Usando personalización de AI para aumentar la satisfacción del cliente

Los consumidores de hoy en día no quieren sentirse simplemente como uno más entre las masas al tratar con negocios, y están dispuestos a irse con tus competidores si no puedes destacarte de alguna manera. Salesforce encontró recientemente que el 88% de los clientes dicen que la experiencia que una compañía brinda es tan importante como su producto o servicios, en comparación con el 80% en 2020. Más de la mitad (56%) esperan que todas las ofertas sean personalizadas, y una cantidad similar se queja de que la mayoría de las compañías los tratan como números.

Esto es preocupante para las marcas y muchos se preguntan cómo pueden mejorar sus ofertas. Durante años prosperaron porque pudieron expandirse y obtener economías de escala. Sin embargo, muchos se preocupan de perder todos esos beneficios financieros si tienen que personalizar sus ofertas. Puede ser posible para las pequeñas empresas, pero parece desalentadoramente imposible para cualquiera más grande. Imagina a Walmart tratando de hacer esto, sería suficiente para dar pesadillas a un comerciante.

Bueno, aquí hay una sorpresa. Walmart está ubicado en el primer cuartil del Índice de Personalización Minorista de Sailthru. Si el mega gigante de la venta al por menor puede participar en personalización, realmente no hay excusa para que cualquier otro no lo haga. Sailthru observa,

«El 90% de los estadounidenses viven a menos de 10 millas de una tienda de Walmart y las propiedades digitales de la marca hacen un buen trabajo al reflejar esa experiencia con personalización presente en todas partes, desde una página de inicio personalizada hasta una experiencia de recogida».

Según Galagher Jeff, ex vicepresidente de Operaciones de Mercadeo y Análisis Comercial de Walmart,

«Tenemos más datos que casi todos en el mundo. Estamos haciendo grandes inversiones en inteligencia artificial y aprendizaje automático para hacer crecer nuestro negocio. ¿Por qué? Porque tenemos que hacerlo».

La personalización de IA es el camino del futuro, llevando lo impráctico, si no imposible, al alcance de negocios de todos los tamaños.

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Usar la Personalización de IA para Aumentar la Satisfacción del Cliente:

¿Por qué preocuparse por la personalización de marketing?

Como vimos anteriormente, los consumidores de hoy esperan algún elemento de personalización de las empresas con las que tratan. No les gusta que los traten como parte de un rebaño de clientes. Seamos honestos, todos quieren sentirse un poco especiales, incluso si simplemente están comprando productos para el día a día como comestibles.

Sobre esto, TechTarget declara que la personalización adapta experiencias, ofertas, servicios e interacciones para ayudar a las marcas a construir conexiones con los consumidores. En el caso de comercio electrónico, una personalización bien hecha puede replicar la experiencia de comprar en una tienda física. Idealmente, establecerá conexiones de por vida con los clientes.

Reflexiona sobre cómo solían funcionar las cosas antes del Covid. Tu supermercado local podría haber enviado por correo un folleto con las promociones de la semana. Dependiendo de la tienda, estos folletos podían incluir todas las promociones, desde productos para bebés hasta alcohol, o simplemente enfocarse en las ofertas más populares. Sin embargo, en la actualidad es igual de probable recibir un correo electrónico destacando una selección de las promociones de la semana. Y las ofertas presentadas en tu correo electrónico probablemente serán diferentes de las que se muestran en los correos electrónicos enviados a tus amigos. ¿Por qué sucede esto? Porque han utilizado la personalización de marketing para determinar qué promociones de la semana serían las más probables de interesarte y atraer tu atención

, atención.

¿Cuál es el problema con la personalización en marketing?

Como hemos visto, el marketing personalizado puede ser altamente efectivo. Sin embargo, puede ser difícil de implementar a gran escala, a menos que puedas automatizar al menos parte del proceso. Volviendo al ejemplo de los alimentos que mencionamos anteriormente, los pequeños tenderos solían tener tiendas de comestibles locales: la tienda de la esquina. En algún momento, conocían bien a sus clientes habituales, charlaban con ellos en cada visita, y podían promocionar fácilmente cualquier oferta que supieran que les interesaría.

A medida que las tiendas de la esquina se convirtieron en supermercados, esta personalización desapareció debido al problema de escala. Una vez que tienes tiendas con múltiples cajas registradoras, atendidas por decenas e incluso cientos de empleados, sirviendo a miles de clientes, pierdes ese toque personal. Y, por supuesto, el marketing se ha vuelto más sofisticado y ya no es solo responsabilidad de un vendedor.

