Inteligencia Artificial
Este año será recordado como el año en que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) finalmente levantaron el vuelo, ofreciendo productos centrados en el consumidor que asombraron a millones de personas. La IA generativa, incluidos DALL·E y ChatGPT, mostró lo que muchas personas ya sabían: la IA y el ML transformarán la forma en que nos conectamos y comunicamos, especialmente en línea.
Esto tiene profundas repercusiones, especialmente para las empresas emergentes que buscan encontrar rápidamente cómo optimizar y mejorar la participación del cliente tra una pandemia global que cambió la forma en que los consumidores compran productos.
A medida que las nuevas empresas atraviesan una temporada excepcionalmente disruptiva que también incluye presiones inflacionarias, cambios en la incertidumbre económica y otros factores, deberán innovar para seguir siendo competitivas. AI y ML pueden ser capaces de hacer eso realidad.
La hiperpersonalización está al frente de estos esfuerzos. A McKinsey el análisis encontró que el 71 por ciento de los consumidores esperan que las marcas brinden experiencias personalizadas, y las tres cuartas partes se sienten frustrados cuando no las cumplen. Por ejemplo, solo alrededor de la mitad de los minoristas dicen que tienen las herramientas digitales para proporcionar una experiencia convincente al cliente.
A medida que la industria avanza, los innovadores orientados al consumidor pueden enfatizar mejor las experiencias y conexiones personalizadas mediante la integración de herramientas de IA y ML para involucrar a sus clientes.
Los datos que más importan
La hiperpersonalización se basa en los datos del cliente, un recurso ubicuo en el entorno digital de hoy. Si bien los datos de clientes excesivos o inútiles pueden obstruir las canalizaciones de contenido, la información correcta puede impulsar la hiperpersonalización a escala. Esto incluye proporcionar información crítica sobre:
- Comportamiento de compra. Cuando las marcas entienden los comportamientos de compra, pueden proporcionar contenido iterativo que se basa en situaciones anteriores para impulsar las ventas.
- Intención de compra. Si bien la intención del comprador solo se correlaciona vagamente con los patrones de compra, esta métrica puede brindar contexto a las tendencias y expectativas de los clientes.
- Encuestas. Estos datos directos y miden el sentimiento del cliente, el impacto del producto y la eficacia del servicio, brindando a las empresas una mirada interna a su servicio y oportunidades.
- Participación en canales digitales. Si bien las métricas de las redes sociales pueden inducir a error a las empresas, otras métricas de los canales digitales, como el tiempo dedicado, las descargas de recursos y la frecuencia de las visitas, pueden dar una dirección clara.
Fundamentalmente, estos datos no se podían recopilar, agregar y aplicar previos a la experiencia del cliente, pero los avances en IA y ML finalmente lo están haciendo posible.
Cómo la IA y el ML marcan la diferencia
AI y ML se pueden usar para analizar los datos de los clientes y hacer predicciones sobre lo que pueden querer a continuación de la experiencia de la marca. Al introducir grandes cantidades de datos en un modelo de ML, puede entrenarse para reconocer patrones y relaciones dentro de los datos que pueden no ser evidentes de inmediato para los humanos. Tras ello, el modelo usa los patrones para hacer predicciones sobre el comportamiento futuro de los clientes.
Las marcas emprendedoras pueden usar estas predicciones para crear campañas de marketing dirigidas, recomendaciones de productos personalizadas o experiencias personalizadas en la tienda que tienen más probabilidades de reforzar la experiencia de cliente.
Además, las tecnologías de IA y ML pueden crear un perfil de cliente y una vista única del cliente para personalizarlo de acuerdo con el contenido generado por IA en tiempo real.
Por ejemplo, una destacada marca de cuidado bucal está utilizando algoritmos de IA para recomendar tipos de cepillos de dientes y otros productos relacionados en función de las preferencias de pasta de dientes, ampliando su alcance a los hogares en función de cómo los miembros de la familia consumen pasta de dientes.
Del mismo modo, las empresas B2C de gran volumen con oportunidades de venta adicional y cruzada para productos más complejos, como las instituciones financieras, están aprovechando conjuntos masivos de datos de clientes para llegar a nuevos clientes a escala.
Las mejores prácticas para el avance de AI y ML
A medida que la tecnología continúa avanzando, las empresas recurren cada vez más a estas herramientas para obtener información valiosa sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes. Sin embargo, es importante abordar la implementación de IA y ML con una mentalidad estratégica y una comprensión clara de sus capacidades. Las mejores prácticas incluyen:
- Mantener la integridad de los datos. Los algoritmos de IA pueden ser inexactos, por lo que las empresas que utilizan esta tecnología deben estar atentas a mantener la integridad de los datos. Deben probar y monitorear la producción con supervisión humana. Esto se extiende a las tecnologías de IA generativa, que pueden automatizar algunos procesos, pero han producido suficiente información falsa y engañosa como para exigir que todas las marcas revisen cuidadosamente el contenido antes de que llegue a los clientes.
A medida que los fundadores navegan por un mercado impredecible y los consumidores demandan experiencias más personalizadas, la IA y el ML se convertirán cada vez más en herramientas esenciales para la innovación. Al aprovechar los datos sobre el comportamiento de compra, la intención del comprador, las respuestas a las encuestas y el compromiso digital, las empresas pueden obtener una comprensión integral de sus clientes y utilizar IA y ML para predecir sus necesidades y preferencias.
Por eso es fundamental que las empresas prioricen la hiperpersonalización y se mantengan por delante de la competencia adoptando estas tecnologías y siguiendo las mejores prácticas para su implementación. Al hacerlo, las nuevas empresas podrán innovar al ritmo del cliente y brindar las experiencias personalizadas que los consumidores esperan a años luz de la velocidad disponible anteriormente.
