La experiencia de cliente es un factor decisivo para que los consumidores ejecuten una transacción online o apuesten por una empresas frente a otra. Es por ello que aplicar tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) a estos ámbitos supone una diferenciación clave con la que medir todo el proceso de venta.
Los datos evidencian que la experiencia de usuario es clave para incrementar las ventas y el crecimiento de las compañías. Para poder mejorarla y dar un servicio excelente es necesario conocer el punto de partida y es aquí, en la medición de dicha experiencia, donde entra en juego la Inteligencia Artificial (IA) que puede aplicarse en cada uno de los puntos de interacción entre la marca y cliente que cada vez son más y más medibles generando datos de mayor calidad y complejidad.
Ante esta realidad, Omega CRM explica aplicaciones concretas de la IA que se pueden llevar a cabo para medir la experiencia de cliente y perfeccionarla, lo que desencadenará un aumento de las ventas y por tanto de los ingresos y beneficios de una compañía:
Los datos de retroalimentación recopilados se pueden analizar mediante herramientas basadas en IA para que las empresas puedan llegar a comprender cómo se sienten los clientes al ser atendidos. Igualmente, la Inteligencia Artificial permite reconocer emociones al analizar el tono de voz del usuario. Este análisis puede ayudar a interpretar el nivel de satisfacción del cliente y mejorarlo si es necesario además de establecer protocolos de actuación en cada caso, perfeccionando así la atención telefónica y haciéndola lo más cercana posible.
Las redes sociales son uno de los principales focos donde las empresas pueden medir la experiencia de usuario real. En ellas se acumula una gran cantidad de comentarios y opiniones imposibles de monitorizar y analizar de forma manual. En este sentido, la inteligencia artificial, gracias a las plataformas de análisis de texto pueden analizar cantidades ingentes de datos y comentarios vertidos por los clientes, obteniendo de este modo información valiosa que será utilizada para tomar decisiones que permitan no solo mejorar la experiencia de usuario, sino también conocer claves empresariales que puede que no se hayan tenido en cuenta anteriormente.
Cuando un usuario accede a un sitio web o a una tienda online deja información sobre sus patrones de consumo que permiten segmentar al público objetivo y diseñar campañas exclusivas en función de sus preferencias. Es posible incluso saber en qué momento o por qué causa este abandonó su proceso de compra. Pero además, los usuarios también dejan otro tipo de información muy valiosa para una empresa como comentarios sobre un producto o servicio concreto, opiniones sobre su modo de uso en un sitio web de productos recomendados o publican una reseña en una página de reviews. Todos estos comentarios y opiniones aportados por el usuario en páginas web propias o de terceros pueden ser analizados con herramientas de Inteligencia Artificial que proporcionarán a la empresa información muy útil sobre la experiencia de usuario que están experimentando sus clientes.
Es la puerta de entrada de cualquier cliente o potencial cliente, es uno de los primeros puntos de contacto entre marca y usuario dado que se utilizan, en general, como un servicio de atención al cliente. Los bots se utilizan para atender a miles de usuarios a la vez, por lo que aquellas plataformas conversacionales que incluyen Inteligencia Artificial son capaces de ofrecer y analizar información importante de cada uno, como por ejemplo, comportamientos de consumo, características o preguntas que realiza el usuario. En base a ello, se puede saber sus preocupaciones y niveles de satisfacción respecto de la marca.
Al ser un ecosistema propio, las aplicaciones son uno de los puntos de extracción de información más completos y fiables para mejorar la experiencia de cliente. La introducción de IA y el análisis de su interacción con el cliente permitirá ayudar a los diseñadores a crear versiones completamente personalizadas para cada usuario. Pero además, la introducción de elementos como la biometría en muchas aplicaciones permite leer las emociones de los usuarios. Es decir, el aprendizaje automático recorre millones de imágenes de rostros para leer emociones con más precisión que un ser humano ofreciendo a la empresa información muy valiosa sobre el estado de ánimo del usuario.