TRES MEJORES PRÁCTICAS DE IA PARA TRANSFORMAR LA ESTRATEGIA DE RETENCIÓN DE CLIENTES
El crecimiento en la demanda de servicios híbridos
(físicos y digitales) continúa en aumento y detrás, hay consumidores que exigen
atención más personalizada y una experiencia sin fricciones en todos los puntos
de contacto. Muchos de ellos han encontrado formas creativas de adaptarse a las
circunstancias y con la ayuda de la tecnología consiguen navegar la
incertidumbre de nuevas maneras. Si las empresas desean retener y fortalecer su
red de clientes deben hacer lo mismo.
Las aplicaciones inteligentes y el aprendizaje automático
-que posibilita la inteligencia artificial (IA) que es explicable y escalable-
maximizan el acceso a información en torno a las necesidades, comportamientos y
datos de clientes para hiperpersonalizar ofertas, reinventar el mercado y
permitir que los servicios se ajusten a sus circunstancias individuales. Sin
embargo, en la actualidad, las empresas experimentan retos técnicos en su
implementación, no suelen contar con una estrategia de IA de principio a fin y
carecen de un enfoque centrado en el usuario.
Para combatir estos y otros desafíos en la adopción de
IA, IBM recomienda tres prácticas para ayudar a las empresas a desarrollar
mejores estrategias de retención de clientes:
• Utilizar
un enfoque ágil y centrado en las personas para comprender mejor las
necesidades del cliente. Metodologías ágiles (como IBM Design Thinking)
tienen como objetivo centrar su atención en las necesidades de los usuarios,
llevando a cabo sesiones múltiples de lluvias de ideas con clientes al inicio
de un proyecto, lo que permite alinear la IA con los principales problemas y
deseos de los usuarios. La creación de prototipos y la iteración de estas ideas
deben seguir antes de formular soluciones. Cuando se trata de retención de
clientes, se necesita un sistema más inteligente para ayudar a priorizar cuáles
necesitan atención y una notificación inmediata cuando un cliente corre un alto
riesgo de irse. Para adoptar verdaderamente la IA, es clave contar con sistemas
en los que se pueda confiar, es decir, que produzcan resultados de IA
explicables.
• Aplicar
el modelo de AI Ladder para crear procesos de principio a fin para aplicaciones
de IA. Este modelo proporciona a las organizaciones una comprensión de
dónde están en su viaje de IA, así como un marco para ayudarles a determinar
dónde necesitan enfocarse al proporcionar cinco áreas clave a tener en cuenta:
1. cómo modernizarse para que sus datos estén listos para un mundo de IA y nube
híbrida; 2. cómo hacer que los datos sean simples y accesibles; 3. cómo crear
una plataforma de analítica lista para el negocio; 4. cómo construir y escalan
la IA con transparencia y confianza; y, en última instancia, 5. cómo poner en
funcionamiento la IA en toda la organización.
• Reducir
la complejidad y aumentar los procesos de IA repetibles. De acuerdo con el
AI Adoption Index de IBM, 84% de las empresas en Ecuador dijeron que están
utilizando o tienen planes de implementar alguna forma de software de
automatización durante los próximos 12 meses, lo que les permitirá transformar
sus procesos de manera eficiente y rentable. Para acelerar la implementación de
IA en toda la empresa, en lugar de adoptar enfoques a medida, no repetibles,
resulta más eficiente crear una única plataforma para desplegar todas las
aplicaciones de IA, estandarizar procesos y fortalecer los resultados de
negocio. Por ejemplo, IBM Cloud Pak for Data ofrece una amplia gama de
servicios, incluyendo AutoAI para automatizar el enfoque de construcción de
modelos y Watson Studio para permitir la IA ética y explicable.
La batalla por la confianza del consumidor se desarrolla
en varios frentes, desde la capacidad de hacer que las decisiones de
inteligencia artificial sean entendibles y explicables, hasta el hecho de
asegurar a los consumidores que sus datos personales están protegidos contra
los ataques cibernéticos. Solo una IA transparente, confiable y eficaz logrará
impulsar el crecimiento del negocio y fortalecer las estrategias de retención y
captación de nuevos clientes.
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