POR ELIAS VITE / SUPPORT ENGINEER
En la era digital, la eficiencia y la seguridad son cruciales para el éxito de las plataformas de pagos en línea. Con el aumento del comercio electrónico, las pasarelas de pagos enfrentan desafíos significativos, desde transacciones fallidas hasta fraudes cibernéticos. En este contexto, el soporte técnico predictivo se presenta como una solución innovadora para anticipar problemas y optimizar la experiencia del usuario.

Esto cobra vital importancia, si tomamos en cuenta las fuertes cantidades de dinero que implican las transacciones en línea. Simplemente, veamos que el valor agregado bruto (VAB) del comercio electrónico en México fue de 1.75 billones de pesos (mdp). De acuerdo con el INEGI (2022), este concepto es un primer acercamiento a la medición de la economía digital.

Y, en el caso de nuestro país, ha crecido poco más de tres veces en menos de una década, desde 2013 a 2022.

Fuente: INEGI

¿Qué es el soporte técnico predictivo?

El soporte técnico predictivo es una estrategia basada en el análisis de datos que busca anticipar y resolver problemas técnicos antes de que se conviertan en fallos que afecten la operación de una plataforma. En lugar de simplemente reaccionar a fallos cuando ocurren (soporte reactivo), el soporte predictivo se basa en la recopilación y el análisis de datos en tiempo real para detectar patrones, identificar posibles problemas y tomar acciones preventivas.

Componentes técnicos del soporte predictivo

Para ir más a fondo, presentamos los componentes técnicos del soporte predictivo:

  1. Monitoreo en tiempo real
    Las empresas pueden obtener datos en tiempo real sobre el estado de sus sistemas, aplicaciones y redes. Herramientas como CloudWatch de AWS y Grafana recopilan y visualizan datos sobre el rendimiento y el estado de los servidores, bases de datos y servicios de red. El uso de dashboards interactivos (paneles de información) son uno de los aspectos principales de la visualización en tiempo real de métricas clave.
  2. Análisis de logs y métricas históricas
    Los logs (eventos) y métricas históricas nos permiten analizar los registros detallados de todas las operaciones que se tienen en una plataforma. Estos registros se generan continuamente en tiempo real, acumulándose para su análisis posterior, lo cual permite detectar patrones anómalos y tendencias de fallos. Dentro de este rubro tenemos la recopilación de datos de diversas fuentes que pueden incluir:

    i. Transacciones: Datos sobre cada transacción realizada, incluyendo montos, métodos de pago, y tiempos de procesamiento.

    ii. Comportamiento del usuario: Registro de interacciones de los usuarios con la plataforma, como inicios de sesión, navegación, y acciones realizadas.

    iii. Datos de rendimiento del sistema: Información sobre el rendimiento de la infraestructura técnica, como tiempos de respuesta, tasas de error y tiempos de inactividad.
  3. Alertas automáticas y notificaciones
    Para el rendimiento óptimo de una plataforma es necesario contar con un sistema de alertas y notificaciones que nos ayude a detectar métricas que se desvían de los valores normales o patrones anormales en los logs. Esto auxilia a los equipos de soporte a reaccionar antes de que los usuarios experimenten interrupciones o problemas en la plataforma.

Estos componentes trabajan de manera conjunta para crear un sistema de soporte técnico predictivo efectivo, que puede ayudar a las plataformas de pago a anticipar y mitigar problemas, mejorando la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.

Beneficios del soporte técnico predictivo

Por otro lado, es importante conocer cuáles son los múltiples beneficios que nos puede dar el soporte técnico predictivo:

  1. Reducción del tiempo de inactividad
    Al identificar problemas potenciales antes de que afecten el sistema, las pasarelas de pago pueden minimizar el tiempo de inactividad, lo que se traduce en una mejor experiencia para el cliente.
  2. Aumento de la seguridad
    El soporte predictivo puede detectar patrones anómalos que podrían indicar intentos de fraude. Esto permite a las empresas actuar rápidamente y proteger tanto a los usuarios como a sus propios activos.
  3. Mejora en la satisfacción del cliente
    Al resolver problemas antes de que impacten al usuario, las plataformas pueden ofrecer un servicio más fluido y confiable, lo que aumenta la lealtad del cliente.

Como podemos ver, el soporte técnico predictivo se está convirtiendo en un componente esencial para las plataformas de pago en línea. A medida que la tecnología avanza, aquellas empresas que adopten estas soluciones estarán mejor posicionadas para enfrentar los desafíos del futuro, asegurando no sólo su éxito, sino también la confianza y satisfacción de sus usuarios.