Engagement predictivo: Cómo se anticipa la IA a las necesidades de los clientes

Los clientes de hoy esperan algo más que un servicio rápido: quieren recibir una atención que la perciban como personal y que se anticipe a sus solicitudes de asistencia. Si tu empresa se queda esperando a que un cliente te contacte, ya es tarde.

Ahí es donde entra en juego el engagement predictivo. Con la inteligencia artificial (IA), el engagement predictivo te ayuda a comprender el comportamiento de los clientes en tiempo real porque utiliza este insight para predecir lo que necesitan, y envía el mensaje apropiado o la oferta correcta en el momento preciso. Este el siguiente paso para mejorar la forma en que las personas experimentan tu marca.

En el pasado, las empresas esperaban a que los clientes llamaran o enviaran un correo electrónico con una pregunta o queja. Ese enfoque ya no funciona. Hoy, lo que las personas quieren es que el servicio de atención comprenda sus necesidades y que tome las medidas pertinentes antes de que surjan problemas.

Esperan que las marcas se comuniquen con ellos a través de mensajes útiles y oportunos. Y si eso no sucede, pueden irse a la competencia y no volver.

La IA ayuda a las empresas a satisfacer esta nueva demanda. Recopila y revisa grandes cantidades de datos de comportamiento y de alguna otra información de sitios web, aplicaciones móviles, redes sociales y contact centers. Luego, con herramientas de análisis predictivo y otro tipo de herramientas, busca tendencias sobre la forma en que actúan las personas.

Este análisis ofrece un servicio proactivo, lo que, a su vez, permite que los sistemas de la empresa reaccionen al instante, resuelvan problemas y brinden a cada cliente la experiencia adecuada, sin necesidad de tener que explicar nada de antemano.

La automatización tradicional funciona siguiendo reglas. Por ejemplo, si alguien agrega un artículo a su carrito, el sistema puede enviar un recordatorio más tarde.

El engagement predictivo, en cambio, va un paso más allá. Utiliza la predicción de la intención para identificar necesidades potenciales y actuar sobre las señales de que un cliente podría hacer algo, como abandonar el sitio web o necesitar ayuda, incluso antes de tomar medidas. El engagement predictivo no espera. Se mueve con sus clientes en función de sus necesidades en tiempo real. Por ejemplo, si un cliente, a través de una determinada acción, supera el umbral establecido, se activa en tiempo real la siguiente mejor acción. Esto podría incluir ofrecer un recordatorio de contenido específico, un chat proactivo o una invitación de devolución de llamada, o guiarlo al autoservicio personalizado.

Aprendizaje automático y análisis del comportamiento
El aprendizaje automático (ML) estudia el comportamiento del cliente y encuentra patrones. Sigue aprendiendo y mejorando cada vez que alguien visita tu sitio o abre una aplicación.

El análisis del comportamiento ayuda a detectar momentos en los que es probable que los clientes necesiten ayuda, realicen una compra o se frustren. Es en esas instancias cuando puedes ofrecerles la solución precisa y oportuna, y así mejorar el engagement.

Procesamiento del lenguaje natural y detección de sentimientos
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) permite a la IA leer y comprender lo que las personas dicen en chats, correos electrónicos y llamadas de voz. Detecta el tono y la emoción para saber cuándo alguien está enojado, confundido o preparado para realizar una acción.

Esta información te ayuda a identificar los puntos débiles y a responder de una manera que se siente humana, y en consecuencia, a evitar la pérdida de clientes.

Plataformas de orquestación del journey
Las plataformas de orquestación del journey reúnen datos de cada punto de contacto del cliente, incluidas herramientas de CRM, sitios web, aplicaciones móviles e incluso dispositivos conectados. Usan IA para decidir cuál es el próximo paso en cualquier punto del journey.

Esto te ayuda a guiar a cada cliente por un camino personalizado de principio a fin.

Fuentes de datos: web, móvil, CRM e IoT: Tus clientes interactúan con tu marca de muchas maneras. La IA recopila datos de cada fuente: páginas web, aplicaciones móviles, call centers, redes sociales y dispositivos conectados (como productos para el hogar inteligentes).

Esto permite obtener una imagen completa de cada journey del cliente.

Procesamiento de señales de comportamiento a escala: La IA puede analizar millones de acciones a la vez. Detecta comportamientos, tales como visitas frecuentes a la página de un producto o el clic en el botón de retroceso durante el proceso de pago; y los convierte en información significativa.

Así es como encuentra patrones que los humanos podrían pasar por alto, y responde en el momento indicado.

Identificar momentos de alta intención: La IA puede reconocer cuándo es más probable que los clientes realicen una compra o pidan ayuda. Acciones como leer reseñas, comparar precios o recorrer las preguntas frecuentes pueden mostrar una fuerte intención.

Si tienes esto en cuenta, podrás contactar al cliente antes de que se vaya o se frustre.

