Un informe reciente de McKinsey afirma que el 71 % de los consumidores esperan una experiencia personalizada, pero los esfuerzos de las empresas a menudo se quedan cortos. Esto se debe a que la personalización no es simple ni directa, al menos no hoy. Los especialistas en marketing, los representantes de ventas y los equipos de servicio al cliente pueden aprovechar los mejores modelos de acción para garantizar que los clientes obtengan la experiencia verdaderamente personalizada que exigen.
¿Qué son las recomendaciones impulsadas por IA?
Las recomendaciones impulsadas por IA son sugerencias de productos, contenido u otros elementos que se generan mediante el uso de tecnología de inteligencia artificial (IA). Estas recomendaciones generalmente se realizan en función del comportamiento anterior, las preferencias y otros factores de un usuario que el sistema de IA recopila y analiza. Las recomendaciones impulsadas por IA se pueden usar para personalizar la experiencia de un usuario y ayudarlo a descubrir cosas nuevas que podrían interesarle.
Si usas Netflix, estás familiarizado con esto (incluso si aún no te das cuenta). Con más de 7000 programas de TV o películas en el servicio de transmisión, es imposible que un usuario encuentre todos los programas que quiere ver. Así que Netflix los ayuda. Con solo una ventana de 90 segundos para ayudar a los espectadores a encontrar una película o un programa de televisión, Netflix aprovecha la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para recomendar el contenido correcto para el usuario correcto según los patrones de uso y las preferencias de ese usuario. Y funciona.
Pero no es solo Netflix. Amazon aprovecha la IA para recomendar nuevos productos para comprar. Todas las plataformas de redes sociales, incluidas LinkedIn, TikTok y Meta (Facebook, Instagram), utilizan IA y ML para mostrar contenido personalizado según las preferencias de cada usuario.
La realidad es que hay mucho contenido, repartido en muchos canales, con mucha competencia por la atención. Ese es un gran desafío para los especialistas en marketing. Si las marcas no pueden mostrar el contenido, el mensaje o la oferta correctos a sus clientes objetivo en el momento adecuado, tendrán dificultades para generar conversiones, aumentar la satisfacción del cliente y generar lealtad.
¿Qué significa la siguiente mejor acción?
La personalización es una apuesta en la mesa para experiencias digitales óptimas. Sin embargo, muchas empresas implementan la personalización a nivel de persona o audiencia, utilizando información como datos demográficos, tráfico del sitio web, datos de ubicación y otros atributos similares. Puede funcionar, pero no es una verdadera personalización uno a uno.
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La siguiente mejor acción es una técnica que utiliza información y análisis basados en datos de marketing, ventas, servicio al cliente y otros departamentos para predecir la próxima acción que las marcas deben tomar con un consumidor. Al reunir datos de todas las interacciones en todos los departamentos y analizar esos datos mediante el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, una empresa puede predecir con mayor precisión el contenido, el mensaje o la oferta correctos que un consumidor podría desear o necesitar a continuación.
¿Cómo funcionan los modelos de próxima mejor acción?
La siguiente mejor acción requiere varias cosas para funcionar correctamente. Primero, requiere una vista única del cliente (SCV) para comprender profundamente al comprador. En segundo lugar, requiere un ciclo de retroalimentación en tiempo real que incorpore continuamente nuevas interacciones con los clientes y ajuste los conocimientos en función de esos cambios. Se captura cada interacción: visitas al sitio web, correos electrónicos abiertos, enlaces en los que se hizo clic, páginas vistas, productos vistos, compras anteriores, inicios de sesión en una aplicación móvil, compras en tiendas, etc. Estas interacciones deben tener una marca de tiempo adecuada para comprender el flujo correcto de participación del consumidor en todos los canales.
Finalmente, se requieren capacidades de inteligencia artificial, aprendizaje automático y predicción para procesar todos estos datos de clientes y determinar la siguiente mejor acción correcta. Estas capacidades pueden analizar millones de puntos de datos, buscar patrones y hacer recomendaciones sobre los canales preferidos, la mejor hora del día para comunicarse y el mensaje, la oferta o el contenido recomendado.
Siguiente mejor acción para ventas y servicio al cliente
Una estrategia de siguiente mejor acción funciona no solo para el marketing, sino también para los equipos de ventas y servicio al cliente. Para el marketing, ayuda a determinar el siguiente contenido que se enviará, la próxima oferta que se realizará o el producto que se comprará. En ventas, la siguiente mejor acción puede decirle a un vendedor qué productos adicionales recomendar o servicios vender. Para el servicio al cliente, puede sugerir el contenido correcto para enviar para alentar el uso del producto o nuevos servicios de soporte para proporcionar.
El punto es que la siguiente mejor acción no se basa en una persona o un segmento general de clientes. En cambio, se basa en las interacciones específicas de un cliente con la empresa y se adapta y mejora continuamente con el tiempo.
“Si va a un sitio web y activa un correo electrónico que se envía dentro de las 24 horas que dice: “Oye, es posible que le interese visitar nuestro puesto de exhibición en la principal conferencia médica que se realizará el próximo mes”, Anthony Manson, CDO, WebMD Medscape, dijo. “Luego, si van a esa conferencia, envíeles otra cosa que diga: “Oye, ¿te gustaría unirte a uno de nuestros seminarios web gratuitos con los principales expertos médicos en este campo? Puede que los conozcas. Fuiste a la facultad de medicina con ellos”, y luego invítalos al seminario web. Se trata de desencadenar el siguiente mejor mensaje o acción”.
Cómo QServus Pro ayuda a las actividades de próxima mejor acción
Una plataforma como la de QServus escucha a tus clientes con omnicanalidad a través de los diferentes canales que utilizas para comunicarte con ellos, unificando los datos para brindarte la vista de 360 grados necesaria del cliente. También analizamos las respuestas a través de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el modelado predictivo necesario. Además, los datos de los clientes se incorporan en tiempo real, lo que permite que los algoritmos optimicen y mejoren de forma iterativa los conocimientos y las recomendaciones.
Y por último actuamos de forma automática. Con QServus podemos automatizar la gestión de tus clientes o empleados mediante herramientas de feedback que ayudarán a transformar a un detractor en un reclamo, logrando así una gestión de excelencia.
De centrado en el producto a centrado en el cliente
Los consumidores están abiertos a las recomendaciones impulsadas por IA para la personalización. Ya es parte de su vida cotidiana y cada vez más parte de una buena experiencia del cliente. La siguiente mejor acción, es decir, los pasos que un vendedor, representante de ventas o representante de servicio al cliente debe tomar para satisfacer las necesidades del cliente, puede ayudar a las marcas a predecir y anticipar el comportamiento del consumidor para ayudar a impulsar una personalización más profunda.
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