Uso de IA para mejorar la experiencia del cliente y la orquestación del recorrido del cliente

La mensajería y las experiencias centradas en el cliente requieren respuestas inteligentes gestionadas por IA. Si los clientes no reciben correos electrónicos relevantes u otras comunicaciones, simplemente optarán por no participar.

“En este momento, el marketing está fallando más de lo que funciona”, dijo Matthew Camuso, gerente de marketing de productos de la empresa de software CRM Pegasystems, en The MarTech Conference. “Y si piensa por qué esto falla, es porque la mayor parte de lo que impulsamos, y cuando lo impulsamos, no tiene una relevancia real para los consumidores”.

Citó un estudio interno de más de 5000 consumidores que encontró que el 68% de ellos no cree que las marcas se preocupen por sus necesidades.

Si las marcas no responden a las necesidades de los clientes de manera inteligente con una herramienta de inteligencia artificial, generalmente dependen de los mensajes preempaquetados que se envían a grupos de clientes, divididos en segmentos. El riesgo es que muchos clientes dentro de estos segmentos consideren que el mensaje es irrelevante y se desvíen de la marca.

Lea a continuación: Por qué nos importa la IA en el marketing

Riesgos en la segmentación tradicional

En una campaña tradicional, una base de clientes se divide por datos demográficos, zonas geográficas y otras categorías para crear segmentos e incluso microsegmentos más ajustados. Luego, los especialistas en marketing pueden agregar reglas basadas en lo que se sabe sobre el cliente, como sus medios financieros o el interés que expresaron en una página web en particular. A continuación, se envían mensajes predeterminados a este grupo fijo de clientes.

"Al final del día, en realidad solo estás tratando de encontrar la mejor lista de personas que pueden comprar tu producto y luego, una vez que obtienes esa lista, es un poco más pequeña, pero te diriges a todas esas personas a través de los canales". dijo Camuso.

Esta estrategia genera un bajo porcentaje de ventas, típicamente en el rango de 1% a 2%, dijo.

“Eso puede alcanzar los objetivos de su campaña a corto plazo, lo cual es excelente, pero a largo plazo estamos tan enfocados en el producto y las ventas que en realidad afecta nuestras relaciones con los clientes”, explicó Camuso.

Experiencias centradas en el cliente impulsadas por IA

Para impulsar experiencias y mensajes centrados en el cliente, la IA se puede utilizar para ingerir señales de clientes de todos los canales, actualizar el perfil del cliente y luego proponer las siguientes mejores acciones que sean relevantes para esos clientes.

“Lo que necesita es un cerebro, una autoridad de decisión centralizada, que pueda impulsar todos sus compromisos y unirlos”, dijo Camuso. “Lo que hará ese cerebro es recopilar datos sobre el cliente de sus canales, como correo electrónico, web o móvil, y luego combinarlos con los datos históricos que tiene del perfil de un cliente o el historial de interacción, así como cualquier cosa que pueda transmitirse. en tiempo real."

En lugar de una campaña de corte de galletas dirigida a una lista segmentada de clientes, las comunicaciones gestionadas y autorizadas por AI entregan ofertas o sugerencias personalmente relevantes.

Los especialistas en marketing también juegan un papel en la toma de decisiones de IA al establecer criterios que son específicos para su industria o producto. Por ejemplo, si la marca es un banco, solo pueden vender una tarjeta de crédito a un cliente mayor de 18 años, y esa regla debe agregarse al conjunto de condiciones para contactar a un cliente.

Dentro de estas condiciones más estrechas, la IA puede llegar a las siguientes mejores acciones, en función de la conveniencia de la acción para el cliente, designada en el algoritmo como un valor "P" (propensión), y también en función del valor ("V") de la acción o venta a la empresa.

Además, la IA utilizará factores comerciales internos para llegar a su decisión sobre la acción. Por ejemplo, si un producto tiene un inventario bajo, la IA podría determinar que es mejor poner otro producto frente al cliente donde hay un inventario más alto, para que la empresa pueda cumplir con la venta.

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Orquestación del viaje del cliente impulsada por IA

Cada nuevo dato que llega sobre un cliente activa la IA para volver a calcular la puntuación, manteniendo todos los mensajes actualizados y relevantes. Una compra con tarjeta de crédito, por ejemplo, podría desencadenar un mensaje de texto oportuno o incluso una llamada telefónica útil de un representante en vivo.

Estas próximas mejores acciones basadas en mensajes son una parte importante de la experiencia del cliente. Pero, la toma de decisiones de IA también se puede utilizar para crear páginas web y experiencias móviles adaptadas al cliente en función de la información actualizada en el perfil del cliente.

Además, un enfoque centrado en el cliente impulsado por IA puede permitir una orquestación del viaje del cliente que también es más relevante y efectiva.

Los recorridos tradicionales de los clientes se trazan en líneas rectas utilizando reglas para empujar a los clientes de una acción o etapa a la siguiente. Cuando un cliente, cualquier cliente, realiza una acción específica "X", entonces avanza en el proceso a otra acción, "Y", según las reglas básicas del viaje.

La diferencia con una orquestación del viaje del cliente impulsada por IA es que puede permanecer centrada en el cliente y elegir entre una mayor cantidad de opciones que tienen sentido para un cliente específico según el perfil del cliente.

Cuando la IA está guiando el viaje, puede gestionar viajes más complicados que incluyen muchas variables, que se califican según la propensión. Un buen ejemplo para las empresas financieras es una hipoteca, que es un proceso complicado con varias etapas que se basan en muchos puntos de datos personales.

“En última instancia, solo se trata de ayudar a los clientes a lograr lo que sea que estén haciendo en esa etapa”, dijo Comuso. “Y cuando llegan a ese paso, nunca tratamos de obligarlos a dar el siguiente. En cambio, observamos todos esos viajes [de clientes anteriores] y vemos dónde se encuentra en el panorama general, y luego usamos la toma de decisiones en tiempo real y el modelo de propensión”.

Aprovechando la escala proporcionada por el modelado de IA, el objetivo es que cada viaje o mensaje sea nuevo y relevante para el cliente actual. Si se cumple este objetivo, los clientes tendrán la impresión de que la marca realmente se preocupa por sus necesidades individuales.

De ignorado a comprometido: Ofrezca mejores experiencias de cliente con marketing permanente de Third Door Media en Vimeo.