4 formas en que las marcas aprovechan la IA y el ML para interacciones convincentes con los clientes
4 formas de usar IA y ML para interactuar con los clientes de manera convincente
Las marcas están bajo una inmensa presión para avanzar y evolucionar a medida que cambian las tendencias de compra de los clientes, los presupuestos se reducen y los factores económicos generales se vuelven cada vez más complicados.
En respuesta, muchas empresas están recurriendo a aplicaciones emergentes de tecnologías conocidas como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para hacer que sus empresas sean más ágiles, competitivas y receptivas.
Estas tecnologías proporcionan conocimientos poderosos sobre los compradores que permiten a las empresas comprender mejor cuándo los clientes realizarán una compra, qué comprarán y cuándo interactuarán.
Según una encuesta de Deloitte, el 79 por ciento de los encuestados han implementado completamente tres o más tecnologías de IA, un aumento del 15 por ciento interanual. A medida que las tecnologías de IA y ML se vuelven más ubicuas como servicios principales que ganan popularidad y sirven como prueba de concepto para muchos líderes empresariales, todos parecen querer más. Para acelerar la adopción de IA y ML, tres quintas partes de las empresas tienen la intención de aumentar el gasto en transformación digital para fines de 2023. Por supuesto, simplemente lanzar dinero a las últimas tendencias tecnológicas no garantiza el éxito empresarial.
La clave radica en aprovechar los datos, el recurso más abundante y valioso de una empresa, para mejorar directamente las soluciones de IA y ML que afectan los KPI principales a nivel empresarial. Estos sistemas pueden ayudar a las empresas a lograr dos objetivos fundamentales: aumentar los ingresos y reducir los costos totales al permitir nuevas eficiencias.
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Así es cómo los líderes pueden aprovechar las aplicaciones estratégicas de esta tecnología para mantenerse ágiles y crear interacciones convincentes con los clientes que tengan un impacto en 2024 y más allá.
#1 Recopilar los Datos Correctos y Recopilarlos con Consentimiento
Muchas empresas se sienten abrumadas por el volumen, la velocidad y la complejidad de los datos de los clientes que recopilan. No pueden convertir estos datos en interacciones con los clientes que sean accionables.
Una encuesta a directores de tecnología de la información y líderes senior de TI encontró que casi tres cuartas partes de los encuestados dijeron que tenían dificultades con la gestión de datos, y la mayoría de las empresas descartan la gran mayoría, hasta el 90 por ciento, de los datos que reciben.
La implementación efectiva de IA y ML se basa en datos precisos, accionables y oportunos sobre los clientes, por lo que las empresas deben cerrar el grifo de información en lugar de recopilar la información correcta en el momento adecuado para informar las decisiones correctas.
Las marcas pueden aprovechar varias fuentes de datos para obtener esta información, incluyendo:
- Datos transaccionales de tarjetas de crédito y otros servicios financieros
- Datos recopilados de los clientes a través de encuestas, investigaciones y otras fuentes centradas en los compradores
- Datos de lealtad provenientes de ofertas de productos y otras oportunidades promocionales
En concreto, se debe enfocar en incentivar a los clientes para que proporcionen el 20 por ciento de los datos que proporciona el 80 por ciento del valor.
Las marcas mejor posicionadas para recibir datos de mayor valor obtendrán el consentimiento de los clientes antes de recopilar datos, aprovechando prácticas transparentes de recopilación de datos para solicitar apoyo y construir confianza.
Los resultados de construir la confianza del cliente con este enfoque pueden llegar hasta la línea de fondo. El ochenta y cuatro por ciento de los consumidores dice que es más probable que compartan información con marcas con prácticas y políticas de datos transparentes, el 77 por ciento dice que esto afecta sus compras y el 50 por ciento dice que comprará más a marcas transparentes.
El mensaje para las marcas innovadoras es simple: obtener el consentimiento explícito de las personas antes de recopilar datos. Los usuarios deben poder optar fácilmente por aceptar o rechazar. Algunos consumidores sin duda optarán por no participar, pero aquellos que permanezcan, cuando se los nutre adecuadamente, se convierten en el pilar de marcas sólidas.
