Inteligencia Artificial para conocer la identidad del cliente

Cuando el cliente sabe lo que quiere, las empresas están obligadas a conocer ese querer. Sin embargo, según Gartner, los CMOs solo invirtieron el 29% de sus presupuestos en nuevas tecnologías que les permitieran satisfacer sus necesidades.

Es posible que los especialistas en marketing no tengan la tecnología adecuada ni sea la que tienen la suficiente. Por otro lado, también es común que los departamentos de Marketing tengan una visión incompleta de las capacidades tecnológicas que poseen y, por lo tanto, no estén usando todo por lo que han pagado.

Para garantizar un alto retorno de la inversión (ROI) para el negocio, los especialistas en marketing deberían comenzar con una auditoría del ecosistema tecnológico que está siendo usado dentro de la organización para, finalmente, poder establecer la mejor estrategia que derive en un alto ROI.

Sin embargo, creer que por tener una determinada tecnología ya se está destinado a generar dinero es un error común hoy en día. Según un estudio de la consultora McKinsey, la brecha tecnológica entre aquellas compañías líderes y las más rezagadas, está creciendo. Esto significa que aquellas que usan los datos para tomar decisiones están marcando las diferencias con el resto, que aún están luchando por lo básico en cuanto a análisis de datos y a tecnología se refiere.

Para las empresas innovadoras y las rezagadas la aparición del análisis de datos como una realidad para ofrecer mejores insights significa estar en posesión de una cultura del dato saludable. Unas lo implementan y otras no y por tanto unos obtendrán un mayor ROI, en detrimento de las empresas rezagadas que no han implementado esa cultura del dato.

Una vez tenemos una cultura del dato sana y la tecnología necesaria, llega el momento de escuchar al cliente. Como decíamos al inicio de este trabajo, mientras la captura de la atención del consumidor se incrementa, aumentan las necesidades de personalizar a los clientes. Los departamentos de Marketing invierten de media, un 14% para lograr la tan ansiada personalización, poco para los resultados que ofrece.

IA para la identidad del cliente

La necesidad de conocer al cliente, facilita la adopción y uso de la Inteligencia Artificial, no solo en el campo del Marketing sino a escala y en toda la organización.  Aquí nos encontramos con la encuesta a más de 3000 empresas realizada por McKinsey Global Institute,  llamado “Inteligencia artificial: ¿La próxima frontera digital?”  y descubrimos que los primeros usuarios de IA tienden a estar más cerca de la frontera digital. Es en esta frontera donde se sitúan las empresas más grandes dentro de cada uno de los sectores. Despliegan IA en todos los grupos, usan la IA en la parte más central de la cadena de valor, adoptan la IA para aumentar los ingresos y reducir los costos, y tienen el apoyo total del liderazgo ejecutivo. Las empresas que aún no han adoptado la tecnología de inteligencia artificial a escala o en una parte central de su negocio, no están seguras de los rendimientos que pueden esperar de una inversión así.

Son este grupo de empresas, las innovadoras, las que saben que la manera de personalizar las acciones a los clientes, presentes y futuros, es conociéndole. Es aquí donde la IA se introduce de lleno y capacita a los especialistas en Marketing a que puedan identificar a cada uno de ellos y personalizar sus acciones.

Uno de los elementos clave de las técnicas de identidad de cliente, es que permiten caracterizar a los clientes a partir de conceptos accionables. Estos conceptos accionables son los resultantes de incorporar el conocimiento experto de negocio a la IA, también llamados SIOs o Sistemas Inteligentes de Observación. El resultado es que el conjunto de estos conceptos permite obtener una visión amplia del cliente

Por tanto, las técnicas de identidad del cliente sirven a las compañías para obtener, por ejemplo, un mayor conocimiento de los hábitos de sus consumidores. Una vez se han identificado, las distintas áreas corporativas están capacitadas para realizar ofertas mejor personalizadas, que les permitan un mayor beneficio al mismo tiempo que satisfacen a los clientes. Como ejemplo, sirve para evitar el abandono una vez hemos analizado qué les produce insatisfacción. Pero también puede ayudar a establecer modelos predictivos de precios para determinados productos.

Las empresas innovadoras son las que están pudiendo responder a las clásicas preguntas ¿cómo se comporta mi cliente?, ¿qué información de valor puedo obtener de sus hábitos?, ¿cómo puedo mejorar los beneficios de la compañía? En parte, por su capacidad de estar siempre a la vanguardia.