INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA PARA MEJORAR LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE

Publicado el 06 de diciembre de 2023  - Actualizado el 15 de abril de 2024

Inteligencia artificial generativa para mejorar la experiencia del cliente

El rápido desarrollo de la inteligencia artificial (IA) ha abierto nuevas y apasionantes perspectivas para las empresas, especialmente en el campo de la experiencia del cliente. Uno de los avances más prometedores de la IA es la inteligencia artificial generativa. Dada a conocer al gran público con la llegada de ChatGPT a finales de 2022, fue un éxito inmediato. Ya fueran estudiantes, particulares o profesionales, todo el mundo empezó a utilizar y hablar de ChatGPT. Sin embargo, la IA generativa tiene muchas otras ventajas, y no menos importante es que permite a las empresas mejorar considerablemente la experiencia de sus clientes. De eso vamos a hablar hoy. En este artículo, exploraremos cómo se puede utilizar la inteligencia artificial generativa para crear interacciones personalizadas, resolver problemas de los clientes y anticiparse a sus necesidades, dando ejemplos concretos de su aplicación en diferentes sectores empresariales.

En primer lugar, empecemos por el aspecto que primero nos viene a la mente cuando pensamos en experiencia del cliente e inteligencia artificial generativa: las interacciones con los clientes.

1 - Crear interacciones personalizadas

La inteligencia artificial generativa permite a las empresas crear interacciones personalizadas con sus clientes. Gracias al aprendizaje automático y al análisis de datos, los sistemas de IA generativa pueden entender las preferencias y comportamientos de los clientes para hacerles recomendaciones y sugerencias adecuadas. Para ilustrarlo, tomemos el ejemplo de una empresa de moda. Podría utilizar la IA generativa para recomendar productos basados en el estilo de ropa y las tendencias preferidas de cada cliente. Analizando los historiales de compra, los datos demográficos y la información sobre las preferencias individuales, la IA generativa puede generar sugerencias precisas que se ajusten a las necesidades específicas de cada cliente. Esto permite ofrecer una experiencia más personalizada al cliente, aumentando su fidelidad y satisfacción.

Tomando otro ejemplo del sector de los servicios financieros, la IA generativa puede utilizarse para ofrecer recomendaciones de inversión personalizadas basadas en los objetivos financieros y el perfil de riesgo de cada cliente. Estas recomendaciones basadas en la tecnología pueden ayudar a los clientes a tomar decisiones de inversión informadas, teniendo en cuenta sus preferencias individuales.

Un segundo caso de uso para mejorar la experiencia del cliente es, sencillamente, resolver las molestias de forma más eficaz.

2- Identificar y corregir las molestias de los clientes

La IA generativa también puede utilizarse para resolver los problemas de los clientes de forma más eficaz y rápida. Al alimentar sus chatbots con IA generativa, es posible comprender y analizar las solicitudes de los clientes y, a continuación, generar respuestas pertinentes y útiles. Estos chatbots pueden integrarse en los sistemas de atención al cliente para proporcionar asistencia instantánea 24 horas al día, 7 días a la semana. Por ejemplo, una empresa de software B2B puede implantar este tipo de chatbot para ayudar a los usuarios a resolver rápidamente problemas técnicos. Gracias a la IA, el chatbot puede aprender y mejorar con el tiempo, aprovechando los datos y las interacciones anteriores para ofrecer soluciones cada vez más eficaces.

Veamos un segundo ejemplo. En el caso de una empresa especializada en soluciones de gestión de relaciones con los clientes (CRM). Al integrar la IA generativa en su sistema de atención al cliente, puede ofrecer asistencia automatizada para resolver los problemas más comunes que encuentran los usuarios.

El chatbot puede analizar las peticiones de los clientes, comprender el contexto del problema y generar respuestas precisas, o incluso ofrecer soluciones paso a paso. Esto reduce los tiempos de espera de los clientes y mejora su satisfacción general.

