Muchos de los procesos de marketing actuales funcionan con inteligencia artificial y aprendizaje automático. Descubra cómo estas tecnologías están dando forma al futuro de la experiencia del cliente.
Mediante el uso de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) junto con análisis, las marcas están en una posición mucho mejor para mejorar las experiencias de servicio al cliente en cada punto de contacto y crear conexiones emocionales positivas.
Este artículo analizará las formas en que las marcas utilizan AI y ML para mejorar el servicio y la atención al cliente.
La IA y el aprendizaje automático mejoran drásticamente los CRM y los CDP
La IA mejora el viaje del servicio al cliente de varias maneras, incluido el seguimiento de conversaciones en tiempo real, brindando retroalimentación a los agentes de servicio y usando inteligencia para monitorear el lenguaje, los patrones del habla y los perfiles psicográficos para predecir las necesidades futuras de los clientes.
Esta funcionalidad también puede mejorar drásticamente la eficacia de la gestión de relaciones con los clientes (CRM) y las plataformas de datos de clientes (CDP).
Las plataformas de CRM, incluidas C2CRM, Salesforce Einstein y Zoho, han integrado la IA en su software para proporcionar decisiones en tiempo real, análisis predictivo y asistentes conversacionales, todo lo cual ayuda a las marcas a comprender e involucrar más a sus clientes.
Los CDP, como Amperity, BlueConic, Real-Time CDP de Adobe y ActionIQ, también han integrado la IA en capacidades más tradicionales para unificar los datos de los clientes y brindar funcionalidad y decisiones en tiempo real. Esta tecnología permite a las marcas obtener una comprensión más profunda de lo que quieren sus clientes, cómo se sienten y qué es lo más probable que hagan a continuación.
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Robots de servicio al cliente impulsados por IA al rescate
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático ahora se utilizan para recopilar y analizar datos sociales, históricos y de comportamiento, lo que permite a las marcas obtener una comprensión mucho más completa de sus clientes.
Debido a que AI aprende y mejora continuamente a partir de los datos que analiza, puede anticipar el comportamiento del cliente. Como tal, los chatbots impulsados por IA y ML pueden brindar a los clientes una conversación más personalizada e informada que puede responder fácilmente a sus preguntas y, de no ser así, enrutarlos de inmediato a un agente de servicio al cliente en vivo.
Bill Schwaab, vicepresidente de ventas para América del Norte de boost.ai, dijo a CMSWire que ML se usa en combinación con AI y una serie de otros modelos de aprendizaje profundo para respaldar a los agentes de servicio al cliente virtual de hoy.
«ML por sí solo puede no ser suficiente para obtener una comprensión total de las solicitudes de los clientes, pero es útil para clasificar la intención básica del usuario», dijo Schwaab, quien cree que las aplicaciones más brillantes de estas tecnologías en el servicio al cliente encuentran el equilibrio entre la IA y el ser humano. intervención.
“Los agentes virtuales se están convirtiendo en la primera línea en la experiencia del cliente además de los agentes humanos”, explicó. Debido a que estos agentes virtuales pueden resolver consultas de servicio rápidamente y están disponibles fuera del horario normal de servicio, los agentes humanos pueden concentrarse en interacciones más complejas o valiosas con los clientes. “La disponibilidad las 24 horas del día brinda a las marcas tiempo adicional para capturar la opinión de los clientes e informar una mejor toma de decisiones”.
Swapnil Jain, CEO y cofundador de Observe.AI, dijo que los agentes de servicio al cliente de hoy ya no tienen que dedicar tanto tiempo a interacciones transaccionales más simples, ya que las opciones digitales y de autoservicio han reducido el volumen de esas tareas.
«En cambio, los agentes deben sobresalir en comportamientos complejos y de mayor valor que impacten significativamente en la CX y los ingresos», dijo Jain, y agregó que las marcas están aprovechando la IA y el ML para mejorar las habilidades de los agentes, que incluyen empatía y escucha activa. Esto, a su vez, «impulsa los cambios de comportamiento necesarios para mejorar el rendimiento de CX a velocidad y escala».
Debido a que las conversaciones de los clientes contienen una mina de oro de información para mejorar el desempeño de los agentes, «la inteligencia de conversaciones impulsada por IA puede ayudar a las marcas con todo, desde el servicio y el soporte hasta las ventas y la retención», dijo Jain. “Con el uso de análisis de interacción avanzados, las marcas pueden beneficiarse al identificar los impulsores de CX positivos y negativos, el análisis avanzado de sentimientos e intenciones basado en la tonalidad y el entrenamiento de agentes basado en evidencia”.
El análisis predictivo produce información procesable
El análisis predictivo es el proceso de usar estadísticas, minería de datos y modelado para hacer predicciones.
La IA puede analizar grandes cantidades de datos en muy poco tiempo y, junto con el análisis predictivo, puede producir información procesable en tiempo real que puede guiar las interacciones entre un cliente y una marca. Esta práctica también se conoce como compromiso predictivo y utiliza IA para informar a una marca cuándo y cómo interactuar con cada cliente.
Don Kaye, CCO de Exasol, habló con CMSWire sobre las formas en que las marcas utilizan el análisis predictivo como parte de sus estrategias de datos que se vinculan con sus objetivos comerciales generales.
“Hemos visto de primera mano cómo las empresas utilizan el análisis predictivo para informar mejor los procesos de toma de decisiones de sus organizaciones para impulsar experiencias de cliente poderosas que resulten en lealtad a la marca y ganen la confianza del consumidor”, dijo Kaye.
