que estaban nuestros clientes. Después intentamos conseguir que esos canales estuvieran conectados. Ahora tenemos la oportunidad de dar un paso más: entender el contexto en el que se encuentra cada cliente y utilizarlo para decidir cuál debe ser nuestra siguiente interacción con él.
Para conseguirlo necesitaremos datos conectados, capacidad de decisión en tiempo real, contenidos adaptables, plataformas capaces de orquestar la experiencia y, cada vez más, inteligencia artificial. Pero no es suficiente con incorporar más tecnología.
También tendremos que superar estructuras organizativas construidas alrededor de productos, procesos y canales, conectar Marketing con Tecnología, Datos, Ventas y Atención al Cliente y, sobre todo, dejar de pensar únicamente en campañas para empezar a pensar en relaciones.
Hace seis o siete años decíamos que estar en muchos canales no nos hacía omnicanales. Hoy podemos añadir una nueva reflexión: ser omnicanales tampoco será suficiente si no somos capaces de entender el contexto.
La IA nos ofrece por primera vez la posibilidad de interpretar ese contexto a una escala difícilmente imaginable hace unos años.
Y Marketing tiene una oportunidad para liderar esa evolución, porque hablamos de tecnología y datos, pero sobre todo hablamos de cómo queremos relacionarnos con nuestros clientes.
La tecnología está disponible. Ahora falta saber si nuestras organizaciones están preparadas para aprovecharla.
De todo esto hablaremos precisamente en el bloque MarTech del Foro MKTefa 2026: IA, datos, personalización y nueva relación con el cliente. Así que reserva ahora tu plaza, que el aforo es limitado:
Fernando Rivero - CEO de ditrendia
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