Utilizar la IA para crear conexiones más sólidas con los clientes

Utilizar la IA para crear conexiones más sólidas con los clientes

A medida que las empresas aprenden a utilizar la IA generativa para crear valor, se corre el riesgo de que adopten un enfoque equivocado a la hora de aplicar la tecnología a la experiencia del cliente. De hecho, las investigaciones muestran que la IA puede ayudar a aumentar la satisfacción de los clientes cuando se utiliza para ofrecer a los clientes soluciones más personalizadas o para ayudar a los empleados humanos a ofrecer un mejor servicio que el que recibirían sin la ayuda tecnológica. Algunos ejemplos de empresas que tienen éxito pronto con esto son el sector de los servicios financieros.

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El auge de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) generativa está impulsando innovaciones y experimentos con los consumidores interesantes, pero también preocupa a muchas personas que se preocupan por la privacidad de los datos o por solo poder comunicarse con una empresa a través de un bot. Estas preocupaciones son especialmente graves en los sectores en los que las interacciones con los clientes y la privacidad de los datos son fundamentales, como la banca o la sanidad.

Cierto nivel de ansiedad suele acompañar a las tecnologías innovadoras, y es natural preocuparse por una tecnología que imita la inteligencia humana. Sin embargo, a medida que ha surgido esta nueva clase de modelos lingüísticos de gran tamaño, la mayoría de las empresas han colocado el riesgo de los modelos, la precisión de la producción del modelo y el uso ético de los datos en el centro de sus marcos de riesgo. Su objetivo es garantizar el uso responsable de la nueva tecnología de IA.

Menos apreciado es el riesgo de que las empresas cedan la experiencia del cliente a modelos y bots diseñados para extraer valor a corto plazo, no para fomentar la lealtad de los clientes a largo plazo. Es posible que las empresas combinen cada vez más los modelos tradicionales de IA y aprendizaje automático con la IA generativa para entregar mensajes y ofertas a los clientes de una forma más humana. Si no tenemos cuidado, los bots, los algoritmos y los modelos predictivos con fines de lucro podrían llevar a experiencias distópicas.

Incluso en el mundo de la IA, el amor por los clientes debería marcar el camino. Las métricas tradicionales de la confianza de los clientes, como el Net Promoter Score (NPS), pueden empezar a tener un aspecto diferente, pero una premisa perdurará: cada interacción mejora o disminuye la percepción del cliente sobre la empresa implicada.

Basar cada decisión con el objetivo de enriquecer la vida de los clientes sentará una ruta fiable hacia un futuro basado en la IA que genere más valor para los clientes, los empleados y los accionistas. De hecho,primeros resultados publicados de investigadores de la Universidad de Stanford y el Instituto de Tecnología de Massachusetts muestran los efectos favorables de la implementación de una herramienta de asistente de conversación basada en la IA en 5.200 agentes de atención al cliente en varios países. La herramienta no solo aumentó la productividad de los agentes un 14% de media, sino que las interacciones asistidas por la IA tuvieron un NPS medio más alto y la deserción mensual de agentes se redujo un 9%.

Hágalo personal

Orientar la IA en torno al amor de los clientes requiere un replanteamiento fundamental de las funciones objetivas. La mayoría de los algoritmos existentes se optimizan en función del ROI para un momento determinado y no en función de toda una experiencia. La interacción con los clientes mediante la IA promete que la empresa aprenda más de cada interacción y encuentre más formas de crear valor para los clientes.

Es una buena señal, ya que los clientes esperan cada vez experiencias más personalizadas y relevantes y, a cambio, están dispuestos a compartir sus datos. La última encuesta de Bain & Company a casi 30 000 clientes de bancos en 11 países reveló que los encuestados que estaban de acuerdo en que su banco personaliza la experiencia tienen más probabilidades de recompensarla con un NPS más alto. Hay una diferencia de 123 puntos en el NPS entre los encuestados que están totalmente de acuerdo en que su banco interactúa en función de saber quiénes son y los que están totalmente en desacuerdo.

Una forma en que la IA refina la personalización es mediante asistentes digitales para los clientes, como lo demuestran los nuevos esfuerzos en la banca y los pagos. El Royal Bank of Canada utiliza un asistente con IA llamado NOMI para personalizar la gestión del dinero digital para los clientes. Las características incluyen propinas puntuales a los clientes, presupuestos personalizados y recomendaciones de ahorro basadas en el comportamiento de los gastos y el flujo de caja. En el año siguiente a su lanzamiento, los resultados fueron prometedores, con un 50% más de interacciones digitales para los clientes de NOMI en comparación con toda la base de clientes, un 93% más de tiempo dedicado a las cuentas financieras y una deserción del 2% de los clientes de NOMI, frente al 8% de sus pares.

Los asistentes digitales de IA generativa también ayudan a los empleados a reforzar sus conexiones con los clientes, reforzando los lugares en los que un toque humano puede ser una fuente de diferenciación. Morgan Stanley Wealth Management, por ejemplo, está lanzando un asistente de IA para ayudar a sus miles de asesores financieros a brindar un mejor apoyo a sus clientes de forma personalizada. El asistente combina la búsqueda y la creación de contenido para que los asesores financieros puedan encontrar y personalizar rápidamente la información correcta para cada cliente en cualquier momento.

Los modelos lingüísticos de gran tamaño permitirán una nueva era de personalización. Las técnicas de aprendizaje automático ya convierten el patrón de interacciones digitales de cada cliente en una «huella digital» conductual única, y los avances recientes de la IA ahora permitirán que estas huellas dactilares incluyan interacciones de voz y texto.

Ayudar a los empleados a ayudar a sus clientes

Las empresas deberían empezar con algunos casos sin arrepentimientos para que la organización se familiarice con la tecnología de IA generativa. Por lo general, utilizan la IA para ayudar a los empleados que ofrecen aspectos de la experiencia del cliente, de modo que los humanos puedan examinar los resultados del modelo. Los ejemplos incluyen sugerencias a los directores de relaciones para la próxima conversación con un cliente basadas en una contratación reciente o medidas específicas para gestionar los cobros con clientes que se enfrentan a dificultades financieras.

La próxima ola de casos incluiría la IA integrada en los procedimientos operativos estándar de los empleados. Los casos prometedores incluyen el envío predictivo de la consulta de un cliente al agente mejor preparado para gestionar un problema en particular o las recomendaciones de guiones en tiempo real para los gestores de relaciones. La tecnología escuchará la llamada de un cliente en tiempo real y ayudará a los agentes a saber si sus interacciones están creando un promotor o un detractor. Otras funciones de apoyo a los empleados en un futuro próximo podrían incluir la creación de una oferta personalizada con imágenes y texto que evoquen la afición favorita del cliente o recordar al gerente de relaciones que visite a un cliente en etapas clave de la vida.

En algunos sectores, como el comercio minorista, una primera línea totalmente equipada con la IA está empezando a fomentar la interacción automática y directa con los clientes. Con el tiempo, esta primera línea digital podría ofrecer el servicio con la misma empatía que la primera línea humana tradicional. Los bots interactuarán con los clientes y aprenderán a ofrecer productos e información relevantes, tal como lo han hecho siempre los mejores empleados. Los mejores usos de la IA pueden incluso reimaginar por completo la experiencia general.

En una época de alta inflación y una economía ajustada, algunos directivos pueden verse tentados a utilizar la tecnología de IA generativa solo para reducir costes y mejorar la eficiencia. Eso sería un error. Si bien la IA generativa tiene el potencial de cambiar la curva de costes en muchos sectores, el mayor valor recaerá en las empresas que se centren en enriquecer la vida de sus clientes.

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