Acerca de las cookies en este sitio Nuestros sitios web requieren algunas cookies para funcionar correctamente (obligatorio). Además, se pueden usar otras cookies con su consentimiento para analizar el uso del sitio, mejorar la experiencia del usuario y para publicidad. Para obtener más información, revise sus opciones de. Al visitar nuestro sitio web, usted acepta nuestro método de procesamiento de información tal como se describe en ladeclaración de privacidad de IBM. Para proporcionar una navegación fluida, sus preferencias de cookies se compartirán entre los dominios web de IBM enumerados aquí.
Personalización de IA
Publicado: 5 Agosto 2024
Colaboradores: Molly Hayes, Amanda Downie
La personalización de IA se refiere al uso de inteligencia artificial (IA) para adaptar mensajes, recomendaciones de productos y servicios a usuarios individuales. Al analizar los datos y aprender del comportamiento del usuario, las herramientas impulsadas por IA pueden crear encuentros altamente personalizados que mejoran las experiencias del cliente y aumentan la interacción del cliente.
Los avances recientes en la tecnología de IA, como la IA generativa, mejoraron las prácticas de marketing al generar experiencias personalizadas casi en tiempo real. Estos avances están marcando el comienzo de una era de hiperpersonalización omnicanal: una experiencia del cliente personalizada y fluida en todas las plataformas que responde al comportamiento del cliente de inmediato.
A medida que la personalización impulsada por IA se volvió más matizada y poderosa, los consumidores comenzaron a esperar estas experiencias personalizadas. Un informe reciente del IBM Institute for Business Value reveló que a tres de cada cinco consumidores les gustaría emplear aplicaciones de IA mientras compran. Y según la consultora McKinsey, el 71% de los consumidores espera que las compañías ofrezcan contenido personalizado. El 67% de esos clientes dicen que se sienten frustrados cuando sus interacciones con las compañías no se adaptan a sus necesidades.1 También se demostró que la personalización impulsa la expansión. El mismo informe descubrió que las organizaciones de rápido crecimiento generan un 40% más de ingresos gracias a la personalización que sus contrapartes de crecimiento más lento.
En el panorama actual, la personalización de la IA se emplea en todas las industrias para crear recomendaciones de productos relevantes y experiencias contextualmente apropiadas a escala. Estas tácticas se aplican ya sea que un usuario objetivo sea un solo comprador en línea, un especialista en adquisiciones en una organización de empresa a compañía (B2B) o un empleado que recibe comunicaciones personalizadas.
Algunas aplicaciones específicas de la industria para la personalización de IA incluyen:
Comercio electrónico: en el comercio electrónico, la IA muestra recomendaciones basadas en el historial de navegación y compras, sugiriendo productos basados en las preferencias y necesidades específicas de un usuario. También puede producir emails personalizados u otros mensajes para los consumidores, lo que facilita campañas de marketing personalizadas.
Entretenimiento: las sugerencias de contenido personalizado en los servicios de transmisión suelen estar impulsadas por la personalización de IA. Estos motores de recomendación muestran listas de reproducción, películas u otro contenido adaptado a las preferencias individuales.
Formación y educación: Los sistemas de aprendizaje adaptativo -ya sea en el lugar de trabajo o en otro sitio- ofrecen contenidos y recursos educativos a medida. Gracias a la IA, proporcionan información personalizada y seguimiento de los progresos.
Finanzas: la personalización con IA ofrece asesoramiento financiero personalizado y recomendaciones de inversión basadas en los objetivos del usuario y las condiciones más amplias del mercado.
Marketing: La personalización de IA impulsa varias estrategias de marketing, incluyendo campañas personalizadas de marketing por correo electrónico o anuncios en línea dirigidos a grupos de consumidores específicos.
Conozca el panorama actual del cliente y el papel que desempeña la estructura de datos en la comprensión del consumidor moderno.
Las herramientas de IA pueden interactuar con los consumidores en cada punto de contacto del recorrido del cliente, desde navegar por un mercado en línea hasta recibir mensajes de seguimiento sobre un producto o servicio.
Si se aplica eficazmente, la personalización con IA repercute significativamente en los ingresos. Una encuesta de cientos de CEO líderes del IBM Institute for Business Value encontró que las organizaciones que priorizan la experiencia del cliente (experiencia del cliente) podían ver tres veces más crecimiento de ingresos que sus pares. El 86% de estos líderes consideran que la personalización es una parte esencial de sus campañas de experiencia del cliente.
