El papel de la IA en la creación de una experiencia de cliente más humana

En un mundo donde las redes sociales y la tecnología han nivelado el campo de juego entre marcas grandes y pequeñas, los líderes saben que el único diferenciador verdadero es la experiencia del cliente (CX). Saben que es uno de los aspectos más humanos de la gestión de un negocio y están explorando tecnologías innovadoras como la inteligencia artificial (IA) para enriquecerlo.

Además de la eficiencia del flujo de trabajo, las herramientas de IA brindan información matizada que puede transformar los recorridos de sus clientes para que sean más atractivos y comprensivos. Le permiten desarrollar una estrategia convincente de experiencia del cliente para servir mejor a los clientes, brindar ofertas personalizadas y construir relaciones significativas.

En este artículo, desglosaremos de qué se trata la experiencia del cliente con IA y las tecnologías que la impulsan. También verá ocho aplicaciones prácticas de IA para crear una experiencia de cliente memorable y personalizada.

¿Qué es la experiencia del cliente impulsada por IA?

La experiencia del cliente con IA es el uso de tecnologías de IA como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el análisis de texto y el análisis de sentimientos para deleitar a los clientes donde sea y como sea que interactúen con su marca.

Las herramientas de IA no solo ayudan a reemplazar procesos engorrosos con flujos de trabajo altamente eficientes, sino que analizan sin problemas datos no estructurados para extraer inteligencia comercial importante. Estos valiosos conocimientos permiten a los empleados tomar mejores decisiones que mejoran la experiencia y satisfacción general del cliente.

De hecho, según el Informe sobre el estado de las redes sociales de 2023, el 96 % de los líderes empresariales cree que la IA ayudará a las empresas a mejorar significativamente sus procesos de toma de decisiones en el futuro.

Tecnologías que potencian la experiencia del cliente con IA

Hay muchas tecnologías basadas en IA que funcionan en conjunto para mejorar la experiencia del cliente. Estos son los más destacados.

Procesamiento natural del lenguaje

NLP ayuda a una computadora a comprender el lenguaje humano a través del análisis de texto, completo con coloquialismos, matices basados ​​en el lenguaje y emojis. Para hacer esto, NLP utiliza otras dos subtareas de IA: comprensión del lenguaje natural (NLU) y generación del lenguaje natural (NLG). NLU y NLG potencian los asistentes inteligentes y los chatbots impulsados ​​por IA para que puedan usarse para un servicio al cliente mejorado las 24 horas.

Análisis de los sentimientos

El análisis de sentimientos detecta emociones o sentimientos en los datos, que se pueden usar para medir cómo los clientes perciben su marca o sus servicios. La tecnología identifica el sentimiento en los comentarios de una amplia gama de fuentes, como plataformas como Trustpilot o Google My Business, comentarios en redes sociales y menciones directas, encuestas y fuentes de noticias.

Analítica predictiva

El análisis predictivo comprende los patrones en el comportamiento del cliente para anticipar las necesidades futuras de los clientes. Se utiliza para optimizar las ventas, planificar la logística y la cadena de suministro, o impulsar las promociones de marca para lograr el máximo impacto. Por ejemplo, al estudiar los datos de los clientes, los minoristas pueden anticipar flujos y reflujos en las pisadas en función de la ubicación, los eventos o las estaciones y asignar los recursos en consecuencia.

El análisis predictivo también se puede utilizar para detener la rotación de clientes mediante la identificación de factores contribuyentes basados ​​en la voz de los datos del cliente.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático (ML) se utiliza para extraer información de grandes cantidades de datos automáticamente. Los sistemas de IA utilizan el aprendizaje automático para automatizar subtareas como la extracción de temas, la clasificación de características y el análisis de texto necesarios para el análisis de texto y el análisis de sentimientos.

Estos modelos analizan datos a través de redes neuronales artificiales (ANN) para comprender y correlacionar patrones en los datos y aprender sobre la marcha. Esto significa que, cuando procesan los datos de la experiencia del cliente, pueden profundizar en la demografía de la audiencia, los intereses, los temas de actualidad y otros factores para proporcionar información cada vez más precisa a lo largo del tiempo.

Un ejemplo de esto es cómo Spotify utiliza el aprendizaje automático para mejorar las recomendaciones de contenido. Predice lo que les puede gustar a los consumidores en función de sus elecciones de escucha actuales y ofrece sugerencias personalizadas sobre géneros musicales, listas de reproducción y podcasts.

Reconocimiento de entidad nombrada

El reconocimiento de entidades nombradas (NER) permite que una computadora identifique nombres importantes que ocurren en los datos. Estas entidades nombradas pueden ser personas, negocios, monedas o ubicaciones y son necesarias para el análisis competitivo. Un modelo NER se puede entrenar para reconocer millones de puntos de datos y aplicarlos a contextos específicos de la industria.

