Inteligencia artificial
Toma de decisiones con IA: No es una cuestión de moda
La IA en tiempo real no es solo una tendencia, es una forma de transformar la experiencia del cliente. Hemos recopilado opiniones de expertos, prácticas recomendadas y ejemplos para mostrarle.
“A medida que evoluciona la tecnología, también aumenta la oportunidad de las marcas de construir relaciones de mayor valor con los clientes en función de la relevancia y la cercanía”.
Inteligencia artificial. Relaciones reales.
En teoría, lograr un engagement del cliente 1:1 real suena bien, pero muchos no saben cómo lograrlo. Es aquí donde entra en juego la IA. Si se utiliza con buen criterio, la inteligencia artificial permite profundizar el conocimiento de los clientes en diferentes contextos y canales.
La IA puede leer señales y percibir la intención concreta de su cliente -comprar, subir de categoría e incluso cancelar- antes de que actúe. Gracias a los datos en tiempo real, la IA no solo permite proporcionar ofertas únicas y relevantes automáticamente, sino que también ayuda a los representantes de servicio al cliente a hacer la oferta indicada en el momento indicado. Además, en industrias altamente reguladas, la IA puede ser una herramienta de transparencia inestimable a la hora de justificar por qué se presenta cierta oferta a un determinado cliente y demostrar que no hubo parcialidad inconsciente.
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Abordar cada engagement como una interacción aislada es una receta para el fracaso.
Transformación de un recorrido de cliente cada vez
Los negocios que aprovechan al máximo su inversión en IA tienen algo en común: se concentran en solucionar los problemas que más afectan la experiencia del cliente (como los tiempos de espera o el plazo de respuesta promedio) y actúan con decisión en el momento.
Para ser uno de ellos, debe identificar las oportunidades de mayor impacto y menor esfuerzo que sean menos invasivas y permitan optimizar su marca en materia de engagement del cliente. Por ejemplo, podría hacer lo siguiente:
- Reducir la rotación de clientes a través de ofertas en tiempo real que se ajustan a las necesidades individuales
- Presentar promociones más relevantes a ciertos clientes y no a segmentos enteros
- Usar el procesamiento de lenguaje natural, las señales de intención y los análisis predictivos para que los representantes de servicio al cliente puedan implementar las mejores acciones siguientes
- Identificar las cuentas donde hay una mayor oportunidad de influencia y compra para que los equipos de venta se enfoquen en ellas
Una IA omnicanal poderosa y transparente
La IA tiene el potencial para mejorar considerablemente todos los aspectos de su empresa, desde la toma de decisiones hasta la cultura y los balances finales. Lo que debe evitar es el uso de IA en solo algunos casos, la alimentación esporádica de datos y el aislamiento de esta tecnología del resto de la empresa.
Los casos de éxito más destacados pertenecen a empresas en donde la IA se alimenta de datos en tiempo real, se implementa en todos los canales de clientes y tiene la flexibilidad necesaria para aumentar la transparencia según la situación. Para eso, hay que combinar distintas capacidades de IA, entre ellas, las siguientes:
- Algoritmos de aprendizaje automático, que permiten que los clientes vean las mejores ofertas contextualizadas y ayudan a realizar mejoras en tiempo real
- Análisis predictivos, que toman información de los conjuntos de datos existentes para identificar patrones y predecir resultados
- Tecnología de normas de negocios, que asegura la priorización de ofertas adecuadas, el cumplimiento de regulaciones y el respeto hacia los clientes
- Herramientas visuales de tipo "arrastrar y soltar", que permiten a los profesionales acceder fácilmente a grandes volúmenes de datos y algoritmos de aprendizaje automático para definir la toma de decisiones estratégicas
Informe técnico
Para optimizar la IA y obtener el máximo beneficio, es necesario aplicar un enfoque que logre equilibrar la seguridad y la eficacia con un nivel de control apropiado.
"Adoptar una tecnología como la que ofrece Pega, que aporta análisis claros y auditables para la toma de decisiones, puede revelar un increíble valor en la oferta”.
Estudio de caso
T-Mobile Centra la experiencia del cliente con Next Best ActionVea cómo la empresa consiguió un aumento de 8 puntos en NPS con Pega Customer Decision Hub.
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