Sin embargo, este no es el único caso de uso de la inteligencia artificial generativa para detectar irritantes. También puede utilizarse para el análisis semántico de los comentarios de los clientes.

A principios de año, Q°emotion lanzó un nuevo módulo de análisis semántico automático basado en la Inteligencia Artificial Generativa.

El objetivo de este módulo es identificar automáticamente los temas emocionalmente más intensos en los comentarios de los clientes.

Esto se consigue sin necesidad de configurar previamente un modelo temático. La herramienta identificará automáticamente las expresiones más utilizadas en los verbatims con las emociones más fuertes (ya sea alegría o enfado/disgusto) y mostrará una clasificación de irritantes basada en ello.

Además de identificar los puntos irritantes, esto permite poner en marcha con bastante rapidez un plan de acción para mejorar la experiencia y el recorrido del cliente.

Ahora vamos a ver cómo ir más allá y utilizar la inteligencia artificial generativa para anticipar las necesidades del cliente.

3 - Anticiparse a las necesidades del cliente

Otra forma en que la inteligencia artificial generativa puede mejorar la experiencia del cliente es anticipándose a sus necesidades. Mediante el análisis de los datos de los clientes, como los verbatims de las encuestas, las opiniones en línea o incluso los datos de compra, la IA generativa puede identificar tendencias y patrones de compra, lo que permite a las empresas anticiparse a las necesidades futuras de los clientes. Esta anticipación significa que pueden ofrecer productos y servicios relevantes en el momento adecuado, impulsando el compromiso y la satisfacción del cliente.

Tomemos el ejemplo de una empresa del sector de la electrónica. Gracias a la IA generativa, la empresa puede analizar los historiales de compra, los datos demográficos y las tendencias del mercado para predecir cuándo necesitarán los clientes sustituir sus equipos o actualizarlos. A continuación, la empresa puede enviar ofertas personalizadas a los clientes, sugiriéndoles productos complementarios o actualizaciones específicas. Este enfoque proactivo permite a la empresa responder a las necesidades de los clientes incluso antes de que se manifiesten, aumentando así su satisfacción y fidelidad.

4- Responder automáticamente a comentarios en redes sociales y sitios web de reseñas en línea

Más allá de la recomendación de productos, también es posible utilizar la IA generativa para responder proactivamente a los comentarios en redes sociales o sitios de reseñas en línea. Esto le permite resolver rápidamente cualquier irritante reportado por los clientes, y garantizar la buena imagen de su marca. Además, gracias al análisis emocional de Q°emotion, el tono de respuesta de la IA puede adaptarse en función de la emoción detectada en el comentario del cliente.

En efecto, la respuesta que se dará al cliente no será la misma en función de la emoción expresada por este último. A modo de ejemplo, he aquí una tabla que resume las diferentes necesidades de los clientes según su emoción.

5 - Creación de contenidos

Por último, pero no por ello menos importante, probablemente el caso de uso más obvio. La IA generativa se puede utilizar para producir contenidos de marketing, descripciones de productos, entradas de blog, etcétera. Esto puede permitir una producción más rápida de contenidos de calidad, manteniendo al mismo tiempo una imagen de marca coherente. Sin embargo, hay que tener cuidado con confiar totalmente en la IA para la producción de contenidos, ya que la información no siempre es correcta y el contenido no está 100% optimizado para SEO.

En conclusión, la inteligencia artificial generativa ofrece a las empresas una serie de oportunidades para mejorar la experiencia del cliente. Ya sea creando interacciones personalizadas, resolviendo los problemas de los clientes de forma eficaz o anticipándose a sus necesidades, la IA generativa puede transformar la forma en que las empresas interactúan con sus clientes. Por lo tanto, ahora es esencial considerar la integración de la IA generativa en una estrategia de mejora de la experiencia del cliente para seguir siendo competitivos en un mercado en constante evolución.