#2 Compilar una “Visión Única del Cliente”
Compilar una “visión única del cliente” significa tener una comprensión completa y precisa de las necesidades, preferencias y comportamientos de un cliente basada en todos los datos e interacciones que una empresa ha recopilado sobre ellos.
Esto se puede lograr a través de infraestructuras multiplataforma que permiten a las empresas almacenar, rastrear y analizar los datos de los clientes de diversas fuentes, como ventas, marketing y servicio al cliente.
Estos esfuerzos enfocados en el intercambio de valor deben recopilar la información para completar el principio rector del 80/20, que se basa en el perfilado progresivo para proporcionar una visión única del cliente en todos los puntos de contacto.
#3 Crear Interacciones en Tiempo Real
Las interacciones en tiempo real pueden impulsar a las personas a realizar una compra al proporcionar la información, ideas y promociones necesarias para convertir clientes potenciales en ventas.
Aunque los clientes esperan interacciones en tiempo real y hiperpersonalizadas, muchos anticipan que las marcas no podrán cumplir con estas expectativas. Un informe de la industria encontró que el 44 por ciento de los compradores de la Generación Z y el 43 por ciento de los millennials “dedicaron más esfuerzo del esperado para completar una interacción”.
En 2023 y más allá, el tiempo es una moneda valiosa. Las empresas pueden aumentar las conversiones implementando soluciones de IA y ML para alimentar sistemas de gestión de interacciones en tiempo real que fomenten conexiones emocionales, identifiquen posibles puntos problemáticos y optimicen el proceso de compra.
Muchas marcas siguen confiando en contenido estático para atraer a los compradores. Las soluciones de IA y ML permiten a las marcas ir más allá de esto, brindando interacciones personalizadas en tiempo real a gran escala.
#4: Crear experiencias hiperpersonalizadas para los clientes
Un informe de McKinsey & Company encontró que el 71 por ciento de los consumidores esperan que las marcas proporcionen experiencias personalizadas, y la mayoría se decepciona cuando no lo hacen.
Los datos de los clientes son clave para personalizar las experiencias de los clientes, pero muchas marcas se sienten abrumadas por la gran cantidad de información, lo que dificulta el progreso debido al volumen de datos puro y la dispersión de información.
La IA está dando sentido a esta información y utilizándola para generar contenido publicitario dirigido que permite experiencias personalizadas a gran escala.
El marketing, el comercio, los análisis y los datos, y la comercialización pueden utilizar la IA de diferentes formas para presentar contenido dirigido a prospectos y clientes a través de ventanas emergentes, enlaces promocionales, ofertas especiales y descuentos, y esfuerzos de incorporación a la plataforma.
La IA está alejando el marketing de marca de los repositorios de contenido que presentan contenido potencialmente atractivo a los consumidores, hacia un entorno donde los análisis, la información del perfil y los datos de segmentación se pueden utilizar en tiempo real para crear contenido generativo centrado en el cliente que convierte a los compradores.
En publicidad minorista, por ejemplo, la IA permite a los anunciantes presentar contenido publicitario con precisión quirúrgica de formas que solo podíamos soñar hace cinco años.
Verdaderamente basado en datos
Aprovechar la IA y el ML es cada vez más crucial para que las marcas mantengan su relevancia en un mundo digital primero, para seguir siendo competitivas y para crear interacciones atractivas con los clientes. Las empresas pueden aumentar los ingresos y reducir los costos al recopilar los datos correctos, compilar una “visión única del cliente” y crear interacciones en tiempo real.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que simplemente invertir en estas tecnologías no es suficiente. La clave está en utilizar los datos, el recurso más valioso de una empresa, para impactar directamente los KPI principales a nivel empresarial. A medida que la adopción de la IA y el ML continúa aumentando, las empresas que implementen estas estrategias estarán bien posicionadas para mantenerse ágiles y mantenerse por delante de la competencia.
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