Muchas empresas han comenzado a implementar inteligencia artificial (IA) para ofrecer una experiencia de cliente informada y conveniente en cualquier punto del viaje del cliente. De hecho, Forbes informó recientemente que el 75% de las empresas que emplean inteligencia artificial y Machine Learning (ML) pueden aumentar la satisfacción del cliente en más del 10%.
¿Qué es la inteligencia artificial?
En pocas palabras, la inteligencia artificial (IA) es una tecnología que pretende imitar la psicología y la inteligencia humana.
El Machine Learning (ML) es un subconjunto popular de IA. Los algoritmos ML son instrucciones implementables por computadora. Toman datos como entrada y realizan cálculos para descubrir patrones dentro de esos datos y usan esos patrones para predecir el futuro.
Un modelo de IA mejora su rendimiento con el tiempo a medida que encuentra más y más datos y se autocorrige al cometer errores para reducir la posibilidad de que se repitan en el futuro. ML se usa principalmente en sistemas que capturan grandes volúmenes de datos.
El uso de la IA no se limita a las grandes empresas tecnológicas. También se emplea en la industria financiera, seguros, banca y muchas otras industrias. La tecnología está causando grandes cambios en el marketing y las ventas.
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo emplea ML para predecir resultados utilizando datos históricos.
Hay muchos casos de uso de una herramienta de análisis predictivo en negocios y marketing, y todos están relacionados con la predicción de eventos futuros y/o comportamiento futuro.
Puede hacer mucho, desde predecir la rotación de clientes hasta pronosticar el mantenimiento del equipo para detectar posibles fraudes. Estas capacidades predictivas permiten a las empresas evitar pérdidas graves o crear un valor comercial significativo.
Casos de uso de análisis predictivo
Hoy en día, se emplea el análisis predictivo impulsado por inteligencia artificial para aumentar los ingresos, disminuir los costos y generar una ventaja competitiva.
Descubrir Insights
Los analistas pueden hacer un gran trabajo al extraer información de las plataformas de análisis. Sin embargo, no pueden hacerlo a gran escala. Por otro lado, la IA se destaca en la identificación de patrones a partir de grandes conjuntos de datos. A menudo detecta patrones que los humanos pasan por alto.
Por ejemplo, Google Analytics ahora emplea ML para responder preguntas comunes que tiene sobre sus datos, incluido “¿Por qué cambiaron mis usuarios la semana pasada?” y “¿Hubo anomalías en la cantidad de usuarios la semana pasada?” y muchos otros. Google emplea inteligencia artificial para analizar sus datos casi en tiempo real y luego brindar la respuesta correcta.
Otras plataformas impulsadas por IA hacen lo mismo con sus datos comerciales. Con los datos correctos, algunas soluciones pueden responder preguntas sobre desafíos y problemas comerciales que le gustaría abordar y utilizar modelos predictivos para analizar sus datos y predecir cómo resolver su desafío.
Hacer predicciones
En la actualidad, existen sistemas de análisis basados en inteligencia artificial que se utilizan para conocer qué están haciendo los competidores en línea. Los datos comprenden todo, desde cambios de productos y precios hasta anuncios de personal y estrategias de contenido.
Luego, los sistemas predicen qué movimientos de la competencia probablemente tendrán el mayor impacto en usted y su negocio.
También existen herramientas impulsadas por inteligencia artificial que pueden brindarle información tan profunda sobre su público objetivo. Es posible porque las empresas ahora aplican inteligencia artificial avanzada a los datos sobre la demografía, los intereses y la psicografía de la audiencia en línea. También analizan el comportamiento en línea y en las redes sociales. ¿Y qué obtienen? Predicciones sobre qué es exactamente lo que su audiencia quiere comprar, ver y consumir.
Unificar datos
Las plataformas de análisis impulsadas por IA pueden ayudarlo a cerrar el ciclo de todos sus informes a través de fuentes propias y de terceros.
Por ejemplo, algunas herramientas de inteligencia artificial pueden combinar datos de diferentes fuentes de origen en una única vista unificada del cliente en todos los canales, por lo que tiene todo en un solo lugar. En el siguiente paso, estas herramientas aplican ML a los datos unificados para estimar la probabilidad de que alguien se convierta en un cliente y establecer segmentos de clientes potenciales más sofisticados.
La IA se emplea en el seguimiento y análisis de llamadas para conectar las ventas del centro de llamadas con las actividades de marketing. Comprende el uso de IA para todo, desde cerrar el ciclo de atribución a través de canales hasta enrutar dinámicamente las llamadas entre representantes y equipos.
