IA en la experiencia del cliente (experiencia del cliente)
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 compañía.
La experiencia del cliente se ha convertido en un caso de uso valioso para las tecnologías impulsadas por IA a medida que los clientes continúan esperando más de las empresas. La tecnología de IA desplegada con este enfoque puede incluir machine learning, procesamiento del lenguaje natural (PLN), automatización robótica de procesos, análisis predictivo y más. La incorporación de IA es un componente importante de cualquier proceso de transformación digital moderno.
La IA mejora las interacciones con los clientes analizando y clasificando grandes cantidades de datos de clientes. El análisis de datos da como resultado una experiencia del cliente altamente personalizada que aborda las necesidades del cliente en todos los puntos de contacto y aumenta la eficiencia operativa.
La capacidad de datos y análisis en profundidad es lo que diferencia la experiencia del cliente de IA de otros enfoques. Su capacidad para detectar patrones, revisar el historial de compras y monitorear el comportamiento de las redes sociales permite a las compañías adaptar las preferencias e interacciones de los clientes, aumentando la satisfacción del cliente desde el principio.
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Los clientes de hoy tienen grandes expectativas de que las compañías brinden una experiencia de extremo a extremo. Las compañías 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 compañías pueden tomar grandes cantidades de datos y analizar el comportamiento y la interacción del cliente. Por separado, las soluciones de IA y las herramientas de IA generativa pueden crear chatbots impulsados por IA para gestionar la atención al cliente y proporcionar asistentes virtuales a los clientes.
El despliegue de tecnología de IA puede ser arriesgado, pero puede tener grandes recompensas si se implementa bien. Esto incluye escuchar, probar y luego capitalizar la innovación. Al implementar la IA, una compañía puede capitalizar los comentarios de los clientes y la experiencia del usuario para personalizar las interacciones con los clientes y ganar confianza y confiabilidad.
Hay varios beneficios clave para los sistemas de experiencia del cliente impulsados por IA:
Uno de los beneficios clave de las herramientas de IA es el uso de algoritmos de machine learning para obtener información valiosa sobre el comportamiento de un cliente. La tecnología permite a la compañía rastrear los intereses y preferencias de un cliente para luego adaptar las recomendaciones. Este enfoque personalizado puede aumentar la lealtad de los clientes y las conversiones de ventas.
Los chatbots impulsados por IA están aumentando en popularidad a medida que la tecnología mejora. El enrutamiento de IA ahora puede predecir por qué un cliente en particular está buscando ayuda. Los chatbots utilizan IA conversacional para actuar como el 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 de integrar datos de múltiples fuentes, incluidas las de Internet, las tiendas, los dispositivos móviles y las redes sociales. Esto brinda a los clientes la opción de cambiar entre canales a su gusto sin interrupciones y es más probable que los mantenga comprometidos con el negocio.
Los clientes proporcionan feedback de muchas maneras diferentes y a través de muchos canales diferentes. 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 compañía a comprender a sus clientes en un nivel más profundo y a comprender realmente cómo se siente un cliente con respecto a un producto.
Hoy en día, los clientes esperan acción en tiempo real y, con IA, un negocio puede modificar el recorrido del cliente en el acto. Las herramientas de IA pueden ajustar el contenido de un sitio web para resaltar productos que están más alineados con 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 impulsado por IA puede automatizar tareas, como la introducción de datos y el puntaje de clientes potenciales, y ayudar a los representantes de ventas a predecir qué clientes potenciales tienen más probabilidades de convertir. Esto puede ayudar a los equipos de ventas a mejorar su proceso de toma de decisiones.
Implementar la IA en el área de experiencia del cliente del negocio es emocionante, pero también presenta varios desafíos.
Menos interacciones humanas: si bien la IA es una tecnología eficiente y revolucionaria, puede carecer del toque humano que los clientes podrían estar buscando. Es probable que un cliente aún espere 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 complejos: incorporar un sistema impulsado por IA a un sistema de servicio al cliente existente puede ser un desafío y una tarea compleja. La integración debe estar alineada 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 son escépticos sobre las interacciones impulsadas por IA y la precisión de las soluciones.
Las principales compañías comenzaron a aprovechar el poder de la IA en la experiencia del cliente y están comenzando 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 compañías interactúan con sus clientes y cambiando los modelos de negocio para estar más alineados con las necesidades de los consumidores.
Soluciones impulsadas por IA de Wimbledon
Wimbledon, uno de los torneos de tenis más conocidos del mundo, se asoció con IBM® Consulting para crear insights generados por IA y experiencias digitales de clase mundial.
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 emplea la IA para "amplificar la conexión humana".1 A través de su iniciativa Deep Brew, Starbucks creó un conjunto de herramientas de IA para elevar el negocio del café y la experiencia del cliente en la tienda.
La herramienta emplea el machine learning y el análisis predictivo para personalizar los mensajes de marketing, lo que impulsa la retención y mejora los flujos de trabajo. La herramienta se emplea en su aplicación móvil para sugerir opciones de menú en función del historial de pedidos del cliente y su ubicación, entre otros factores.
La transformación digital de Boots UK
La cadena minorista y farmacéutica de productos de salud y belleza necesitaba una actualización de infraestructura para satisfacer las necesidades cambiantes del mundo del comercio electrónico. Boots trabajó con IBM para transferir los programas heredados a IBM Cloud y trabajaron juntos mediante Red Hat OpenShift en la plataforma de contenedores IBM Cloud para crear, replicar y probar el entorno digital.
La infraestructura modernizada permitió a Boots manejar grandes eventos de ventas, como el Black Friday, y los principales lanzamientos de productos con facilidad. 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 revolucionó las compras de comercio electrónico al hacer recomendaciones personalizadas de productos a los clientes. El sistema basado en datos analiza el comportamiento del cliente, el historial de compras, el historial del carrito y más para comprender sus datos demográficos y comprender lo que otros clientes podrían estar comprando.
Amazon emplea NLP para extraer información sobre opiniones de clientes y descripciones de productos.2 Por separado, la compañía emplea algoritmos de machine learning y aprendizaje profundo para gestionar su sistema de recomendaciones. Capacita 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 allá.
Es probable que los avances en otras tecnologías relacionadas, como la realidad aumentada (RA) y la realidad virtual (RV), pasen más a primer plano. Por ejemplo, un cliente puede crear una versión digital de sí mismo para probar 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 se conecta con un negocio.
El papel actual de la IA es hacer que los procesos sean más rápidos y eficientes, pero a medida que pasa el tiempo, es probable que tome un papel más autónomo en la administración de experiencia del cliente. La integración de la IA en el futuro busca convertirse en parte del ecosistema empresarial en sí, incluidas las herramientas de autoservicio, que probablemente también serán más frecuentes.
Es probable que la inteligencia de conversación gane popularidad en el futuro, ya que los canales en línea y telefónicos de una compañía siguen siendo elementos fijos del recorrido de experiencia del cliente. Con las herramientas adecuadas, la inteligencia de la conversación brinda a las compañías una visión más profunda de la interacción del cliente y mejora la experiencia del empleado.
Los avances tecnológicos han sido asombrosos, especialmente en relación con las herramientas impulsadas por IA. Pero, con estas nuevas tecnologías vienen más riesgos y la necesidad de centrarse en la ética y la transparencia de la IA. Los clientes quieren saber cómo un negocio está utilizando sus datos, especialmente para los procesos de IA. La confianza del cliente es clave a medida que la IA continúa mejorando la experiencia del cliente.
Recursos
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Notas de pie de página
1 How Does the Amazon Recommendation System Work?, Baeldung, 18 de marzo de 2024