2 de agosto de 2024
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 convirtió en un valioso caso de uso para las tecnologías impulsadas en IA, ya que los clientes siguen esperando más de las empresas. La tecnología de IA desplegada con este enfoque puede incluir machine learning, procesamiento de lenguaje natural (PLN), automatización de procesos robóticos, análisis predictivo y mucho más. La incorporación de la IA es un componente fundamental de cualquier transformación digital moderna.
La IA mejora las interacciones con los clientes analizando y clasificando grandes cantidades de datos de los clientes. El análisis de datos da como resultado una experiencia del cliente altamente personalizada que aborda las necesidades de los clientes 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 empresas adaptar las preferencias e interacciones de los clientes, aumentando la satisfacción de estos desde el principio.
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Los clientes de hoy tienen grandes expectativas de que las empresas brinden una experiencia de extremo a extremo. 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 tomar grandes cantidades de datos y analizar el comportamiento del cliente y la interacción del cliente. Por separado, las soluciones de IA y las herramientas de IA generativa pueden crear chatbots impulsados por IA para administrar 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 empresa puede capitalizar el feedback de los clientes y la experiencia de los usuarios para personalizar las interacciones con los clientes y ganar confianza y credibilidad.
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 insights valiosos 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 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 usan 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 empresa 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 la 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.
Incorporar la IA en la experiencia del cliente puede mejorar los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM). Un CRM impulsado por IA puede automatizar tareas, como la entrada de datos y la calificación de clientes potenciales, y ayudar a los representantes de ventas a predecir qué clientes potenciales tienen más probabilidades de conversión. Esto puede ayudar a los equipos de ventas a mejorar su 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 atención 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 empresas 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 empresas interactúan con sus clientes y 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, mediante un modelo capacitado y ajustado en IBM® watsonx.ai, la aplicación de IA generativa extrae y resume datos relevantes y genera historias en lenguaje natural.
Análisis predictivo de Starbucks
Starbucks usa 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 análisis predictivos 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 exhibir 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 lo que otros clientes podrían estar comprando.
Amazon utiliza PLN para extraer información sobre comentarios de clientes y descripciones de productos.2 Por separado, la empresa usa algoritmos de machine learning y aprendizaje profundo 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 después.
Los avances en otras tecnologías relacionadas, como la realidad aumentada (RA) y la realidad virtual (RV), probablemente serán más relevantes. 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 manera en que un cliente interactúa y se conecta con una empresa.
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 la experiencia del cliente (CX). 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 empresa siguen siendo elementos fijos del recorrido de la CX. Con las herramientas adecuadas, la inteligencia de la conversación brinda a las empresas un insight más profundo 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