La Inteligencia Artificial (IA) salió de los libros y las películas de ciencia ficción. Actualmente es parte de la vida cotidiana de millones de personas alrededor del mundo: está presente en sus dispositivos móviles, en sus navegadores, en las plataformas que utilizan para reproducir música y video, cuando compran en línea, realizan transacciones y publican en los medios sociales.
Y es la detonadora de que la convivencia entre consumidores y máquinas sea más transparente. Se prevé que para el año 2020, el 85% de las interacciones que las marcas tengan con sus clientes se realizará sin que haya un humano de por medio.
De hecho, los chatbox, los asistentes digitales (tipo Cortana, Siri o Alexa), las aplicaciones móviles y los motores de búsqueda tienen como fundamento el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), Machine Learning (ML) y Deep Learning -partes integrales de IA-, lo que les da la capacidad de establecer un diálogo con la gente y sumergirse en los datos disponibles para encontrar la información que responda a las consultas tanto básicas como privadas.
Detrás hay una lógica muy sencilla: se les ha enseñado a las máquinas a aprender. Somos nosotros, los humanos, quienes hemos integrado todas estas innovaciones -PLN, ML, IA y Deep Learning- para que se hagan cargo de tareas fundamentales pero repetitivas, pero también para resolver problemas y reconocer tendencias que apoyen el crecimiento y rentabilidad de las empresas.
Retail es una de las industrias que más ha capitalizado las ventajas que la Inteligencia Artificial ofrece con miras a mejorar la experiencia de los clientes (CX). A partir de los hábitos de compra, la preferencia por ciertos productos, la edad, el nivel socioeconómico y los canales por los cuales un consumidor establece contacto con una marca, esta experiencia se enriquece para brindarle los productos y servicios que se apeguen a su perfil individual.
No obstante, apresurarse a implementar soluciones de IA puede ser contraproducente. En el afán por innovar para adelantarse a la competencia se acaban cometiendo errores graves. No son pocos los proyectos que han fracasado por no estar preparados y no lograr ponerse en los zapatos del cliente.
Más allá de la tecnología fundamental, los expertos coinciden en que las organizaciones no alcanzan a entender las emociones de sus compradores y los problemas que enfrentan y para los cuales quieren respuestas.
Prácticas como hacer un mapa del trayecto del cliente (Customer Journey Mapping) permiten conocer su comportamiento en una sucesión de “momentos de la verdad” e identificar lo que buscan y las emociones que experimentan al interactuar en distintos puntos de contacto.
Al final del día, la experiencia del cliente se conforma también de la emoción, la ilusión, la decepción, la frustración y el miedo. En este sentido, la AI añade un toque de empatía a una relación que podría pensarse es fría e impersonal.
Los estrategas de marketing y ventas son quienes tienen que entrenar a un sistema, robot o aplicación, a través de modelos analíticos y algoritmos que harán que aprendan lo que le será de utilidad a su marca. Antes de iniciar un proyecto de IA, hay que asegurarse de tener los datos y la tecnología, conocer la problemática que se quiera resolver, la emoción que hay que modificar, con quién se va a interactuar, y hasta el tono que se utilizará en las interacciones de voz y texto.
La recompensa de mejorar la experiencia del cliente es alta: las ventas se elevan, la satisfacción mejora y la lealtad se refuerza. Y se ve fortalecida cuando los humanos forman parte de la ecuación de IA. Click To Tweet