Cómo reaccionan los clientes cuando sus solicitudes son evaluadas por algoritmos
¿Cómo reaccionan los clientes cuando sus solicitudes son evaluadas por algoritmos?
A pesar de la rentabilidad y la precisión predictiva de los algoritmos, hay una ventaja significativa en que los humanos continúen tomando decisiones orientadas al cliente.
Vivimos en la era de los algoritmos. Estas fórmulas rigen las decisiones en todos los aspectos de la vida y han permitido a las empresas volverse más rentables y orientadas al cliente: piense en la personalización amigable para los suscriptores de Netflix o las compras diarias atribuidas al vasto motor de recomendaciones de Amazon. Pero, ¿qué sucede cuando se utilizan algoritmos para evaluar a los clientes?
Las empresas están adoptando cada vez más algoritmos para evaluar la información proporcionada por los clientes y tomar decisiones favorables o desfavorables sobre ellos.
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Por ejemplo, Raya, la aplicación de contactos y citas privadas, utiliza algoritmos para decidir qué solicitantes admitir como nuevos miembros, mientras que Zendrive evalúa las habilidades de conducción de los clientes para determinar las primas de sus seguros de automóviles, y la institución financiera mundial ING utiliza algoritmos para tomar decisiones sobre solicitudes de préstamo.
El predominio de los algoritmos en las decisiones de cara al cliente plantea un interesante conjunto de preguntas sobre cómo reaccionan los clientes ante decisiones personalmente relevantes tomadas por algoritmos frente a humanos.
Por ejemplo, ¿evaluarían los clientes un banco de manera diferente dependiendo de si su solicitud de préstamo fue aceptada por un algoritmo de préstamos o por un oficial de préstamos? ¿Y si su solicitud fuera rechazada? Comprender el impacto de las reacciones de los clientes puede ayudar a los gerentes a tomar mejores decisiones sobre cuándo y cómo implementar algoritmos en las funciones de atención al cliente.
Realizamos una serie de estudios que demostraron que las intuiciones de los gerentes sobre este tema con frecuencia son incorrectas.
Reacciones de los clientes a las decisiones de los algoritmos frente a los humanos
Para obtener más información sobre cómo piensan los gerentes sobre los efectos de los algoritmos en las decisiones de cara al cliente, primero realizamos una serie de entrevistas en profundidad y una encuesta con gerentes de diferentes industrias.
Preguntamos a los gerentes cómo pensaban que reaccionarían los clientes al ser aceptados o rechazados por algoritmos o humanos.
La mayoría de los gerentes esperaba que los clientes reaccionaran de manera menos positiva al ser rechazados por los algoritmos, pero reaccionarían de manera similar al ser aceptados por los algoritmos en lugar de los humanos.
Sin embargo, los datos que recopilamos sobre las reacciones de los clientes cuentan una historia muy diferente.
De hecho, nuestra investigación reveló un patrón de resultados que es exactamente lo contrario de la intuición de los gerentes que encuestamos.
Investigamos las reacciones de los clientes a las decisiones favorables y desfavorables tomadas por algoritmos frente a humanos en diversos contextos, como solicitudes de préstamo y membresía.
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En el diseño experimental utilizado en la mayoría de nuestros estudios, informamos a los clientes que su solicitud fue aceptada o rechazada por un tomador de decisiones algorítmico o humano y luego les pedimos que evaluaran la empresa a la que habían enviado su solicitud.
Esto es lo que encontramos: cuando se aceptan sus solicitudes, los clientes reaccionan de manera más positiva cuando la decisión la toma un ser humano en lugar de un algoritmo.
Por ejemplo, los clientes evalúan una empresa de manera más positiva y es más probable que la recomienden a otros cuando sus aplicaciones son aceptadas por un ser humano en lugar de un algoritmo.
Esta diferencia surge porque a los clientes les resulta más fácil atribuirse el mérito de un resultado favorable (“Mi solicitud fue aceptada porque soy especial y lo merezco”) cuando la decisión la toma un ser humano en lugar de un algoritmo.
Mientras que se percibe que los algoritmos reducen a cada cliente a solo números, se percibe que los humanos son más propensos a reconocer a los clientes por quienes son y por sus propios méritos.
¿Qué sucede cuando se rechazan las solicitudes de los clientes? En nuestros estudios, los clientes evaluaron a la empresa de manera similar, independientemente de quién (o qué) tomó la decisión de rechazar sus solicitudes.
