La IA puede ayudar a mejorar las interacciones con los clientes proporcionando información y personalización para comprender mejor las necesidades de los clientes. ¿Cómo podemos implementarlo en nuestro negocio?
Debido a que puede automatizar operaciones laboriosas, la inteligencia artificial (IA) se está adoptando rápidamente en muchas industrias. Las empresas pueden utilizar la IA para comprender a sus clientes, ampliar sus bases de clientes, aumentar la satisfacción del cliente ofreciendo servicios personalizados y reducir el tiempo innecesario dedicado a tareas menores. Para mantenerse por delante de la competencia, brindar servicios cada vez más personalizados, mantener una estructura económica y mantenerse al día con la tecnología emergente, las empresas deben integrar cada vez más la IA en la participación del consumidor.
La IA se puede utilizar de diversas formas en la participación del cliente, incluida la personalización, la automatización, el análisis, los sistemas de información, etc.
La personalización se puede utilizar para personalizar artículos o recomendaciones de acuerdo con los intereses y necesidades individuales del consumidor en función de los datos adquiridos de cada individuo único, aumentando así los niveles de ventas/satisfacción.
La automatización promueve una comunicación más rápida entre clientes y empresas, lo que permite tiempos de resolución de problemas más rápidos a costos más económicos que los procesos humanos, lo que resulta en una experiencia general mejorada para el cliente.
Las empresas pueden obtener conocimientos más profundos sobre sus audiencias objetivo utilizando capacidades analíticas en algoritmos de IA. Esto les permite crear mejores estrategias de marketing dirigidas a aquellos con mayor probabilidad de participar o tener tasas de conversión más altas en campañas, etc., sin gastar grandes cantidades de dinero o recursos en actividades de prueba y error.
Finalmente, los sistemas de insights permiten el acceso en tiempo real a grandes cantidades de datos, permitiendo a los usuarios obtener resultados correctos sin esperar largos períodos. Todas estas ventajas se suman a una mayor satisfacción del cliente cuando se conecta a través de diversos medios, como chatbots, correos electrónicos, SMS, etc., lo que da como resultado experiencias más ricas para todas las partes involucradas y, al mismo tiempo, reduce los gastos totales.
Entonces, ¿cómo podemos aprovechar esta tecnología a nuestro favor? ¿Cómo podemos mejorar nuestros procesos internos y, lo que es más importante, crear una experiencia fantástica para el cliente?
Recopilación de datos para hacer que la IA sea más eficaz
Para ser eficaces a la hora de aumentar la participación de los consumidores, las empresas deben primero verificar que los datos que utilizan sean precisos, suficientes y estén actualizados. Los datos precisos son esenciales para cualquier proceso de toma de decisiones comerciales y pueden ayudar al éxito de las actividades de participación del consumidor. Para obtener una comprensión completa de las tendencias actuales en su industria, las empresas deben recopilar datos de una variedad de fuentes, incluidos clientes, competidores, socios y expertos de la industria.
Además, las organizaciones deben tener control sobre la calidad de sus datos para minimizar las discrepancias o duplicaciones, lo que puede resultar problemático cuando se intenta emplear la IA de manera eficiente.
Por otro lado, las organizaciones siempre deben intentar recopilar conjuntos de datos más grandes que se actualicen constantemente con nuevos conocimientos sobre categorías de clientes específicas. Este tipo de conjunto de datos contendría información como datos demográficos básicos (edad/sexo/ubicación, por ejemplo), historial de compras (incluida la frecuencia de compra), preferencias de productos (incluidas preferencias por marcas o categorías específicas) y comentarios recopilados de encuestas o redes sociales. . plataformas de medios como Facebook o Twitter.
Cuanto más completo sea el conjunto de datos, mejor será la capacidad de una organización para utilizar tecnologías de inteligencia artificial, como el análisis predictivo, que les permitirá identificar áreas donde es necesario realizar ajustes para lograr mayores tasas de participación del consumidor a lo largo del tiempo.
