Cómo mejorar la experiencia de cliente con Inteligencia Artificial

Cómo mejorar la experiencia de cliente con Inteligencia Artificial

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Photo by Jamie Street on Unsplash

Cada vez son más las compañías que están invirtiendo en IA en experiencia al cliente. ¿Qué usos tiene la inteligencia artificial? Esta ofrece múltiples posibilidades para mejorar la experiencia del usuario. Es una tecnología que, entre otras cosas, permite optimizar procesos, personalizar anuncios y conocer más a fondo al consumidor. Aquí te ofrecemos algunos consejos para que puedas implementarla en tu empresa.

5 consejos de IA y experiencia al cliente

Los primeros estudios relacionados con la inteligencia artificial (IA) aparecieron a mediados del siglo pasado, pero es ahora cuando se está empezando a conocer su auténtico potencial. Su poder consiste en analizar y gestionar datos para ofrecer a los clientes una experiencia más adaptada a sus necesidades.

Asistentes virtuales o chatbots

Es posible que en algún momento hayas mantenido una conversación con uno de ellos. Hoy en día son muchas las empresas que están automatizando sus servicios de atención al cliente a través de un asistente virtual. Un chatbot es una herramienta que permite agilizar las interacciones entre la entidad y los consumidores de forma rápida y eficaz. Además, ofrece múltiples ventajas que mejoran la experiencia del usuario: reduce los tiempos de espera, arroja respuestas instantáneas y agiliza la resolución de problemas.

Automatización campañas de marketing

Las entidades son cada vez más conscientes del poder del marketing automation. Para lanzar un mensaje es fundamental que la empresa conozca las preferencias de sus consumidores. Con una base de datos fiable y un software se pueden diseñar campañas según las necesidades y preferencias de la población. Combinar esta herramienta con la IA ayuda a ser más eficaces.

Detección del sentimiento

El estado de ánimo es un elemento fundamental a la hora de crear una experiencia personalizada. El comportamiento de un usuario varía si está alegre o triste. Así pues, algunas empresas se han animado a utilizar la inteligencia artificial para ofrecer un trato más cercano y acorde a las emociones del consumidor. Hoy en día, mediante el análisis de las conversaciones con Inteligencia Artificial, concretamente PLN es posible identificar los sentimientos del usuarios para ajustar la oferta.

Personalización de anuncios

¿Alguna vez has comprobado cómo aparece en la pantalla de tu smartphone un anuncio sobre algo que has pensado recientemente? Sin quererlo, estamos constantemente enviando información sobre nuestros gustos. Gracias a la IA las compañías son capaces de acercarse cada vez más a sus potenciales clientes y anticiparse a sus necesidades. Para gestionar estos datos a gran escala se utiliza el machine learning, capaz de analizar y clasificar una gran cantidad de información.

Predicción de la demanda

Conectar el aprovisionamiento o stock con las ventas es una gran ventaja en la era del comercio digital. Los software basados en inteligencia artificial son capaces de predecir en tiempo real cuál va a ser la demanda en un espacio de tiempo concreto. De esta manera, se evitan roturas de stock y optimizan los recursos disponibles. La complejidad del ecommerce a gran escala hace que necesitemos el apoyo de la tecnología para minimizar el riesgo y gestionar correctamente la cadena de suministro.

Ventajas del Lead Management

Según un estudio de Marketing Sherpa, cerca del 80 % de los leads nunca terminan en una venta. Es aquí donde entra la gestión de leads o lead management, un conjunto de herramientas que ayudan a las empresas a guiar a sus posibles compradores a través de un funnel de ventas. Para conseguirlo, es fundamental disponer de herramientas de automatización de marketing para manejar correctamente estos datos.

Con técnicas de lead management y el apoyo de la IA conseguimos captar datos para después clasificarlos y segmentarlos en distintos grupos. Para manejar más de 50 leads es necesario contar con un software que centralice la información para facilitar la tarea al departamento de marketing.

Lead to Revenue Management

Utilizar estrategias de L2RM o Lead to Revenue Management implica obtener más ventas con una menor inversión. El objetivo de esta técnica de marketing es guiar al comprador desde el origen de su necesidad hasta la compra final. Dicho de otro modo, con esta estrategia conseguimos que cada venta valga menos.

La fase inicial del L2RM es observar el entorno e identificar a los potenciales clientes. La individualización es fundamental, de modo que nos apoyaremos en técnicas de inteligencia artificial para conocer a fondo sus gustos y preferencias personales. De esta forma, proporcionaremos una estrategia de venta asistida óptima a través de, por ejemplo, un chatbot. Muchas compañías han mejorado sus resultados gracias a la gestión eficiente de tus leads.

Según un estudio de SAS casi el 70 % de los consumidores pagarían más dinero para obtener un mejor servicio. Ahora que ya sabes cómo implantar técnicas de IA en experiencia al cliente, ¿por qué no descubres por ti mismo sus ventajas?

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