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Erick Hurtado Ballivián
Boliviano, profesional en Comunicación, Marketing y Publicidad. Vive en Santa Cruz de la Sierra. Director de la AGENCIA DE MARKETING CLICK Conferencista, Docente y Capacitador de Estrategias de Marketing / Apasionado por el Branding y el Marketing de Contenidos.

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La servucción puede definirse como el proceso de elaboración de un servicio mediante la organización de todos los elementos físicos y humanos necesarios para prestarlo y su proceso de desarrollo, pasando por su concepción, elaboración y ejecución para llegar a la satisfacción del cliente y cumpliendo con los estándares planeados.

El término servucción fue utilizado originalmente por los profesores franceses Pierre Eiglier y Eric Langeard en el libro “Servucción: el marketing de servicios”, 1987, y representa la combinación de dos términos servicio y producción, para llegar al concepto más amplio de producción de servicios.

Frente la pregunta: ¿Qué se necesita para fabricar un servicio? Eiglier y Langeard hablan de tres elementos:

• Mano de Obra: Personal necesario para generar el servicio.
• Elemento Material: Todo lo necesario físicamente para desarrollar el servicio.
• Cliente: El beneficiario del servicio.

Y con base en estos elementos desarrollan la idea básica de un sistema de servucción o de elaboración del servicio.

A continuación, conocerás los elementos básicos del modelo de servucción de Eiglier y Langeard, su relación con la calidad en el servicio al cliente y culminaremos con un ejemplo sencillo de servucción. ¡Quédate en la lectura!

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¿Qué es la Servucción?

La servucción es la aplicación de los modelos de producción tradicionales a la producción de servicios usando herramientas basadas en la Teoría de Sistemas como diagramas de flujo o diagramas de procesos, representando de una manera gráfica los flujos y procesos de trabajo necesarios para generar un servicio exitoso.

Así como existen flujos de producción tradicionales, la servucción busca mediante la generación de flujos de trabajo identificar las relaciones entre clientes y servidores con el fin de crear un “esquema de producción adecuado” para la generación del servicio.

Directamente de Eiglier y Langeard “La servucción en una empresa de servicios es la organización sistemática y coherente de todos los elementos físicos y humanos de la relación cliente-empresa, necesaria para la realización de una prestación de cuyas características comerciales y niveles de calidad han sido determinados.”

El modelo de servucción es una guía que servirá para diseñar el proceso de servicio, identificando los actores involucrados, los elementos necesarios y las relaciones entre los actores para determinar la mejor manera de crear el proceso y eventualmente el éxito en la prestación del servicio.

El término “Servucción” es un neologismo que designa el proceso de creación de un servicio y que está formado por las palabras “servir” o “servicio” con la palabra “producción”. Pierre Eiglier y Eric Langeard introdujeron el concepto a finales de los años 80 para profundizar el tema de diseño, creación y ejecución de servicios.

La naturaleza un poco ambigua del marketing de servicios y el diseño como tal de un servicio que generalmente es intangible da paso a este esfuerzo de organizar la producción de servicios, identificando sus elementos principales (clientes, soporte y personal) y sus relaciones para desarrollar el modelo de servucción el cual mediante esquemas de relaciones ayuda a las empresas a crear su modelo de servicio.

En un esquema básico de creación de servicios Oglier y Langeard destacan tres factores:

1. La participación del beneficiario: Si el cliente hace o no parte activa de la producción del servicio.
2. Impacto del servicio prestado: El producto de la interacción entre el prestador de servicio con el beneficiario.
3. Calidad del servicio prestado: Evaluación subjetiva del servicio prestado por parte del cliente.

Es importante destacar que la servucción entendida como un proceso de creación de un servicio mediante esquemas de relaciones, tiene una fuerte relación con el enfoque de sistemas.

Según los autores, “El enfoque de sistemas implica la noción de interdependencia entre los elementos del sistema, esto quiere decir que cualquier cambio de una parte o de la totalidad de uno de los elementos del sistema tendrá consecuencias sobre cada uno de los elementos y sobre cada relación del sistema”.

