Brindar experiencias de cliente excepcionales que les den control a los consumidores se reduce a las herramientas adecuadas y buenos datos.
Los clientes de hoy en día exigen una experiencia personalizada y fluida a través de sus canales preferidos, y quieren controlar la narrativa.
Mediante el uso de inteligencia artificial (IA) conversacional junto con buenos datos y análisis, las marcas pueden brindar una experiencia de cliente excepcional basada en las interacciones anteriores del cliente y los datos de las sesiones actuales.
Este artículo analizará las formas en que las marcas pueden crear dicha experiencia, junto con los desafíos que a menudo surgen durante el proceso.
¿Cómo mejora la IA conversacional la experiencia del cliente?
La IA conversacional que utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP), reconocimiento automático de voz, gestión avanzada de diálogos, aprendizaje profundo y aprendizaje automático (ML) es lo suficientemente avanzada como para pasar la prueba de Turing. Esta prueba determina si un programa de computadora puede funcionar lo suficientemente bien como para engañar a un humano haciéndole creer que está hablando con otro humano. Como tal, la IA conversacional brinda una experiencia mucho más realista que los chatbots tradicionales.
Evan Macmillan, director ejecutivo de Gridspace, una plataforma de automatización de centros de contacto, le dijo a CMSWire que la IA conversacional no era muy conversacional hasta hace poco y que, anteriormente, las marcas tenían que programar reglas estrictas para cada posible intención y respuesta del cliente.
“Hoy en día, los grandes modelos de lenguaje preentrenados no pueden comprender completamente el lenguaje, pero son herramientas extremadamente útiles”, dijo Macmillan. “En lugar de reglas de programación, las marcas pueden usar estos modelos para reconocer de manera flexible y precisa el significado y conversar de una manera más natural y con menos guiones”.
Los chatbots impulsados por IA pueden ser predictivos y personalizados, con respuestas más complejas y fluidas que son similares a la toma de decisiones humana. Estos bots de IA tienen acceso a las interacciones previas de un cliente, generalmente a través del software de gestión de relaciones con el cliente (CRM), pueden observar rasgos específicos del usuario (ubicación, edad, estado de ánimo, género), aprender estilos conversacionales de interacciones pasadas e incluso tomar acciones usando herramientas como como automatización robótica de procesos (RPA).
Si la IA conversacional es o no adecuada para una marca depende de los casos de uso específicos de cada marca. “La IA conversacional es solo una herramienta, a veces la correcta ya veces no, todo depende del trabajo a realizar”, dijo Macmillan.
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¿La gente realmente confía en las herramientas de IA?
La confianza de los clientes en la IA ha mejorado mucho en los últimos años. Un informe de Capgemini indicó que el 54 % de los clientes tienen interacciones diarias basadas en IA con las marcas, y el 49 % de esos clientes consideraron que sus interacciones con IA eran confiables.
La confianza en la IA tampoco se limita a los clientes: los empleados también confían en la IA. Un Oracle y un futuro lugar de trabajo [email protected] El informe reveló que el 64% de los empleados confiaría en un chatbot de IA en lugar de en su gerente, y el 50% ha usado un chatbot de IA en lugar de pedir consejo a su gerente.
También parece que a la mayoría de las personas les gusta tener conversaciones con chatbots de IA: el 65 % de los empleados encuestados dijeron que son optimistas, están emocionados y agradecidos por tener potencialmente «compañeros de trabajo» de IA y casi el 25 % dijo que tiene una relación cómoda con la IA en su lugar de trabajo.
Cuando se usa adecuadamente, la IA conversacional puede ser una herramienta eficaz en la caja de herramientas de servicio al cliente de una marca. Los clientes quieren tener el control de su propia narrativa y prefieren resolver sus problemas sin tener que hablar con un agente en vivo, siempre que su problema sea relativamente menor.
Anthony Chavez, fundador y director ejecutivo de Codelab303, un equipo de diseñadores, ingenieros y productores de experiencias digitales, dijo a CMSWire que la IA conversacional puede verse como un agente digital, un representante de la marca que no es menos crítico que un compañero de equipo que trabaja en el sitio en un ubicación de ladrillo y mortero.