Además, al intentar aumentar las tasas de participación de los consumidores, las organizaciones deben centrarse no sólo en datos cuantitativos sino también en datos cualitativos. Este tipo de datos proporciona información sobre cómo los clientes se conectan con productos y servicios a nivel emocional, lo que puede conducir a posibles vías de mejora si se examinan adecuadamente mediante algoritmos de aprendizaje automático.
Las métricas cualitativas, como las puntuaciones de sentimiento de las conversaciones en las redes sociales sobre los productos/servicios de una marca, brindan a las organizaciones información valiosa sobre lo que están haciendo bien o mal en cada segmento de mercado individual al que se dirigen. Esto permite adaptar las campañas futuras en consecuencia, así como definir objetivos claros, respaldados por una estrategia exhaustiva, antes de lanzar cualquier iniciativa de marketing que involucre tecnologías de IA.
Finalmente, las organizaciones deben considerar factores externos como cambios en los mercados/economías nacionales y globales, cambios culturales que influyen en los hábitos de compra, eventos políticos que influyen en el sentimiento del consumidor, etc. Todo esto puede tener un impacto en los patrones de compra de su base de clientes y, por tanto, en la tasa de éxito de cualquier tecnología de inteligencia artificial aplicada a lo largo del tiempo.
Por tanto, recopilar mediciones completas en este sentido es fundamental si las empresas quieren precisión a la hora de anticipar comportamientos vinculados a diferentes segmentos del mercado, de modo que se puedan realizar ajustes finos antes de lanzar nuevas campañas que impliquen el uso de kits de herramientas de inteligencia artificial.
Automatización y Chatbots: una nueva forma de interactuar con los clientes
La consideración de la automatización se ha vuelto más pertinente a medida que continúan aumentando las expectativas de los clientes de interacciones rápidas y proactivas con las organizaciones. La automatización de procesos repetitivos puede liberar tiempo de los empleados para tener encuentros con los clientes más atractivos.
El desarrollo de asistentes digitales ha transformado el servicio al cliente, permitiendo a las empresas brindar respuestas automatizadas individualizadas de una manera atractiva, mejorando en gran medida las oportunidades de interacción del consumidor en comparación con otros canales de comunicación como el correo electrónico o los mensajes de texto.
La tecnología Chatbot es una de las opciones de automatización más comunes que utilizan actualmente las empresas que intentan aumentar la interacción con el cliente. En general, los chatbots son programas informáticos que se comunican con los clientes en nombre de una empresa de la misma manera que lo harían los humanos en una discusión cara a cara, utilizando procesamiento del lenguaje natural (PNL) y técnicas de inteligencia artificial.
Además de utilizar tecnologías de IA y PNL, muchos también utilizan estrategias de generación de lenguaje natural (NLG) y sistemas de representación del conocimiento, como ontologías o taxonomías, para comprender rápidamente la intención del usuario.
Los chatbots ofrecen servicio al cliente a través de una variedad de canales, como cuadros de chat en vivo en sitios web, asistentes virtuales como Amazon Alexa y Google Home, servicios de mensajería como Facebook Messenger y WhatsApp Business API, etc. tiempo en múltiples dispositivos.
Además, estas interacciones pueden ocurrir a través de cualquier interfaz, ya sea de solo texto, solo de audio o ambas, según la situación. Esto brinda a las marcas una mayor flexibilidad en la interacción con el cliente digital, sin la necesidad constante de utilizar recursos físicos. Debido a entornos cambiantes, como días festivos, colas en horas pico y períodos de alta demanda, la plataforma de IA conversacional creada específicamente para la atención al cliente aumenta la eficiencia y, al mismo tiempo, ofrece conversaciones de mayor calidad a escala que las que los humanos pueden proporcionar manualmente a este nivel. Esto la convierte en una solución rentable y eficiente para las empresas.
