Cómo la IA permitirá una personalización sin precedentes de la experiencia del cliente y del empleado

La próxima fase de la innovación en IA impulsará la personalización a escala y ayudará a las organizaciones a ofrecer de forma eficiente experiencias personalizadas y sin fisuras.

El interés por la inteligencia artificial (IA) ha aumentado recientemente gracias a la IA generativa de fácil uso y disponible públicamente. Estas innovaciones revolucionarán el enfoque del sector de la experiencia a la hora de resolver problemas persistentes: aumento de la carga de datos, reducción de los presupuestos, ampliación de insights, fomento de la adopción, etc.

Medallia lleva creando capacidades de IA y aprendizaje automático reflexivas, prácticas y nativas desde el lanzamiento de Text Analytics en 2008. MedalliaLas capacidades de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y Comprensión del Lenguaje Natural (NLU) de Google ahora admiten cientos de idiomas, modelos de aprendizaje automático orientados a la acción y más de 15.000 temas preaprendidos, lo que permite experiencias personalizadas. 

Desde entonces, hemos seguido desarrollando nuestras capacidades de IA en voz, texto y otros campos para ofrecer a las empresas experiencias prácticas y democratizadas a través de insights . A principios de este año, superamos el millón de usuarios semanales activos que aprovechan nuestras potentes funciones basadas en IA.

Con la profundidad de nuestros datos, 15 años de experiencia en IA y nuestro liderazgo en el análisis de texto orientado a las personas, ahora estamos desarrollando la siguiente fase de innovaciones de IA para proporcionar una personalización sin precedentes de las experiencias. 

Conocimiento más rápido con análisis generativos y predictivos

¿No sería ideal que cualquier usuario de su plataforma de experiencia pudiera obtener exactamente la insights que desea con una formación y un esfuerzo mínimos? Aunque la IA y el aprendizaje automático (ML) han facilitado enormemente el análisis de grandes conjuntos de datos, el poder de sacar a la luz insights a partir de esos datos a menudo sigue concentrado en manos de usuarios que se sienten más cómodos con la estadística y la analítica. El resultado es la lentitud a la hora de obtener información en toda la organización y la dificultad para ver esa información vital y actuar en consecuencia. 

Por ejemplo, un director regional tiene poco tiempo para averiguar qué es lo que está mermando sus índices de satisfacción del cliente. Desde luego, no tiene tiempo para esperar a que le ayuden a actualizar sus informes u obtener una respuesta a sus preguntas. La IA debería permitir a ese director regional -y a otros usuarios- obtener información generada y predictiva en insights sobre sus datos de experiencia mediante consultas o instrucciones sencillas. Ese director debería estar a una sola pregunta de saber por qué algunas de sus ubicaciones funcionan mejor que otras; la IA debería ser capaz de ofrecer la respuesta a esa pregunta inmediatamente.

Con el tiempo, a medida que la inteligencia artificial vaya aprendiendo las necesidades específicas de cada usuario, las peticiones y consultas se convertirán en un paso opcional. En su lugar, la IA debería predecir y adaptar la insights que el usuario quiere y necesita ver para desempeñar bien su función. La IA debería eliminar la pronunciada curva de aprendizaje en la realización de análisis de causa raíz sobre lo que está sucediendo y por qué, proporcionando herramientas intuitivas y fáciles de usar que le permitan interactuar con sus datos. 

La IA generativa es una tecnología principal que ayudará a lograr este objetivo, pero no será el único tipo de IA que será valioso para este análisis. El análisis predictivo -análisis que utiliza datos para predecir tendencias o acontecimientos futuros- debe basarse en la IA generativa y trabajar junto con otros métodos. Estos análisis predictivos potenciados por IA deberían permitir a las empresas adaptar las experiencias en función de esas predicciones, las preferencias de los clientes y otras métricas, para lograr en última instancia una resolución más rápida de los problemas y una mayor satisfacción. 

Estos análisis deben ser capaces de puntuar lo no puntuado, es decir, predecir y puntuar la probabilidad de que un cliente o empleado realice una determinada acción si no actuamos ante un problema concreto. Por ejemplo, la IA debería ser capaz de identificar los patrones en las interacciones y sacar a la luz los principales factores de riesgo que conducen a la pérdida de clientes u otro resultado que le interese comprender, todo ello en el momento. 

Automatizar lo cotidiano con herramientas de IA inteligentes y mejoradas por humanos

A medida que se reducen los presupuestos y aumenta la demanda de los clientes, todas las empresas necesitan encontrar formas novedosas de automatizar los procesos para ofrecer niveles de servicio elevados y constantes y, al mismo tiempo, mitigar la rotación de empleados. Las automatizaciones mejoradas con IA son una solución beneficiosa para empleados y clientes que se enfrentan a estos problemas. 

Por ejemplo, los agentes de contact center disponen de un tiempo extremadamente limitado para realizar todas las tareas que requiere su trabajo. ¿No sería beneficioso para los agentes automatizar las notas posteriores a la llamada o recibir automáticamente un resumen de las interacciones anteriores del cliente con la empresa para poder ofrecer un servicio mejor y más rápido? Los clientes obtendrían más rápidamente las respuestas que desean al reducirse el tiempo que necesitan los empleados para resolver los problemas. La carga de trabajo y el estrés de los empleados podrían reducirse en pequeña medida, con un gran impacto en los resultados y en la satisfacción del cliente. Resumir automáticamente una interacción de atención al cliente puede ahorrar a cada agente entre 15 y 60 segundos después de cada llamada o chat. Nuestro objetivo es automatizar lo mundano, no eliminar lo humano. 

