La Inteligencia Artificial como Catalizador en la Experiencia del Cliente

En la era digital actual, la experiencia del cliente (Customer Experience) se ha convertido en un factor crítico para el éxito de cualquier empresa. Los consumidores tienen más opciones que nunca y esperan recibir experiencias relevantes, respuestas rápidas e interacciones eficientes.

Es por ello que la Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado, en los últimos años, como un catalizador transformador en la gestión de la experiencia del cliente (CX), pues ofrece herramientas poderosas para optimizar cada punto de contacto entre el cliente y la empresa. 

Históricamente, la IA ha evolucionado desde simples sistemas de respuesta automática hasta sofisticadas soluciones capaces de aprender y adaptarse. En la década de 1960, los primeros chatbots como ELIZA marcaron el inicio de la interacción hombre-máquina. Con el avance del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (machine learning), hemos presenciado hitos clave como el desarrollo de asistentes virtuales inteligentes y sistemas de recomendación personalizados. Hoy en día, tendencias emergentes como la IA emocional y la automatización inteligente (RPA) están redefiniendo la manera en que las empresas abordan la CX.

Actualmente, se lanzan diariamente un gran número de aplicaciones y servicios tecnológicos con aplicabilidad en el CX, que aprovechan el poder de la IA para abordar tareas que normalmente requerían de interacción humana. Estas herramientas están transformando todas las industrias al acelerar procesos, descubrir insights a partir de conjuntos de datos masivos e incluso predecir tendencias futuras, por lo que se vuelve esencial que empresas y profesionales se mantengan actualizados con las tecnologías más recientes para conservar su competitividad. Desde chatbots que manejan el servicio al cliente hasta modelos de IA que recomiendan productos o detectan fraudes, la IA permite a las empresas operar de manera más eficiente, tomar decisiones más inteligentes y ofrecer experiencias altamente personalizadas.

IA para construir chatbots y asistentes virtuales

Uno de los usos más comunes de aplicación de la IA en el ámbito de la experiencia de cliente, es a través de los chatbots y asistentes virtuales. Estos sistemas permiten a las empresas brindar soporte al cliente 24/7, respondiendo a preguntas frecuentes por diferentes canales, solucionando problemas y redirigiendo consultas más complejas a agentes humanos. La ventaja de estos sistemas radica en su capacidad para aprender y mejorar con el tiempo, lo que significa que cuanto más interactúan con los clientes, mejor entienden sus necesidades y expectativas.

Además, la IA puede personalizar las interacciones al analizar datos históricos de los clientes, lo que permite que los asistentes virtuales ofrezcan respuestas más relevantes y contextuales. 

Amazon, por ejemplo, ha lanzado en beta privada Rufus, su próximo asistente de compras virtual, entrenado con todo el catálogo e información disponible de este gigante marketplace, para que pueda responder a los clientes sobre sus necesidades de compra, realizar comparaciones de productos y/o hacer recomendaciones en el contexto del journey de compra de sus usuarios.
Cambiando de sector, Naturgy, desde hace varios años atiende a sus clientes mediante Pepe, el asistente virtual que guía al usuario en el proceso de contratación y resuelve peticiones de asistencia. Uno de los puntos fuertes de este asistente, ha sido tener en cuenta en el diseño de la IA, la personalidad de Pepe para acercarse al cliente a través de un lenguaje cercano y sencillo, con el fin de reducir el rechazo provocado por los tecnicismos típicos del sector. 

Otra aproximación de cómo algunas compañías están explotando los asistentes conversacionales, son aquellas que han construido su solución de atención al cliente, entrenando un GPT (Transformador Generativo Pre Entrenado) directamente sobre ChatGPT para poder usarse desde está aplicación acercando la experiencia a los usuarios que la usan habitualmente. Los modelos de GPT, son modelos lingüísticos basados en transformadores (modelos de aprendizaje) que se entrenan previamente con un gran corpus de texto y, a continuación, se pueden ajustar con precisión para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural. Así podemos consultar a IKEA, desde ChatGPT, por ideas de decoración sobre sus más de 10.000 productos, preguntar por sus precios y disponibilidad o subir fotos de tu habitación para que te recomiende qué lámpara o escritorio quedaría mejor. O usar el GPT de Kayak, para que te recomiende qué vuelos, hoteles, puedes reservar para cualquier destino que necesites a la hora de planificar un viaje de vacaciones o de negocio.

