IA en CRM

La naturaleza predictiva de la IA mejora las capacidades del flujo de trabajo y ayuda a las organizaciones a desarrollar comunicaciones más personalizadas con sus clientes.

Para ayudar a garantizar que la IA se utilice de manera eficaz en CRM, las organizaciones deben contar con medidas de precisión y protección de los datos. La base de todas las relaciones con los clientes y el compromiso con los clientes se basa en la seguridad de una organización y en que los clientes depositen su confianza en la organización.

La combinación de herramientas con IA con sistemas CRM aporta un enfoque basado en datos para las interacciones con los clientes y mejora esas interacciones tanto para el consumidor como para la empresa. La integración de la IA y la automatización en el software CRM ayuda a la organización a llevar los datos de los clientes al siguiente nivel con una mayor comprensión del comportamiento, las necesidades y las preferencias de los clientes, entre otros factores importantes.

Pero, ¿cómo hemos llegado hasta aquí? El compromiso con el cliente es el quid de CRM. A medida que la tecnología se ha perfeccionado, las necesidades de los clientes han evolucionado. Aunque los proveedores de software CRM han sido defensores de la IA, no ha sido hasta hace poco cuando ha ganado popularidad y está revolucionando la forma en que interactúan empresas y clientes.

Los sistemas CRM originales eran bases de datos de información e interacciones con los clientes mantenidas y utilizadas por los departamentos de contabilidad. Con el paso del tiempo, los sistemas empezaron a incorporar más funciones y herramientas para otros departamentos, como los de marketing, ventas y atención al cliente. Sin embargo, a medida que crecían las empresas, también lo hacían las expectativas de los clientes y la necesidad de fidelizarlos.

La ingente cantidad de datos generados por la plataforma CRM se volvió excesiva para el sistema tradicional y hubo que encontrar una nueva solución. Aquí es donde intervinieron las herramientas de IA generativa y desde entonces han cambiado la forma en la que funcionan los sistemas CRM en la actualidad.

Hoy en día, las empresas tienen numerosas opciones a la hora de buscar un socio de IA y CRM, como IBM CRM (IBM watsonx Assistant), Salesforce CRM (Einstein GPT), Hubspot CRM (ChatSpot), Freshworks (Freddy AI), Zoho CRM (Zia) y Pipedrive CRM (AI Sales Assistant).

Las nuevas herramientas basadas en IA, como los resúmenes de reuniones procesables, las plantillas de correo electrónico personalizadas y el enrutamiento automatizado de tickets, han alterado el proceso de CRM. Otras herramientas tecnológicas, como el uso de notificaciones inteligentes, proporcionan información sobre el canal de ventas. La experiencia del cliente está ahora en el centro del CRM y se basa en la información de datos en tiempo real para las interacciones personalizadas y oportunas que esperan los clientes.

El Institute for Business Value de IBM publicó una serie de guías respaldadas por la investigación, denominadas The CEO's guide to generative AI, sobre temas que van desde la IA generativa en la ciberseguridad hasta la experiencia del cliente. El Institute for Business Value de IBM ha identificado tres cosas que todo líder necesita saber y lo que puede hacer al respecto:

Al utilizar los datos de los clientes de todas las áreas de la empresa, incluidas las funciones de ventas, marketing y servicio, puede personalizar la experiencia del cliente y utilizar los datos de CRM en todo su potencial.

Qué pueden hacer los líderes: apuntar alto cuando se trate de sus objetivos para el uso de las capacidades de la IA. La IA generativa podría estar disponible para todas las empresas. Todo se reduce a cómo los CEO eligen utilizar esta capacidad para sus necesidades empresariales. Permita a los diseñadores aumentar la creación de contenido con IA generativa e interactuar con la tecnología de IA. Utilice la IA generativa para simplificar las cosas estableciendo directrices específicas para cada caso de uso y complemente los modelos abiertos con una inversión en datos propios.

La promesa de lo que la IA generativa puede ofrecer a sus clientes se basa en una base de confianza de la propia empresa. El IBM Institute for Business Value descubrió que "el 80 % de los líderes empresariales ven la explicabilidad, la ética, el sesgo o la confianza como una preocupación importante en el camino hacia la adopción de la IA generativa".1

Qué pueden hacer los líderes: los CEO deben liderar con empatía y dar prioridad a los viajes éticos. Genere confianza con los clientes desarrollando una ética de IA generativa específica para sus inquietudes y bríndeles una experiencia confiable que ayude a garantizar la satisfacción del cliente. Incorpore IA generativa a la experiencia del usuario desde el principio, personalice las campañas de marketing y dirija el contacto con los clientes para ganar aún más esa confianza.