Algunos de los principales beneficios de la personalización de la IA incluyen:
Las experiencias personalizadas tienen un impacto positivo en la satisfacción y la lealtad del cliente, proporcionando una experiencia digital contextualmente apropiada y que probablemente genere relaciones positivas con una marca.
La personalización del contenido mantiene a los usuarios interesados durante más tiempo al proporcionarles la información que es más probable que necesiten.
Las recomendaciones relevantes aumentan la probabilidad de una compra, lo que lleva a un mayor número de ventas.
Con la IA, las organizaciones emplean la automatización para crear un gran número de campañas de marketing, recomendaciones de productos o experiencias de atención al cliente, liberando recursos para desplegarlos en otras áreas. Algunos estudios sugirieron que un programa de personalización reduce los costos de adquisición de clientes hasta en un 50%.2
Ofrecer experiencias personalizadas basadas en las preferencias del cliente puede proporcionar un beneficio competitivo significativo. Algunas marcas dependen en gran medida de la personalización mediante IA para su modelo de negocio fundamental, como las compañías de subscripción que ofrecen productos seleccionados a sus clientes.
A medida que la personalización de la IA muestra datos granulares sobre los usuarios de una organización, la tecnología se puede emplear para obtener información sobre el comportamiento actual y futuro de los clientes, lo que permite una toma de decisiones más informada. Con datos detallados sobre los usuarios, las compañías también obtienen información valiosa sobre sus clientes de mayor valor, lo que les permite iterar de manera inteligente y mover rápidamente.
La personalización impulsada por IA generalmente implementa alguna combinación de machine learning (ML), procesamiento de lenguaje natural (NLP) e IA generativa. En general, el proceso funciona mediante la recopilación de datos del cliente sobre el comportamiento, las preferencias y las interacciones del usuario, junto con datos contextuales como la ubicación, la hora del día y el dispositivo utilizado. A menudo, esta recopilación de datos implica la fusión de datos de la organización con conjuntos de datos de terceros.
Estos datos son analizados por algoritmos de IA, que identifican patrones y tendencias en el comportamiento de los usuarios. Por lo general, la IA también agrupará a los usuarios en segmentos basados en características y comportamientos similares en un proceso conocido como segmentación de audiencia. Al analizar estos segmentos y comportamientos de los usuarios, la IA recomienda productos, servicios o contenidos que se alinean con las preferencias y la demografía de los usuarios. También puede mostrar contenido específico en un sitio web o aplicación a diferentes usuarios en función de sus perfiles únicos.
A medida que la IA continúa “aprendiendo” de los usuarios a lo largo del tiempo, optimiza aún más su proceso de personalización y se adapta continuamente para refinar sus recomendaciones y respuestas.
La personalización de la IA mejora la participación del usuario al proporcionar recomendaciones específicas y ofrecer contenido único basado en las preferencias y necesidades de un individuo. Algunas aplicaciones clave de personalización de IA incluyen:
Recomendaciones personalizadas de productos
La IA analiza los datos de los usuarios, incluidos el historial de navegación, las interacciones en redes sociales, los patrones de compra y las preferencias, para sugerirles productos que se ajusten a sus gustos individuales. Esta técnica se emplea ampliamente en plataformas de comercio electrónico como Amazon y Netflix, ayudando a aumentar las ventas y mejorar la experiencia del cliente al mostrar los artículos más relevantes. Cuantos más datos tenga una IA a lo largo del recorrido del cliente -por ejemplo, los artículos comprados o vistos durante determinadas épocas del año-, más refinadas y precisas serán sus recomendaciones.
Chatbots impulsados por IA
Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA proporcionan interacciones personalizadas en lenguaje conversacional al "leer" y comprender las consultas de los usuarios y luego ofrecer respuestas personalizadas. Estos chatbots pueden gestionar el servicio al cliente, proporcionar recomendaciones de productos y ayudar en la resolución de problemas, creando una experiencia de usuario más eficiente y personalizada. Disponibles a todas horas del día, estos chatbots también recopilan información valiosa sobre los patrones de compra y los hábitos de interacción de los consumidores, lo que impulsa la eficiencia.
Contenido inteligente
La personalización de contenido implica el uso de IA para entregar emails, artículos, descripciones de productos, videos, mensajes de texto u otros medios personalizados a los usuarios en función de sus intereses y comportamiento. Mediante el uso de la personalización de contenido, las organizaciones pueden ofrecer activos atractivos y de alta calidad que resuenen con el público objetivo, al tiempo que ahorran tiempo y recursos.
