La IA en la experiencia del cliente (CX)
La IA en la experiencia del cliente (CX) implica aplicar tecnología de inteligencia artificial (IA) a todos los componentes del recorrido del cliente dentro de una empresa.
La experiencia del cliente se ha convertido en un valioso caso de uso para las tecnologías con IA a medida que los clientes continúan esperando más de las empresas. La tecnología de IA implementada con este enfoque puede incluir machine learning, procesamiento del lenguaje natural (PLN), automatización de procesos robóticos, análisis predictivo y más. La incorporación de la IA es un componente importante de cualquier recorrido moderno de transformación digital.
La IA mejora las interacciones con los clientes al analizar y clasificar grandes cantidades de datos de clientes. El análisis de datos da como resultado una experiencia del cliente altamente personalizada que responde a sus necesidades en todos los puntos de contacto y aumenta la eficiencia operativa.
La capacidad para obtener datos y realizar análisis en profundidad es lo que diferencia la experiencia del cliente con IA de otros enfoques. Su capacidad para detectar patrones, revisar el historial de compras y monitorizar el comportamiento en las redes sociales permite a las empresas adaptar las preferencias e interacciones de los clientes, aumentando su satisfacción desde el principio.
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Hoy en día, los clientes esperan que las empresas les ofrezcan una experiencia integral. Las empresas deben descubrir cómo satisfacer las necesidades de esos clientes. Los líderes empresariales deben considerar una estrategia que los mantenga a la vanguardia en la implementación de nuevas tecnologías y la satisfacción de los consumidores.
Con las herramientas de IA, las empresas pueden recopilar grandes cantidades de datos y analizar el comportamiento y el compromiso con el cliente. Por otro lado, las soluciones de IA y las herramientas de IA generativa pueden crear chatbots con IA para gestionar la atención al cliente y proporcionar asistentes virtuales a los clientes.
La implementación de tecnología de IA puede ser arriesgada, pero puede tener grandes recompensas si se implementa bien. Esto incluye escuchar, probar y luego capitalizar la innovación. Al implementar la IA, una empresa puede capitalizar el feedback de los clientes y la experiencia del usuario para personalizar las interacciones con los clientes y ganar confianza y fiabilidad.
Los sistemas de experiencia del cliente con IA ofrecen varias ventajas clave:
Uno de los beneficios clave de las herramientas de IA es su uso de algoritmos de machine learning para obtener información valiosa sobre el comportamiento de un cliente. La tecnología permite a la empresa rastrear los intereses y preferencias de un cliente para luego adaptar las recomendaciones. Este enfoque personalizado puede aumentar la lealtad del cliente y las conversiones de ventas.
Los chatbots con IA son cada vez más populares a medida que mejora la tecnología. El enrutamiento de IA ahora puede predecir por qué un cliente en particular busca ayuda. Los chatbots utilizan la IA conversacional para actuar como centro de contacto para los clientes que buscan respuestas rápidas a consultas y formas de resolver problemas simples en cualquier momento del día.
Uno de los beneficios de la IA es su capacidad para integrar datos de múltiples fuentes, incluidas en línea, en la tienda, móviles y redes sociales. De este modo, los clientes tienen la posibilidad de cambiar de canal a su antojo sin interrupciones y es más probable que sigan comprometidos con la empresa.
Los clientes aportan su feedback de muchas formas diferentes y a través de muchos canales distintos. La IA puede analizar el texto de este feedback y determinar el sentimiento a través del análisis de sentimiento. Esta acción puede ayudar a una empresa a entender a sus clientes a un nivel más profundo y a comprender realmente cómo se siente un cliente con respecto a un producto.
Hoy en día, los clientes esperan que se actúe en tiempo real, y con la IA una empresa puede modificar el recorrido del cliente en el acto. Las herramientas de IA pueden ajustar el contenido de un sitio web para destacar los productos que más se ajustan a lo que un cliente está buscando en ese momento.
La incorporación de la IA a la experiencia del cliente puede mejorar los sistemas de gestión de las relaciones con los clientes (CRM). Un CRM con IA puede automatizar tareas, como la entrada de datos y la puntuación de clientes potenciales, y ayudar a los representantes de ventas a predecir qué clientes potenciales es probable que se conviertan. Esto puede ayudar a los equipos de ventas a mejorar su proceso de toma de decisiones.
La implementación de la IA en el área de experiencia del cliente de la empresa es emocionante, pero también plantea varios retos.
Menos interacciones humanas: aunque la IA es una tecnología eficiente y revolucionaria, puede carecer del toque humano que los clientes podrían estar buscando. Es probable que un cliente siga esperando cierto nivel de compromiso humano y empatía. El uso excesivo de la IA puede hacer que los clientes se sientan desconectados.
Integraciones de sistemas más complejas: incorporar un sistema con IA a un sistema del servicio de atención al cliente existente puede ser difícil y complejo. La integración debe alinearse perfectamente para que la experiencia del cliente no se vea afectada negativamente.