El objetivo del modelo de servucción es desarrollar, mediante esquemas, una guía de creación de servicio en donde se puedan entender las interacciones de los 4 elementos básicos “cliente, soporte físico, personal en contacto y la prestación del mismo servicio”, buscando la satisfacción del cliente y el éxito de la empresa prestadora.

En palabras de Oglier y Langeard, “Ante el desarrollo espectacular de los servicios, es hora de que los gestores se planteen el problema de saber si los modos de reflexión y de decisión elaborados en el contexto de los productos están adaptados a los de los servicios” y continua: “Este es precisamente uno de los objetivos de este libro: comprender lo que hay de específico en los servicios y extraer las consecuencias a nivel de la política de marketing de la empresa”.

El objetivo final de la servucción será entender los servicios para desarrollarlos de manera clara y teniendo en cuenta sus particularidades.

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Elementos del sistema de Servucción

Existen 4 elementos básicos para desarrollar un sistema de servucción; cliente, soporte físico, personal en contacto y el servicio mismo y cada elemento deberá interactuar correctamente con los demás para generar un sistema de servicio adecuado y que beneficie tanto a quien provee el servicio como para quien lo recibe.

1. Cliente: Es el consumidor del servicio y, como es lógico, indispensable porque sin su existencia no hay potencial en el servicio.
2. El soporte físico: Se entiende como el soporte material para la producción del servicio, ya sea usado por quien presta el servicio o por quien lo recibe.

Este soporte puede dividirse en dos categorías:

• Instrumentos necesarios para el servicio: Todos los elementos físicos necesarios para generar el servicio.
• Entorno necesario: Todo lo que se encuentra alrededor de los instrumentos.

3. Personal en contacto: Es la persona o personas encargadas de estar en contacto directo con el cliente.
4. El servicio: Es el objetivo del sistema de servucción y su resultado mismo y lógicamente deberá garantizar al final del proceso de servucción la satisfacción del cliente.

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Elementos adicionales del sistema de servucción

Pierre Eiglier y Eric Langeard destacan dos elementos adicionales o complementarios al sistema de servucción; el sistema de organización interno y el manejo de los demás clientes cuando la producción de servicio se presenta de manera masiva o en situaciones donde existan múltiples clientes al mismo tiempo.

Sistema de organización interna

Representa la parte no visible al cliente y todas las acciones de operación del servicio y aparte de las funciones administrativas tradicionales de la empresa, representa funciones específicas para la elaboración del servicio, como por ejemplo logística, mantenimiento o bodegaje.

Los demás clientes:

Representa el manejo de múltiples clientes y sus interacciones, por ejemplo, manejo de filas, políticas de cantidades, organización de puestos de espera o simplemente tiempo por cliente. Dentro de este elemento del sistema de servucción general se tiene muy en cuenta el factor ambiente para el cliente y su comodidad.

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Calidad en el Servicio y Servucción

Luego de diseñar y aplicar un sistema de servucción es necesario evaluar la calidad en el servicio al cliente, es decir, generar las métricas necesarias para entender si el servicio prestado cumplió con las expectativas generadas y se lograron conseguir los objetivos de marketing (ventas) y de calidad (servicio) planteadas.

Según Eiglier y Langeard “A diferencia de lo que ocurre con los productos tangibles, la fabricación y el servicio son en general simultáneos, lo que elimina los filtros de calidad y, por lo tanto, hay que controlar la calidad del servicio desde una óptica diferente”. En consecuencia, hay que evaluar el servicio desde tres ópticas diferentes: El output, los elementos de la servucción y el proceso generado.

El Output: Se refiere a la evaluación de la calidad del servicio dadas las expectativas del cliente; si el servicio ofrecido cumplió con las expectativas del cliente o las superó. En este punto es clave entender a priori dichas expectativas y, por lo tanto, la investigación del cliente antes de diseñar el servicio resulta fundamental.

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Evaluación de los elementos de la servucción:

• Calidad intrínseca: Es la valoración general de cada uno de los elementos brindados en el servicio.
• Valoración de coherencia: Es la valoración de las interacciones generadas durante la prestación del servicio
• El proceso: Es la evaluación de los procesos internos que llevan a cumplir con el servicio ofrecido.

