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Los datos y la inteligencia artificial crean experiencias hiperpersonalizadas

Las empresas de todas las industrias están poniendo la personalización en el centro de sus estrategias empresariales. Muchas son las marcas que han anunciado públicamente que las experiencias omnicanal personalizadas y fluidas son el núcleo de su estrategia corporativa. Ahora estamos en el punto donde la ventaja competitiva se derivará de la capacidad de capturar, analizar y utilizar datos de clientes personalizados a escala y del uso de inteligencia artificial para comprender, dar forma, personalizar y optimizar el recorrido del cliente.

La supremacía de la ventaja digital ha ido mucho más allá de los límites del marketing tradicional, creando experiencias transformadoras para los clientes basadas en datos propios.

Gracias a Harvard Business Review, en este artículo exploramos cómo las empresas de vanguardia construyen lo que llamamos motores de experiencia inteligente para ensamblar experiencias de cliente de alta calidad utilizando inteligencia artificial, impulsada por datos de clientes. Sin olvidarnos del factor humano, habilitando quipos ágiles y multifuncionales de la mano de tecnología que permite autoaprendizaje y optimización de procesos.

En este sentido, esta fusión entre inteligencia artificial y datos, es factor fundamental para alcanzar las necesidades que los clientes demandan.

Los impedimentos para la personalización

Personalizar una experiencia de cliente de extremo a extremo requiere orquestación en todos los canales, una capacidad que ninguna marca ha dominado por completo. Pero fusionar el flujo de las experiencias físicas y digitales de los clientes puede ser la única forma en que las marcas desafiantes puedan competir contra los nativos digitales como Amazon y Google.

Los pioneros han aprovechado las tecnologías más nuevas, como Internet de las cosas, el aprendizaje automático, las plataformas de tecnología de marketing (martech) y un número creciente de herramientas de medios digitales que pueden crear ventajas formidables cuando se combinan con métodos ágiles. Las marcas que quieren superar, o simplemente ponerse al día, a los pioneros deben pensar en su base de datos y tecnología. ¿Están sus estructuras y procesos organizacionales a la altura de la tarea? ¿Tienen una mentalidad de prueba y aprendizaje rápido?

A pesar de la vertiginosa variedad de herramientas de software que pretenden mejorar todos los aspectos de la experiencia del cliente, ninguna plataforma puede administrar de manera integral la personalización de extremo a extremo. Sin embargo, los problemas clave, como la creación de una vista de 360 ​​grados de un cliente, se están resolviendo con automatización, inteligencia impulsada por inteligencia artificial y herramientas de activación para brindar recomendaciones impulsadas por IA.

Los motores de experiencia inteligente deben centrarse quirúrgicamente en microobjetivos: momentos positivos que componen toda la experiencia del cliente.

El gigante de las telecomunicaciones Comcast utiliza Pointillist, un servicio de análisis del viaje del cliente, que registra los pasos de cada cliente en su ecosistema. El servicio marca la hora de las interacciones de los visitantes y genera mapas de cada viaje. Usando IA para recopilar datos y determinar dónde están fallando los viajes, como con su aplicación móvil, Comcast aborda rápidamente los problemas de experiencia.

Las empresas están combinando múltiples soluciones de inteligencia artificial, martech y back-office conectadas a través de interfaces de programación de aplicaciones comunes para desarrollar y utilizar mejor los datos de personalización. Salesforce y Adobe brindan soluciones de distribución de canales; plataformas de datos de clientes como Amperity y mParticle ayudan a resolver problemas de identidad; los motores de optimización de ofertas como Formation y OfferFit ayudan a mejorar cada oferta subsiguiente; y las plataformas para la generación de contenido, como Persado para copia creativa y SundaySky para video, permiten la personalización a escala.

