Cómo las principales compañías usan Inteligencia Artificial para la retención de clientes ( IA )

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“Aquí debemos correr lo más rápido que podamos, solo para mantenernos en nuestro lugar”. Y si deseas ir a cualquier lugar, debes correr el doble de rápido “ . Lewis Carrol, Alicia en el país de las maravillas.

En el mundo del servicio al cliente, se tiene que lidiar con el desafío de cómo ser aún mejor para mantenerse al día con los tiempos y mantenerse en la mente de los consumidores.

Hoy en día, los ganadores son aquellos que responden primero a las necesidades de los clientes, que personalizan sus servicios y que ofrecen el mejor precio en comparación con los demás.

La personalización es lo que el cliente moderno desea de cualquier producto o servicio pero para proporcionarlo, las empresas deben conocer la demanda de su público con precisión. Aunque muchos procesos administrativos ya se han automatizado con la ayuda de sistemas sofisticados como CRM, CMS, WMS, ERP y otras herramientas, estos aún no proporcionan ningún análisis o respuestas sobre cómo personalizar el enfoque para cada cliente individual.

Los principales obstáculos que deben superar las empresas son:

  • Incapacidad para procesar datos recolectados (Big Data)
  • Falta de personal dedicado a la personalización
  • Tecnologías heredadas que se han ido implementando por años

En una encuesta reciente de BCG , casi el 50 por ciento de las empresas confiesan: “Tenemos los datos, pero integrarlos y usarlos es la parte difícil.

Es por eso que las empresas líderes y los mercados p2p (Persona a persona) ya han implementado la inteligencia artificial (IA) en sus sistemas para analizar automáticamente múltiples factores provenientes de los datos recopilados. Las soluciones basadas en inteligencia artificial ya han encontrado su camino en ámbitos tales como el comercio electrónico, servicios financieros, salud, turismo, transporte y otros.

Las compañías de tecnología más importantes del planeta están en una frenética carrera por adquirir startups dedicados al estudio de la Inteligencia Artificial

Las máquinas aprenden del contexto que tienen y se vuelven cada vez más precisas en las decisiones sugeridas. Mientras escribimos esto, las empresas pueden usar el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar su servicio al cliente al:

  1. Predecir las preferencias del usuario
  2. Optimizar precios
  3. Detectando fraude
  4. Personalizando la comunicación

Exploremos cómo las empresas usan la IA para retener a sus clientes.

Predicción de las preferencias del usuario

Encontrar la clave que mueve el corazón de cada cliente es posible solo cuando comienzas a tratarlo como a un individuo al proporcionarle una experiencia personalizada.

Compañías mundialmente famosas como Airbnb, Uber, Pinterest, Starbucks y otras utilizan activamente las tecnologías de inteligencia artificial para brindar sugerencias personalizadas.

Estudio de caso: búsqueda personalizada de Airbnb

Airbnb, líder entre los mercados de bienes raíces residenciales de p2p, con más de 200 millones de huéspedes en total y 3 millones de listados exclusivos, centra sus esfuerzos en la mejora de la experiencia de búsqueda personalizada.

No es una tarea fácil comparar una gran cantidad de listados y seleccionar solo una docena de ellos para que coincidan con las preferencias exactas del usuario. Es por eso que, a partir de 2014, el equipo de ingeniería construyó un modelo de inteligencia artificial que analiza más de cien variables a la vez, para personalizar la búsqueda en tiempo real.

Anteriormente, los resultados de búsqueda se recuperaban según las reglas de software predeterminadas, teniendo en cuenta solo algunos factores, como el precio y el número de habitaciones.

“Relacionamos invitados no solo con hosts y listados que se alinean con sus preferencias, sino también con vecindarios y experiencias que satisfacen sus necesidades e intereses, lo que permite una mejor experiencia del consumidor, de principio a fin “, explicó Surabhi Gupta , Director de Ingeniería en Airbnb.

Su algoritmo ML, llamado Embedding Listings, analiza los datos recopilados del historial de búsqueda anterior del usuario y los pines de la lista de deseos para combinarlos con las características deseadas de la lista que pueden incluir la ubicación, la disponibilidad, los servicios y otras opciones. El sistema clasifica los resultados en una búsqueda de personalización en tiempo real y en un carrusel de listados similares para mostrar las variantes más adecuadas.