Ejemplo de Servucción

Como ejemplo de servucción vamos a suponer el montaje de un pequeño restaurante en la zona centro de la ciudad de Santa Cruz de la Sierra, con una capacidad máxima de 10 mesas con 4 puestos cada uno y en donde el tiempo estimado de uso por mesa es de 45 minutos.

Este breve ejemplo simplemente tratará de identificar los elementos del modelo de servucción.

Cliente: Personas dispuestas a pagar por el servicio de restaurante.

Soporte físico: Todos los elementos que conforman el restaurante, el espacio y la prestación del servicio de restaurante.

• Instrumentos para desarrollar el servicio: Mesas, Sillas, Cubiertos, Ollas, Alimentos, Utensilios, etc.
• Entorno necesario: Espacio de restaurante (ubicación) y cocina como espacio general, espacios de parqueadero de vehículos, lobby o servicio de entrada.

Personal en contacto (Personas que interactúan con los clientes): 2 meseros, 1 cajero.

Personal fuera de contacto (Hacen parte del servicio, pero no hacen contacto con el cliente) Chef, asistente de cocina y empleado de mantenimiento.

Servicio: Dado que hay una carta establecida, cumplir con tiempos de entrega de alimentos bien preparados en menos de 15 minutos, logrando una rotación menor a 45 minutos por mesa y una valoración del servicio mayor a 90/100 puntos dados las valoraciones promedio de servicio.

Sistema de organización interna:

Administrador del Restaurante: (Elementos legales del negocio, consecución de materiales y elementos del restaurante y compras)

Operador logístico: Tercero encargado de llevar todos los productos necesarios para mantener en funcionamiento al restaurante.

Manejo de clientes: (Ejemplo de políticas)

1 o 2 comensales: Asignación de mesas compartidas.

3 o 4 comensales: Asignación de mesas en orden.

No hay política de reserva, se asignarán mesas en orden de entrada y se procesarán órdenes en menos de 5 minutos para pasarlas al Chef encargado.

Valoración del servicio: Constantemente se hará una encuesta de evaluación del servicio tomando en cuenta los tres elementos principales:

Output: Valoración general de la experiencia + valor percibido por el cliente.

Calidad intrínseca: Valoración del trato del mesero + valoración del trato del cajero.

Valoración de coherencia: Los tiempos de servicio fueron correctos + el personal entregó sus productos a tiempo en los plazos establecidos.

La siguiente imagen representa el modelo básico de servucción de un restaurante.

Para resumir, el proceso conocido como servucción consiste en la producción de un servicio. Su objetivo principal es optimizar la calidad de los servicios ofrecidos, basándonos en las expectativas del cliente, los materiales y el soporte físico disponibles, y el personal de contacto y la organización interna de la empresa.

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Big Data es el enorme océano de información en el que nadamos a diario, datos que fluyen desde nuestras computadoras, dispositivos móviles y sensores de máquinas. Las empresas usan estos datos para tomar decisiones, mejorar sus procesos, sus políticas, crean productos, servicios y experiencias centrados en el cliente.

Big Data se define cómo algo “grande” no solo por su volumen, sino también por la variedad y complejidad de su naturaleza. Normalmente, supera la capacidad de las bases de datos tradicionales para capturar, gestionar y procesar datos. Y Big Data puede venir de cualquier lugar o cualquier cosa en el mundo que se pueda monitorear digitalmente. Satélites meteorológicos, dispositivos de internet de las cosas (IoT), cámaras de tránsito, tendencias de redes sociales, son solo algunas de las fuentes de datos que se extraen y analizan para hacer que las empresas sean más resilientes y competitivas.

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La importancia de las analíticas de Big DataX

El verdadero valor del Big Data se mide por el grado en el que puedes analizar y comprender los datos. La inteligencia artificial (IA), machine learning y las tecnologías modernas de bases de datos permiten la visualización y el análisis de Big Data para brindar información estratégica accionable en tiempo real. Las analíticas de Big Data ayudan a las empresas a poner sus datos a trabajar, para hacer realidad nuevas oportunidades y construir modelos de negocio. 