Para proteger su autoestima, las personas están motivadas para culpar a otros por sus fallas. Cuando se rechazan sus solicitudes, los clientes muestran una tendencia a culpar tanto a los algoritmos como a los humanos para justificar el resultado desfavorable.
Por ejemplo, culpan a los humanos por tomar decisiones subjetivas y sesgadas y culpan a los algoritmos por ignorar sus atributos únicos.
En otras palabras, cuando las decisiones no salen como queremos, es tan probable que culpemos a los humanos por ser humanos como a los algoritmos por ser algorítmicos.
Formas de mejorar las reacciones de los clientes
Nuestra investigación ofrece varias ideas para los gerentes sobre cómo pueden diseñar mejor sus procesos y métodos de evaluación de clientes para comunicar cómo se toman las decisiones algorítmicas.
En la práctica, los empleados a menudo supervisan las decisiones algorítmicas para asegurarse de que el algoritmo funcione correctamente. Por ejemplo, en el contexto de los préstamos, los oficiales de crédito pueden monitorear el algoritmo cuando evalúa las solicitudes de los clientes
En este sentido, uno podría esperar que comunicar el papel de la supervisión humana a los clientes sea suficiente para superar las reacciones menos positivas a las decisiones algorítmicas favorables que encontramos en nuestros estudios.
Sin embargo, nuestros hallazgos revelaron que esta expectativa es incorrecta: siempre que el algoritmo tome la decisión de aceptación, la supervisión humana (pasiva) hace poco para mejorar las respuestas, y los clientes aún reaccionan menos positivamente a las decisiones favorables en estos casos también.
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Nuestra investigación sugiere una solución viable para mitigar el riesgo de reacciones menos positivas de los clientes: hacer que el algoritmo sea más humano.
En uno de nuestros estudios, los clientes evaluaron a una empresa de manera más positiva cuando su solicitud fue aceptada por un algoritmo más humano (“Sam”).
Humanizar los algoritmos es una práctica común en las interacciones con los clientes, incluidas aquellas relacionadas con el servicio al cliente o las recomendaciones de productos.
Para hacer que sus algoritmos sean más accesibles, las empresas pueden presentar algoritmos utilizando descriptores similares a los humanos.
Por ejemplo, a los algoritmos a menudo se les da un nombre humano (como Alexa de Amazon o Bill de ING), un avatar de aspecto humano o ambos (como la asistente virtual de Ikea, Anna).
Transparencia algorítmica
¿Qué sucede cuando las empresas no les dicen a sus clientes quién tomó la decisión? ¿Los clientes reaccionan como si la decisión la tomara un ser humano, un algoritmo o algo intermedio?.
Nuestros datos indican que los clientes responden como si la decisión fuera tomada por un ser humano.
Por supuesto, esto puede cambiar a medida que más y más aplicaciones de clientes sean evaluadas por algoritmos, pero por ahora, el deseo de hacer felices a los clientes frente al deseo de ser transparente presenta a las empresas un dilema ético.
Hay muchas discusiones en curso sobre la transparencia algorítmica y sobre lo que los gobiernos deben hacer para garantizar que las empresas divulguen cómo usan los algoritmos para tomar decisiones que tienen repercusiones potencialmente importantes para las personas.
Por ejemplo, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), junto con los gobiernos de Estados Unidos y el Reino Unido, ha publicado recientemente una lista de principios sobre la toma de decisiones algorítmica y la transparencia en torno al uso de algoritmos en los procesos de decisión.
Nuestra investigación ofrece información para las empresas sobre cómo los algoritmos en las decisiones de cara al cliente pueden afectar las reacciones de las personas ante los resultados de decisiones positivas y negativas.
Los resultados contradicen las intuiciones gerenciales y resaltan la importancia de prestar atención a las reacciones de los clientes a la automatización de las decisiones de cara al cliente.
Antes de introducir un algoritmo en las tareas de cara al cliente, los ejecutivos deben evaluar el impacto potencial en las actitudes de los clientes hacia su organización.
Aunque los gerentes tienden a preocuparse más por las reacciones negativas de los clientes a los algoritmos en el caso de malas noticias, nuestra investigación muestra que, en cambio, deberían preocuparse más por las reacciones negativas de los clientes a los algoritmos en el caso de buenas noticias.
Por lo tanto, nuestra investigación sugiere que, a pesar de la rentabilidad y la precisión predictiva de los algoritmos, hay una ventaja significativa en que los humanos continúen tomando decisiones orientadas al cliente.
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