Segmentación de anuncios
La IA mejora la publicidad dirigida mediante el análisis de los datos de los usuarios para publicar anuncios que tengan más probabilidades de interesar a un individuo en individuo. Esto aumenta la eficacia de las campañas de marketing y reduce el desperdicio en las campañas publicitarias al llegar a la audiencia adecuada con el mensaje correcto.
Precios dinámicos
Los precios dinámicos son una estrategia impulsada por IA en la que los precios se ajustan en tiempo real en función de diversos factores, como la demanda, la oferta, el comportamiento del consumidor y las condiciones del mercado. Aunque históricamente fueron empleados con mayor frecuencia por las organizaciones hoteleras y de viajes, los precios dinámicos ahora se emplean en varias industrias para optimizar los precios para maximizar los ingresos y ofrecer tarifas más bajas a los consumidores durante los periodos de menor demanda.
Personalización predictiva
La personalización predictiva emplea la IA para anticipar las necesidades y preferencias de los usuarios antes de que las expresen explícitamente. Al analizar los datos históricos, la IA puede predecir qué productos o contenidos podrían interesar a un usuario a continuación, mejorando la experiencia general del usuario. Por ejemplo, Starbucks inició un programa de personalización predictiva impulsado por algoritmos de machine learning que ofrecía bebidas específicas a los usuarios de la aplicación en función de su historial de compras. Las predicciones sobre lo que pedirían los consumidores en función de la hora del día o el clima también se integraron en el sistema de gestión de inventario de la marca.
Tendencias emergentes en la personalización de la IA
La IA generativa y otros avances en las tecnologías de IA tuvieron un profundo impacto en la práctica y el despliegue de la personalización en entornos comerciales y en el mundo empresarial. Cada vez más, las tecnologías de IA tienen la capacidad de crear contenido específico para usuarios individuales o de Forecasting las necesidades de los clientes. Algunos avances recientes en la personalización de la IA incluyen:
Hiperpersonalización
La hiperpersonalización avanza en la práctica de la personalización mediante el uso de datos en tiempo real e IA para ofrecer experiencias altamente personalizadas. Cuando la segmentación agrupa a los clientes, este proceso permite a las organizaciones hablar directamente con los consumidores individuales. Esto puede incluir recomendaciones de productos en tiempo real, contenido dinámico del sitio web que responda a la navegación del usuario y campañas de marketing personalizadas que se adaptan en función de las interacciones del usuario. Con un profundo conocimiento de los consumidores individuales y de cómo interactúan con una compañía, las organizaciones pueden ofrecer información contextualmente relevante en el canal correcto en el momento exacto.
Personalización omnicanal
La personalización omnicanal, o personalización sin canales, garantiza una experiencia coherente y personalizada en todos los puntos de contacto con el cliente, incluidos sitios web, aplicaciones móviles, redes sociales y compras en la tienda. La IA puede integrar datos de múltiples canales para crear un recorrido del usuario fluido y cohesivo: por ejemplo, el minorista de belleza Sephora fue eficaz en su estrategia de personalización omnicanal al ofrecer una aplicación complementaria que ayuda a los consumidores a encontrar artículos. La aplicación unifica puntos de datos como compras anteriores y marcas probadas en el mostrador de la tienda.
Creación de contenido
La IA generativa puede crear textos de marketing, artículos e incluso recursos creativos basados en las preferencias y el comportamiento de los usuarios. Esto permite a las marcas producir un gran volumen de contenidos relevantes de forma eficiente, y crear muchos más contenidos basados en las preferencias individuales que en el pasado. Por ejemplo, la IA generativa podría crear anuncios específicos para un consumidor individual en función de la hora del día o de lo cerca que esté un usuario de la aplicación de una tienda en individua.
Transformación del talento
Aunque muchos casos de uso de la personalización con IA se aplican al marketing externo, también se despliegan tácticas similares internamente. La personalización impulsada por la IA en RRHH ayuda a identificar y cultivar el talento adaptando los programas de formación, los planes de desarrollo profesional y las estrategias de compromiso de los empleados a usuarios específicos. Así se garantiza que los empleados reciban el apoyo adecuado y tengan oportunidades de crecer, lo que redunda en una mayor retención y satisfacción laboral. Los agentes y asistentes virtuales también proporcionan comunicaciones personalizadas a los empleados relacionadas con su responsabilidad diaria, lo que reduce los errores y aumenta la eficiencia.
Los esfuerzos de personalización están transformando la forma en que las compañías interactúan con clientes y empleados, pero las campañas escalables y exitosas tienden a comenzar con una base de datos estable y auditan rutinariamente las prácticas internas.