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Tipos de Big Data: ¿qué son los datos estructurados y no estructurados?

Los data sets se clasifican normalmente en tres tipos en función de su estructura y de lo sencillo (o no) que sean de indexar.

1. Datos estructurados: este tipo de datos es el más sencillo de organizar y buscar. Pueden incluir datos financieros, registros de máquinas, y detalles demográficos. Una hoja de cálculo de Excel, con su diseño de columnas y filas predefinidas, es una buena forma de visualizar datos estructurados. Sus componentes están categorizados fácilmente, lo cual les permite a los diseñadores y administradores de bases de datos definir algoritmos simples para búsqueda y análisis. Incluso cuando existen datos estructurados en un gran volumen, no necesariamente califican como Big Data porque los datos estructurados por sí solos son relativamente simples de gestionar y, por lo tanto, no cumplen con los criterios de definición de Big Data.

2. Datos no estructurados: esta categoría de datos puede incluir cosas como publicaciones en redes sociales, archivos de audio, imágenes, y comentarios abiertos de clientes. Este tipo de datos no son fáciles de capturar en las bases de datos relacionales de filas y columnas estándar. Tradicionalmente, las empresas que querían buscar, gestionar o analizar grandes cantidades de datos no estructurados debían usar laboriosos procesos manuales. Nunca hubo duda respecto al valor potencial de analizar y comprender tales datos, pero el costo de hacerlo era a menudo demasiado alto para que valiera la pena. Teniendo en cuenta el tiempo que llevaba, los resultados a menudo eran obsoletos antes incluso de que fueran entregados. En lugar de hojas de cálculo o bases de datos relacionales, los datos no estructurados se suelen almacenar en data lakes, almacenes de datos y bases de datos NoSQL.
   
3. Datos semiestructurados: tal como suena, los datos semiestructurados son un híbrido de datos estructurados y no estructurados. Los correos electrónicos son un buen ejemplo, ya que incluyen datos no estructurados en el cuerpo del mensaje, al igual que propiedades organizativas como emisor, destinatario, asunto y fecha. Los dispositivos que usan etiquetado geográfico, marcas de tiempo o etiquetas semánticas también pueden brindar datos estructurados junto con contenido no estructurado. Una imagen de smartphone no identificada, por ejemplo, puede indicar que es una selfie y el momento y el lugar donde se hizo. Una base de datos moderna que corre tecnología de IA no solo puede identificar al instante diferentes tipos de datos, sino que también puede generar algoritmos en tiempo real para gestionar y analizar eficazmente los dispares data sets involucrados.

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Fuentes de Big Data

La gama de cosas que generan datos está creciendo a un ritmo fenomenal, desde satélites drones hasta tostadoras de pan. Pero a efectos de su categorización, las fuentes de datos generalmente se dividen en tres tipos:

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Datos de redes sociales

Como su nombre lo indica, los datos de redes sociales se generan mediante comentarios, publicaciones, imágenes y videos. Se estima que el número de personas en el mundo que ven regularmente contenido de video en sus teléfonos inteligentes llegará a 2.720 millones este 2023. Aunque las tendencias en redes sociales y su uso tienden a cambiar de manera rápida e impredecible, lo que no cambia es su crecimiento constante como generadoras de datos digitales. 

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Datos de máquinas

Los dispositivos y las máquinas de IoT están equipados con sensores y tienen la capacidad de enviar y recibir datos digitales. Los sensores de IoT ayudan a las empresas a recopilar y procesar datos de máquinas de dispositivos, vehículos y equipos en toda la empresa. Globalmente, el número de cosas que generan datos está creciendo rápidamente, desde sensores de clima y tránsito hasta de vigilancia de seguridad. Se estima que para el 2025 habrá más de 40 mil millones de dispositivos de IoT en el mundo, lo cual generará casi la mitad del total de datos digitales del mundo.