Falta de confianza del cliente: los sistemas de IA son emocionantes, pero generar confianza en el cliente sigue siendo un punto conflictivo. Algunos clientes se muestran escépticos sobre las interacciones con IA y la precisión de las soluciones.
Las grandes empresas han empezado a aprovechar el poder de la IA en la experiencia del cliente y están empezando a ver su ROI. A continuación se presentan algunos ejemplos de cómo la IA en la experiencia del cliente está cambiando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes y cambiando los modelos de negocio para estar más alineados para satisfacer las necesidades de los consumidores.
Soluciones con IA de Wimbledon
Wimbledon, uno de los torneos de tenis más conocidos del mundo, se asoció con IBM® Consulting para crear perspectivas generadas por IA y experiencias digitales de primera categoría.
La solución de IA generativa lista para la empresa ofrece resúmenes previos al partido y análisis posteriores al partido. Por separado, utilizando un modelo entrenado y ajustado en IBM watsonx.ai, la aplicación de IA generativa extrae y resume los datos relevantes y genera historias en lenguaje natural.
Análisis predictivo de Starbucks
Starbucks utiliza la IA para “amplificar la conexión humana”.1 A través de su iniciativa Deep Brew, Starbucks creó un conjunto de herramientas de inteligencia artificial para mejorar el negocio del café y la experiencia de los clientes en las tiendas.
La herramienta utiliza machine learning y análisis predictivos para personalizar los mensajes de marketing, lo que impulsa la retención y mejora los flujos de trabajo. La herramienta se utiliza en su aplicación móvil para sugerir elementos de menú en función del historial de pedidos y la ubicación de un cliente, entre otros factores.
La transformación digital de Boots UK
La cadena de farmacias y minoristas de salud y belleza necesitaba una actualización de su infraestructura para satisfacer las necesidades cambiantes del mundo del comercio electrónico. Boots trabajó con IBM para transferir los programas heredados a IBM Cloud y colaboraron utilizando Red Hat OpenShift en la plataforma de contenedores de IBM Cloud para construir, replicar y probar el entorno digital.
La infraestructura modernizada permitió a Boots gestionar con facilidad grandes eventos de ventas, como el Black Friday, y grandes lanzamientos de productos. Además, la transformación mejoró la función de búsqueda del sitio y las características personalizadas para showcase productos.
El sistema de recomendaciones de Amazon
El sistema de IA de Amazon ha revolucionado las compras de comercio electrónico al hacer recomendaciones personalizadas de productos a los clientes. El sistema, basado en datos, analiza el comportamiento de los clientes, su historial de compras, su historial de carritos, etc., para conocer sus características demográficas y saber qué pueden estar comprando otros clientes.
Amazon utiliza el PLN para extraer información sobre reseñas de clientes y descripciones de productos.2 Por separado, la empresa utiliza algoritmos de machine learning y deep learning para gestionar su sistema de recomendaciones. Entrena los modelos con datos históricos y proporciona a los consumidores predicciones precisas de productos a través de un enfoque omnicanal.
Es probable que la IA desempeñe un papel más importante en la experiencia del cliente a medida que surjan más avances. Estas son algunas de las predicciones para el resto del año y más adelante.
Es probable que los avances en otras tecnologías relacionadas, como la realidad aumentada (RA) y la realidad virtual (RV), pasen más a un primer plano. Por ejemplo, un cliente puede crear una versión digital de sí mismo para probarse ropa en un entorno de RV antes de realizar una compra. Este tipo de avance podría transformar la forma en que un cliente interactúa y conecta con un negocio.
La función actual de la IA es hacer que los procesos sean más rápidos y eficientes, pero a medida que pase el tiempo es probable que asuma una función más autónoma en la gestión de la CX. La integración de la IA en el futuro parece pasar a formar parte del propio ecosistema empresarial, incluidas las herramientas de autoservicio, que es probable que también prevalezcan.
Es probable que la inteligencia conversacional gane popularidad en el futuro, ya que los canales en línea y telefónicos de una empresa siguen siendo elementos fijos del viaje de CX. Con las herramientas adecuadas, la inteligencia conversacional ofrece a las empresas una visión más profunda del compromiso de los clientes y mejora la experiencia de los empleados.
Los avances tecnológicos han sido asombrosos, especialmente en relación con las herramientas con IA. Pero estas nuevas tecnologías conllevan más riesgos y la necesidad de centrarse en la ética y la transparencia de la IA. Los clientes quieren saber cómo utiliza una empresa sus datos, especialmente para los procesos de IA. La confianza del cliente es clave, ya que la IA sigue mejorando la experiencia del cliente.
Recursos
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Notas a pie de página
1 How Does the Amazon Recommendation System Work?. Baeldung. 18 de marzo de 2024