De media, el 87 % de los ejecutivos esperan que la IA generativa aumente los roles laborales y no los reemplace. La IA generativa promete automatizar tareas que antes eran demasiado complicadas para que las manejaran las máquinas. El éxito de la colaboración entre humanos y máquinas es el principal reto del cambio organizativo cuando se introducen herramientas de IA. Los CEO deben considerar cuidadosamente dónde introducir la IA en la cadena de valor y mantener la IA generativa como un factor a considerar en todas las decisiones cuando se trata del impacto y el bienestar de los empleados.

Qué pueden hacer los líderes: establecer una colaboración entre humanos y máquinas desde el principio, que puede generar más valor del que podrían hacerlo por separado. Dé una buena impresión con la IA generativa enviando mensajes positivos sobre cómo puede aumentar la eficiencia y la productividad de los empleados. Integre las herramientas de IA, los flujos de trabajo inteligentes y las plataformas de nube híbrida de forma que los empleados se comprometan a rendir al máximo nivel e implique a los empleados en el diseño de la implementación de la IA.

Hay varios beneficios clave para los sistemas CRM impulsados por IA: 

• Informes y análisis predictivos mejorados 
• Más personalización
• Automatización mejorada
• Foco en el análisis de sentimiento 
• Mejor puntuación de clientes potenciales
• Datos no estructurados gestionados

Una de las mejores contribuciones de la IA a CRM es el análisis predictivo. Las soluciones de CRM de IA tienen capacidades mejoradas de análisis de datos que analizan los datos históricos y el comportamiento de los clientes. Estos factores ayudan a las organizaciones con el conocimiento de los datos, la previsión y la racionalización de los grupos demográficos a los que dirigirse.

También proporciona a la organización inteligencia unificada y una sola voz sobre cómo se debe recopilar y utilizar el análisis de datos. La herramienta predictiva también puede ayudar a gestionar la pérdida de clientes e identificar los cambios necesarios en el proceso de ventas.

La IA puede atraer a clientes potenciales con sus experiencias altamente personalizadas. La IA puede analizar los datos de los clientes a través de algoritmos y recomendar productos o servicios individualizados en función de las necesidades de ese cliente.

La experiencia personalizada puede ser un importante argumento de venta para los comerciales y constituye una enorme oportunidad de venta. El enfoque se puede realizar en todos los canales, como en la aplicación, en línea, a través de las redes sociales o en persona.

La IA y la automatización son herramientas separadas, pero ambas son muy valiosas entre sí. Las herramientas de automatización con IA, como los chatbots y los asistentes virtuales, pueden gestionar las consultas rutinarias de los clientes y brindarles asistencia 24x7.

Por otra parte, las herramientas de automatización, como los chatbots con IA, pueden reducir los tiempos de respuesta y dar a los empleados más tiempo para centrarse en tareas difíciles.

La era de las redes sociales está sobre nosotros y una cosa en la que la IA puede ayudar es en analizar el texto y los canales de redes sociales para ver las opiniones de los clientes. La monitorización de estos canales en tiempo real permite a las empresas brindar una atención de seguimiento rápida según sea necesario y puede contribuir a la fidelización de clientes a largo plazo.

Los equipos pueden priorizar clientes potenciales de manera más eficiente y evaluar la probabilidad de conversión con la puntuación de clientes potenciales impulsada por IA. Factores como la demografía y el comportamiento ayudan a los vendedores a dirigirse a los mejores clientes potenciales, lo que aumenta las ventas generales y las ventas adicionales. Además, la IA puede ayudar a segmentar clientes potenciales y gestionar campañas en nombre del equipo.

Un sistema de CRM gestiona una cantidad increíble de datos, incluidos datos no estructurados y datos empresariales complejos que proceden de varios canales de comunicación diferentes.

La IA en CRM puede utilizar herramientas, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el machine learning (ML), para organizar y clasificar los datos de una forma significativa que, de otro modo, quedaría desaprovechada. Además, puede acelerar la ejecución de planes basados en los datos que se están recopilando.

La implementación de la IA en CRM no está exenta de desafíos. El Institute for Business Value de IBM concluye que, aunque el 78 % de los ejecutivos afirma que su organización cuenta con un enfoque para escalar la IA generativa en las experiencias de clientes y empleados, la mayoría aún está averiguando cómo garantizar una calidad uniforme. Más de la mitad (56 %) informa de que no tienen un procedimiento establecido para revisar los resultados de la IA generativa y resolver los problemas. Entre ellos figuran:

Tiempo: la configuración inicial de una IA en un sistema CRM puede llevar mucho tiempo en función de lo grande que sea la organización y de cuáles sean las necesidades específicas de la empresa. Para que las cosas funcionen bien en la aplicación, es necesario que haya una interacción eficaz entre los equipos. Otro aspecto es el precio. Cuanto más compleja sea la IA del sistema CRM, más dinero puede gastar la empresa en la instalación de la tecnología.

