La esencia
-
Monitoreo de CX mejorado. Las herramientas AIOps brindan a los especialistas en marketing información en tiempo real sobre los recorridos de los clientes y ayudan a optimizar las experiencias.
-
Decisiones basadas en datos. Las métricas de observabilidad en AIOps resaltan la calidad de los datos, lo que permite a los equipos de marketing tomar decisiones informadas sobre la personalización y los flujos de trabajo.
-
Automatización más inteligente. AIOps impulsa el mantenimiento predictivo y ayuda a los especialistas en marketing a resolver problemas y mantener ecosistemas digitales consistentes y de alto rendimiento.
Con todo el entusiasmo que genera la IA en el marketing actual, la mayoría de los especialistas en marketing piensan en la IA como un asistente para la creación de contenido. Sin embargo, la IA ofrece más que el último fragmento de vídeo. La IA se está implementando para comprender las operaciones y desempeña un papel en muchos elementos de infraestructura que los especialistas en marketing utilizan para el marketing programático.
Los directores de marketing no necesitan ser expertos en operaciones con IA. Pero comprender algunos elementos de las operaciones relacionadas con la IA (AIOps) puede ayudar a los especialistas en marketing a apreciar lo que se puede hacer con las opciones programáticas dentro de su equipo. Además, esa comprensión mejora las decisiones sobre las personas y los procesos que ejecutan esas opciones para ofrecer experiencias interesantes a los clientes.
Tabla de contenido
Los beneficios de AIOps para los equipos de marketing modernos
AIOps significa inteligencia artificial para operaciones de TI. Tradicionalmente se define como un proceso que utiliza tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar y automatizar la gestión de operaciones de TI.
A los profesionales del marketing debería importarles porque las AIOps se producen cada vez más con sistemas destinados a ofrecer experiencias a los clientes. Los mejores ejemplos son las iniciativas entre los minoristas, especialmente las cadenas de restaurantes. Por ejemplo, ¡mmm! Brands, propietario de los restaurantes Taco Bell, Pizza Hut y KFC, ha estado utilizando campañas de marketing impulsadas por inteligencia artificial que personalizan los mensajes de oferta para los clientes. De manera similar, Taco Bell ha anunciado una expansión de un sistema automatizado de autoservicio que utiliza inteligencia artificial por voz para aceptar pedidos de los clientes.
El interés en la IA ha atraído a los competidores a explorar oportunidades para mejorar la experiencia de sus clientes mediante el uso de AIOps. El gigante de la comida rápida McDonald’s terminó recientemente una prueba de dos años de un sistema automatizado de pedidos desde el auto en el que participaron más de 100 restaurantes. Desarrollado en asociación con IBM, el sistema de inteligencia artificial de voz está listo para seguir perfeccionándose a medida que McDonald’s planifica su próxima fase de desarrollo.
Un beneficio clave de los especialistas en marketing que utilizan AIOps es que pueden comprender mejor cómo se puede implementar mejor la personalización a través de la IA.
Artículo relacionado: AIOps para la experiencia del cliente: Amazon acaba de salir de las lecciones
Puntos de partida para los especialistas en marketing que exploran AIOps
AIOps se planifica analizando aplicaciones o servicios dentro de un entorno definido. Una sola aplicación o servicio generará rastros. Un seguimiento es un registro específico y detallado del recorrido de una única solicitud a través de su sistema.
Las huellas son un medio para capturar un viaje digital. Un seguimiento representa una acción elemental dentro de su aplicación, como una llamada API a otra aplicación o una operación de recuperación de datos.
Además de los rastros, un entorno también produce ejecuciones. Una ejecución es una ejecución más amplia de un proceso o flujo de trabajo, que abarca múltiples seguimientos en una instancia. Una sola aplicación puede contener varios seguimientos que inician una colección de ejecuciones.
Como gerente que supervisa una aplicación que respalda las compras o servicios de los clientes, encontrará que AIOps puede ayudarlo a rastrear los viajes de los clientes a través de su aplicación al recopilar los detalles de un viaje digital e identificar los impactos posteriores en los sistemas de software de soporte.
AIOps utiliza seguimientos y ejecuciones para pintar un mecanismo integral de narración de datos que explica lo que sucede cuando un cliente realiza una única solicitud o transacción. Cuando un cliente hace clic en un botón o envía un formulario, un seguimiento captura la ruta exacta que toma la solicitud, cuánto tiempo lleva cada paso, qué servicios o microservicios están involucrados y cualquier posible cuello de botella o error encontrado.
Los seguimientos son como registros de viaje detallados que capturan cada interacción y punto de contacto de las interacciones del cliente con un sistema determinado. Las ejecuciones representan solicitudes que se mueven a través de la infraestructura de su aplicación.
Navegando por el complejo panorama digital
Las AIOps reflejan cómo se han respaldado las aplicaciones a medida que las empresas operan más como plataformas digitales. Las aplicaciones están más distribuidas entre dispositivos y requieren más sincronización para garantizar que los usuarios finales tengan el mismo acceso a las funciones y la misma experiencia independientemente de su dispositivo. Al utilizar la nube, los microservicios suelen estar involucrados dentro del entorno.
Además, los datos se guardan cada vez más en almacenamientos de datos no tradicionales, como lagos y almacenes de datos. Los analistas se están dando cuenta de que necesitan acceso a los datos, pero a menudo realizan solicitudes frecuentes de datos para una variedad de tipos de datos que pueden crear consultas demasiado complejas y costosas. Los repositorios de datos alternativos brindan capacidades de almacenamiento que mantienen los datos organizados y pueden manejar solicitudes de gran volumen para actualizar las métricas del panel y otros productos de datos.