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Datos transaccionales

Estos son algunos de los datos con el movimiento y el crecimiento más rápidos del mundo. Por ejemplo, un gran minorista internacional es conocido por procesar más de un millón de transacciones por hora con los clientes. Y cuando uno agrega todas las transacciones bancarias y de compra del mundo, se obtiene una imagen del asombroso volumen de los datos que se generan. Además, los datos transaccionales se componen cada vez más de datos semiestructurados, incluyendo cosas como imágenes y comentarios, lo cual hace que sean más complejos de gestionar y procesar.

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Beneficios de Big Data

Las soluciones de gestión de Big Data modernas permiten a las empresas convertir datos sin procesar en información estratégica relevante, con velocidad y precisión sin precedentes.

• Desarrollo de productos y servicios: las analíticas de Big Data les permiten a los desarrolladores de productos analizar datos no estructurados, tales como reseñas de clientes y tendencias culturales, y responder rápidamente.
  

• Mantenimiento predictivo: en una encuesta internacional, se descubrió que el análisis de Big Data de máquinas habilitadas para IoT redujo los costos de mantenimiento de equipamiento en hasta un 40%.
  

• Experiencia de cliente: en una encuesta a líderes de negocio globales, se determinó que “las empresas en crecimiento recopilan datos de experiencia del cliente de manera más activa que las empresas que no crecen”. Analizar este Big Data les permite a las empresas mejorar y personalizar la experiencia de sus clientes con su marca. Además de Big Data, los equipos de CX cada vez tienen más en cuenta los “datos gruesos”. Esta información cualitativa sobre las observaciones, sentimientos y reacciones de los clientes está mejorando Big Data y dando a las empresas una comprensión más completa de sus clientes.
  

• Resiliencia y gestión de riesgos: la pandemia del COVID-19 implicó una toma de conciencia drástica para muchos líderes de negocios, pues se dieron cuenta de lo vulnerables que eran sus operaciones a la disrupción. La información estratégica de Big Data puede ayudar a las empresas a anticipar el riesgo y prepararse para lo inesperado.
  

• Ahorro de costos y mayor eficiencia: cuando las empresas aplican analíticas avanzadas de Big Data en todos los procesos de su organización, no solo son capaces de detectar ineficiencias, sino también de implementar soluciones rápidas y eficaces.

• Competitividad mejorada: la información estratégica obtenida de Big Data puede ayudar a las empresas a ahorrar dinero, complacer a los clientes, hacer mejores productos e innovar en las operaciones de negocio.

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Inteligencia Artificial y Big Data

La gestión de Big Data depende de sistemas con el poder de procesar y analizar con sentido grandes cantidades de información dispar y compleja. En este sentido, Big Data e Inteligencia Artificial tienen una relación un tanto recíproca. Big Data no tendría mucho uso práctico sin IA para organizarla y analizarla. Y la IA depende de la amplitud de los data sets contenidos en Big Data para brindar analíticas lo suficientemente consistentes como para ser accionables.

Además de Big Data, las organizaciones usan cada vez más “datos pequeños” para entrenar a sus algoritmos de IA y machine learning. Los data sets pequeños, como encuestas de marketing, hojas de cálculo, correos electrónicos, notas de reuniones, e incluso posteos individuales en redes sociales, suelen pasarse por alto, pero pueden contener información valiosa. En última instancia, cuanto más material tengan que aprender los algoritmos, mejor será el resultado.

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Machine learning y Big Data

Los algoritmos de machine learning definen los datos entrantes e identifican patrones en ellos. Esta información estratégica se brinda para ayudar a tomar decisiones de negocio y automatizar procesos. Machine learning prospera con Big Data porque cuanto más robustos son los data sets que se analizan, mayor es la oportunidad para que el sistema aprenda y evolucione continuamente y adapte sus procesos.

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Cómo funciona Big Data

Big Data funciona cuando su análisis brinda información estratégica relevante y accionable que mejore el negocio de manera considerable. En preparación para la transformación de Big Data, las empresas deben asegurarse de que sus sistemas y procesos estén lo suficientemente preparados para recopilar, almacenar y analizar Big Data.

