Todas las marcas compiten diariamente por ganarse la atención de los consumidores. La realidad es que no hay marca que logre permanencia en el largo plazo sin una base de clientes leales. Por eso la importancia de diseñar estrategias de lealtad eficientes que ayuden a lo anterior. Ahí es donde puede entrar en juego el uso de la inteligencia artificial (IA). Su nombre aún suena lejano, desconocido o incluso inalcanzable por su grado de sofisticación. La realidad es que cada vez es más asequible en diferentes formas de utilización. El propósito de esta columna es proporcionar algunas formas de cómo utilizarla.
¿Por qué la IA es esencial para el crecimiento de las marcas?
Las ventajas de incorporar soluciones de IA no son tan lejanas como pudiera pensarse, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Sin embargo, hay algunos valores excepcionales de la IA que vale la pena resaltar:
Personalización: La IA utiliza los datos de los clientes para mejorar los procesos de marketing mediante el análisis del comportamiento de los usuarios en las transacciones. Esta información ayuda a identificar las preferencias de los clientes, por ende, a incluir contenido personalizado y relevante que mejora el desempeño de las comunicaciones y el retorno de la inversión.
Recomendaciones personalizadas: Una de las principales aplicaciones de la IA son las recomendaciones personalizadas de productos o servicios para compradores en línea. La inteligencia artificial para crear algoritmos de recomendaciones es cada vez más común. Con esta técnica, la IA puede recomendar productos personalizados para segmentos de clientes siguiendo patrones de comportamiento en la navegación o historial de compras.
Gestión de datos: El uso de IA en procesos en donde se gestionan grandes volúmenes de información puede acelerar la identificación de hallazgos relevantes para la toma de decisiones acertada a través de la data. En parte a esto se le llama data driven company. Las organizaciones que están en este nivel se vuelven más eficientes y generalmente más exitosas.
Análisis predictivos: La implementación de análisis predictivos es una forma eficiente de utilizar la IA para mejorar la lealtad de los consumidores. Esto se debe a que el análisis predictivo utiliza big data para procesar información y pronosticar resultados futuros. Por ejemplo, el algoritmo de machine learning estudia el historial de compras de los consumidores y predice su próxima transacción.
Servicio a clientes: Las empresas que trabajan para optimizar CX aumentan los ingresos en un 84%. Esto de acuerdo con un reporte publicado por Stefanini Group, empresa dedicada a ofrecer soluciones de tecnología, IoT y UX. Una de las mejores formas de aumentar la lealtad del cliente es mejorar la experiencia del cliente. Algunas de las formas de mejorar la experiencia del usuario e impulsar la lealtad es mediante el uso de chatbots. La tecnología Chatbot brinda servicio al cliente 24 horas al día, 7 días a la semana. Responden a las consultas de los consumidores, resuelven problemas y alertan a los clientes sobre ofertas especiales y nuevos productos las 24 horas del día.
Prevención del fraude: el fraude está presente en muchas industrias, lealtad siendo una de ellas por su alto atractivo para las personas que cometen estos delitos. Por lo tanto, la utilización de IA para validar identidades, descubrir y evitar actividades fraudulentas se vuelve un factor importante. Además, la IA puede detectar comportamientos atípicos para autorizar o declinar transacciones o pedir doble factor de autenticación. A través del uso de IA y machine learning es como los motores antifraude sofisticados trabajan más allá de reglas duras en algunos programas de lealtad. El uso de IA en estrategias de fraude incide positiva o negativamente en la experiencia del usuario.
Concluyendo: el uso de inteligencia artificial en diversas áreas y procesos de la organización puede convertirse en una palanca, que bien activada y utilizada ayudará a generar mayores niveles de engagement y lealtad en los clientes gracias a un mejoramiento en la experiencia y reducción de fricciones. Su utilización es más común de lo que parece pues es parte de otros procesos ya existentes.