Además, los análisis basados en IA brindan a las empresas y proveedores información sobre las tendencias de compra de una población, lo que ayuda a desarrollar campañas orientadas al crecimiento, especialmente dirigidas a las preferencias y el comportamiento de compra. Otro beneficio de utilizar la tecnología chatbot es una mayor eficiencia operativa y la reducción de los gastos relacionados con el trabajo manual que antes se requería para conectarse con los clientes. Este beneficio se suma a brindar una mejor experiencia al cliente.
Ambos proveedores se encargarán de realizar las tareas diarias en unos pocos clics, ahorrando tiempo y recursos. Las empresas ya no necesitan gastar cantidades significativas de dinero en contratar empleados para manejar consultas entrantes o mantener líneas de soporte las 24 horas para satisfacer las necesidades específicas de ciertos grupos demográficos.
Usar IA para personalizar experiencias y aumentar las conversiones
Una experiencia de cliente distinta y personalizada, dirigida a cada consumidor individual, es posible gracias a las tecnologías de inteligencia artificial. Las empresas pueden proporcionar a los clientes información y experiencias individualizadas que satisfagan sus necesidades, intereses y preferencias utilizando la IA. Esto puede aumentar los niveles de participación y satisfacción del cliente y aumentar las tasas de conversión de las organizaciones.
El análisis predictivo y el aprendizaje automático, dos soluciones basadas en inteligencia artificial, ayudan a las empresas a analizar mejor el comportamiento de los clientes y anticipar sus necesidades, lo que puede conducir a esfuerzos de marketing y generación de leads más exitosos. Al conectar a los clientes con bienes o servicios que mejor se adaptan a sus perfiles individuales, las tecnologías de inteligencia artificial también permiten a las empresas automatizar la personalización de las interacciones con los clientes en tiempo real. Al simplificar para los clientes las compras en línea y otras interacciones con el sitio web o la aplicación de una empresa, este tipo de personalización sirve para mejorar toda la experiencia del cliente.
Debido a la comodidad que brindan a los clientes durante las sesiones de navegación web, las organizaciones utilizan cada vez más los chatbots, ya que aumentan los niveles de participación durante todo el recorrido del cliente y ofrecen soporte a lo largo del camino. Debido a que los chatbots impulsados por IA pueden comprender las consultas de los usuarios en lenguaje natural, pueden reaccionar con rapidez y precisión a las preguntas y solicitudes de los clientes.
Estas soluções de IA permitem que as empresas não só descubram tendências, mas também prevejam o comportamento futuro com base nos dados que já estão acessíveis, permitindo-lhes atingir melhor potenciais novos consumidores e melhorar as relações existentes, empregando os valiosos conhecimentos obtidos através da análise de dados. Se ha descubierto que son útiles en sitios de comercio electrónico porque la información obtenida a través de discusiones puede proporcionar detalles cruciales sobre productos buscados u otras cuestiones que pueden ayudar a guiar las negociaciones hacia los resultados deseados.
Desarrollo de algoritmos para obtener mejores conocimientos y estrategias a largo plazo
La participación eficaz del cliente depende de la comprensión de sus motivaciones, comportamientos y preferencias. Los algoritmos de IA ayudan a identificar patrones que pueden utilizarse para construir relaciones más valiosas con los clientes. Al aprovechar los conocimientos de la IA, las empresas pueden crear mejores experiencias para los clientes, fomentando la lealtad y el compromiso a largo plazo.
Las organizaciones aprovechan cada vez más los algoritmos de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) para comprender los comportamientos, preferencias y tendencias de sus clientes. Los modelos de aprendizaje automático se pueden utilizar para hacer predicciones sobre el comportamiento futuro de los clientes, lo que permite a las empresas centrar sus esfuerzos en áreas donde es más probable que afecten los resultados. Los algoritmos de DL utilizan grandes cantidades de datos de interacciones pasadas para obtener una mayor comprensión de las causas fundamentales detrás de las decisiones de los clientes y detectar rápidamente patrones en grandes conjuntos de datos que serían difíciles o imposibles de descubrir para los humanos por sí solos.