Visión por computador

La visión por computadora ayuda en el reconocimiento de imágenes y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), lo que ayuda a un sistema a detectar patrones en grandes datos basados ​​en imágenes. Esta tecnología se usa a menudo para identificar celebridades, marcas y productos en plataformas de redes sociales para publicidad dirigida y análisis competitivo, y para diagnosticar problemas de los clientes.

8 formas de aplicar la IA a la experiencia del cliente

Según nuestra investigación, los líderes empresariales ven un gran potencial en la IA para hacer que sus marcas estén más centradas en el cliente. Estas son las aplicaciones más útiles de inteligencia artificial y aprendizaje automático que, según los ejecutivos, crearán una experiencia del cliente más rica y efectiva.

1. Segmentación conductual para productos y marketing específicos

Según el informe Estado de las redes sociales de 2023, el 49 % de los líderes empresariales cree que la IA será fundamental para la segmentación del comportamiento a fin de identificar y dirigirse a segmentos de clientes específicos.

Las capacidades de IA escanean millones de puntos de datos de varias fuentes, como redes sociales y sitios web de revisión para detectar patrones ocultos. Así es como brindan información más allá de los estereotipos demográficos tradicionales (por ejemplo, todos los jugadores son hombres), lo que le permite reducir la segmentación tanto como desee. Esta información lo ayuda a desarrollar campañas de marketing dirigidas más efectivas y un mayor nivel de personalización en productos y servicios.

Por ejemplo, esta empresa de maquillaje tiene una campaña de marketing en Facebook dirigida a mujeres mayores de 50 años para una sección de su línea de maquillaje, según el perfil de la audiencia.

2. Análisis predictivo para pronosticar el comportamiento futuro de los clientes

Según el mismo informe, el 45 % de los líderes cree que el uso de análisis predictivos para indicar el comportamiento futuro de los clientes será una aplicación esencial de IA.

El análisis predictivo utiliza el aprendizaje automático para analizar datos, tanto internos (ventas y datos de clientes) como externos (eventos actuales, datos de la competencia, reseñas y comentarios en redes sociales) para obtener información. Estos son fundamentales para anticipar las tendencias del mercado e informar las decisiones sobre el control de inventario, el gasto en marketing y otras inversiones.

Por ejemplo, la empresa de bebidas alcohólicas Diageo utiliza IA para obtener pronósticos en tiempo real de la demanda de los clientes, los precios de las materias primas y los pagos de los acreedores. También utiliza información de inteligencia artificial para informar las decisiones de inversión en función de factores como el momento, la duración y el alcance de una campaña de marketing.

3. Optimice los precios en función de la demanda

El cuarenta y cinco por ciento de los líderes empresariales dicen que AI y ML serán fundamentales para construir modelos de precios dinámicos en el futuro.

Esto no es sorprendente dado que los precios dinámicos son comunes en industrias como la hotelería y el turismo con una demanda de clientes fluctuante (p. ej., la popularidad de un vuelo/destino) y estacionalidad (fines de semana o días de semana).

Los algoritmos de IA analizan datos históricos y en tiempo real (p. ej., inventario, ventas basadas en datos demográficos, precios de la competencia y publicaciones en redes sociales) para obtener información muy relevante y sensible al tiempo. Con esta información, los equipos pueden personalizar los precios de los productos y los mensajes de manera proactiva para que pueda aumentar su competitividad y cumplir con los objetivos de ingresos.

4. Análisis de sentimientos para comprender los comentarios de los clientes.

Entre los líderes empresariales que encuestamos, el 44% informa que el análisis de sentimientos impulsado por IA será clave para comprender los comentarios de los clientes y responder a los problemas de los clientes de manera más eficiente.

El análisis de sentimientos puede especificar lo que les gusta y lo que no les gusta a los clientes sobre su marca al brindarle métricas negativas y positivas específicas sobre un tema o aspecto de su negocio. Por ejemplo, un sistema de salud puede utilizar el análisis de sentimientos de las redes sociales para identificar con qué aspectos de su organización los pacientes están satisfechos y cuáles deben mejorarse.

De esta manera, el análisis de sentimientos puede identificar los factores que afectan la imagen de su marca, la tasa de retención de clientes o la lealtad a la marca.

En Sprout, puede hacerlo desde una variedad de fuentes de escucha social como Twitter e Instagram. Puede monitorear y organizar las menciones sociales en tiempo real y medir el sentimiento en función de los términos y hashtags que desea rastrear, todo en una plataforma unificada.