Ciberseguridad: el camino hacia un servicio de atención al cliente de calidad pasa por el mantenimiento de los datos externos y la introducción de datos internos. Gran parte de estos datos son datos personales sensibles de los clientes, y deben estar protegidos y recopilarse únicamente de conformidad con la ley. Los clientes también deben saber que sus datos se utilizan y almacenan con la finalidad para la que fueron recogidos.

Un equilibrio entre la IA y los servicios humanos: CRM de IA puede automatizarse mucho y reducir la conexión humana. Los clientes pueden sentirse desconectados de la empresa y extrañar la interacción personal que alguna vez tuvieron con un departamento de atención al cliente tradicional. Por lo tanto, es importante que la organización recuerde a los clientes que el robot es para asistencia informativa y no proporcionará soporte.

Los casos de uso de la IA en CRM son amplios y varían en función de cuáles sean los objetivos de la empresa. Algunos importantes son:

Inteligencia empresarial: las herramientas de IA ofrecen a las empresas un nuevo enfoque para diferentes áreas de la empresa, incluidas las ventas, el marketing y el servicio de atención al cliente. La IA proporciona análisis e información sobre los datos de los clientes que pueden ayudarle a tomar decisiones más inteligentes a largo plazo y abordar las necesidades de los clientes.

Servicio de atención al cliente: las herramientas de IA, como los chatbots de IA, pueden utilizarse en la estrategia de servicio de atención al cliente de una empresa para ofrecer respuestas rápidas y precisas a las consultas. Los chatbots potenciados por IA pueden mejorar el servicio de atención al cliente con un soporte 24x7 para las consultas de los clientes.

Gestión de datos: con la IA en CRM mantiene los datos de los clientes limpios y precisos automatizando los procesos paso a paso, como la introducción, la limpieza y el enriquecimiento de los datos. Además, la CRM con IA puede ayudar a mantener una base de datos precisa para todos los procesos de IA que abarcan el negocio.

Eficiencia de TI: dentro de los sistemas CRM, la IA, junto con la automatización, puede automatizar tareas rutinarias y simplificar los procesos. Los departamentos de TI que utilizan IA pueden automatizar tareas mundanas, como el enrutamiento de tickets y el diagnóstico.

Personalización del marketing: los sistemas de CRM con IA pueden personalizar el material de marketing y segmentar a los clientes en función de los puntos de datos entrantes, incluidos el historial de compras y la participación.

Gestión de clientes potenciales: mediante el uso de herramientas de IA para la puntuación de clientes potenciales, la empresa puede automatizar el proceso de calificación y puntuación de clientes potenciales dentro del sistema CRM. Por separado, los modelos de machine learning pueden recopilar más información sobre las características y el comportamiento de los clientes potenciales, adaptando aún más el enfoque de divulgación.

Análisis predictivo de clientes: las capacidades de datos de la IA están muy extendidas, especialmente en lo que respecta a la IA en los sistemas CRM. Con la IA, las empresas pueden utilizar los datos históricos para hacer predicciones sobre el comportamiento de los clientes y anticipar lo que el cliente necesita.

Optimización de procesos: cuando la IA se incorpora a un sistema CRM para el proceso, ayuda a dirigir la operación y a encontrar ineficiencias que de otro modo podrían haber pasado desapercibidas. Las empresas también pueden utilizar la IA para analizar los flujos de trabajo y detectar los cuellos de botella en el sistema.

Optimización de ventas: la tecnología de IA ayuda a las empresas a mejorar sus módulos de ventas de CRM mediante el uso de análisis predictivos para obtener clientes potenciales y priorizar clientes potenciales de alto valor. Los flujos de trabajo automatizados agilizan los procesos de ventas, mientras que el análisis predictivo puede ayudar a forecast el comportamiento de los clientes.

Se espera que la experiencia del cliente sea cada vez más necesaria, ya que la hiperpersonalización es ahora el listón más alto que se ha puesto. Cada empresa vende un producto digital y compite por qué experiencia digital es la más personalizada y atrae más la atención del consumidor.

Aquí es donde entra en juego la IA generativa y promete elevar estas expectativas a medida que los clientes exigen ofertas de venta personalizadas, recomendaciones y un servicio de atención al cliente inigualable. Conforme la tecnología de IA evoluciona, las empresas solo pueden esperar capacidades de IA más avanzadas y herramientas con IA para reforzar el proceso de CRM.

El futuro de la CRM con IA parece brillante a medida que se siguen desarrollando más herramientas de IA, como el reconocimiento de voz y la realidad aumentada, entre otras. La IA ha revolucionado y seguirá revolucionando la forma en que una empresa se relaciona con sus clientes y hará evolucionar la manera en la que el mundo contempla la experiencia del cliente. Las organizaciones que se adaptan e incorporan la IA a su proceso de CRM se están adelantando a los acontecimientos y se prepararán para prosperar en el espacio de la gestión de las relaciones con los clientes.