Las organizaciones también utilizan modelos de inteligencia artificial, como la tecnología de procesamiento del lenguaje natural (NLP), para interpretar el lenguaje escrito y analizar documentos de texto o correos electrónicos enviados por los clientes. Esto permite a las organizaciones determinar el sentimiento sobre diversos temas, como el rendimiento del producto o los niveles de satisfacción con servicios u ofertas específicos, para adaptar la experiencia en consecuencia para obtener mejores resultados de participación a lo largo del tiempo.
De manera similar, los algoritmos de visión por computadora permiten a las empresas analizar imágenes compartidas por los consumidores en línea o cargadas en aplicaciones como Instagram para que puedan determinar qué tipos de imágenes resuenan más eficazmente con su público objetivo al diseñar campañas de marketing en torno a ellas.
Al combinar este tipo de conocimientos con técnicas analíticas tradicionales, como el análisis de segmentación del mercado proporcionado a través del análisis predictivo, es posible que las empresas generen predicciones más precisas sobre los patrones futuros de demanda de los consumidores, así como crear nuevos diseños de productos adaptados más específicamente a las necesidades. de individuos. .
En esencia, el uso de enfoques basados en IA proporciona continuamente conocimientos profundos sobre el comportamiento del consumidor. Esto permite a los especialistas en marketing mantenerse a la vanguardia al involucrar a nuevos compradores potenciales que aún no han estado expuestos directamente a los productos de una empresa a través de canales de redes sociales especialmente diseñados para satisfacer estas necesidades.
Implementación del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural en su estrategia comercial
Incorporar ML y NLP al plan de negocios de su empresa es una parte crucial del uso de la IA para aumentar la participación del cliente. Puede mejorar su comprensión de las demandas de sus clientes, personalizar sus experiencias, automatizar los procedimientos de atención al cliente y aumentar las tasas de conversión utilizando estas habilidades.
Se deben establecer objetivos claros desde el principio para crear una estrategia de servicio al cliente exitosa basada en IA. Saber lo que quiere hacer puede ayudarle a decidir qué funciones necesita tener en su sistema perfecto. Después de determinar sus objetivos, elija las tecnologías que mejor se adapten a su modelo de negocio y sus capacidades. A continuación se presentan algunos elementos esenciales que debe incluir en su plan de participación del cliente al integrar ML/NLP:
La recopilación y gestión de datos debe realizarse de forma eficaz antes de que se pueda desarrollar o implementar cualquier modelo de ML o PNL. Esto implica localizar fuentes de datos pertinentes (como correos electrónicos, visitas a sitios web, etc.) y estructurar esos datos de una manera que permita a los algoritmos analizarlos adecuadamente (por ejemplo, tablas estructuradas). Para que los modelos examinen eficazmente el comportamiento de los consumidores potenciales a lo largo del tiempo en muchos canales y adapten los servicios en consecuencia en función de las interacciones basadas en el contexto con los clientes a lo largo de su trayectoria de valor con una empresa o marca, se deben crear perfiles de usuario precisos.
También es necesaria la creación de algoritmos para tareas de análisis predictivo, como evitar la deserción o orientar ofertas personalizadas en función del comportamiento pasado, para lograr una experiencia de cliente eficaz impulsada por la IA. Esto requiere una consideración cuidadosa de las arquitecturas del modelo (aprendizaje supervisado/no supervisado), pasos de ingeniería de características para eliminar cualquier ruido no deseado de los conjuntos de datos y estrategias de ajuste de parámetros para optimizar los resultados.
Los sistemas, como la columna vertebral de los procesos inteligentes y automatizados de toma de decisiones que involucran estrategias de escalamiento de precios variables u otros conjuntos de reglas complejos basados en análisis de consumidores, deben probarse en escenarios del mundo real antes de implementarse en entornos de producción.
Crear flujos de conversación automatizados a través de plataformas de mensajería populares como Facebook Messenger, WhatsApp, mensajes directos de Twitter, etc. es una forma de garantizar que los clientes tengan puntos de entrada con los que ya se sientan cómodos usando la IA.