«Los agentes digitales, si bien son el metaequivalente de un compañero de equipo en una tienda, también pueden crear interacciones hospitalarias, memorables y eficientes con invitados y clientes», dijo.
¿Cómo pueden ser malos los datos y qué los hace buenos?
Los datos pueden ser malos si no están estructurados, son inexactos, inconsistentes, incompletos o contienen duplicaciones. Debido a que los datos provienen de una miríada de fuentes, algunas de las cuales están en silos, mientras que otras están en diferentes formatos o bases de datos y otras no están formateadas, no hay coherencia y se deben reunir de una manera estructurada y coherente para que sean útiles.
“Los buenos datos, en el contexto de la IA conversacional, significan datos que admiten NLP, NLU (comprensión del lenguaje natural) y, en última instancia, identificación de intenciones; es decir, la máquina necesita comprender lo que el usuario está preguntando y luego proporcionar una respuesta humana. como respuesta que el usuario está buscando”, explicó Chávez.
Para convertir los datos malos en datos buenos, se deben «limpiar». La limpieza de datos es el proceso de corregir datos incorrectos en un conjunto de datos, lo que implica identificar cualquier error y luego actualizarlos, corregirlos o eliminarlos, lo que mejora la calidad de dichos datos.
Jory Hunga, gerente de desarrollo comercial de iPaydayLoans, un proveedor de préstamos de día de pago en línea, dijo a CMSWire que la mayoría de las marcas generalmente tienen una gran cantidad de datos de clientes almacenados en sus sistemas CRM, que se componen de interacciones pasadas, transacciones y transcripciones de sesiones de chat y llamadas.
“Sin embargo”, dijo Hunga, “una gran cantidad de estos datos a menudo vienen en un formato no estructurado, como comentarios textuales que a menudo pueden resultar difíciles de examinar para los agentes humanos en busca de información.
“Mediante el uso de bots de IA conversacionales, las marcas pueden hacer uso del aprendizaje automático avanzado para analizar rápidamente sus bases de datos y encontrar vínculos entre piezas de información mucho más rápido y con mayor precisión que cualquier agente humano”.
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¿Qué papel juega Analytics en CX?
El análisis de clientes comienza con la agregación y unificación de datos de todas las fuentes posibles, incluidos sitios web, aplicaciones móviles, correo electrónico, chat, redes sociales, tickets de servicio al cliente y visitas a la tienda. Una vez que las marcas unifican y estructuran esos datos, pueden usarlos para crear una vista holística de 360 grados de cada cliente.
El uso de análisis para determinar si un usuario encuentra la respuesta que busca es la clave para crear las mejores experiencias, dijo Chavez. “Los mejores conjuntos de datos para este propósito son una combinación de métricas cuantitativas y métricas cualitativas; después de todo, cada usuario tendrá una opinión fundamental única sobre tener una conversación con una máquina”.
Las empresas pueden utilizar el análisis de clientes para crear experiencias de cliente personalizadas y ayudar con las consultas de servicio al cliente. Los datos en tiempo real pueden ayudar a canalizar consultas en vivo a los agentes más apropiados al comienzo de la interacción con el cliente. Al interpretar y analizar estos datos, las marcas pueden tomar la «siguiente mejor decisión» en el recorrido del cliente.
Ben Hookway, director ejecutivo de Relative Insight, un proveedor de software de análisis de texto con sede en el Reino Unido, dijo a CMSWire que los análisis efectivos y eficientes son fundamentales para garantizar que las marcas brinden las experiencias que los consumidores desean.
«La IA conversacional es un gran avance, pero la clave absoluta para el éxito es la voluntad de las empresas de aprovechar la mina de oro sin explotar que son los datos de texto no estructurados en su conjunto, como las reseñas de los clientes, las transcripciones de llamadas y los extremos abiertos de las encuestas», dijo Hookway, quien agregó que son los datos de los clientes los que contienen las respuestas a las nuevas estrategias de participación.
