4 usos de la inteligencia artificial en la gestión del cliente

Comunicaciones 2.0

 

4 usos de la inteligencia artificial en la gestión del cliente

Identificación y autenticación

Ya existe tecnología capaz de analizar la voz de un cliente que entra, por ejemplo, a una web, y  compararla con la huella vocal única de cada persona.

Así, se puede determinar sin molestia alguna que el cliente es quien dice que es.

Y es que una de las principales fuentes de frustración de los usuarios es tener que pasar por tediosos procesos de identificación y autenticación basados en el número de DNI, pines,passwords, códigos de cliente, etc…

Clustering de clientes

Hasta ahora, las bases de datos eran más bien estáticas, y la segmentación de los clientes no permitía ofrecer experiencias personalizadas.

En este punto es donde entra la integración de datos en procesos de Machine Learning. Datos de un mismo cliente pero distintos canales, que permiten crear clusters de clientes que comparten características comunes.

Esto, por tanto, permite a las empresas personalizar esos customer journeys adaptándolo a la información disponible.

La necesidad del cliente

Los canales digitales forman ya parte del día a día de los consumidores, ya sea para consumir, resolver necesidades o hacer determinadas gestiones, pero ¿qué pasa cuando necesitan asistencia?

La falta de personalización es el gran caballo de batalla del canal online. Los sistemas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) son ya capaces de automatizar esta parte de la interacción, y por tanto de forma integral engarzarlo con la atención humana donde el gestor dispone de la información clave para resolver la incidencia de forma eficaz.

Asistencia y potenciación de empleados

Uno de los grandes retos que existen en las empresas es la evolución de las aplicaciones empresariales para hacerlas más sencillas, intuitivas y eficaces, algo en lo que ya se viene trabajando en los últimos años.

Pero queda mucho por hacer. El siguiente paso es la incorporación de sistemas de inteligencia artificial para recomendar al cliente soluciones o hacer propuestas de cross-sell o up-sell al cliente en base al contexto anterior.

Esto supone que los gestores (humanos) podrían estar ser apoyados en cada interacción con recomendaciones concretas y precisas para atender mejor y en menos tiempo, así como prever la siguiente acción que proponer a cada cliente según el cluster al que pertenezca.

Fuente innovan.do

4 usos de la inteligencia artificial en la gestión del cliente ” DIR&GE

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