El principal problema de la personalización en marketing es la logística, el tiempo empleado por los empleados necesario para que tenga éxito tradicionalmente lo ha hecho poco económico e impráctico a gran escala. Y para que la personalización sea efectiva, necesitas recopilar una cantidad considerable de datos, por ejemplo, compras anteriores, interacciones de soporte al cliente, publicaciones en redes sociales, historial de navegación, etc. Antes del advenimiento de la inteligencia artificial y la automatización del marketing, la mayoría de las empresas consideraban que la personalización en marketing era un sueño inalcanzable. Lo mejor que podían hacer era agrupar a las personas en categorías, a menudo relativamente amplias en su definición.

Pero sabiendo lo beneficioso que puede ser la personalización, muchas marcas invirtieron fuertemente en automatización del marketing para encontrar otras formas en las que pueden replicar la experiencia del cliente a la antigua y personalizar a gran escala.

Y en el camino, los especialistas en marketing descubrieron que la automatización del marketing y la personalización en marketing funcionan juntas. Si bien la automatización del marketing puede ahorrar dinero y aumentar la eficiencia de las empresas, los consumidores pueden ser escépticos de los resultados a menos que también haya personalización. La automatización del marketing sin personalización puede dar la impresión de ser insincera y carecer de autenticidad.

¿Cómo puede ayudar la inteligencia artificial?

Las tecnologías de inteligencia artificial de hoy en día te permiten personalizar tus mensajes de marketing a una escala previamente impensable. Si se hace correctamente, puedes compartir tus mensajes de marketing, incluso con la cínica Generación Z, sin que los consumidores sientan que los estás tratando como un número.

Ya no puedes conformarte con dirigirte a grupos demográficos generales. Necesitas ser mucho más específico en tu personalización, un concepto que antes habría sido impracticable. La inteligencia artificial, aliada con otras tecnologías de automatización del marketing, ahora hace posible lo que antes era imposible, de hecho, relativamente rentable y fácil.

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Formas en que las marcas están utilizando la personalización en marketing basada en IA

Comunicación

Las marcas están utilizando IA para ayudar a comunicarse con posibles clientes, asegurándose de enviar el mensaje «correcto» a las personas «correctas» en el momento «correcto».

Por ejemplo, anteriormente hemos hablado sobre cómo casi todas las herramientas de correo electrónico contienen algún elemento de software de marketing por correo electrónico basado en IA en la actualidad. Muchas marcas utilizan plataformas de marketing por correo electrónico con IA para perfeccionar sus estrategias de marketing por correo electrónico, como utilizar IA para optimizar la frecuencia de envío. Las plataformas de correo electrónico ahora incorporan técnicas de IA para ayudar a sus suscriptores a comprender qué tipos de correos electrónicos enviar, a quién, cuándo y cómo., A menudo.

Muchas de estas plataformas han ampliado su enfoque para incorporar otros tipos de comunicación, como aplicaciones de mensajería e incluso el envío de mensajes de texto SMS.

Adaptar recomendaciones a personas específicas

Este es uno de los ejemplos más visibles de personalización de IA. Cada vez que abres Netflix, Prime Video, Disney+ u otra de las muchas plataformas de transmisión de video, puedes ver esto en acción, al menos si inicias sesión en tu propio perfil, en lugar de uno genérico para toda tu familia. Si disfrutas viendo programas de ciencia ficción como Stranger Things, notarás que muchas de las películas y series de TV sugeridas por Netflix para que las veas también son del género de ciencia ficción. De manera similar, si te gusta ver comedias románticas, las plataformas de transmisión te sugerirán ejemplos de este género para que las veas. Y si has mostrado interés en películas de acción, encontrarás que Netflix destacará sus últimas películas de acción en su lista de recomendaciones.

Y Amazon es el maestro en el uso de sus herramientas de IA para encontrar los mejores productos para recomendarte. A veces casi parece que han entrado sigilosamente en tu mente y han extraído tus deseos de compra. Sus recomendaciones de productos generalmente son sorprendentemente precisas.

Otro uso común de esto en los últimos tiempos ha sido con los chatbots. Muchos minoristas en línea utilizan sus chatbots para recomendar productos a los clientes en base a sus compras anteriores y las intenciones declaradas en la conversación con el chatbot. Incluso los chatbots pueden determinar cuándo ofrecer descuentos y recompensas basados en la lealtad.

SEO

Google está descubriendo rápidamente cómo la IA está alterando la forma en que las personas buscan en línea. Su reacción al lanzamiento de ChatGPT fue emitir una preocupación de «código rojo» y acercarse a los fundadores Sergey Brin y Larry Page para crear un chatbot de IA competidor. Algunas personas han expresado su preocupación de que los chatbots de IA como ChatGPT puedan dañar el uso y la viabilidad de los motores de búsqueda convencionales.

No es que estemos en el punto en que todos abandonarán el motor de búsqueda de Google para usar ChatGPT, ya que la nueva tecnología aún produce demasiados resultados de búsqueda incorrectos como para ser una alternativa viable. Pero Google claramente ve ese día acercándose y está tratando de asegurarse de no convertirse en el Lotus123 o WordPerfect de los motores de búsqueda.

