El impacto de la Inteligencia Artificial en la experiencia de cliente

Muchos son los profesionales que quieren aportar conocimiento sobre el buen uso de la Inteligencia Artificial en el ámbito del Customer Experience. El pasado viernes pudimos asistir a un evento organizado por la Asociación para el Desarrollo de la Experiencia de Cliente (DEC) donde se puso en conocimiento el impacto de la IA en la toma de decisiones de varias empresas para que la experiencia del cliente sea la más óptima.

Esta ciencia, que promete ser una gran revolución dentro de la transformación digital, permite poner en marcha estrategias que mejoren la relación con los consumidores, incrementando los resultados de la compañía de manera rápida y eficiente.

El evento comenzó con David Gea Arrojo, Head Customer Experience de ING España & Portugal, uno de los casos de éxito de Marktel. Asegura que la Inteligencia Artificial les ayuda a cumplir sus metas en relación con la experiencia de cliente, y así adelantarse en la toma de decisiones para los distintos stakeholders.

 

 

“La inteligencia artificial nos ayuda a cumplir nuestro propósito partiendo de los datos, para crear experiencias y mejorar las decisiones”

En el caso del banco ING, se puso en conocimiento algunas de las aplicaciones que consideran ser clave para conseguir un análisis automatizado del lenguaje natural. A través de comentarios en cualquier feedback escrito como encuestas o redes sociales, David Gea insiste; “Esto hace posible que la voz del cliente se pueda transmitir, de forma inmediata, a todo el banco de una manera sencilla, puesto que todos los comentarios se interpretan de manera rápida y eficaz”.

 

Sistema de recomendación automatizado basado en el modelo de propensión Machine Learning

Otro de los instrumentos destacados fueron las encuestas de NPS, para la recepción de información sobre qué dicen los clientes en función de la nota. Así pueden conocer a un cliente como promotor o detractor del servicio. En este caso la compañía apuesta por la IA, mediante el uso de Machine Learning, que permite crear modelos que aprenden con los datos existentes sin necesidad de ser programados. Por lo tanto, este modelo les da las variables necesarias para que exista una mayor probabilidad de que un cliente se convierta en promotor o detractor y se convierta en consumidor.

Por último, considera importante conocer las preferencias y el comportamiento del cliente, con el modelo de propensión a compra. Asegura que estas bases de automatización a través de una mayor personalización son clave para la mejora en la satisfacción del usuario, además del aumento en las ventas.

¿Te perdiste el evento y quieres ver la ponencia completa de David Gea Arrojo? Haz click aquí.

 

 

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