1. Recopile Big Data. Gran parte de Big Data se compone de enormes data sets no estructurados, que inundan desde fuentes dispares e inconsistentes. Las bases de datos tradicionales basadas en discos y los mecanismos de integración de datos simplemente no tienen la capacidad para manejar esto. La gestión de Big Data requiere la adopción de soluciones de bases de datos in-memory y soluciones de software específicas para la adquisición de Big Data.

2. Almacene Big Data. Su propio nombre lo indica, Big Data es voluminoso. Muchas empresas cuentan con soluciones de almacenamiento on-premise para sus datos existentes y esperan economizar dando nuevo uso a esos repositorios para cumplir sus necesidades de procesamiento de Big Data. Sin embargo, Big Data funciona mejor cuando no está restringido por limitaciones de tamaño y memoria. Las empresas deben incorporan soluciones de almacenamiento en la nube en sus modelos de Big Data desde el principio.

3. Analice Big Data. Sin la aplicación de tecnologías de IA y machine learning al análisis de Big Data, simplemente no es posible alcanzar todo su potencial. Para que la información estratégica de Big Data sea accionable y valiosa, debe llegar rápidamente. Los procesos analíticos deben optimizarse de manera automática y ser capaces de aprender de la experiencia en forma regular, un resultado que solo se puede lograr con la funcionalidad de IA y las tecnologías de base de datos modernas.

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Aplicaciones de Big Data

La información estratégica y el deep learning que aporta Big Data pueden brindar beneficios prácticamente a cualquier negocio o industria.

• Finanzas: el Big Data juega un rol importante en el cambio del sector de los servicios financieros, particularmente en comercio e inversión, reforma fiscal, detección e investigación de fraudes, análisis de riesgo y automatización. El Big Data también ha ayudado a transformar la industria financiera analizando los datos y el feedback del cliente para obtener la valiosa información estratégica necesaria para mejorar la satisfacción y experiencia del cliente. Los data sets transaccionales son algunos de los más rápidos y grandes del mundo. La adopción creciente de soluciones avanzadas de gestión de Big Data ayudará a los bancos y las instituciones financieras a proteger estos datos y usarlos de maneras que beneficien y protejan tanto al cliente como al negocio.

• Cuidado de la salud: El análisis de Big Data les permite a los profesionales de la salud realizar diagnósticos más precisos y basados en pruebas. Además, Big Data ayuda a los administradores de hospitales a detectar tendencias, gestionar riesgos y minimizar los gastos innecesarios, lo cual genera los presupuestos más altos posibles para las áreas de atención al paciente e investigación. En el contexto de la pandemia, científicos de investigación de todo el mundo estuvieron corriendo por desarrollar mejores maneras de tratar y gestionar el COVID-19 y Big Data jugó un rol muy importante en ese proceso.

• Transporte y logística: El “efecto Amazon” es un término que describe cómo Amazon ha establecido el punto de referencia para las expectativas de entrega al día siguiente, por la cual los clientes ahora exigen ese tipo de velocidad de envío para cualquier cosa que pidan on-line. Las empresas de logística confían cada vez más en las analíticas de Big Data para optimizar planificación de rutas, consolidación de cargas y mediciones de eficiencia de combustible.

• Educación: Durante la pandemia, las instituciones educativas de todo el mundo han tenido que reinventar sus planes de estudios y métodos de enseñanza para dar soporte a la educación a distancia. Un reto fundamental para este proceso ha sido encontrar formas confiables de analizar y evaluar el rendimiento de los estudiantes y la eficacia general de los métodos de enseñanza on-line.

• Energía y servicios públicos: Según estadísticas, las empresas de servicios públicos gastan más de USD 1.400 millones en lectores de medidores y, por lo general, dependen de medidores analógicos y lecturas manuales poco frecuentes. Los lectores de medidores inteligentes entregan datos digitales muchas veces al día y, con el beneficio del análisis de Big Data, esta inteligencia puede brindar información para un uso de energía más eficiente y precios y proyecciones más precisas.

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