La inteligencia artificial se vuelve personal

“Ey, ¿quieres comprar un reloj?” 

Así es como muchas empresas abordan la relación con sus clientes, expresa Tommi Marsans, estratega de tecnología de marketing en Verizon Business Group. Es una estrategia de la vieja escuela centrada en imponer un producto o servicio. No se consideran las necesidades ni los deseos de un cliente particular. “No funciona”, afirma Marsans. 

Lo sabe muy bien. Como muchas empresas, Verizon usó este enfoque durante años. Incluso las estrategias de personas y segmentación a las que los equipos de marketing recurrían para ajustar los mensajes resultaron ser ineficaces. 

Dado que el marketing digital promete mayor precisión, estos enfoques antiguos resultan terriblemente inútiles. “Representan el límite que se puede alcanzar en un mundo analógico”, dice. “El nombre de mi segmentación particular podría ser fútbol y chardonnay”. Caracterizar a alguien como una mamá de familia es obtuso en el mejor de los casos.

La IA al rescate

En la actualidad, Verizon tiene como credo empresarial el foco en los clientes y en la personalización de cada interacción con ellos, desde los correos electrónicos de marketing hasta los portales de autoservicio en línea. Puede hacerlo gracias a la ayuda de la inteligencia artificial.

La IA es relativamente nueva en marketing, pero está adquiriendo más fuerza. Destaca en el tipo de reconocimiento de patrones en el que las personas son buenas, como identificar imágenes o palabras. Lo hace usando modelos estadísticos que ha elaborado a partir del análisis de montones de ejemplos históricos. 

Los profesionales de marketing también pueden usar IA para encontrar patrones en los datos del cliente. Esta puede analizar el comportamiento del cliente y usar este conocimiento para tomar decisiones automáticas. No solo mejora el recorrido del cliente ofreciéndole el tipo de experiencias personalizadas que espera, sino que potencia el retorno de la inversión. 

El año pasado, el 84 % de los líderes de marketing digital le dijeron a Gartner que la IA podría ayudarlos a los clientes a ofrecerles experiencias personalizadas en tiempo real. Dado que el 63 % de ellos encontraba dificultoso personalizar sus interacciones, realmente podían beneficiarse de la IA. Sin embargo, solo el 17 % ha aplicado concretamente la IA. Como lo señaló la Asociación Estadounidense de Marketing en un informe sobre este tema, “No es de extrañar que los esfuerzos se detengan”.

Puesta en práctica de la IA

Marsans estaba decidida a no dejar que esto le sucediera a su equipo o a los clientes comerciales de Verizon. Por lo que tres años atrás, con un conocimiento básico sobre el funcionamiento de la IA, comenzó a ampliar las capacidades del equipo. 

“Los conceptos no son retadores”, afirma. De hecho, la IA es más adecuada para aprender cosas que requieren pocas habilidades, como extraer datos del perfil de un cliente, de sus compras previas y de sus últimas interacciones a través de diferentes canales. A diferencia de una persona, lo hace en tiempo real y de forma escalable para realizar predicciones precisas sobre el comportamiento y las intenciones del cliente. 

“Esa es la parte que más me entusiasma; la analítica predictiva”, declara Marsans. “Entonces, en función de cuatro o cinco acciones que el cliente haya realizado anteriormente, la IA puede predecir con bastante precisión cuáles serán las próximas acciones. Esto es extraordinariamente útil tanto para nosotros como para ellos”.

La IA en acción

Funciona de la siguiente manera. Supongamos que usted es un cliente comercial de Verizon y que tiene 15 líneas telefónicas, pero ya no usa cinco de ellas. Inicia sesión en el portal de autoservicio para cancelarlas. 

Cuando inicia sesión, la IA, que sabe que tiene cinco líneas inactivas, le recomienda formas en que puede usarlas. Podría elegir ignorar estas recomendaciones y dirigirse directamente a lo que se denomina el flujo de desconexión. La IA entonces podría ofrecerle un 20 % de descuento para configurar el servicio de internet inalámbrica para negocios en esas líneas. “La IA está creando más valor y más posibilidades para el cliente”, afirma Marsans. 

Marsans admite que, hace una década, las recomendaciones provenientes de una máquina podrían haberles parecido invasivas a muchas personas. Pero, ahora, el teléfono es su amigo, y las aplicaciones que usted usa en él son sus asistentes de negocios. Las personas han aprendido a amar la máquina. 

En parte, esto se debe a que la IA ofrece mejores resultados. Verizon tiene una cartera de más de 3000 productos y servicios. “Un representante solo puede recordar siete de ellos, más o menos”, afirma Marsans. La IA puede recordarlos todos para hacer recomendaciones más útiles. 

El acceso a todos los datos también permite ofrecerles a los clientes recomendaciones más consistentes. Los mensajes anteriores de Verizon variaban según los canales. “Podía recibir una oferta por correo electrónico, ver otra oferta en el portal y recibir una tercera oferta del representante”, dice Marsans. “No existía un ecosistema que las conectara”. 

Los índices de conversación mejoraron, pero ella querría llevarlos a otro nivel creando incluso más valor para el cliente. “No se puede obligar al cliente a hacer algo. La única forma de lograrlo es crear valor mediante relaciones estrechas con el cliente”, afirma. 

La IA puede hacer eso y más mediante la creación de conversaciones fluidas que asistan al cliente en su recorrido. Pero hay muchas cosas que no puede hacer. Marsans expresa que los líderes de marketing deben tener esto en cuenta cuando busquen adoptar IA en su propia oferta tecnológica de marketing. Su experiencia con la implementación de IA es reveladora. 

Recuerda un modelo de IA que la empresa entrenó para enfocarse en recomendaciones de alto margen. Las ofertas que recomendaba eran tan bajas (como un descuento de $5 en un teléfono) que no tenían sentido.

Su equipo corrigió el rumbo hacia lo que pensaron que era una vía intermedia, pero fueron muy lejos, recuerda. “La IA no sabía lo que buscábamos, y perseguía volumen en lugar de margen. A fin de cuentas, estábamos regalando la empresa con estas ofertas escandalosas”. 

Marsans descubrió que habían introducido un cierto sesgo en la IA. “Se trataba de este sesgo antiguo centrado en el producto que estaba presente en nuestros modelos”, afirma. “Tuvimos que dar marcha atrás un poco con eso. La IA hace bien las mismas cosas que las personas pueden hacer, pero más rápido. Lo que no puede hacer bien es juzgar”.

IA: La mejor amiga de sus clientes

En los próximos años, Marsans quisiera ver la IA contactando clientes y ayudándolos a encontrar más valor en los productos y servicios de la compañía. Idealmente, detectaría deficiencias en lo que usan y realizaría ofertas personalizadas. 

Esto podría sonar orwelliano, pero ella cree que abandonar el enfoque centrado en el producto por un enfoque centrado en el cliente cambiará el juego para todas las empresas en el futuro. 

“Hay que enfocarse en casos de uso que sean importantes para el cliente y que se puedan medir”, concluye. “El cliente lo guiará en la dirección correcta”.