Introducción de una nueva era de experiencia del cliente: datos, programación y más
Si bien el aprendizaje automático no es nada nuevo, la velocidad a la que los datos pueden ser procesados, analizados y actuados ha cambiado completamente el juego de aprendizaje automático. Potencia de cómputo fácilmente asequible, la cantidad de datos disponibles, y los algoritmos que nunca pensamos que podíamos utilizar son ahora posibles.
Mientras que el concepto fundamental sigue siendo el mismo, el aprendizaje automático es ahora mucho más sofisticado, eficiente y fácilmente desplegable – y el potencial que ofrece para revolucionar la experiencia del cliente es verdaderamente emocionante.
Aprovechar el aprendizaje de la máquina permite a las empresas revolucionar la forma en que todos participan con su tienda o utilizar su servicio. Olvídate de las recomendaciones de productos tal como las conocemos hoy en día, esto nos lleva mucho más allá, a los reinos de experiencias mucho más hiperpersonales y sofisticadas.
Identificar, pensar .. ir!
No sólo el aprendizaje automático puede procesar grandes cantidades de datos para comprender el comportamiento del cliente e identificar dónde reside la oportunidad, sino que también podemos actuar estos hallazgos también.
Aprendizaje de la máquina podría identificar que una empresa de viajes suizo tiene un alto tráfico del Reino Unido, con la gente mirando los viajes de esquí cerca del final de la temporada, pero una conversión más baja de lo esperado. Preocupaciones de este segmento sobre el nivel de nieve al final de la temporada podría ser abordado mediante la presentación del informe meteorológico local o un rastreador de nieve.
Alternativamente, un minorista en línea puede identificar que la gente está navegando por los vestidos de fiesta en un jueves o viernes por la noche, pero no hacer clic más para hacer una compra. Las preocupaciones de estos compradores en torno a si llegará a tiempo para un evento en el fin de semana se puede mitigar mediante el traslado de la propuesta de entrega en esa página para mostrar el mismo día o las opciones de entrega del día siguiente. La identificación de segmentos de clientes y la creación de propuestas personalizadas de esta manera es una oportunidad para desterrar experiencias de los clientes sin sentido para siempre.
Esto es importante porque vivimos en un mundo donde entregar a los clientes el contenido que buscan en los primeros dos segundos es crítico. Si no lo hace, lo más probable es que se van a aburrir, distraerse y salir. La mentalidad de Tinder «golpear a la derecha, deslizar hacia la izquierda» está impulsando el cambio en todos los sectores.
Como siempre, los «milenios» son los que impulsan la demanda de experiencias sofisticadas hiperpersonales de marketing online. Esta generación joven valora las experiencias sobre los productos básicos y está impulsando un cambio en la forma en que las marcas generalmente interactúan con los consumidores, también conocida como la economía de la experiencia.
La adopción de la máquina de aprendizaje ya no es un «agradable tener».
Adoptar técnicas programáticas
Para tener una idea del impacto potencial del aprendizaje de la máquina en la experiencia del cliente, sólo tiene que mirar hasta la llegada del marketing online programática hace unos años.
Esto revolucionó completamente la forma en que los anuncios se compran y se orientan en línea, aprovechando los datos para no sólo automatizar mucho del trabajo «gruñido», sino también para tomar decisiones mucho más inteligentes y estratégicas sobre dónde se encuentran las oportunidades para las marcas. El uso de técnicas programáticas permite mejorar el rendimiento de las campañas entre un 30 y un 50 por ciento, según algunos estudios.
De la misma manera, aprovechar el aprendizaje de la máquina para la experiencia programática de los clientes permite a los vendedores identificar segmentos de clientes claros y apuntarlos de maneras que ellos saben resonarán.
El nuevo vendedor
En lugar de tener que identificar manualmente los grupos de clientes y que ofrece una valiosa oportunidad, estos pueden ahora ser identificados y priorizados automáticamente utilizando una combinación de análisis predictivo y tecnología de aprendizaje automático. Esta tecnología puede alimentar a estas oportunidades de nuevo, se enumeran según cuáles ofrecen la mayor oportunidad de ingresos no explotados.
El vendedor ahora comienza desde una posición de saber quiénes son sus clientes y qué los excitará, capacitándolos para enfocar sus esfuerzos en satisfacer sus necesidades y exceder sus expectativas en cada interacción.
Aprendizaje de la máquina fundamentalmente les proporciona empatía empírica: el vendedor puede medir lo que sus clientes están haciendo y sentir, quiénes son, lo que quieren y, quizás lo más importante, cómo adaptar su experiencia en línea.
Esto cambiará la cara del comercio digital en la próxima década. Los negocios que ganarán serán aquellos que están obsesionados con el cliente, que tienen grandes productos y experiencias programáticas en su núcleo, y entienden cómo ofrecer la mejor experiencia para cada segmento de clientes.
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