Cuatro formas en que la IA está mejorando la experiencia del cliente

Como una de las tendencias líderes en tecnología, la Inteligencia Artificial (IA) continúa ganando popularidad entre los especialistas en marketing y los profesionales de ventas, y se ha convertido en una herramienta esencial para las marcas que desean brindar una experiencia de cliente excepcional e hiper-personalizada.

La disponibilidad del software de gestión de relaciones con el cliente (CRM) y plataforma de datos del cliente (CDP, en sus siglas en inglés) mejorados por IA, ha reducido significativamente los costes que anteriormente estaban asociados con la tecnología.

Un informe sobre el futuro del trabajo, indicó que el 39% de los líderes de TI están utilizando actualmente IA o aprendizaje automático, el 33% afirmó que esperan usar Inteligencia Artificial en los próximos tres años y el 19% confía usarla dentro de cinco años.

Cuatro formas en que la IA está mejorando la experiencia del cliente

1) La IA facilita una mejor comprensión del cliente

La combinación de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático para recopilar y analizar datos sociales, históricos y de comportamiento permite a las marcas obtener una comprensión mucho más precisa de sus clientes. A diferencia del software de análisis de datos tradicional, la IA aprende y mejora continuamente a partir de los datos que analiza y es capaz de anticipar el comportamiento del cliente. Esto permite que las marcas proporcionen contenido altamente relevante, aumenten las oportunidades de ventas y mejoren el customer journey.

Plataformas de CRM como Salesforce han integrado la Inteligencia Artificial para proporcionar funcionalidades como toma de decisiones en tiempo real, análisis predictivo y asistentes de conversación, entre otras, que ayudan a los equipos de ventas a comprender e involucrar más fácilmente a sus clientes. Los CDP como Amperity también han integrado la IA en los elementos tradicionales de plataforma de datos del cliente para unificar los datos del cliente y proporcionar funcionalidad en tiempo real y decisión para los especialistas en marketing, lo que les permite obtener una comprensión más profunda de lo que quieren los usuarios, cómo se sienten y qué es probable que hagan.

2) Toma de decisiones en tiempo real y análisis de comportamiento predictivo

La toma de decisiones en tiempo real se define como la capacidad de tomar una decisión basada en los datos más recientes disponibles, como aquellos de la interacción actual que un cliente tiene con una empresa.

La toma de decisiones en tiempo real se puede utilizar para un marketing más eficaz para los clientes. Un ejemplo de ello es identificar a los clientes que utilizan bloqueadores de anuncios y proporcionarles componentes de unidades de información alternativos que puedan seguir atrayéndolos. Otro son las recomendaciones personalizadas, que se utilizan para presentar contenido más relevante al cliente. Al utilizar la IA y la toma de decisiones en tiempo real para reconocer y comprender la intención de un cliente a través de los datos que producen, en tiempo real, las empresas pueden presentar contenido y ofertas hiper-personalizados y relevantes a los clientes.

El análisis predictivo se refiere al proceso de trabajar con estadísticas para hacer predicciones. Debido a que la IA puede analizar grandes cantidades de datos en muy poco tiempo, utiliza análisis predictivos para producir información procesable en tiempo real que guía las próximas interacciones entre un cliente y una empresa. Esto a menudo se conoce como participación predictiva y requiere el conocimiento de cuándo y cómo interactuar con cada cliente, algo en lo que la IA es muy buena.

La Inteligencia Artificial y el análisis predictivo pueden ir más allá de los datos históricos por sí solos, proporcionando información más profunda sobre lo que ya ha ocurrido y lo que se puede hacer para facilitar una venta a través de sugerencias de productos relacionados, haciendo que la CX sea más relevante y más probable generar una venta, además de ofrecer al cliente una mayor conexión emocional con una marca.

3) Los chatbots con IA alcanzan la mayoría de edad

Según una encuesta de revisión de tecnología del MIT de 2020 a 1.004 líderes empresariales, el servicio al cliente (a través de chatbots) es la aplicación líder de IA que se implementa en la actualidad. El 73% de los encuestados indicó que para 2022, seguirá siendo el uso líder de Inteligencia Artificial en las empresas, seguido de cerca por las ventas y el marketing con un 59%. Un informe reciente, indicó que el 54% de los clientes indicaron que tienen interacciones diarias habilitadas por IA con empresas, incluidos chatbots, asistentes digitales, reconocimiento facial y escáneres biométricos, y el 49% de esos clientes encontraron interacciones de Inteligencia Artificial para ser confiable, en comparación con sólo el 30% en 2018.

Los chatbots de IA ofrecen una asistencia personalizada a los clientes, pero no son sustitutos del contacto humano. De esta manera, las empresas deberían ver los chatbots no como un reemplazo de los humanos, sino como un complemento de la fuerza de trabajo para ayudar a los empleados a ser lo más eficientes posible.

Las organizaciones deben lograr el importante equilibrio entre el autoservicio y la interacción humana para brindar el CX más conveniente posible. Por ejemplo, los chatbots con tecnología de IA son una herramienta valiosa que puede ahorrar costes a las empresas al tiempo que permite a los clientes solventar consultas menos complejas por sí mismos.

Los chatbots y todos los ‘robots’ autónomos de experiencia del cliente tienen el potencial de resolver muchos problemas transaccionales, a menudo relacionados con el descubrimiento de información. El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, en sus siglas en inglés) ha facilitado a los usuarios responder preguntas sencillas que dependen de datos complejos.

Un chat basado en IA de proveedor de plataforma de comunicaciones en la nube no se trata sólo de servicio al cliente. Por ejemplo, al analizar el historial del cliente, un chatbot puede crear una oferta personalizada proactiva para él y, según el canal, también puede compartir imágenes y fotos de productos o enlaces. Los chatbots se pueden utilizar para predecir cuándo un cliente puede necesitar un nuevo servicio y ofrecérselo de forma proactiva.

Los chatbots actuales pueden saltar de un tema a otro, e incluso de un canal a otro, como iniciar una conversación en el sitio web de la marca y luego hacer la transición a WhatsApp. Así, con la ayuda de la IA conversacional, los consumidores pueden conectarse con las marcas en los mismos canales que más usan. Los bots y asistentes virtuales inteligentes los saludan instantáneamente, responden a sus preguntas y realizan transacciones y, si es necesario, los conectan con los agentes con todos los datos contextuales que han recopilado durante el transcurso de la conversación.

4) IA para la hiper-personalización

La hiper-personalización combina Inteligencia Artificial y datos en tiempo real para entregar contenido que es específicamente relevante para un cliente. Los consumidores y las marcas están adoptando la IA conversacional porque brinda experiencias personalizadas que también son mucho más rápidas y convenientes que las formas tradicionales de interactuar con las empresas. Junto con una experiencia más personalizada, la Inteligencia Artificial también puede ayudar a eliminar los puntos débiles en el customer journey.

Una gran fuente de frustración para los clientes es repetir información que ya han compartido, como volver a confirmar un número de teléfono o tener que volver a explicar un problema a varios agentes. A medida que las marcas adoptan herramientas de hiper-personalización, la IA conversacional se conecta a los historiales de conversaciones con los usuarios, de modo que son mucho más personalizadas.