El éxito de dicho enfoque se demostró durante las primeras pruebas del mecanismo de búsqueda alimentado con AI. Los porcentajes de CTR y reserva aumentaron en un 21 por ciento y un 4.9 por ciento , respectivamente.

Airbnb ha crecido vertiginosamente desde su inicio en 2008, donde sólo se rentaba 1 apartamento cada día.

Precios optimizados

¿Cómo se mantiene rentable sin aumentar los precios? Esta es la pregunta que afecta a los servidores de servicio del mercado p2p, los conductores de ride-hail y los minoristas en línea. Análisis de múltiples variables para sugerir el precio correcto aquí y ahora: esta es la tarea más frecuentemente dedicada a las tecnologías de inteligencia artificial.

Estudio de caso: precios inteligentes de Airbnb

Como sabe, plataformas como Airbnb se ocupan de dos grupos de clientes: hosts e inquilinos. Por lo tanto, al poner “ideología cultural” y precios asequibles sobre la mesa, Airbnb logró ganarse el amor de los viajeros que buscaban alojamiento; sin embargo, Airbnb tiene que luchar con las tareas no menos importantes de retener hosts y atraer nuevos.

Los análisis de Airbnb siempre exploran el progreso de sus clientes y rápidamente descubrieron que el mayor desafío para los anfitriones era la fijación de precios. Al monitorear las actividades de los usuarios, los analistas notaron que muchos nuevos hosts salieron del sitio web al no ser capaces de calcular el precio. Intenta hacerlo tú mismo y entenderás que esta es una tarea realmente difícil. Debe establecer un precio que sea competitivo entre listados similares, pero que también le proporcione suficiente compensación, para que no tenga que preocuparse por las pérdidas económicas.

Esta es la razón por la cual los ingenieros de Airbnb implementaron un modelo ML que brinda sugerencias diarias sobre la optimización de precios, teniendo en cuenta indicadores múltiples como ubicación, estacionalidad, comodidades, precios de alojamientos similares, precios de listado actuales y disponibilidad. Los anfitriones no están obligados a seguir las recomendaciones, pero el estudio dice que “cuando un anfitrión selecciona un precio que está dentro del 5 por ciento del valor sugerido, tienen casi 4 veces más probabilidades de ser reservados, en comparación con los anfitriones cuyos precios están a más de un 5% de diferencia”.

No es necesario navegar demasiado en Internet para ver que hay muchos comentarios negativos de los anfitriones (host) de Airbnb sobre este servicio. La razón más evidente por la que la gente dice que Smart Pricing “apesta” es que el algoritmo se construye con el objetivo de aumentar las reservas, lo que significa que casi siempre se propone un precio más bajo. Si normalmente está acostumbrado a que los ingresos provengan de su alojamiento, puede parecer una tontería bajar el precio, incluso si eso significa tener más reservas. Por supuesto, podemos estar seguros de que Airbnb, dado su lugar en el mercado actual, es consciente del problema y definitivamente tendrá nuevas ideas en el futuro cercano para solucionarlo.

Detección de fraude

Uno de los beneficios más emocionantes de las tecnologías de inteligencia artificial es cómo funcionan con la ciberseguridad. Nadie sabe cuándo puede suceder, pero es extremadamente importante reaccionar ante acciones no autorizadas en tiempo real y tratar de evitar cualquier repetición.

Estudio de caso: PayPal

Paypal acelera el ritmo de los negocios online

PayPal es uno de los mayores servicios de pago electrónico, ya que procesó 7,6 mil millones de transacciones con 227 millones de clientes registrados en 2017, con ingresos astronómicos. No es de extrañar que esta sea una plataforma deseable para los piratas informáticos.

Los ingenieros de PayPal combinaron AI con su sistema de seguridad para analizar el comportamiento de los usuarios en las transacciones e identificar actividades inusuales. Si un comportamiento se informa como fraude, el sistema lo marca y los archivos como una “característica”. Si el patrón se repite, la transacción fraudulenta se identificará y evitará inmediatamente.

