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La construcción de una estrategia de marketing más responsable y eficaz es posible en la era en la que muchas marcas se esfuerzan por mejorar la experiencia de sus clientes. Un componente crucial de este esfuerzo es la integración de la inteligencia artificial (IA) en una estrategia omnicanal, es decir, la gestión de la experiencia del cliente a través de todos los canales disponibles de manera coherente y fluida.
Un uso clave de la IA es la personalización de la experiencia del cliente. Los modelos generativos, como el conocido GPT, permiten la creación de perfiles detallados y la entrega de experiencias de alta calidad en cada punto de contacto, ya sea a través de sitios web, aplicaciones móviles, redes sociales o tiendas físicas. Al comprender las necesidades individuales de los clientes, las marcas pueden proporcionar información relevante, evitando así mensajes irrelevantes o invasivos. Esto no solo ofrece un valor real a los clientes, sino que también fortalece la relación con ellos.
Otro aplicativo de la IA es la atención al cliente. Los chatbots pueden ofrecer una atención mejorada, respondiendo de manera natural a preguntas comunes, brindando asistencia instantánea y resolviendo problemas básicos. Este enfoque libera a los agentes humanos para abordar consultas más complejas.
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Además, la IA permite la segmentación eficaz de los clientes al analizar grandes volúmenes de datos para obtener información sobre las preferencias y comportamientos del cliente. Esto facilita la creación de campañas más efectivas y, al mismo tiempo, proporciona una comunicación coherente y fortalece la imagen de la empresa.
Es vital, sin embargo, comprender que el valor de la integración de estos aplicativos radica en el uso activo por parte de los colaboradores, lo que debería transformar los procesos y mejorar los indicadores clave de rendimiento relacionados con la experiencia del usuario final.
Para maximizar el potencial de estas u otras integraciones de inteligencia artificial, es esencial tener un buen manejo de los datos. Aunque los proyectos de modelamiento a menudo se centran únicamente en los datos estructurados, como los que se encuentran en los sistemas ERP y CRM, los datos no estructurados, como las respuestas en comentarios o las transcripciones de llamadas telefónicas, son igualmente importantes.
Además, al implementar una estrategia omnicanal responsable, es crucial superar ciertos obstáculos. Los líderes empresariales a menudo identifican desafíos como la falta de capacitación, preocupaciones de seguridad o cumplimiento, procesos organizativos deficientes y la baja calidad de los datos. Superar estos desafíos implica movilizar a los equipos y áreas involucradas, fomentando una cultura de curiosidad, experimentación y aprendizaje.
En resumen, la integración exitosa de aplicativos de inteligencia artificial en una estrategia omnicanal requiere un enfoque centrado en el usuario, una gestión eficaz de los datos, una comprensión clara del propósito y los procesos, y una sólida capacidad de adaptación y cambio por parte de los colaboradores. Al abordar estos aspectos, las marcas pueden maximizar el potencial de la IA y, de este modo, construir una estrategia de marketing más responsable que brinda valor a los clientes y fomenta relaciones sólidas a largo plazo.
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