Para brindar soporte contextual cuando sea necesario sin requerir siempre la participación del usuario, estas interfaces conversacionales deben actualizarse dinámicamente en función de factores específicamente vinculados a perfiles individuales (estado de lealtad, hábitos de compra frecuentes). Esto mejorará las experiencias generales del consumidor.
Por último, pero no menos importante, la incorporación de conocimientos de los procesos de aprendizaje automático y PNL en páginas web, artículos de boletines y páginas de productos mejora la calidad de los resultados de búsqueda y, al mismo tiempo, proporciona indicaciones únicas que fomentan una navegación más profunda. Además, contar con capacidades de búsqueda especializadas impulsadas por modelos predictivos le ayuda a entregar información precisa más rápidamente y a convertir a los visitantes en clientes de pago más rápido que con los métodos de búsqueda tradicionales.
Maximizar el poder de la IA: lo que debería hacer ahora
Se pueden tomar una serie de acciones de inmediato para maximizar el potencial de la tecnología de IA a medida que las empresas intentan integrar la IA en sus planes de experiencia del cliente. Las siguientes ideas son algunas de las mejores formas en que las empresas utilizan la IA para aumentar la participación del consumidor:
- Adopte la automatización: una forma en que las empresas pueden emplear tecnología de inteligencia artificial para mejorar las iniciativas de participación del cliente es automatizando tareas rutinarias, como manejar consultas de soporte o administrar cuentas, que requieren menos trabajo manual. La automatización liberará más tiempo para que las empresas se concentren en tareas más cruciales que requieren creatividad y habilidades de resolución de problemas que los humanos poseen en lugar de los robots.
- Centrarse en soluciones de marketing de inteligencia artificial: es fundamental que las empresas adopten soluciones creadas específicamente para la automatización del marketing, en lugar de adaptar soluciones de propósito general de otras áreas y simplemente incorporarlas a sus flujos de trabajo o procesos existentes sin comprender cómo trabajan juntos o interactúan con otros. aplicaciones. dentro de la empresa. Esto ayudará a garantizar la implementación exitosa de una estrategia de marketing basada en IA.
- Investigar aplicaciones de aprendizaje automático: las empresas deben investigar las diversas aplicaciones basadas en ML disponibles para determinar cuáles serían más ventajosas cuando se integraran en sus arquitecturas de sistemas actuales o procedimientos relacionados con iniciativas de participación del cliente, como proporcionar indicaciones automatizadas basadas en el comportamiento del usuario o el uso. Algoritmos de PNL para asistentes digitales ofrecidos por empresas como Amazon y Google.
- Utilice encuestas automatizadas: las empresas deberían considerar invertir en encuestas automatizadas impulsadas por análisis predictivos para aprender más sobre las necesidades de sus clientes. Estas encuestas se pueden enviar a través de campañas de correo electrónico o se pueden utilizar bots automatizados en servicios de mensajería como Facebook Messenger o mensajes directos de Twitter.
- Establezca relaciones a través de la personalización: el uso de estrategias de personalización junto con mejoras en las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural brinda a las marcas la capacidad de establecer relaciones con los clientes y, al mismo tiempo, brindar servicios adaptados a sus necesidades y preferencias únicas. Esto hace que los clientes se sientan valorados y apreciados en lugar de ser simplemente un nombre más en una lista de bases de datos.
- Invertir en formación de empleados: cuando se trata de utilizar la inteligencia artificial, la tecnología por sí sola no podrá resolver todos los problemas. Los empleados necesitan capacitación para comprender el papel que debe desempeñar el aprendizaje automático en la interacción con los clientes.
En resumen, para bien o para mal, la IA está aquí y las empresas pueden aprovecharla para mejorar las relaciones con sus clientes. Gracias al big data y a los algoritmos modernos, podemos comprender mejor las emociones y necesidades de nuestros clientes y brindarles una mejor experiencia.
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