Con la desaprobación continua y cada vez mayor de las cookies de terceros, el uso efectivo de los datos de origen es más importante que nunca.
«Para interactuar de manera efectiva con los consumidores en un panorama cada vez más competitivo y ruidoso», agregó Hookway, «las empresas deben observar los principales repositorios de datos que ya tienen, y que están generando todo el tiempo».
Debido a que las cookies de terceros eventualmente se eliminarán, los especialistas en marketing buscan formas innovadoras de comprender a sus audiencias, explicó. “No hay duda de que el análisis impulsado por la tecnología en torno a los datos propios, a menudo en forma de conversaciones con sus clientes, será fundamental para el éxito futuro”.
¿Cuáles son los desafíos que enfrentan las marcas con la IA?
Las marcas de hoy quieren destacarse por las experiencias excepcionales de los clientes que brindan, por lo que deben poder monitorear y mejorar las experiencias minuto a minuto. Esta personalización en tiempo real crea una conexión emocionalmente positiva y muestra la capacidad de respuesta de la marca.
Dicho esto, existen muchos desafíos para crear una experiencia de este tipo, especialmente para las empresas que utilizan tecnologías dispares.
Tom Summerfield, director minorista de Peak, una empresa de inteligencia de decisiones, dijo a CMSWire que ha visto una serie de empresas que se han enfrentado a estos desafíos mediante el diseño y la adquisición de «herramientas de solución puntual» para habilitar la mensajería personalizada escalada, es decir, sistemas de gestión de contenido, clientes plataformas de datos, aplicaciones, herramientas de «búsqueda y comercialización» de sitios web, etc.
“Todas estas herramientas contribuyen a la pila de clientes moderna”, dijo Summerfield, “pero no están integradas y no se comunican entre sí. Están optimizando canales en silos y, sin un enfoque conectado, corren el riesgo de mejorar uno a expensas de otro”.
Una solución mucho mejor para las marcas interesadas en crear una experiencia fluida es un enfoque conectado a la personalización. “Eso se logra mediante la adición de una capa ágil de SaaS (software como servicio) entre los sistemas de registro de back-end y las pilas de soluciones puntuales”.
“Cada vez más, esta es una plataforma de IA/ML que puede identificar tendencias y agregar una capa de inteligencia a esos procesos”, explicó Summerfield, quien cree que esto representa el futuro de CRM: una capa de inteligencia central y ágil que alimenta la segmentación automatizada y las recomendaciones de productos. a través de una interfaz de programación de aplicaciones (API).
Por otro lado, Hookway le dijo a CMSWire que las marcas pueden superponer datos y compararlos, lo que les permite obtener más valor y obtener vistas más completas y precisas de las audiencias.
Sin embargo, hacer esto con éxito no es fácil. “En primer lugar”, dijo, “requiere un replanteamiento de las etiquetas de lo que se considera ‘datos de marketing’ y ‘datos de la experiencia del cliente’. También requiere un cambio de mentalidad; un proceso de verdadera colaboración, con un liderazgo listo para aprovechar y alentar las oportunidades que presenta la extracción y el análisis de datos efectivos. No podemos confiar en una sola herramienta para darnos todas las respuestas”.
Dado que existen múltiples herramientas de código abierto y con licencia para NLP, NLU y predicción de intenciones que existen hoy en día, la tecnología se ha convertido en la parte fácil, según Chavez. “Sin embargo, diseñar la experiencia de una manera diferenciada y competitiva siempre será un desafío más matizado y persistente para las empresas porque, en esencia, estás diseñando un cerebro”.
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Pensamientos finales
Una vez que los especialistas en marketing han limpiado, estructurado y optimizado los datos de los clientes, AI, ML y NLP pueden analizarlos y usarlos para mejorar la experiencia del cliente.
La IA conversacional permite a las marcas proporcionar a los clientes agentes digitales que conocen los detalles de sus compras y servicios, lo que facilita una conversación personalizada y permite que los agentes en vivo manejen consultas más complejas, al tiempo que permite a los clientes controlar su propia narrativa.
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