La inteligencia artificial (IA) en la gestión de las relaciones con los clientes (CRM) permite a las organizaciones automatizar los procesos de negocio organizando y gestionando la información de los clientes con facilidad.
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 emplee de manera efectiva en CRM, las organizaciones deben contar con medidas de precisión y privacidad de los datos. La base de todas las relaciones con los clientes y el compromiso del cliente se basa en la seguridad de una organización y en que los clientes depositen su confianza en la organización.
La combinación de herramientas impulsadas por IA con los sistemas de 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 de CRM ayuda a la organización a llevar los datos de los clientes al siguiente nivel con una mayores insights sobre el comportamiento, las necesidades y las preferencias de los clientes, entre otros factores importantes.
Pero, ¿cómo llegamos aquí? El compromiso del cliente es el meollo de la CRM. A medida que la tecnología se ha perfeccionado, las necesidades de los clientes han evolucionado. Si bien los proveedores de software de CRM han sido defensores de la IA, solo recientemente ha ganado popularidad y está revolucionando la forma en que interactúan las empresas y los clientes.
Los sistemas de CRM originales eran bases de datos de información e interacciones con los clientes que mantenían y empleaban los departamentos de contabilidad. Con el paso del tiempo, los sistemas comenzaron a incorporar más funciones y herramientas para otros departamentos, como marketing, equipos de ventas y atención al cliente. Sin embargo, a medida que las empresas crecían, también lo hacían las expectativas de los clientes y la necesidad de retenerlos.
La gran cantidad de datos generados por la plataforma de CRM se volvió demasiado para el sistema tradicional y se tuvo que encontrar una nueva solución. Aquí es donde intervinieron las herramientas de IA generativa y desde entonces cambiaron la forma en que funcionan los sistemas de CRM en la actualidad.
Las nuevas herramientas basadas en IA, como los resúmenes procesables de reuniones, las plantillas de correo electrónico personalizadas y el enrutamiento automatizado de tickets, modificaron el proceso de CRM. Otras herramientas tecnológicas, como el uso de notificaciones inteligentes, proporcionan insights sobre el pipeline de ventas. La experiencia del cliente es ahora el meollo de la CRM y se basa en insights de datos en tiempo real para las interacciones personalizadas y oportunas que esperan los clientes.
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El IBM Institute for Business Value publicó una serie de guías respaldadas por investigaciones llamadas The CEO's guide to generative AI sobre temas que van desde la IA generativa en ciberseguridad hasta la experiencia del cliente. El IBM Institute for Business Value identificó 3 cosas que todo líder debe saber y lo que puede hacer al respecto:
Al emplear los datos de los clientes de todas las áreas de una empresa, incluidas las funciones de ventas, marketing y servicio, puede personalizar la experiencia del cliente y emplear los datos de CRM en su máximo potencial.
Qué pueden hacer los líderes: aspirar a lo más alto en relación a sus objetivos de uso de las capacidades de la IA. La IA generativa podría estar disponible para todas las empresas. Todo se reduce a cómo eligen los directores ejecutivos usar esta capacidad para sus necesidades comerciales. Permita que los diseñadores refuercen la creación de contenido con IA generativa e interactúen con la tecnología de IA. Emplee IA generativa para simplificar las cosas al establecer pautas específicas para cada caso de uso y complemente los modelos abiertos con una inversión en datos de propiedad exclusiva.
La promesa de lo que la IA generativa puede ofrecer a sus clientes se ampara en una base de confianza de la propia empresa. 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 directores ejecutivos deben liderar con empatía y priorizar la ética en los recorridos. Genere confianza con los clientes desarrollando una ética de IA generativa específica para sus inquietudes y bríndeles una experiencia confiable que ayude a garantizar su satisfacción. Integre IA generativa en 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.
En promedio, el 87 % de los ejecutivos espera que la IA generativa mejore los puestos de trabajo, no que los reemplace. La IA generativa promete automatizar tareas que antes eran demasiado complicadas para que las máquinas las manejaran. El éxito de una asociación humano-máquina es el principal desafío del cambio organizacional al incorporar herramientas de IA. Los directores ejecutivos deben considerar cuidadosamente dónde incorporar la IA a la cadena de valor y mantener la IA generativa como una consideración en todo el proceso de toma de decisiones cuando se trata del impacto y el bienestar de los empleados.
