¿Puede la IA reducir las dificultades del cliente en cada paso del proceso de incorporación?

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En la era de la COVID-19, los consumidores buscan más que nunca soluciones directas para sus experiencias en línea.

Incluso antes de la pandemia, las empresas y los clientes buscaban una IA más auténtica.

Mientras IBM y Salesforce ampliaban su asociación este año, Peter Coffee, vicepresidente de Investigación estratégica de Salesforce, organizó un panel recientemente con IBM y los principales bancos sobre el poder de la tecnología para mejorar el proceso de cambio del cliente. Inspirado por la conversación, Coffee quiso ampliar el debate en Industrious, concretamente para saber si las organizaciones han adoptado suficientemente la IA para atender a los clientes y atraerlos a sus ofertas y productos.

Por eso resulta extraño que, generaciones más tarde, la tarea de atraer a los clientes hacia un nuevo proveedor o producto parezca ser una preocupación secundaria para la mayoría de las empresas, un “accesorio” administrativo de sus objetivos principales, que consisten en idear nuevas ofertas, mientras luchan en lo que a menudo se presume como una guerra de suma cero por la cuota de mercado.

El proceso de incorporación, el momento de la creación real de un cliente, merece más atención, y puede que ahora la reciba, de forma asequible y a escala, gracias a la IA. Tras más de seis décadas de esfuerzos, la IA está aportando herramientas y prácticas para una incorporación eficaz y eficiente de los clientes.

Cuando la IA se ve como un medio para crear herramientas potentes que aumentan la experiencia humana, puede proporcionar fácilmente asistencia en todos los puntos del proceso de cambio del cliente, desde el descubrimiento hasta la implicación y, en última instancia, la adopción más rápida y sostenida. Sin embargo, para que esto se cumpla plenamente, la empresa debe aceptar una triste realidad: que los clientes exigen una reinvención de la experiencia que obtienen de los vendedores y de los proveedores de servicios, y que solo el cliente puede definir lo que significa ser «atendido».

No obstante, las acciones de servicio tienen su recompensa. La investigación de IBM ha demostrado que los clientes bien atendidos, que comparten relatos sinceros y creíbles de su experiencia en canales como las redes sociales, adquieren más relevancia que la influencia tanto de las viejas como de las nuevas formas de publicidad de pago.

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Por lo tanto, la incorporación de nuevos clientes no es un gasto de posventa que proviene de los beneficios. Por el contrario, es una inversión que impulsa el futuro. La incorporación debe considerarse, tratarse y priorizarse como la contratación de la siguiente generación de embajadores de clientes que se han convertido en el activo de marketing más importante de la empresa.

No hacer esta inversión tiene costos devastadores, aunque sean el tipo de costos de oportunidad que no aparecen en un balance de pérdidas y ganancias. Cuando los clientes experimentan interacciones de alto esfuerzo, tienen un 96 % de probabilidad de convertirse en clientes «desleales» que disuaden a otros de convertirse en nuevos clientes, además de reducir su propio volumen de compras.

Los conocimientos sobre la IA se sustentan en los clientes

Considere el valor real que ya se está obteniendo de chatbots relativamente sencillos. En la Universidad Estatal de Winston-Salem, un chatbot desarrollado en colaboración con los trabajadores encargados de la incorporación de los estudiantes fue capaz de mejorar en un 37 % el cumplimiento de las normas de vacunación y en un 74 % la realización de los trámites financieros antes de la llegada de los nuevos estudiantes de primer año. Esto elimina por completo los costos que no agregan valor a una etapa crucial de la creación de clientes.

La creación de estas fases iniciales de incorporación ofrece ventajas potenciales comparables en las finanzas. En el Ulster Bank de Irlanda, Damien Judge, director de Excelencia comercial empresarial, ha descrito la creación de un motor de «próximo mejor producto» que genera información sobre oportunidades de venta cruzada mediante el análisis de la actividad de un cliente empresarial con otras instituciones financieras.

“Al combinar la analítica con machine learning, podemos predecir qué productos y servicios tienen más probabilidades de necesitar los clientes», dijo Judge. En las etapas posteriores de la incorporación de los clientes, Judge tiene previsto un motor de «próxima mejor acción», que calculará si un cliente tiene los productos óptimos para su negocio, y podrá sugerirle alternativas.

La pandemia actual ha elevado este reto, así como esta oportunidad, al nivel más alto. Los clientes tienen menos posibilidades de visitar un establecimiento de forma presencial. Se preocupan más por aspectos de las ofertas que antes se consideraban ajenos a la transacción. Por ejemplo, la obtención de información que ayude a los clientes a planificar una visita segura a un local comercial, o la búsqueda de condiciones de pago flexibles para los clientes que tienen que hacer frente a una pandemia que afecta a sus familias y trabajos, se han convertido de repente en factores importantes para una posible venta.

Sin embargo, los clientes en la época de la COVID-19 están claramente más dispuestos a experimentar con las herramientas de participación digital, incluso en aquellos grupos demográficos que anteriormente habían mostrado una menor probabilidad de adopción.

Creciente aceptación de la IA durante la pandemia de la COVID

La etiqueta «Generación N»,, acuñada por Brian Solis, evangelista de la innovación global en Salesforce, resume muchas de las preocupaciones y comportamientos que, de forma repentina y significativa, se han vuelto comunes entre los consumidores de todos los grupos demográficos. La «N» de la Generación N significa «Nuevo Coronavirus» y tiene su origen en la identificación que hizo Solis en 2012 de la «Generación C» (de «conectada»). Solis observa ahora que «los factores de estrés, los sentimientos y las consecuencias de una pandemia mundial» están influyendo en el contenido y el enfoque del comportamiento de un colectivo cuyas vidas ya se vivían cada vez con más frecuencia en línea que en «la vida real».

Estas sensibilidades han creado una oportunidad para la eficiencia y la reducción de los costos de los modelos digitales de servicio. Es una oportunidad única de aceleración, sobre todo con la incorporación de la personalización a escala. La aplicación adecuada de técnicas de reconocimiento de patrones y de predicción derivadas de la IA para guiar de forma proactiva a los compradores hacia acciones más sencillas y necesidades más inmediatas está permitiendo alcanzar niveles de interés por parte de los clientes que hasta ahora eran inviables desde el punto de vista de la mayoría de los consumidores. Todo se convierte en una experiencia exclusiva a un precio asequible para el mercado de masas.

Sin embargo, los profesionales harán bien en anticipar el control cada vez más intenso sobre la asistencia basada en la IA. Las propuestas legislativas ya contemplan requisitos en materia de divulgación pública, evaluación de riesgos y análisis del impacto sobre la privacidad de los sistemas que pueden afectar a decisiones vitales y que manejan información personal confidencial.

Por lo tanto, la oportunidad creada por la tecnología para abordar las crecientes expectativas de los clientes, intensificadas por las nuevas demandas de la pandemia, debe perseguirse de manera que conduzca a un resultado gobernable y socialmente aceptado, así como a resultados financieros óptimos.

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