1. Chatbots simples: el elemento básico del servicio al cliente de antaño
Los chatbots hicieron su primera aparición con ELIZA en 1966, aprovechando flujos programados básicos para responder a preguntas rutinarias de servicio al cliente. Si bien servían bien para tareas repetitivas, estos primeros bots carecían de la sofisticación necesaria para interacciones complejas y matizadas con los clientes. Dado que los consumidores hoy esperan un soporte más personalizado, los chatbots tradicionales ya no cumplen con los requisitos. Con avances en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático, los asistentes de inteligencia artificial modernos, como los impulsados por modelos GPT, brindan interacciones dinámicas y personalizadas. Casi el 90% de los ejecutivos informa que los asistentes impulsados por IA aceleran la resolución de quejas y más del 80% ve mejoras en la gestión del volumen de llamadas. Al aprovechar los datos de los clientes, estos robots avanzados ahora brindan experiencias más personalizadas y similares a las humanas que responden mucho mejor a las necesidades únicas de los clientes.
2. Análisis de sentimientos basado en IA: más allá de la escucha social básica
A finales de la década de 2010, las herramientas de análisis de sentimientos basadas en inteligencia artificial rastreaban las menciones de marca en las redes sociales, basándose principalmente en palabras clave y análisis de texto simples. Aunque este método brindó a las marcas una visión general del sentimiento del cliente, carecía de profundidad y precisión. Hoy en día, los modelos avanzados de IA ofrecen análisis multimodal (texto, imagen y vídeo) que captura sentimientos contextuales complejos. Las marcas ahora pueden comprender no sólo el texto sino también los matices emocionales del contenido multimedia, creando una base mucho más rica para la construcción de relaciones. Este conocimiento profundo permite a las marcas adaptarse en tiempo real, ayudando a fomentar la lealtad a la marca y creando esfuerzos de marketing más personales y resonantes.
3. Análisis predictivo: pasar de datos históricos a datos en tiempo real
El análisis predictivo solía basarse en comportamientos pasados, como datos de compras anteriores, para predecir tendencias de compra futuras, dando forma a ofertas y recomendaciones. Sin embargo, los conocimientos históricos estáticos por sí solos ya no satisfacen las expectativas de los clientes en tiempo real. Las herramientas actuales impulsadas por IA integran análisis en tiempo real junto con conocimientos predictivos, basándose en datos de comportamiento actuales y tendencias cambiantes. De esta manera, los especialistas en marketing logran un mayor nivel de personalización y adaptabilidad, asegurando que puedan seguir el ritmo de las necesidades cambiantes de los clientes.
4. Recomendaciones básicas de productos: del estándar al contextual
Inicialmente, los motores de recomendación de productos se centraban en el historial de compras y el comportamiento de navegación, generando sugerencias como artículos «comprados juntos con frecuencia». Desde entonces, estas recomendaciones simples han quedado obsoletas, a medida que la IA avanza hacia conocimientos más inteligentes y más conscientes del contexto que pueden predecir cambios en el estilo de vida o comprender la intención más profunda detrás de las acciones de un cliente. Los algoritmos avanzados ahora analizan datos en tiempo real, la intención del usuario y factores externos, como la estacionalidad o las tendencias sociales, para ofrecer sugerencias personalizadas. Este cambio ha llevado a los millennials de todo el mundo, el 56% de los cuales ahora utiliza herramientas de inteligencia artificial generativa, a evitar los motores de búsqueda tradicionales en favor de recomendaciones altamente personalizadas que se adaptan a sus necesidades actuales.
5. Optimización de la búsqueda por voz: el auge de las interacciones basadas en tareas
El crecimiento de los asistentes de voz como Alexa y Google Home alrededor de 2018-2019 impulsó un enfoque impulsado por la IA en la optimización del contenido para la búsqueda por voz. Se anticipó que la búsqueda por voz revolucionaría la forma en que los clientes encuentran productos, y los usuarios optarían por palabras clave específicas en lugar de frases completas. Sin embargo, la adopción de la búsqueda por voz por parte de los consumidores se estancó. Si bien un tercio de los adultos estadounidenses expresan interés en las compras por voz, no ha despegado tan rápido como se esperaba. Ahora, la atención se ha desplazado hacia las experiencias de IA conversacionales basadas en tareas, como el comercio por voz (v-commerce) y las aplicaciones habilitadas por voz. Estas herramientas van más allá de las búsquedas de palabras clave y permiten a los usuarios completar tareas (comprar productos, administrar servicios) sin problemas mediante comandos de voz.
6. Segmentación demográfica básica: adopción de la microsegmentación dinámica
Los primeros modelos de segmentación de clientes se basaban en datos demográficos básicos como la edad, la ubicación y el sexo, creando segmentos estáticos con personalización limitada. Los avances actuales en IA han llevado la segmentación a un nuevo nivel, incorporando datos psicográficos y de comportamiento para crear segmentos dinámicos en tiempo real. Esto permite que el marketing sea mucho más receptivo y personalizado. En un entorno omnicanal, la microsegmentación impulsada por la IA permite a las marcas comunicarse a través de varias plataformas, desde SMS hasta anuncios en redes sociales, con mensajes muy relevantes y oportunos. A través de la hiperpersonalización, las marcas garantizan que los clientes reciban comunicación donde están más comprometidos.
De lo genérico a lo dinámico: cómo la IA impulsa el marketing hiperpersonalizado
Estas tendencias obsoletas de IA han evolucionado hasta convertirse en herramientas sofisticadas que ofrecen resultados reales. Los especialistas en marketing que adoptan las soluciones innovadoras de hoy están en mejor posición para mantenerse a la vanguardia de los cambios tecnológicos y las cambiantes expectativas de los consumidores. En esta era, la hiperpersonalización es vital, impulsada por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Para aquellos interesados en explorar el potencial de marketing de la IA, el libro electrónico de Comarch, Cómo la personalización de la IA impulsa la lealtad del cliente, examina las deficiencias de los anuncios genéricos en los programas de fidelización, los desafíos de la personalización sin IA y las aplicaciones de IA/ML para pronosticar el valor de vida del cliente y las recomendaciones de productos. . Es un recurso integral para diseñar, probar y perfeccionar programas de fidelización impulsados por IA para lograr experiencias de cliente verdaderamente personalizadas.