¿Qué determina una experiencia de compra positiva? ¿Y qué clientes están más insatisfechos? ¿Cómo se debe responder a una queja? En el pasado, obtener respuestas a estas preguntas altamente analíticas no era fácil. La extracción de información detallada de miles de millones de experiencias y recorridos únicos de clientes utilizando métodos y herramientas de análisis tradicionales era un proceso laborioso, costoso, lento y con resultados inciertos.
Un obstáculo superado gracias a las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA), comenzando con el aprendizaje automático, que, al analizar millones de comentarios estructurados y abiertos que los clientes dejan en todos los puntos de contacto, ha permitido a las empresas tomar decisiones que influyen positivamente en la experiencia del cliente y, por lo tanto, en su vínculo con la marca.
La atención de los directivos, desde CXO hasta CIO, hacia estas herramientas está experimentando un aumento significativo, especialmente con la llegada de soluciones de IA generativa y el lanzamiento de ChatGPT. Según una encuesta de Gartner publicada en mayo pasado, el 38% de los directivos encuestados considera la CX y la fidelización del cliente como los principales objetivos de sus inversiones en IA generativa.
“Las ventajas de estas tecnologías para apoyar los proyectos de CXM son numerosas”, señala Javier Castro, Senior Solution Consultant de Medallia, líder mundial en soluciones de gestión de la experiencia del cliente. “La primera y más atractiva es que se nos presenta en una forma de interfaz humana, donde formulamos preguntas en nuestro propio lenguaje y recibimos respuestas únicas de forma casi mágica. Pero además y pensando puramente en CX, podemos mencionar al menos las siguientes:
- Reforzar el reconocimiento y la segmentación de los clientes
- Mayor personalización y consiguiente fidelización
- Mejora de la experiencia de servicio
- Aprendizaje continuo
- Apoyo a la eficacia operativa
A pesar de los beneficios y el entusiasmo por esta tecnología, Medallia destaca la necesidad de un enfoque cauteloso. Como con cualquier innovación en evolución, es importante no subestimar algunos puntos críticos que pueden afectar su uso preciso, ético y sostenible:
#1. Normas de privacidad
Antes de implementar cualquier modelo de inteligencia artificial, es esencial considerar la privacidad y seguridad de los datos de entrenamiento, especialmente aquellos que contienen información de identificación personal (PII).
#2. Posibles prejuicios
Los modelos de inteligencia artificial generativa son particularmente propensos a sesgos debido a que están diseñados para aprender de grandes conjuntos de datos y producir predicciones o recomendaciones basadas en información cuya precisión no está garantizada.
#3. Costo de escalabilidad
Aplicar la IA generativa a gran escala puede ser costoso, y es importante evaluar si este costo se justifica con un retorno económico.
#4. Coherencia
Los contenidos generados por la IA deben ser coherentes con los valores y la posición de la marca, así como con los programas y objetivos de CXM ya establecidos.
#5. Adopción en la empresa
Las tecnologías de CX tienen un mayor impacto cuando son adoptadas por toda la organización. Sin embargo, la IA generativa puede ser vista como hostil por la organización, por lo que compartir el proyecto y sus posibles impactos con las diferentes áreas de la empresa es crucial.Joanna Moser, Senior Director Data & Analytics de Medallia, comenta: «Esta área de la inteligencia artificial tiene el potencial de ayudar a las empresas a generar contenido personalizado y atractivo y mejorar la experiencia del cliente, pero es importante alejarse del efecto de moda y centrarse en cómo la tecnología puede traducirse concretamente en beneficios para los clientes y para el resultado final».