5. Personalice el contenido y mejore la participación del cliente

El cuarenta y cuatro por ciento de los encuestados cree que usar motores de recomendación de contenido para mejorar la personalización es una de las aplicaciones más prometedoras de la IA.

Las herramientas de IA brindan información específica del cliente a partir del historial de compras, el comportamiento del sitio web (búsquedas, desplazamientos y clics) y comentarios para predecir qué les puede interesar, de modo que pueda personalizar y optimizar su contenido para lograr el máximo impacto.

También puede impulsar el compromiso del cliente y mejorar significativamente las tasas de respuesta de los clientes con respuestas sugeridas personalizadas y preaprobadas utilizando herramientas como Sprout, como lo hizo la marca de helados Carvel para mejorar la experiencia del cliente.

6. Reconocimiento de imágenes para analizar contenido visual

Con el contenido visual dominando todo, desde las redes sociales hasta la búsqueda web, el 43 % de los líderes empresariales cree que la IA ayudará con el reconocimiento de imágenes para identificar y analizar el contenido visual.

Los algoritmos de IA visual identifican patrones en el contenido visual, analizan los historiales de búsqueda y brindan sugerencias específicas para ideas de diseño o variaciones. Muchas marcas populares como Canva y redes sociales como Pinterest ya han integrado esta función de IA en sus plataformas para una experiencia de usuario más rica.

La IA visual es igualmente crítica en la extracción de sentimientos, el análisis de la competencia y las tácticas publicitarias y de marketing personalizadas. Por ejemplo, mientras buscaba "ideas para dormitorios con paredes grises" en Pinterest, también recibí anuncios dirigidos de la marca de decoración del hogar Wayfair.

AI para contenido visual también incluye análisis de contenido de video.

Los videos son solo una serie de imágenes o cuadros que se muestran a una velocidad acelerada. Los algoritmos de IA descomponen estos marcos y buscan caras de celebridades, marcas, logotipos, ubicaciones u otros elementos que han sido entrenados para buscar.

Esta capacidad cambia las reglas del juego porque le permite medir el sentimiento en los videos tan fácilmente como en los datos de texto. Puede medir el sentimiento del cliente y realizar análisis competitivos sobre marcas competidoras a partir de videos en plataformas como TikTok, Instagram y YouTube.

7. Mejore el servicio al cliente a través de mejores interacciones de chatbot

El cuarenta y uno por ciento de los líderes empresariales cree que la PNL desempeñará un papel clave en la mejora de las interacciones con los clientes a través de asistentes virtuales y chatbots inteligentes.

NLP permite que los agentes virtuales y los chatbots comprendan el lenguaje conversacional y respondan a los clientes generando automáticamente respuestas basadas en parámetros establecidos.

A diferencia de los chatbots basados ​​en reglas, los algoritmos impulsados ​​por IA tienen la capacidad de comprender la semántica y, por lo tanto, identificar los problemas de los clientes con mayor facilidad. Incluso pueden recomendar los siguientes pasos, como dirigir al cliente a un agente en vivo.

Marcas como Walmart ya están adoptando capacidades de inteligencia artificial conversacional con ChatGPT para enriquecer la experiencia de sus clientes. Además de tener acceso a un servicio al cliente intuitivo, los clientes también podrán agregar productos a su carrito enviando mensajes de texto o usando comandos de voz, a través de la aplicación móvil de Walmart.

8. Búsqueda por voz optimizada para una mejor experiencia del cliente y clasificación SEO

Por último, pero no menos importante, el 40 % de los líderes cree que la optimización de la búsqueda por voz es una de las aplicaciones más importantes de la IA en el futuro.

La optimización de búsqueda por voz basada en IA mejora el contenido y la estructura de su sitio web para aumentar la visibilidad para que obtenga mejores resultados en las clasificaciones de búsqueda por voz. Esta es una necesidad creciente para las marcas, dado que se prevé que las compras habilitadas por voz a través de teléfonos inteligentes y dispositivos inteligentes en el hogar crezcan un 400 % en dos años (2021 a 2023).

De manera similar, AI está ayudando a reemplazar los tediosos sistemas de grabación de voz interactiva (IVR) con automatización de voz inteligente para aumentar la eficiencia del servicio al cliente.

Cree una experiencia de cliente más humana con IA

Las herramientas de IA pueden acelerar su camino hacia una experiencia de cliente más rica basada en una atención personalizada, un soporte más rápido y un compromiso auténtico.

Realizar una auditoría de la experiencia del cliente es un buen punto de partida para que pueda identificar qué funciona actualmente y qué áreas necesitan su atención. También le dará una mejor idea de qué capacidades de IA servirán mejor a sus objetivos comerciales.

Eche un vistazo a algunas de las plantillas que hemos desarrollado para ayudarlo a auditar y optimizar su experiencia de cliente.