Qué pueden hacer los líderes: desarrollar una asociación humano-máquina desde el principio que sea capaz de crear más valor del que cualquiera de los dos puede crear por su cuenta. Dé una buena impresión con la IA generativa al proporcionar mensajes positivos sobre cómo esta 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 una manera que motive a los empleados a desempeñarse al más alto nivel, así como que involucre a los empleados en el diseño de la implementación de la IA.
Hay varios beneficios clave para los sistemas de CRM impulsados por IA:
Una de las mejores contribuciones de la IA a la CRM son los analytics predictivos. Las soluciones de CRM con IA tienen capacidades mejoradas de análisis de datos que analizan datos históricos y el comportamiento del cliente. Estos factores ayudan a las organizaciones con insights de datos, prever ventas y agilizar a qué sectores demográficos dirigirse.
También proporciona a la organización inteligencia unificada y una sola voz sobre cómo se debe recopilar y emplear el análisis de datos. La herramienta predictiva también puede ayudar a gestionar la rotación 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 punto de venta para los representantes de ventas y sirve como una enorme oportunidad de ventas. El contacto se puede hacer a través de todos los canales, tales como la aplicación, en línea, redes sociales o en persona.
La IA y la automatización son herramientas diferentes, pero ambas son muy valiosas entre sí. Las herramientas de automatización impulsadas por IA, como los chatbots y los asistentes virtuales, pueden gestionar consultas rutinarias de los clientes y brindarles soporte las 24 horas del día.
Por separado, las herramientas de automatización, como los chatbots impulsados por IA, pueden reducir los tiempos de respuesta y dar más tiempo a los empleados para que se concentren en tareas desafiantes.
La era de las redes sociales está aquí y una cosa con la que la IA puede ayudar es analizar el texto y los canales de redes sociales para obtener reseñas de los clientes. El monitoreo de estos canales en tiempo real permite a las empresas brindar una atención de seguimiento rápida según sea necesario y puede contribuir a la retención de clientes a largo plazo.
Los equipos pueden priorizar clientes potenciales de manera más eficiente y evaluar la probabilidad de conversión con el puntaje de clientes potenciales impulsado 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 a los clientes potenciales y gestionar campañas en nombre del equipo.
Un sistema de CRM maneja una cantidad asombrosa de datos, incluidos datos no estructurados y datos empresariales complejos que provienen de varios canales de comunicación diferentes.
La IA en CRM puede emplear herramientas, como el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático (ML), para organizar y clasificar datos de una manera significativa que, de otro modo, no se aprovecharían. Además, puede acelerar la ejecución de planes basados en los datos que se recopilan.
La implementación de la IA en CRM no está exenta de desafíos. El IBM Institute for Business Value descubrió que, si bien el 78 % de los ejecutivos dice que su organización tiene un enfoque para escalar la IA generativa en las experiencias de los clientes y los empleados, la mayoría todavía está descubriendo cómo garantizar una calidad constante. Más de la mitad (el 56 %) informa de que no tienen un proceso para revisar los resultados de la IA generativa y resolver problemas. Estos incluyen:
Tiempo: la configuración inicial de una IA en un sistema de CRM puede llevar mucho tiempo dependiendo del tamaño de la organización y de cuáles sean las necesidades específicas de la empresa. Para que las cosas funcionen sin problemas en la implementación, debe haber una interacción eficiente del equipo. Otro aspecto es el precio. Cuanto más compleja sea la IA en el sistema de CRM, más dinero podría gastar la empresa en configurar la tecnología.
Ciberseguridad: El camino hacia una atención al cliente de calidad es el mantenimiento de la entrada de datos externos y datos internos. Gran parte de estos son datos personales confidenciales de clientes, y deben almacenarse de forma segura y recopilarse únicamente de conformidad con la ley. Los clientes también deben saber que sus datos se emplean y almacenan para el propósito previsto para el cual fueron recopilados.
