Cómo las herramientas basadas en IA mejoran el comercio electrónico

Podría preguntarse: ¿qué tienen que ver la inteligencia artificial (IA) y las herramientas basadas en IA con la experiencia del cliente (CX)?

Esto es lo que: cuando se les preguntó qué tecnologías mejoran más la experiencia del cliente, el 34 % de los líderes de ventas y marketing cree que la IA es el mayor cambio de juego. Además, el 73% de los consumidores globales dicen que están abiertos a que las empresas usen IA si les facilita la vida.

A partir de estas estadísticas (y cientos más), es evidente que la IA llegó para quedarse. Ya sea gestión de inventario, diseño de productos, marketing o incluso un simple lanzamiento por correo electrónico, la IA ha ayudado a las marcas de comercio electrónico a avanzar a pasos agigantados.

¿Cómo mejorará la IA el comercio electrónico y la experiencia del cliente?

La IA se está probando como una solución a largo plazo para el servicio al cliente y los modelos de marca en varias industrias. En pocas palabras, la IA es el futuro de los marcos de éxito del cliente fluidos, confiables y automatizados.

Ahora, veamos siete formas en que la IA mejora el comercio electrónico, impacta positivamente en la experiencia del cliente y lo que esto significa para su marca.

Recomendaciones personalizadas para mejorar la experiencia del cliente

Seamos realistas: la personalización importa. Más del 70 % de los clientes se sienten frustrados cuando su experiencia de compra es impersonal y única.

Adaptar el viaje de cada usuario a lo largo del embudo de ventas tiene un impacto positivo en la experiencia del consumidor y mejora las tasas de participación.

Gracias a la IA, crear un marco de recomendaciones personalizado para cada uno de tus clientes es más fácil que nunca. Aquí hay algunos ejemplos:

• Las aplicaciones de redes sociales como Instagram, TikTok, Snapchat y Facebook tienen miles de usuarios que publican contenido todos los días. El algoritmo de cada aplicación filtra las publicaciones relevantes de acuerdo con las preferencias y métricas de cada usuario, como "me gusta", "compartir" y "guardar".
• Cuando se trata de sitios web y plataformas, la IA mejora el comercio electrónico al ayudar a la aplicación a mostrar productos relevantes, redirecciones de página y otras publicaciones del sitio basadas en la actividad anterior del usuario. El término técnico para este tipo de marco de IA es un motor de recomendación.

De hecho, más del 35 % de los ingresos de Amazon provienen del uso de estos motores de recomendación.

Este motor brinda recomendaciones personalizadas para la experiencia de su consumidor y aumenta la visibilidad de múltiples secciones de su sitio/aplicación para sus clientes, todo al mismo tiempo.

Servicio al cliente proactivo y eficiente

Al trazar los determinantes de la experiencia del cliente, preste especial atención a qué tan rápido y eficiente es su servicio al cliente. La pandemia ha llevado a un aumento sin precedentes en el comercio electrónico y que su personal gestione por sí solo una cantidad asombrosa de consultas de usuarios ahora es cosa del pasado.

Ingrese a los chatbots. A nivel mundial, más de 1400 millones de personas usan chatbots para resolver sus consultas y problemas mientras compran en línea.

La integración de marcos de servicio al cliente basados ​​en chatbots puede reducir casi el 80 % de su carga de trabajo (gracias a todas las preguntas que pueden responder los bots basados ​​en IA). Aquí hay cuatro ventajas de usar chatbots conversacionales:

• Aumente la participación del cliente y reduzca la tasa de rebote
• Resuelva consultas básicas las 24 horas del día, los 7 días de la semana (como preguntas frecuentes, asistencia en la navegación del sitio/aplicación y recopilación de comentarios)
• Mejora la eficiencia del servicio de atención al cliente de tu marca
• Costos laborales reducidos

Los chatbots impulsados ​​por IA están allanando el camino para experiencias de servicio más automatizadas, optimizadas y centradas en el cliente, sin importar en qué industria se encuentre.

Soporte en tiempo real a través de asistentes virtuales impulsados ​​por IA

Si bien los chatbots son útiles para responder consultas básicas, las más complejas requieren la ayuda de asistentes virtuales. Aquí hay una guía rápida sobre lo que hacen los asistentes virtuales de IA y cómo puede usar esta tecnología para impulsar el éxito del cliente.

Los asistentes virtuales con tecnología de inteligencia artificial y marcos de aprendizaje automático pueden responder consultas basadas en voz.

Algunos de los asistentes de voz (VA) más populares son Alexa de Amazon, Cortana de Windows o Siri de Apple. Los usuarios pueden asignar tareas, hacer preguntas, realizar compras o reservas, todo gracias a estas ingeniosas tecnologías impulsadas por IA.

Preguntas como "¿Cuánto cuestan las zapatillas para correr en Adidas?", "¿Por qué mi Instagram tarda tanto en cargar?" o "¿Cuál es la dirección de correo electrónico de la marca X?" todos pueden ser respondidos por VA. Configurar asistentes virtuales similares que puedan ayudar a los usuarios a abordar consultas complicadas es una de las mejores cosas que puede hacer para el éxito del cliente.

Aquí hay algunas formas en que configurar un VA para su marca puede conducir a una experiencia del cliente más rápida:

• Los asistentes virtuales ayudan a brindar orientación personalizada a su cliente, lo que lleva a índices de satisfacción del cliente más altos.
• Las interacciones VA-cliente brindan información profunda sobre la percepción de la marca, la satisfacción del cliente y los problemas que podría tener su marco CX.
• Los VA están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana y casi no requieren operación manual después de las configuraciones iniciales.

Análisis predictivo para comprender mejor las perspectivas de los clientes

En pocas palabras, los conocimientos profundos de los clientes impulsan la CX de una marca.

