8 maneras de usar la IA para tener clientes felices

Imagina un escenario en el que cada interacción digital se personaliza para ti, prediciendo tus necesidades antes incluso de que las menciones.

No se trata de un futuro lejano, sino del presente configurado por la IA y las plataformas de datos. Al trabajar con plataformas digitales impulsadas por IA, he sido testigo de cómo estas tecnologías están cambiando las experiencias de los clientes, haciéndolas más naturales y cautivadoras.

Un informe de Gartner de 2023 prevé que, para 2024, el 75% de las empresas pasarán a utilizar aplicaciones mejoradas con IA, lo que pone de manifiesto la rápida adopción de estas tecnologías.

Las empresas que utilizan la IA pueden generar experiencias de cliente más personalizadas, ágiles e interactivas. A continuación se presentan ocho métodos estratégicos para incorporar la IA a las plataformas digitales con el fin de mejorar el compromiso del cliente y el valor de por vida.

1. Personalización dinámica de contenidos

La IA puede examinar los datos del usuario para proporcionar contenido personalizado al instante. Esto implica algo más que hacer sugerencias; significa cambiar el diseño, la apariencia y los mensajes de los contenidos para adaptarlos a las preferencias personales. Por ejemplo, un sistema de información sanitaria puede utilizar la IA para priorizar la elegibilidad de los programas en función de los perfiles individuales y la información sanitaria, lo que permite agilizar los servicios sanitarios y aumentar el compromiso de los pacientes.

2. Mapeo del recorrido del cliente

Gracias a la IA, las empresas pueden desarrollar mapas detallados del recorrido del cliente que señalen las interacciones significativas y las áreas de interés. Esto permite mejorar todas las fases de la experiencia del cliente, desde la concienciación hasta la asistencia posterior a la compra. Por ejemplo, al mapear los puntos de dolor del usuario con flujos de trabajo inteligentes de interfaz de usuario (UI) para reservas de viajes, las empresas pueden personalizar sus plataformas en línea para ofrecer una experiencia de usuario digital fluida y agradable.

3. Análisis de sentimientos y gestión de opiniones

La IA puede utilizarse para el análisis de sentimientos examinando las opiniones de los clientes, las menciones en las redes sociales y los formularios de opinión. Esto ofrece conocimientos esenciales sobre la satisfacción del cliente y dónde son necesarias mejoras. Por ejemplo, mediante el análisis de sentimientos impulsado por IA, las plataformas digitales de Contact Center pueden abordar eficazmente los comentarios negativos para ofrecer asistencia especializada a los clientes premium y mejorar las interacciones.

4. Capacidades de búsqueda visual y por voz

La integración de funciones de búsqueda visual y por voz basadas en IA puede mejorar la accesibilidad y la facilidad de uso de las plataformas digitales. Por ejemplo, una plataforma digital de compras podría permitir a los clientes buscar artículos mediante imágenes o indicaciones de voz, lo que daría lugar a una experiencia de compra más natural y reduciría los obstáculos que suelen plantear las búsquedas basadas en texto.

5. Detección del fraude mediante IA

La IA puede mejorar la seguridad en las plataformas digitales identificando al instante actividades falsas. Por ejemplo, en las plataformas digitales de servicios financieros, los sistemas de IA pueden detectar actividades fraudulentas estudiando las tendencias de las transacciones y los hábitos de los usuarios, deteniendo cualquier daño potencial al cliente. Esto fomenta la confianza y salvaguarda el negocio y sus clientes.

6. Chatbots y asistentes virtuales

La implementación de chatbots y asistentes virtuales con capacidades de IA puede mejorar la atención al cliente a través de una asistencia instantánea las 24 horas del día. Estas herramientas son capaces de gestionar consultas típicas, ayudar a los usuarios con tareas complicadas y transferir asuntos a agentes humanos si es necesario. Esto también ayuda a disminuir los gastos operativos.

7. Personalización predictiva

A través del análisis predictivo, la inteligencia artificial puede predecir las necesidades o deseos futuros de un cliente, proporcionando recomendaciones proactivas e interacciones a medida. Por ejemplo, las plataformas de streaming sugieren nuevos contenidos a los usuarios analizando sus hábitos de visionado y sus gustos, lo que les mantiene interesados y hace más probable que permanezcan en la plataforma.

8. Creación y curación automatizadas de contenidos

La IA puede automatizar la creación y curación de contenidos, garantizando que las plataformas digitales sean siempre frescas y relevantes. Por ejemplo, la IA puede generar descripciones de productos, escribir entradas de blog o confeccionar una lista de temas de actualidad adaptada a los intereses de la base de usuarios. Esto reduce la carga de trabajo de los equipos de contenidos y garantiza que la plataforma ofrezca continuamente contenidos valiosos y atractivos.

La IA y las tácticas basadas en datos pueden revolucionar las plataformas digitales de consumo, mejorando la personalización, la eficiencia y la seguridad. Al utilizar la IA para mejorar todos los aspectos de la experiencia del usuario, las empresas pueden superar las expectativas de los clientes, lo que conduce a una lealtad sostenida y al éxito en un entorno digital competitivo.

Un ejemplo es que las plataformas de comercio electrónico aprovechan la IA y las estrategias de datos para impulsar la participación de los usuarios y las ventas. Estas plataformas mejoran la relevancia y la interacción personalizando el contenido y las sugerencias de productos en función de los intereses del usuario.

El mapeo del recorrido del cliente impulsado por IA mejora el proceso de pago y aborda los obstáculos, mientras que las capacidades de búsqueda visual y por voz ofrecen a los usuarios formas cómodas de encontrar productos. Los chatbots y los asistentes virtuales ofrecen atención al cliente 24 horas al día, 7 días a la semana, y resuelven los problemas de forma eficaz. La personalización predictiva anticipa las preferencias del usuario, aumentando la probabilidad de compra. Fuente: entrepreneur

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