Los nuevos medios digitales crean nuevas formas para que los usuarios interactúen con las marcas. Los sistemas de seguimiento y pago basados ​​en la ubicación que se activan con solo deslizar una mano desdibujan las líneas entre las interacciones previas a la compra (publicidad/marketing), compra (ventas/transacción) y posteriores a la compra (servicio/fidelidad).

Estas capacidades han creado formas inteligentes de remodelar las experiencias de los clientes y permiten que las marcas sean distintivamente valiosas y profundicen el compromiso. Starbucks, por ejemplo, segmenta geográficamente a los clientes inactivos que están cerca de sus tiendas con anuncios sobre nuevas bebidas de temporada, y envía a los clientes ofertas personalizadas en la aplicación para alentarlos a visitar una tienda o probar su conveniente opción móvil de pedido y pago. .

La mayoría de las empresas no tienen el ancho de banda, los recursos o la destreza técnica para competir con empresas como Comcast o Starbucks. El mejor enfoque para las marcas desafiantes es desarrollar una hoja de ruta de datos y tecnología con requisitos granulares vinculados a casos de uso específicos e impulsados ​​por el cliente.

Por ejemplo, una empresa deberá averiguar qué elementos de datos del cliente se deben usar en tiempo real para generar recomendaciones en la aplicación, o debe determinar qué sistemas deben comunicarse entre sí después de realizar una reserva para sugerir servicios complementarios relevantes. Luego, debe reunir a los equipos de negocios y tecnología para trabajar de manera iterativa, enfocándose en brindar valor a medida que construyen la base.

Para comenzar, las empresas deben lanzar grupos autónomos de trabajadores de marketing, operaciones, análisis, tecnología y funciones comerciales e invertirlos con objetivos, presupuestos y derechos de decisión claros. Estos grupos integrados deben tener la tarea de desarrollar un número limitado de experiencias específicas que representen oportunidades innovadoras para impulsar los ingresos y construir vínculos más profundos con los clientes.

Deben tener las herramientas para medir su progreso diario y deben trabajar en sprints intensivos de dos semanas para desarrollar y probar ideas para mejorar el compromiso. Deben optimizar muchas variables, como a qué disparadores responder, qué canal usar, cuándo comunicarse con un cliente, qué mensaje emitir y qué incentivo ofrecer. La IA puede desempeñar un papel cada vez más importante en este esfuerzo a medida que se ejecutan más experimentos y se recopilan más datos.

Creación de un motor de experiencia inteligente

Para cumplir con todos los objetivos que el cliente pueda tener para una experiencia de extremo a extremo, las empresas deben pensar en cómo diseñar el flujo de un momento dado, la información necesaria para respaldarlo y las conexiones entre canales o entre partes (por ejemplo, ejemplo, entre en la tienda y en línea o en medio o después de la experiencia) necesarios para completar con éxito la interacción. Esto no es solo un ejercicio de mapeo de viajes o planificación tecnológica. Se trata de desarrollar el flujo inicial hacia el cliente y el combustible final para impulsar motores de experiencia inteligente.

Los motores de experiencia inteligente no se crean solo en el nivel más alto de una experiencia de extremo a extremo, como permitir mejores servicios de seguridad en Brinks. También deben enfocarse quirúrgicamente en microobjetivos (momentos individuales positivos que componen la experiencia total) y asegurarse de que todos esos objetivos se unan.

Además, esos motores son «inteligentes» en más de un sentido. Están elaborados de manera creativa y perspicaz, utilizando los mejores datos y experiencia posibles. Y emplean algoritmos de aprendizaje automático en constante mejora para descubrir el siguiente paso correcto para permitir el progreso del cliente: probar constantemente, aprender siempre y alimentar decisiones sobre cómo funciona la interacción. Lo que el cliente obtiene es una experiencia fluida, positiva y distintiva que solo mejorará con el tiempo.