“Ahora procesamos miles de ‘características’ en nuestro sistema, en comparación con cientos cuando el sistema se usó por primera vez en 2013”, dice Hui Wang , director sénior de Global Risk Sciences de PayPal.

Además, las soluciones de inteligencia artificial permiten diferenciar presuntos fraudes de infracciones reales de la seguridad y, por lo tanto, disminuir las falsas alarmas.

Comunicación personalizada

La mayoría de los servicios que utilizamos hoy se puede acceder en línea, desde reservar un taxi hasta comprar un vestido nuevo. Sin embargo, las personas son seres sociables y a menudo necesitan pedir consejo o seguir las pautas para completar una tarea. Puede ser bastante redundante leer instrucciones prolijas, buscar desesperadamente reseñas de confianza o esperar mientras un operador en el teléfono termina con otro cliente antes de llegar a usted. Afortunadamente, es posible una salida con los algoritmos de programación de aprendizaje rápido que permiten la creación de una interfaz de usuario conversacional que responderá con paciencia y educación a todas las necesidades del cliente.

Estudio de caso: The North Face

Comprar ropa para deportes extremos y senderismo puede ser un verdadero desafío. ¿Esta chaqueta estará bien para hacer snowboard en un complejo al que te diriges la próxima temporada? ¿A quién le pide consejo profesional si está comprando en línea?

The North Face parece entender los problemas de sus clientes y ha permitido una interfaz de usuario conversacional impulsada por Watson de IBM para una experiencia de personalización fluida. El bot (chat con inteligencia artificial) te pregunta cuándo y dónde vas y  al analizar las condiciones climáticas y las peculiaridades del paisaje, te proporciona los mejores artículos.

Estudio de caso: Sephora Virtual Artist

Seleccionar un producto de maquillaje de una gran variedad de marcas y paletas de colores siempre es un experimento que puede ser muy costoso. Afortunadamente, ahora puede probar el nuevo “artista virtual de Sephora” en línea, para elegir un nuevo estilo y productos adecuados en un entorno interactivo.

Sephora, uno de los minoristas más avanzados y en crecimiento en el ámbito de la belleza, se esfuerza por comprender mejor a su audiencia con esta solución.

“Están creando diálogos con los clientes, no monólogos. Y esos diálogos, ya sea en la tienda, en la aplicación o en línea, son lo que ayuda a Sephora a entender mejor a sus clientes y luego ofrecen los tipos de experiencias que no solo cumplen sino que superan las expectativas de los clientes “, dijo Brendan Witcher, analista de Forrester.

Los algoritmos de inteligencia artificial subyacentes a la aplicación escanean su foto y determinan dónde están los ojos, los labios y las mejillas. Una serie de configuraciones le permiten jugar con colores y estilos, seleccionando entre 20,000 productos vendidos en Sephora.

Como resultado, más de nueve millones de clientes ya probaron la función de “asistente virtual” desde su lanzamiento. Los ingresos orgánicos en la venta minorista selectiva de LVMH, de la que Sephora forma parte, aumentaron en un 9 por ciento en el primer trimestre de 2018 gracias a la implementación de AI.

Puntos clave

Como puede ver, desde la unificación inevitablemente corremos hacia la personalización en todas las esferas de nuestra vida. Durante años, recopilamos datos que ahora se almacenan de forma permanente en archivos de Excel, CRM y tablas de bases de datos, aunque nadie se dio cuenta de lo que sucedía.

Los clientes modernos literalmente nos dicen “Sabes todo sobre mí, ¿por qué no me das lo que quiero?” Aquí es donde la Inteligencia Artificial viene a ayudar. No hay una solución lista para usar en AI.

Cualquier sistema debe ajustarse individualmente a sus detalles. Las empresas líderes ya se han sumergido en este grupo de oportunidades ilimitadas para personalizar la experiencia del cliente en búsquedas, precios, seguridad y conversación.

Al estudiar la experiencia de los pioneros que se atrevieron a implementar AI y ML en sus negocios, puede aprender cómo mejorar sus servicios.

 

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