Cómo los datos y la IA mantendrán a sus clientes contentos y comprometidos

Diciembre
23, 2020

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El compromiso con el cliente es una de las características de las empresas de éxito en el siglo XXI. Como Hubspot notas, la participación de los clientes crea una interacción con los consumidores a través de varios canales para fortalecer la relación de la empresa con ellos. Gracias a los avances en los medios sociales, el compromiso del cliente está en su punto más alto. Sin embargo, a medida que las empresas se fueron expandiendo, comenzaron a darse cuenta de que simplemente no había manera de que pudieran lidiar con el envío de cientos o incluso miles de comentarios, preguntas y retroalimentación relevantes de los consumidores. Algunas empresas tratan de contratar personal para hacer frente a esta inundación desde el principio, pero rápidamente se dan cuenta de que están librando una batalla perdida.

La inteligencia artificial es el pensamiento inmediato cuando se consideran grandes cantidades de datos. MIT menciona que Big Data, cuando es impulsado por la IA, puede conducir a conocimientos emocionantes y vitales para las empresas de hoy. Sin embargo, cuando hablamos de inteligencia artificial, el término cubre un amplio rango de tecnologías emergentes. No todas ellas son aplicables en el sentido de experiencia y compromiso del cliente. Aquí, exploraremos cómo los datos y la IA pueden trabajar juntos para ayudar a construir un sistema de compromiso del cliente más profundo y robusto para un negocio.

Fuentes de datos y CX

Si has usado Google para una búsqueda recientemente, te darás cuenta de que el motor tiende a empujar a los usuarios hacia lo que creen que estás buscando. La relevancia es vital en lo que el motor te presenta, y no es diferente para un negocio que utiliza datos para alimentar su IA. Las empresas pueden recoger datos de las cookies o aplicaciones móviles, entrenar su IA y desarrollar una experiencia de cliente única. Dado que los algoritmos de aprendizaje de la máquina permiten el reentrenamiento basado en la nueva información, las respuestas de la IA siempre serán relevantes en función de los últimos datos recogidos en la cuenta de ese usuario. Sin embargo, las legalidades de la recopilación de datos de los usuarios varían y, si las empresas tienen la intención de hacerlo, deben asegurarse de que cumplen las normas en todas sus plataformas.

Procesamiento algorítmico de alto grado

Conectado a señala que los algoritmos son una serie de pasos para un cálculo particular; es un término matemático en su forma más simple. Aún así, se vuelve más matizado a medida que lo aplicamos a la informática. El aprendizaje de los algoritmos está en el corazón de la IA, ya que enseña al sistema lo que debe recoger de los nuevos datos. Mientras que la mayoría de los algoritmos de hoy en día son supervisados (son vigilados por un administrador y corregidos si se producen errores), con el tiempo, serán capaces de funcionar por sí mismos. El aprendizaje automático puede captar los matices del comportamiento del consumidor y perfilar los aspectos psicológicos de un comprador. Los datos que genera pueden ayudar a localizar los artículos relevantes para los clientes.

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Tecnología de procesamiento del lenguaje natural (PNL)

El Procesamiento de Lenguaje Natural intenta que la IA responda usando parámetros humanos, en lugar de lo que se esperaría de una computadora. El PNL cambia la forma en que una marca interactúa con sus compradores. Hace que el trato con la IA sea mucho más accesible desde la perspectiva del consumidor, ya que no tiene que aprender interfaces complicadas. El sistema simplemente les habla en un inglés sencillo y recoge sus comentarios, añadiéndolos a los almacenes de datos que ya existen. Los chatbots también vienen con sistemas de fácil integración que permiten que sean incrustados en el sitio web de una empresa. Los costos de desarrollo para integrar esta tecnología en el sitio web de una empresa también son significativamente menores.

Visión por ordenador y experiencia del cliente

Los clientes siempre buscan formas más eficientes de encontrar sus compras. La visión por computador es simplemente una entrada que el sistema puede tomar para analizar los datos de una fuente particular. Por ejemplo, al recoger los datos de tráfico dentro de una tienda, la visión por computador puede desarrollar un mapa de calor para mostrar donde la mayoría de los consumidores están pasando su tiempo. A su vez, esta visión puede ayudar a dirigir el negocio hacia campañas publicitarias más efectivas o productos que atraigan más tráfico peatonal. Otro excelente ejemplo de utilización de la visión por computador es la característica de la Lente de Pinterest. Según el PinterestLa lente permite a los usuarios escanear algo para buscar en el mundo que les rodea usando la cámara de su smartphone. La lente muestra precisamente lo que la IA es capaz de hacer, con el impulso adecuado.

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El aprendizaje profundo junto con la experiencia del cliente

El aprendizaje profundo se refiere a enseñar a una IA a pensar como un humano. Aunque creemos que es fácil porque lo hacemos de forma natural, es un proceso complejo que necesita mucho procesamiento para averiguarlo. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden ser invaluables para generar pistas y crear oportunidades para los negocios. Uno de los mejores ejemplos en el sector de la salud es el uso de datos escalables del mundo real como los implementados por Trialbee. La participación de los pacientes durante la investigación clínica para los ensayos de vacunas se beneficia enormemente. Se centra en ofrecer a las empresas una solución de participación que utiliza la IA para emparejar a las empresas con participantes que han participado en estudios similares en todo el mundo. Lo hace utilizando criterios para reducir el grupo a un puñado de solicitantes que la empresa estará segura de que estarán interesados en participar en su estudio. El uso de la IA en este contexto ofrece un mejor rendimiento de la inversión para las organizaciones farmacéuticas, de tecnología médica, biotecnología y CRO, creando una experiencia de cliente única para los participantes.

Otro uso apropiado del aprendizaje profundo son las interacciones justo a tiempo. Los consumidores esperan que ciertas cosas ocurran durante sus negocios con un representante de servicio al cliente. La mayoría de los clientes valoran su tiempo, y tener que esperar a que algo les moleste y pueda alejarlos de la marca. Las interacciones «justo a tiempo» aseguran que la IA responde en una ventana precisa. El sistema utiliza el contexto y la intención del usuario para determinar lo que quiere hacer y reaccionar a sus acciones en tiempo real.

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Permitir un mejor compromiso del cliente a través del uso inteligente de la IA

En general, el resultado final de una empresa tiende a parecer mucho más saludable cuando involucra a sus consumidores. En los viejos tiempos del marketing, era una simple cuestión de contactar a los usuarios y entender sus necesidades. Por otro lado, las interacciones de hoy en día necesitan más energía de la que puede proporcionar incluso todo un equipo de personas. Si una empresa quiere seguir siendo relevante en este entorno comercial moderno y vertiginoso, necesita adaptarse. La IA es la mejor manera de que las empresas se muevan con los tiempos, pero la IA sin datos es como un vehículo sin combustible. Asegurándose de que el sistema de IA tenga suficientes datos para aprender y desarrollarse, las empresas pueden aprovechar todo el potencial de la IA en su compromiso con los clientes.