Pero el impacto potencial de las automatizaciones basadas en IA va más allá de los casos de uso de contact center . La IA debería ayudar a automatizar tareas de forma que se liberen inteligencia y recursos humanos para las tareas de mayor valor añadido o más complejas para cada empleado, al tiempo que se reducen los costes. La IA debe aumentar los flujos de trabajo humanos y mejorar las condiciones laborales, al tiempo que identifica y permite a las personas trabajar en interacciones de mayor valor, que requieren inteligencia humana y son más satisfactorias, todo ello en menos tiempo. Al mismo tiempo, la IA debe escalar para proporcionar resúmenes automatizados, categorización, respuestas y otras mejoras que ayudarán a mantener la coherencia en todos los programas de experiencia.

Estas automatizaciones también deberían permitir a los usuarios editar la forma en que la IA genera respuestas personalizadas u otros contenidos generados para garantizar el cumplimiento de la política de la empresa, como limitar el número de cupones entregados a un cliente o el porcentaje de descuento permitido para los detractores. Los empleados podrían relajarse sabiendo que sus respuestas generadas son conformes, ya que la IA aprende constantemente lo que es aceptable a partir tanto de los comportamientos de otros empleados como de la configuración de la IA por parte del administrador. Además, la IA debería proporcionar contexto y sugerencias a los empleados, identificando las siguientes mejores conversaciones o acciones para que los empleados puedan llevarlas a cabo de forma automática o manual. ¿Cuál es el resultado? Interacciones coherentes y personalizadas con los clientes en todos los programas de experiencia. De este modo, las automatizaciones basadas en IA deberían proporcionar a cada cliente una experiencia personalizada, independientemente de si esas automatizaciones requieren o no intervención humana. 

Personalizar cada experiencia, desde el cliente hasta la línea de atención al cliente

Ya hemos hablado varias veces de la personalización, y por algo será. Los clientes están acostumbrados a dar su opinión u otros datos a las empresas tanto implícita como explícitamente, ya sea a través de chats, su comportamiento digital, respuestas a encuestas, opiniones, redes sociales... lo que sea. ¿Por qué no van a esperar que esos datos se utilicen para que sus experiencias con la marca sean más fluidas, personales y mejores? 

Esto podría significar la generación automática de respuestas exhaustivas y contextualmente precisas, así como de las acciones más adecuadas en función de los comentarios de los clientes. La IA debería mejorar aún más las experiencias futuras de los clientes con su empresa, al ser plenamente consciente de sus experiencias anteriores y proporcionar las mejores acciones siguientes en consecuencia. Si un cliente posee la consola de videojuegos de última generación que usted vende, le molestaría que todo su marketing fuera para una consola de videojuegos (o un dispositivo/servicio complementario) que tiene más sentido para una consola de última generación. Al aprovechar la IA para personalizar las experiencias, su empresa podría aumentar la lealtad a la marca, proporcionando sólo la información y los artículos más relevantes a sus clientes. 

Esto debería incluir IA que aflore insights en el comportamiento a partir de datos no lingüísticos, como digitales o de vídeo. La IA debería ser capaz de descubrir patrones en el comportamiento digital y utilizarlos para ayudar a los clientes proporcionándoles artículos o enlaces de ayuda específicos. Sólo el ahorro de tiempo podría ser enorme para clientes y empleados. Pero si miramos más allá, la IA podría asegurarse de que los clientes obtienen exactamente lo que quieren antes de pedírselo. Si un cliente de hotel siempre pide información sobre el gimnasio, ¿por qué no enviarle automáticamente información sobre el gimnasio y toallas adicionales a su habitación? Imagine este nivel de personalización en toda su empresa.

Prevemos que todos estos métodos de IA mantendrán un bucle de retroalimentación para perfeccionar continuamente los modelos de IA y proporcionar una personalización cada vez mayor para potenciar la satisfacción de empleados y clientes. La IA debería adaptarse a la nueva información en cada punto de un viaje, entrenándose dinámicamente con los datos generados en cada paso a través de cada señal. El resultado final debería ser una personalización sin precedentes para todos los que interactúan con su empresa. Las posibilidades son infinitas con la visión, la experiencia y la IA adecuadas que permitan un ajuste infinito y una personalización constante y adaptable. 

El futuro de la IA: agilizar y personalizar la atención al cliente

Pretendemos crear avances en IA que agilicen los procesos de toma de decisiones y mejoren la eficiencia general, la accesibilidad y la facilidad de uso de insights, impulsados por la IA generativa y el análisis predictivo. También pretendemos hacerlo de forma responsable, teniendo en cuenta la normativa y las normas de seguridad pertinentes de nuestros clientes, al tiempo que mantenemos la transparencia sobre el uso que se hace de los datos. 

Las automatizaciones potenciadas y aumentadas por la IA aliviarán la carga de trabajo de los empleados al tiempo que preservarán el toque humano esencial en las interacciones, lo que promete una mayor lealtad y satisfacción. En el centro de estos avances se encuentra el compromiso con la personalización, con la IA generando respuestas y acciones contextualizadas basadas en los comentarios y el comportamiento del cliente, cultivando en última instancia la lealtad a la marca y experiencias más positivas y personales.

Nuestra visión está respaldada por décadas de experiencia, miles de millones de puntos de datos y filosofías de diseño que nos han permitido crear soluciones seguras, escalables y de calidad empresarial. 

Para saber más sobre las capacidades presentes y futuras de la IA y la personalización, únase a nosotros en un debate interactivo con Babak Hodjat. Hodjat es el inventor de la tecnología detrás de Siri de Apple y actual CTO-AI, en Cognizant Technologies.