Algunas de las mejores prácticas comunes para implementar la personalización de IA incluyen:
Los sistemas de IA eficaces y ágiles se construyen sobre una base de datos estable. La captura y limpieza de estos datos, tanto internos como de terceros, a menudo requiere una inversión significativa.
Esto también podría significar la contratación de ingenieros y la adquisición de la potencia informática necesaria para alojar un sistema de IA.
Incluso cuando los consumidores de hoy desean la personalización, el usuario promedio sigue preocupado por la privacidad de los datos. Los programas eficaces de personalización de IA se esfuerzan por proporcionar a los consumidores información que puedan usar, sin extraer innecesariamente datos personales que podrían sentir engorrosos al compartir.
Un buen gobierno de datos también puede requerir que una organización implemente protocolos de seguridad sólidos para proteger los datos de las brechas.
El uso de una IA para personalizar la experiencia del usuario suele requerir una comunicación clara en la que se informe a los usuarios de cómo se emplean sus datos.
Las expectativas claras en torno al uso y la gestión de datos también pueden garantizar que los modelos de IA se capaciten con datos diversos para evitar prejuicios y discriminación.
Las organizaciones suelen ver mejores resultados cuando auditan cuidadosamente el modelo empleado para capacitar y ajustar su sistema de IA de personalización. Al elegir un modelo de IA que se adapte bien a los casos de negocio y las tareas de personalización, las marcas pueden facilitar productos de mejor rendimiento. Los modelos exitosos también suelen actualizar periódicamente y volver a capacitar con nuevos datos para mejorar la precisión.
Las campañas exitosas suelen implicar una planeación significativa antes del entrenamiento de un sistema de IA. Crear una hoja de ruta para alinear las estrategias de personalización con los objetivos comerciales generales puede ayudar a garantizar que el producto final impulse el crecimiento y la rentabilidad.
Productos y soluciones relacionados
Con los asistentes generativos de IA, las organizaciones pueden ofrecer compras más rápidas, fáciles y precisas que nunca. Descubra cómo IBM watsonx Assistant eleva la experiencia de compra y proporciona autoservicio sin fricciones.
IBM® coloca la estrategia de experiencia del cliente en el centro de su negocio. Descubra cómo nuestros consultores líderes en su clase pueden ayudarlo a brindar experiencias más inteligentes a lo largo de todo el recorrido del cliente, desbloqueando valor e impulsando el crecimiento.
El comercio electrónico poderoso y las experiencias de comercio omnicanal impulsadas por IA son impulsores de crecimiento en el corazón de la consultoría empresarial. IBM iX® brinda a los clientes experiencia en consultoría end-to-end y asociaciones ecosistémicas de clase mundial, aprovechando el poder de los datos y la IA.
IBM Cloud Pak for Data proporciona un conjunto modular de componentes de software integrados para el análisis, la organización y la gestión de datos, y la capacidad de crear e implementar soluciones de personalización sofisticadas. Con Cloud Pak for Data, su organización puede recopilar, analizar y poner en funcionamiento datos para la personalización de IA.
Empleamos IBM Consulting Advantage, nuestra plataforma de interacción impulsada por IA, que potencia nuestra experiencia con agentes, asistentes y activos de IA generativa especialmente diseñados para ofrecer soluciones personalizadas a escala, al tiempo que agilizamos el tiempo de creación de valor para los clientes.
Recursos
Vea watsonx Assistant en acción en el sitio web ficticio de Lendyr Bank a través de un serial de visitas guiadas.
Descubra cómo Camping World implementó las soluciones de IBM para remodelar los centros de atención telefónica empleando el poder de la IA.
Explora cómo la IA generativa potencia la creatividad y la productividad en todos los canales a través de una amplia encuesta a profesionales de la experiencia del cliente y el marketing.
Los ejecutivos globales dicen que la IA generativa es la principal tendencia que esperan que perturbe la forma en que sus organizaciones diseñen la experiencia. Descubra cómo las compañías exitosas están aprovechando la tecnología para ofrecer recomendaciones y servicios altamente personalizados.
Explore el potencial de la IA para revolucionar fundamentalmente la forma en que las empresas comercializan su marca, productos y servicios con este episodio de AI Academy.
Los clientes esperan cada vez más experiencias personalizadas y precisas. Explore cómo la inteligencia artificial puede ser una poderosa herramienta para desarrollar estrategias de marketing conversacional.
Notas de pie de página
1 El valor de obtener una personalización correcta, o incorrecta, se multiplica (enlace externo a ibm.com), McKinsey, 12 de noviembre de 2021.
2 ¿Qué es la personalización? (enlace externo a ibm.com), McKinsey, 30 de mayo de 2023.