IA para anticiparnos a los deseos de nuestros clientes. Predicción, contexto y CDPs

La IA no solo mejora las interacciones directas con los clientes, sino que también ayuda a las empresas a predecir y anticipar sus necesidades. A través del análisis predictivo, las organizaciones pueden utilizar datos de comportamiento de los clientes para prever tendencias, identificar patrones de abandono y recomendar productos o servicios antes de que el cliente lo solicite.

Esta capacidad de "anticiparse" al cliente es especialmente valiosa en industrias como el retail, la banca o las telecomunicaciones, donde la fidelización del cliente depende en gran medida de la personalización y la relevancia de las ofertas. Por ejemplo, una empresa de telecomunicaciones puede utilizar IA para identificar cuándo un cliente podría estar insatisfecho con su plan actual, ofreciéndole una mejor alternativa antes de que decida cambiar de proveedor.

Para poder hacer uso de la IA de esta manera, necesitamos entrenarla mediante todos los datos que dispongamos con información e interacciones de nuestros clientes, que se hayan producido en cada uno de los canales y puntos de contacto que tengamos disponibles (web, apps, canales sociales, puntos de venta físico, etc). Estos datos, el reto que tiene obtenerlos, está en que, en gran parte de las ocasiones, están diseminados en diferentes herramientas y silos de almacenamiento. Parafraseando a Mark Flaherty, “la evolución más importante está siendo la habilidad de entender qué datos tienes, cuáles puedes tener, cómo puedes organizarlos y, por último, cómo puedes activarlos”. 

Para eliminar estas brechas de conocimiento de nuestros clientes y unificar la información, utilizamos o construimos plataformas CDP (Customer Data Platforms), que nos permiten aglutinar y disponer de una visión única de cliente para poder construir sobre ellas experiencias relevantes apoyándonos en la IA y los datos de nuestros consumidores. 

Además, con esta creciente recopilación de datos, la privacidad del cliente se ha transformado en una preocupación primordial. Las empresas deben asegurarse de cumplir con las regulaciones y mantener altos estándares de seguridad para proteger la información del cliente. Para ello, construir o utilizar este tipo de soluciones nos garantiza mantener la confidencialidad y construir experiencias atendiendo a la privacidad requerida por nuestros clientes.

El Futuro del Customer Experience con IA

La Inteligencia Artificial está redefiniendo el Customer Experience al permitir interacciones más personalizadas, eficientes y proactivas. Sin embargo, las organizaciones deben abordar cuidadosamente los desafíos relacionados con la privacidad de los datos, encontrar el equilibrio entre automatización y contacto humano, y no olvidar que siempre hay que situar al cliente en el centro de su estrategia.

La tecnología avanza muy rápido, por lo que es necesario que las empresas sean ágiles en adoptar y aprovechar al máximo la IA aplicándolo en su estrategia de Customer Experience. Entre las palancas principales que deberán tener en cuenta están:

●    Invertir en Infraestructura Tecnológica Adecuada: asegurar que los sistemas y plataformas pueden soportar soluciones de IA avanzadas.
●    Formar al personal:  Capacitar a los empleados en el uso y comprensión de la IA para maximizar su potencial.
●    Establecer Políticas Éticas Clara: Definir directrices sobre cómo se utilizarán los datos y garantizar prácticas justas y transparentes.
●    Mantener al Cliente en el Centro: Utilizar la IA como una herramienta para mejorar la experiencia del cliente, no solo para la eficiencia interna.

Mirando hacia el presente más cercano, la IA seguirá desempeñando un papel cada vez más importante en la configuración de la experiencia del cliente. Tendencias emergentes como la IA emocional, la integración con el Internet de las Cosas, la eficiencia de procesos y el desarrollo de asistentes virtuales más avanzados prometen llevar la personalización/contextualización y la eficiencia a niveles sin precedentes. 

David Lastra, Marketing Technology Director Sngular