Utilice la inteligencia artificial para hacer que la experiencia del cliente sea más humana

Los clientes quieren conexiones más personales con las marcas. Eso es lo que esperamos de muchas de las marcas más respetadas de la actualidad. Lululemon, Amazon y Starbucks, por ejemplo, están construyendo sus empresas sobre la base de la capacidad de forjar conexiones emocionales a gran escala.

A medida que más marcas confían en canales digitales como chatbots, aplicaciones de mensajería y campañas de correo electrónico para construir relaciones, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son fundamentales para poder utilizar los grandes conjuntos de datos acumulados para crear experiencias más personalizadas que demuestren empatía y autenticidad.

Casi parece contradictorio: ¿se requiere automatización para hacer un marketing más «centrado en el ser humano»? En una palabra, sí.

La realidad es que la empatía ocurre cuando las marcas aprovechan continuamente los deseos y motivaciones de un cliente individual, conectándose con ellos en un nivel más profundo que un intercambio único. Eso simplemente no es posible sin comprender automáticamente el contexto y la intención detrás de cada interacción individual con el cliente, y hacerlo a lo largo de todo el recorrido del cliente.

COVID-19 elevó el listón

Los clientes tenían demandas sofisticadas de experiencias digitales antes de COVID-19, y la pandemia elevó esos estándares aún más.

Las marcas aprendieron que necesitan ver el mundo desde los ojos de sus clientes y tratar cada acción como parte de una relación en crecimiento, no como una serie de intercambios transaccionales. No es suficiente tener la información sobre lo que los clientes han hecho en el pasado y usarla esporádicamente. Para construir conexiones más personales, las empresas deben ponerse en el lugar de sus clientes y anticipar sus necesidades o deseos futuros de forma regular.

Lograr esto significa analizar los datos del cliente para detectar patrones más amplios y cambios en las preferencias. Las marcas no pueden esperar a que los científicos de datos expliquen lo que los clientes les están diciendo. Deben ser oyentes activos y responder en tiempo real.

Hacer que los macrodatos sean procesables

Con más puntos de interacción, tipos de contenido y momentos digitales en la mezcla que nunca, predecir el comportamiento del cliente y la siguiente mejor acción también se ha vuelto cada vez más complicado. El simple hecho de tener una gran cantidad de datos provenientes de diferentes fuentes no es suficiente para construir una relación valiosa y confiable con los clientes.

Con miles de millones de experiencias potenciales para elegir, seleccionar la mejor secuencia de eventos es una tarea imposible de lograr para un ser humano por sí solo. Es por eso que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son clave para construir más conexiones personales. Ya sea de forma independiente o dentro de una plataforma más grande como una plataforma de datos de clientes (CDP), la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a las marcas a dar sentido a los enormes volúmenes de datos de los clientes a través de múltiples canales y ofrecer recomendaciones sofisticadas basadas en interacciones pasadas con los clientes.

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Poniendo la IA a trabajar

La combinación de inteligencia de datos con inteligencia artificial prescriptiva y técnicas de aprendizaje automático predictivo brinda una vista de los clientes que abarca todas sus historias anteriores con una marca, ya sea a través del sitio web, navegación en persona o dejando una reseña en las redes sociales. Solo cuando las marcas hayan construido esta visión más holística podrán trabajar para mejorar cada interacción futura a través de modelos predictivos.

He trabajado con suficientes empresas para saber que este análisis difiere mucho entre la industria, la audiencia y muchas otras variables, pero aquí hay algunos ejemplos:

• Pregunta: ¿Es este cliente un ávido comprador en la tienda que de repente ha estado navegando por el sitio de comercio electrónico, tal vez debido al cierre de las tiendas?
• Acción: Reconozca su ajuste con una oferta de envío gratuito para reducir el inconveniente de tener que cambiar su canal de compras a Internet.

• Pregunta: ¿El cliente ha mostrado un gran interés en un artículo de lujo, pero tampoco ha apretado el gatillo en la compra?
• Acción: Use IA para detectar su patrón de comportamiento y alertarlos sobre una caída de precio a través de una notificación por SMS.

• Pregunta: ¿Este cliente ha llamado recientemente a la línea directa de servicio al cliente para informar un paquete retrasado o un artículo entregado incorrectamente?
• Acción: Envíeles un código de «disculpa» de envío gratuito exclusivo para su próximo pedido.

Todas estas acciones van más allá de la simple adquisición de clientes y ayudan a generar confianza. Este tipo de información basada en datos también debería ser bastante simple de lograr aprovechando el aprendizaje automático y uniendo datos de todos los puntos de contacto con el cliente para dar forma a una visión de los clientes en tiempo real.

Cuando una persona confía en que una marca está utilizando datos de manera reflexiva e intencional, en lugar de simplemente impulsar una venta, es más probable que ofrezca a esa marca más datos para informar experiencias en el futuro. Cada interacción genera más valor tanto para la organización como para el cliente, y es esencial hacerlo a escala para desarrollar conexiones más profundas y fomentar la lealtad del cliente a largo plazo. Eso solo es posible con IA.