Las marcas que han tenido más éxito siguen cinco prácticas fundamentales, que definen el oficio de construir motores de experiencia inteligentes. Conectan señales de datos e información de una variedad de fuentes en constante expansión. Reimaginan la experiencia de extremo a extremo como un flujo continuo, impulsado por decisiones automatizadas. Activan la experiencia en todos los canales, conectando puntos de contacto para involucrar a los clientes donde sea que estén. Cumplen de acuerdo al contexto del cliente, reconociendo siempre quién y dónde está alguien. Y prueban sin descanso, inyectando nuevas innovaciones, midiendo rigurosamente su impacto y entendiendo cómo las cosas afectan a las personas de manera diferente.

Consideremos estas prácticas una por una, utilizando ejemplos de empresas que lo están haciendo bien.

Conectar señales de datos e información

El primer requisito para construir un motor de experiencia inteligente es construir una vista de 360 ​​grados de cada cliente, utilizando la gama cada vez mayor de formas posibles de capturar nuevas señales de cada uno. La empresa de ropa deportiva lululemon invirtió mucho durante los últimos cinco años para lograr este objetivo. Cuando un invitado realiza una compra en una tienda minorista por primera vez, se le pide que proporcione su dirección de correo electrónico para recibir un recibo.

Los correos electrónicos también se recopilan cuando los clientes se registran para recibir clases gratuitas de yoga en la tienda. Al igual que muchas otras marcas, lululemon utiliza esta información personal para aumentar la demografía básica de los clientes de un servicio como Experian o Acxiom, lo que permite acciones de marketing como la orientación geográfica y por género, uniéndose los datos y la inteligencia artificial.

A medida que las personas continúan interactuando con la marca, a menudo descargan la aplicación o compran en línea, y los datos de seguimiento de clics se utilizan para comprender qué elementos buscaron los clientes, cuáles consideraron durante mucho tiempo o regresaron, y cuáles pasaron rápidamente. Estos datos se pueden aprovechar para inferir la intención y orientar las recomendaciones futuras en consecuencia. En 2020, cuando lululemon adquirió Mirror, abrió una nueva ventana al comportamiento de los clientes. Mirror transmite clases de acondicionamiento físico a los hogares de los usuarios, brindando a lululemon información sobre las rutinas de entrenamiento de los clientes, datos de preferencia que ayudan a la marca a refinar aún más las recomendaciones para futuros productos y servicios.

Activa la experiencia en todos los canales

Starbucks es famoso por su personalización en todos los canales. Su aplicación ofrece ofertas gamificadas basadas en preferencias y comportamientos individuales; sus anuncios de medios digitales pagados están altamente dirigidos; y sus experiencias en la tienda incluyen menús digitales en el autoservicio que cambian según el clima, las preferencias locales de los clientes y el inventario.

Aunque muchas cadenas de restaurantes más pequeñas luchan por competir con el nivel de personalización de Starbucks, Sweetgreen, que tiene solo 140 tiendas en todo el mundo (Starbucks tiene más de 33 000), creó su experiencia multicanal teniendo en cuenta los datos y lo digital. Lanzó la mejor aplicación de su clase que facilita la creación de una ensalada personalizada y la recoge o la entrega. Utiliza la aplicación para implementar nuevos menús digitales y ofrecer ofertas personalizadas para los clientes, y permite que los clientes en la tienda paguen por teléfono. La aplicación permitió que Sweetgreen superara el porcentaje de compromisos digitales de Starbucks en 2021, con un 68 % de las ventas de Sweetgreen provenientes de canales digitales, en comparación con solo el 52 % de las tiendas Starbucks en los Estados Unidos.

Cumplir según el contexto del cliente

Los grandes minoristas como Kroger y Tesco tienen grandes equipos de datos y análisis que crean algoritmos para atraer a los clientes de la manera que les resulte más atractiva. Las ramas analíticas de Kroger y Tesco, 84.51° y dunnhumby, respectivamente, ejecutan cientos de modelos de propensión para decidir qué promociones personalizadas ofrecer a qué clientes, por lo que los datos y la inteligencia artificial son fundamentales.

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