Estas son las mejores prácticas de IA para transformar la estrategia de retención de clientes

La demanda de servicios híbridos continúa creciendo y, por ello, cada vez más consumidores exigen atención más personalizada y una experiencia sin fricciones en todos los puntos de contacto. Muchos de ellos han encontrado formas creativas de adaptarse a las circunstancias y con la ayuda de la tecnología consiguen navegar la incertidumbre de nuevas maneras. En este sentido, lo mismo deben hacer las empresas si desean retener y fortalecer su red de clientes.

Las aplicaciones inteligentes y el machine learning, que hace posible la inteligencia artificial que es explicable y escalable, maximizan el acceso a información en torno a las necesidades, comportamientos y datos de clientes para hiperpersonalizar ofertas, reinventar el mercado y permitir que los servicios se ajusten a sus circunstancias individuales. Sin embargo, en la actualidad, las empresas experimentan retos técnicos en su implementación, no suelen contar con una estrategia de IA de principio a fin y carecen de un enfoque centrado en el usuario.

Dentro de este contexto, IBM recomienda tres prácticas para ayudar a las empresas a desarrollar mejores estrategias de retención de clientes:

· Utilizar un enfoque ágil y centrado en las personas para comprender mejor las necesidades del cliente. Metodologías ágiles (como IBM Design Thinking) tienen como objetivo centrar su atención en las necesidades de los usuarios, llevando a cabo sesiones múltiples de lluvias de ideas con clientes al inicio de un proyecto, lo que permite alinear la IA con los principales problemas y deseos de los usuarios. La creación de prototipos y la iteración de estas ideas deben seguir antes de formular soluciones. Cuando se trata de retención de clientes, se necesita un sistema más inteligente para ayudar a priorizar cuáles necesitan atención y una notificación inmediata cuando un cliente corre un alto riesgo de irse. Para adoptar verdaderamente la IA, es clave contar con sistemas en los que se pueda confiar, es decir, que produzcan resultados de IA explicables.

· Aplicar el modelo de AI Ladder para crear procesos de principio a fin para aplicaciones de IA. Este modelo proporciona a las organizaciones una comprensión de dónde están en su viaje de IA, así como un marco para ayudarles a determinar dónde necesitan enfocarse al proporcionar cinco áreas clave a tener en cuenta:

1. Cómo modernizarse para que sus datos estén listos para un mundo de IA y nube híbrida;
2. Cómo hacer que los datos sean simples y accesibles;
3. Cómo crear una plataforma de analítica lista para el negocio;
4. Cómo construir y escalan la IA con transparencia y confianza; y, en última instancia,
5. Cómo poner en funcionamiento la IA en toda la organización.

· Reducir la complejidad y aumentar los procesos de IA repetibles. De acuerdo con el AI Adoption Index de IBM, 87% de las empresas en México dijeron que están utilizando o tienen planes de implementar alguna forma de software de automatización durante los próximos 12 meses, lo que les permitirá transformar sus procesos de manera eficiente y rentable. Para acelerar la implementación de IA en toda la empresa, en lugar de adoptar enfoques a medida, no repetibles, resulta más eficiente crear una única plataforma para desplegar todas las aplicaciones de IA, estandarizar procesos y fortalecer los resultados de negocio. Por ejemplo, IBM Cloud Pak for Data ofrece una amplia gama de servicios, incluyendo AutoAI para automatizar el enfoque de construcción de modelos y Watson Studio para permitir la IA ética y explicable.

La batalla por la confianza del consumidor se desarrolla en varios frentes, desde la capacidad de hacer que las decisiones de inteligencia artificial sean entendibles y explicables, hasta el hecho de asegurar a los consumidores que sus datos personales están protegidos contra los ataques cibernéticos. Solo una IA transparente, confiable y eficaz logrará impulsar el crecimiento del negocio y fortalecer las estrategias de retención y captación de nuevos clientes.