Equilibrio entre la IA y los servicios humanos: La CRM con IA puede automatizar mucho y reducir la conexión humana. Los clientes pueden sentirse desconectados de la empresa y extrañar la interacción personal que antes tenían con un departamento de atención al cliente tradicional. Por lo tanto, es importante que la organización les recuerde a los clientes que el robot es una ayuda informativa y no un servicio de asistencia.
Los casos de uso de IA en CRM son amplios y varían dependiendo de cuáles sean los objetivos del negocio. Algunos importantes son:
Business intelligence: Las herramientas de IA ofrecen a las empresas un nuevo enfoque para diferentes áreas del negocio, como ventas, marketing y atención al cliente. La IA proporciona análisis e insights de los datos de los clientes que pueden ayudar a tomar decisiones más inteligentes a largo plazo y atender las necesidades de los clientes.
Atención al cliente: Las herramientas de IA, como los chatbots AI, se pueden emplear en la estrategia de atención al cliente de una empresa para proporcionar respuestas rápidas y precisas a las consultas. Los chatbots impulsados por IA pueden mejorar la atención al cliente con soporte 24/7 para las consultas de los clientes.
Gestión de datos: La IA en CRM mantiene los datos de los clientes limpios y precisos al automatizar los procesos paso a paso, como entrada de datos, limpieza y enriquecimiento. Además, el CRM impulsado por 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 de CRM, la IA, junto con la automatización, puede automatizar tareas rutinarias y simplificar procesos. Los departamentos de TI que emplean IA pueden automatizar tareas rutinarias, como el enrutamiento de tickets y el diagnóstico.
Personalización de marketing: Los sistemas de CRM impulsados por IA pueden personalizar el material de marketing y segmentar a los clientes en función de los puntos de datos entrantes, como el historial de compras y la interacción.
Gestión de clientes potenciales: Mediante el uso de herramientas de IA para calificar clientes potenciales, la empresa puede automatizar el proceso de calificación y puntaje de clientes potenciales dentro del sistema de CRM. Por separado, los modelos de aprendizaje automático pueden recopilar más insights sobre las características y el comportamiento de los clientes potenciales, adaptando aún más el enfoque de difusión.
Analytics predictivos de clientes: Las capacidades de datos de la IA están muy extendidas, especialmente cuando se trata de IA en sistemas de CRM. Con la IA, las empresas pueden emplear datos históricos para hacer predicciones sobre el comportamiento del cliente y anticipar sus necesidades.
Optimización de procesos: Cuando la IA se incorpora a un sistema de CRM para procesos, ayuda a dirigir la operación y encontrar ineficiencias que de otro modo podrían pasar desapercibidas. Las empresas también pueden emplear la IA para analizar flujos de trabajo e identificar cuellos de botella en el sistema.
Optimización de las ventas: La tecnología de IA ayuda a las empresas a mejorar sus módulos de ventas de CRM mediante el uso de analytics predictivos para obtener clientes potenciales y priorizar los prospectos de alto valor. Los flujos de trabajo automatizados agilizan los procesos de venta, mientras que los analytics predictivos pueden ayudar a prever el comportamiento de los clientes.
Se espera que la experiencia del cliente sea cada vez más necesaria, ya que la hiperpersonalización es ahora la expectativa más alta que se ha puesto. Todas las empresas venden un producto digital y compiten por tener la experiencia digital más personalizada y que más llame la atención de los consumidores.
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 una atención al cliente inigualable. A medida que la tecnología de IA evoluciona, las empresas solo pueden esperar capacidades de IA y herramientas impulsadas por IA más avanzadas 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 revolucionó y seguirá revolucionando la forma en que una empresa interactúa con sus clientes y desarrollará la forma en que el mundo ve la experiencia del cliente. Las organizaciones que adaptan e incorporan IA en su proceso de CRM se mantienen a la vanguardia y se prepararán para prosperar en el espacio de gestión de relaciones con los clientes.
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¹ “IBM Institute for Business Value”, The CEO's guide to generative AI, IBM.