Contextualizar el comportamiento pasado y presente: Los sistemas predictivos analizan los datos históricos y en tiempo real para comprender lo que un cliente está tratando de hacer. Combinan lo que el cliente ha hecho antes con lo que está haciendo ahora, y esto ayuda a tomar decisiones más acertadas y rápidas.

Chat web, correo electrónico, notificaciones en la aplicación y voz: Una vez que la IA sabe lo que quiere un cliente, envía el mensaje correcto a través del mejor canal, como chat web, notificaciones en la aplicación, correos electrónicos o incluso una llamada telefónica.

Estas interacciones se perciben como personales y útiles, en lugar de aleatorias o robóticas.

Activadores dinámicos y respuestas automatizadas: La IA utiliza activadores dinámicos para enviar mensajes en el mejor momento. Por ejemplo, si un cliente se detiene antes de finalizar la compra, la IA puede ofrecer ayuda o un descuento para alentarlo a completar su pedido.

Estas respuestas se actualizan en tiempo real y van mejorando con el aprendizaje automático.

Soporte proactivo antes de que el cliente abandone el carrito
Cuando un cliente parece atascado o a punto de abandonar la compra, la IA puede ofrecer ayuda en tiempo real, como abrir un chat o dar respuestas a preguntas comunes, antes de se pierda la venta.

Ofertas oportunas de venta cruzada o de mayor valor
Si alguien está comprando un teléfono, la IA podría sugerir un estuche o un plan de seguro. Estas ofertas personalizadas aumentan los ingresos sin parecer forzadas, porque coinciden con los intereses del cliente.

Reducir el esfuerzo del cliente a través de la anticipación
El engagement predictivo significa menos esfuerzo para el cliente, más satisfacción y una CX superior. Cuando puedes predecir las necesidades, dirigirlas al lugar correcto y resolver problemas antes de que sucedan, los clientes se sienten valorados y respaldados.

Mejoras en la tasa de engagement
Al integrar el engagement predictivo, tus datos mostrarán un aumento en los clics, en el tiempo de permanencia en el sitio web y en la apertura de correos electrónicos. Estos métricas confirman que tus comunicaciones con los clientes son relevantes y oportunas.

Métricas de conversión e ingresos
Un mayor engagement suele generar más conversiones —compras o suscripciones— y más ingresos. El seguimiento de estos resultados ayuda a demostrar el ROI.

Satisfacción del cliente y NPS
Los clientes son más felices cuando no tienen que repetir una y otra vez lo que necesitan o cuando no tienen que buscar las respuestas. Las experiencias positivas elevan los índices de satisfacción y los NPS.

Pruebas A/B y entrenamiento continuo de modelos
Para obtener mejores resultados, prueba diferentes mensajes y activadores. La IA aprende de los aciertos y de los errores, lo que permite, con el tiempo, mejorar las interacciones.

Crear ciclos de feedback para una mayor precisión de la IA
Cada interacción con los clientes le enseña a tu sistema algo nuevo. Ya sea que hagan clic en un mensaje o lo ignoren, esos datos entrenan al modelo para que funcione mejor la próxima vez.

1. Evaluar la preparación y la madurez de los datos
En primer lugar, observa qué tan preparados están tus sistemas de datos. ¿Están conectadas tus herramientas? ¿Pueden manejar grandes volúmenes de información en tiempo real? Si no es así, trabaja para mejorar la madurez de los datos antes de implementar herramientas predictivas.

2. Elegir las herramientas y plataformas adecuadas
Busca plataformas que combinen el servicio proactivo de IA, con la toma de decisiones en tiempo real y la orquestación del journey. Asegúrate de que se integren con tu CRM, admitan comunicaciones multicanal y puedan escalar a medida que crece el negocio.

3. Alinear a las partes involucradas en marketing, ventas y soporte
El engagement predictivo funciona mejor cuando todas las áreas de la organización están coordinadas. El marketing, las ventas y el soporte deben alinearse en torno a objetivos compartidos y deben comunicar con claridad. Esto garantiza una experiencia fluida para los clientes en todos los puntos de contacto.

• Silos de datos: Integra sistemas y obtén una vista completa del journey del cliente.
• Privacidad y cumplimiento: Elige herramientas que cumplan con regulaciones, tales como GDPR y CCPA.
• Respaldo del equipo: Capacita al personal sobre cómo funciona el engagement predictivo y muéstrales el valor que tiene.

El engagement predictivo cambia la forma en que te contactas con tus clientes. No solo espera preguntas, las responde con anticipación. No solo responde, sino que se anticipa.

Con la IA, tu marca puede ofrecer experiencias personalizadas que se sienten fluidas, inteligentes y útiles. Generarás confianza, reducirás el esfuerzo y obtendrás mejores resultados, incluso antes de que el cliente lo solicite.