La recopilación de información de los consumidores hace unos años implicaba montañas de formularios, muchas entradas de datos manuales e informes de información incompletos. Pero con las herramientas impulsadas por IA, el seguimiento y el estudio de los conocimientos de los clientes de cada parte del embudo de ventas es un proceso sencillo que requiere un esfuerzo manual mínimo.

El análisis predictivo implica hacer predicciones basadas en tendencias de datos anteriores. El uso de herramientas de recopilación de datos basadas en IA puede ayudar a acelerar el proceso, así como brindar más precisión al análisis de datos de una marca.

Aquí hay algunas aplicaciones del mundo real del análisis predictivo:

• Ventas a través de varios canales (tanto orgánicos como de pago)
• Evaluaciones de riesgo
• Análisis de redes sociales para próximas campañas.
• Compromiso con el cliente
• Una mejor comprensión del ROI y la inversión futura

La integración de algoritmos y software basados ​​en IA para la recopilación/análisis de datos es la mejor manera de comprender el éxito del cliente y mejorar la CX general de su marca.

Cambio a la toma de decisiones basada en datos

La recopilación, clasificación y análisis de datos es un trabajo agotador. Para los humanos, queremos decir.

El juicio humano puede ser defectuoso, especialmente cuando se lo bombardea con montañas de datos. El error humano, una falla en el juicio, los sesgos personales y profesionales afectan la toma de decisiones acertadas para las empresas.

Pero las herramientas basadas en IA están demostrando ser revolucionarias, especialmente cuando se trata de proporcionar información clara, nítida y basada en datos.

Según Harvard Business Review, "el juicio humano sigue siendo el procesador central, pero ahora utiliza datos resumidos como una nueva entrada". Y no puede ser más acertado.

Cambiar a información basada en datos impulsada por modelos avanzados de IA puede ser la mejor apuesta para estudiar mejor a los clientes. Además de descubrir mejor sus necesidades y abordar todas sus consultas, los conocimientos basados ​​en datos identifican las brechas y fallas más pequeñas en el éxito del cliente de una marca.

La configuración de flujos de trabajo basados ​​en IA y el estudio regular de la satisfacción y el compromiso del cliente se pueden hacer en un abrir y cerrar de ojos, en comparación con la recopilación y el análisis de datos manuales.

Análisis de opinión y comentarios del cliente

El análisis del sentimiento del cliente, por definición, implica el procesamiento de información a través de fuentes de texto y redes sociales para determinar las opiniones, preferencias, gustos y disgustos de los clientes sobre una marca o su producto.

Una marca puede medir fácilmente la respuesta de su consumidor a un nuevo producto o servicio, en función de sus opiniones expresadas en las plataformas en línea. Estos datos pueden ayudar a las marcas a establecer soluciones para abordar los puntos débiles, así como hacer que el viaje del consumidor sea más fluido, rápido y atractivo.

Además de crear un modelo de servicio al consumidor más abierto y basado en la retroalimentación, el análisis de sentimientos ayuda a las marcas a tomar decisiones y desarrollos más informados y ayuda a abordar consultas específicas de los consumidores o instancias de insatisfacción.

Los motores de análisis como Lexalytics, Bazaarvoice y Oracle son poderosas herramientas basadas en IA que automatizan la recopilación de opiniones de los consumidores y ayudan a las marcas a automatizar su análisis de opiniones. Una vez más, las herramientas basadas en IA casi han reemplazado el análisis manual de datos, especialmente en puntos de datos subjetivos como los sentimientos de los consumidores.

El análisis de comentarios también es una excelente manera para que las marcas evalúen qué tan contentos/insatisfechos están sus clientes. Las herramientas basadas en IA pueden segmentar y analizar con precisión los comentarios de los consumidores:

• Análisis de texto de comentarios a través de ventanas emergentes en el sitio, formularios, chatbots y comentarios en Google Business Review.
• Segmentación rápida de datos basada en críticas positivas/negativas, problemas/problemas de los que hablan los consumidores, así como aportes constructivos para su marca.
• Los chatbots y los VA ayudan a resolver consultas y abordar los puntos débiles, mejorando la CX y el compromiso.

Automatización para mejorar la experiencia del cliente

Hasta ahora, todas las soluciones basadas en IA que hemos discutido involucran automatización. La automatización se está convirtiendo lenta pero gradualmente en una prioridad principal para las marcas en todo el mundo, gracias a su funcionamiento continuo, naturaleza integradora y bajos costos de mantenimiento.

Aquí hay seis cosas que puede automatizar con IA para impulsar el éxito y la satisfacción del cliente a largo plazo:

• Incorporación de clientes
• Gestión y seguimiento de inventario
• Recopilación y análisis de métricas de CX como NPS, CSAT, CES
• Seguimiento del rendimiento de sus campañas de marketing
• Abordar las consultas comunes de los clientes
• Personalización de los esfuerzos de marketing.

Ultimas palabras

Las herramientas basadas en IA impactan la CX y el éxito del cliente más de lo que cree. Si aún no ha adoptado herramientas basadas en IA para mejorar la experiencia de su cliente, ¡nunca es demasiado tarde para comenzar!

Si está listo para mejorar la experiencia del cliente y aumentar las tasas de conversión de su marca, Air360 de Scalefast puede ayudarlo. Consulte nuestras funciones robustas y fáciles de usar y luego solicite una demostración.

Sobre el autor: Hazel Raoult es escritora independiente de marketing y trabaja con PRmention. Tiene más de 6 años de experiencia escribiendo sobre negocios, emprendimiento, marketing y todo lo relacionado con SaaS. A Hazel le encanta dividir su tiempo entre escribir, editar y pasar el rato con su familia.