Debido a estas tendencias, los gerentes de TI y marketing deben prestar atención al desempeño de un entorno de aplicaciones en lugar de simplemente al desempeño de un software singular. El entorno que en última instancia sirve a los clientes consta de varias aplicaciones en lugar de una sola.
Cuando los profesionales del marketing consideran las AIOps, buscan la mejor manera de gestionar un conjunto de aplicaciones diseñadas para funcionar como un sistema y ofrecer resultados valiosos. La mayoría de las tareas de gestión implican la recopilación de datos de los clientes. Las aplicaciones comparten y recopilan datos de varios dispositivos y fuentes de infraestructura. Como resultado, es importante que los especialistas en marketing refinen y optimicen continuamente los flujos de trabajo para mantener el sistema eficiente y eficaz.
Artículo relacionado: 9 principios para mejorar la gestión de datos de sus clientes
La observabilidad impulsa conocimientos de IA más inteligentes para los especialistas en marketing
Para tener éxito con AIOps, los especialistas en marketing deben recurrir a la observabilidad. La observabilidad es un proceso en el que las métricas del modelo de IA monitorean la calidad de los datos que utilizan las aplicaciones. Las métricas de observabilidad abordan la calidad de los resultados de la IA. Los modelos de IA se basan en incrustaciones, un vector de datos de alta dimensión que contiene información traducida a una forma numérica para que el modelo pueda procesarla. Las incrustaciones capturan los elementos semánticos de los datos, incluido el tipo de datos y los metadatos que describen con más detalle los datos.
Para medir el desempeño del entorno, los gerentes de marketing deben permanecer involucrados en los análisis destinados a sus sistemas. Hacerlo les ayuda a reconocer qué análisis responden mejor a las preguntas que los equipos de marketing necesitan respuestas frecuentes. Esto significa comprender el marco de resultados clave objetivos (OKR) y los OKR que se asignaron. Un marco OKR es donde se declara un objetivo general y luego se identifica el resultado clave del objetivo. El resultado clave es una acción mensurable para monitorear el progreso. Las métricas de observabilidad se encuentran dentro de un marco OKR. Las métricas de observabilidad a menudo destacan los datos, la coherencia y los días recientes desde una acción determinada.
Un ejemplo de herramienta es LangSmith, una herramienta de observabilidad de código abierto que ha tenido una adopción generalizada entre los tecnólogos que administran sus grandes modelos de lenguaje. LangSmith generalmente se integra en un asistente de inteligencia artificial para registrar seguimientos y ejecuciones del sistema. LangSmith destaca los tiempos de ejecución y las respuestas de los usuarios, indicando si el modelo está funcionando bien. Las herramientas AIOps como LangSmith brindan visibilidad de las experiencias reales de los usuarios, resaltan los cuellos de botella en el rendimiento, permiten una resolución de problemas precisa y ofrecen información sobre cómo interactúan los diferentes servicios.
La calidad de las respuestas del modelo, en última instancia, afecta las métricas de la experiencia del cliente, como la puntuación neta del promotor. Un cliente que utiliza un asistente de servicio al cliente con IA, por ejemplo, percibe las malas respuestas como un reflejo de un desempeño deficiente. Luego indicarán los aspectos negativos dentro de una puntuación neta del promotor u otra métrica que represente una influencia en el desempeño de la marca.
Flujos de trabajo clave de AIOps que los especialistas en marketing deben conocer
Los especialistas en marketing deben apreciar el cambio en el flujo de trabajo que conlleva un entorno AIOps. El monitoreo constante del flujo de trabajo significa que las metodologías AIOps no son una automatización de «configúrelo y olvídese» que resuelve problemas instantáneamente. Los sistemas AIOps funcionan mejor cuando proporcionan indicadores para el mantenimiento predictivo del sistema (es decir, saber cuándo es necesario examinar un modelo que admite un asistente de Al). Los algoritmos de IA en AIOps ofrecen resolución proactiva de problemas y pronostican posibles fallas del sistema, cuellos de botella en el rendimiento y vulnerabilidades de seguridad antes de que se conviertan en problemas críticos.
En general, los AIOps pueden ser el mejor amigo de los gerentes de marketing cuando se enfrentan a campañas de CX que tienen complejidad programática. Los especialistas en marketing deberían dedicar tiempo a comprender cómo los conceptos de AIOps encajan en su plan de juego. Al hacerlo, se prioriza la mejor combinación de personas y procesos que brinden experiencias increíbles a los clientes.
Preguntas centrales sobre AIOps
Nota del editor: Aquí hay dos preguntas importantes que debe hacerse sobre AIOps:
¿Qué es AIOps y por qué es importante para el marketing?
AIOps utiliza IA y aprendizaje automático para mejorar la gestión de TI. Para los especialistas en marketing, AIOps agiliza las operaciones digitales, permite recorridos fluidos para los clientes y optimiza los esfuerzos de personalización al monitorear y mejorar el rendimiento de los sistemas interconectados. Al integrar AIOps, los equipos de marketing pueden mejorar las estrategias de CX y mantenerse ágiles.
¿Cómo pueden los profesionales del marketing empezar a utilizar AIOps en sus organizaciones?
Los especialistas en marketing deben analizar las aplicaciones y los flujos de trabajo involucrados en la entrega de la experiencia del cliente. Céntrese en los seguimientos (registros digitales detallados) y las ejecuciones (flujos de trabajo más amplios) para identificar cuellos de botella o ineficiencias. Colaborar con los equipos de TI para implementar herramientas de observabilidad ayuda a rastrear el rendimiento del sistema de IA y la calidad de los datos, lo que facilita mejorar las iniciativas de CX y alinear los procesos en toda la organización.
Descubra cómo puede unirse a nuestra comunidad de colaboradores.
Continuar leyendo: La ventaja de AIOps para mejores experiencias de cliente