Como ejemplo, le dijo a CMSWire que los bancos usan el «aprendizaje supervisado» o la regresión y la clasificación para calcular los riesgos de impago de préstamos o los departamentos de TI para detectar el correo no deseado.
«Con los minoristas, los hemos visto buscar los beneficios del ‘aprendizaje profundo’ o aprendizaje reforzado, que permite un nuevo nivel de automatización de extremo a extremo, donde los modelos se vuelven más adaptables y utilizan volúmenes de datos más grandes para una mayor precisión», dijo. dijo.
Según Kaye, las empresas con análisis avanzado también tienden a tener arquitecturas de datos abiertas y ágiles que promueven el acceso abierto a los datos, también conocido como democratización de datos.
Kaye es una gran defensora de la IA y el ML y cree que las tecnologías seguirán creciendo y se convertirán en una rutina en todas las verticales, con la democratización de la analítica que permitirá a los profesionales de datos centrarse en escenarios más complejos y hacer que la personalización de la experiencia del cliente sea la norma.
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Análisis de sentimiento Entiende la emoción
El análisis de sentimientos impulsado por IA permite a las marcas obtener información procesable que facilita una mejor comprensión de las emociones que sienten los clientes cuando encuentran puntos débiles o fricciones a lo largo del viaje del cliente, así como también cómo se sienten cuando tienen experiencias positivas y emocionalmente satisfactorias.
Julien Salinas, fundador y CTO de NLP Cloud, dijo a CMSWire que la IA a menudo se usa para realizar análisis de sentimientos para detectar automáticamente si una solicitud de atención al cliente entrante es urgente o no. «Si el sentimiento detectado es negativo, es más probable que el equipo de soporte aborde rápidamente el ticket».
El análisis de sentimientos puede detectar automáticamente emociones y opiniones al clasificar el texto del cliente como positivo, negativo o neutral mediante el uso de IA, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y ML.
Pieter Buteneers, director de ingeniería en ML e IA de Sinch, dijo que la PNL permite que las aplicaciones entiendan, escriban y hablen idiomas de una manera similar a la de los humanos.
«También facilita una comprensión más profunda del sentimiento del cliente», explicó. «Cuando la PNL se incorpora a los chatbots y los bots de voz, les permite tener un dominio del lenguaje aparentemente humano y ajustar sus tonos durante las conversaciones».
Cuando se usa junto con chatbots, NLP puede facilitar conversaciones similares a las humanas basadas en sentimientos. “Entonces, si un cliente está molesto, por ejemplo, el bot puede ajustar su tono para calmar la situación mientras avanza en la conversación”, dijo Buteneers. «Este sería un cambio intuitivo para un ser humano, pero los bots que no están equipados con análisis de sentimientos de NLP podrían perder las señales sutiles del sentimiento humano en la conversación y correr el riesgo de dañar la relación con el cliente».
Buteneers agregó que los avances en la PNL están marcando una enorme diferencia en la forma en que la IA entiende la información de los humanos. «Por ejemplo, la PNL se puede utilizar para realizar análisis de sentimientos textuales, que pueden descifrar la polaridad de los sentimientos en el texto».
Al igual que el análisis de sentimientos, la IA también es útil para detectar intenciones. Salinas dijo que a veces es difícil comprender rápidamente la solicitud de un usuario, especialmente cuando el mensaje del usuario es muy largo. “En ese caso, AI puede extraer automáticamente la idea principal del mensaje para que el agente de soporte pueda actuar más rápido”.
Los desafíos de usar IA y ML
Si bien la IA y el ML han seguido evolucionando y las marcas han encontrado muchas formas de utilizar estas tecnologías para mejorar la experiencia de servicio al cliente, los desafíos de la IA y el ML aún pueden ser abrumadores.
Kaye explicó que los modelos de IA necesitan buenos datos para ofrecer resultados precisos, por lo que las marcas también deben centrarse en la calidad y la gobernanza.
“Las bases de datos de análisis en memoria se convertirán en el impulsor de las funciones de creación, almacenamiento y carga en las herramientas de capacitación de ML dadas sus capacidades de análisis y su capacidad para escalar y brindar un tiempo óptimo para obtener información”, dijo Kaye. Agregó que estas herramientas se beneficiarán de una integración más cercana con los almacenes de datos de la empresa, lo que les permitirá ejecutarse de manera más efectiva en volúmenes de datos más grandes para garantizar una mayor escalabilidad del sistema.
Iliya Rybchin, socio de Elixirr Consulting, le dijo a CMSWire que gracias a ML y la gran cantidad de datos que recopilan los bots, están mejorando y seguirán mejorando. El desafío es que mejorarán en proporción a los datos que reciben.
“Por lo tanto, si una minoría subrepresentada con un dialecto único no utiliza un servicio en particular tanto como otros consumidores, el ML comenzará a ‘descontar’ los aspectos de ese dialecto como valores atípicos versus lenguaje común”, dijo Rybchin.
Explicó que el problema no es causado por la tecnología o la programación, sino que es el resultado del producto orientado al consumidor que no proporciona el mismo acceso al bot. «La solución consiste más en atraer a más consumidores al producto que en cambiar la forma en que se construye o diseña el producto».
Pensamientos finales: AI y ML admiten la experiencia general del cliente
AI y ML se han incorporado a las últimas generaciones de plataformas CDP y CRM, y los bots conversacionales impulsados por AI están ayudando a los agentes de servicio y mejorando la experiencia de servicio al cliente. Mientras tanto, el análisis predictivo y el análisis de sentimientos permiten a las marcas obtener información práctica que guía las interacciones posteriores entre un cliente y una marca.