Mientras tanto, veremos un uso considerable de IA en SEO. En cierto sentido, hemos tenido esto durante años, con los usuarios recibiendo resultados de búsqueda personalizados basados en su ubicación, dispositivos e historial de búsqueda anterior. Sin embargo, ahora los webmasters y los especialistas en marketing pueden usar IA para crear estrategias de optimización web personalizadas.

Previamente hemos examinado en detalle cómo las marcas pueden utilizar ChatGPT para impulsar su estrategia de SEO. Pueden hacer esto utilizando el chatbot de IA para:

optimizar contenido

resumir contenido
generar ideas
categorizar contenido para el SEO semántico

parafrasear copias y contenido
investigar palabras clave
mejorar la estrategia de construcción de enlaces

traducir palabras clave
escribir etiquetas de título y descripciones meta
generar preguntas frecuentes

escribir copias de anuncios
escribir copias y CTAs para páginas de destino
escribir descripciones de productos y servicios

crear plantillas de boletines
crear y administrar informes de análisis

Pronóstico

Un área en la que la IA sobresale es en predecir el futuro. Puede basar sus predicciones en cantidades masivas de datos, estableciendo una confianza precisa

Los profesionales del marketing pueden utilizar estas previsiones para optimizar los recorridos de los clientes, con un nivel de precisión razonablemente alto, adaptando las campañas para dirigir a los clientes potenciales hacia donde es probable que se dirijan. Cuanto más precisas sean las previsiones, mejores serán las posibilidades de que las marcas tengan la cantidad adecuada de stock disponible en los momentos y lugares adecuados para anticipar la demanda futura de los clientes.

En cierta medida, las empresas siempre han hecho esto. Los minoristas de moda siempre han tenido que comprar inventario mucho antes de que haya demanda, basando sus decisiones en las ventas estacionales pasadas y en las tendencias en otros lugares. Hoy en día, la predicción puede ser mucho más precisa con la capacidad de procesar grandes cantidades de datos.

Análisis de Sentimientos

Las marcas pueden utilizar el análisis de sentimientos habilitado por AI para determinar cómo se sienten los consumidores en situaciones particulares y luego adaptar sus enfoques en consecuencia. Por ejemplo, algunas empresas utilizan software de análisis de sentimientos para detectar el estado emocional de los llamantes (y de los prospectos en el caso de las llamadas salientes). Esto significa que los vendedores/agentes pueden modificar la forma en que manejan una llamada para adaptarse mejor al estado emocional de un cliente.

Los estados emocionales iniciales de los participantes en una llamada inevitablemente tendrán un fuerte impacto en el éxito de la llamada telefónica. Una llamada que involucra a un cliente nervioso probablemente se desarrolle de manera diferente a una que involucra a un cliente feliz o a uno enojado, incluso si las emociones del agente se mantienen neutrales durante toda la llamada.

Por ejemplo, si podemos suponer que uno de los principales objetivos de un centro de llamadas es mejorar la experiencia del cliente, entonces deberían analizar de cerca cómo sus agentes trabajan con los llamadores que no se encuentran en el estado de ánimo más feliz cuando inician una llamada. ¿Puedes imaginar que los pacientes de los dentistas se tomen bien los guiones falsos de «Ten un día feliz» y los menús largos para navegar antes de hablar con un humano?

El análisis de sentimiento AI utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el lenguaje de máquina (ML) para ayudarte a identificar automáticamente el tono emocional en los comentarios. Puede ofrecerte ideas rápidas en tiempo real a partir de grandes conjuntos de datos de clientes, lo que facilita que personalices de manera precisa tus ofertas o manejes situaciones difíciles con cuidado.

Conclusión

El consumidor moderno detesta la publicidad masiva. Aunque a veces se asustan con la «publicidad espeluznante», preguntándose si su teléfono o computadora los ha estado observando como «Gran Hermano», todavía prefieren que los anuncios que se les sirvan sean relevantes para sus necesidades.

Sin embargo, puede ser un desafío adaptar la experiencia de marketing de todos. Implica recopilar y mantener una cantidad extraordinaria de datos. Hasta hace poco, la personalización estaba más allá de las capacidades de la mayoría de las empresas.

La Inteligencia Artificial (IA), el Aprendizaje Automático (ML) y el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) han cambiado esto. Han alterado la forma en que las marcas pueden interactuar con sus clientes y ahora las empresas de todos los tamaños pueden personalizar sus mensajes de marketing con relativa facilidad. La IA ahora hace su aparición de formas antes inimaginables, incluyendo avatares habilitados por IA, robots y recepcionistas de puerta, chatbots personalizados habilitados por IA, contenido personalizado, mensajería personalizada, segmentación de anuncios y recomendaciones de productos personalizadas, y análisis del sentimiento del cliente. Y esto es solo el comienzo de la revolución de la IA que actualmente está en marcha.