El engagement predictivo es un enfoque impulsado por IA que utiliza datos en tiempo real, análisis predictivo y modelado conductual para anticipar las necesidades de los clientes y activar acciones oportunas y personalizadas. Ayuda a las organizaciones a contactar proactivamente a los clientes a través del canal adecuado, en el momento adecuado y con el mensaje correcto, de modo de mejorar la satisfacción, la conversión y la lealtad.
“Con el engagement predictivo, la IA puede analizar en tiempo real un gran volumen de datos de clientes a fin de identificar posibles problemas, preferencias y necesidades futuras. Con esta información, las empresas pueden comunicarse proactivamente con sus clientes. Por ejemplo, las herramientas de inteligencia artificial pueden detectar que los patrones de compra del cliente y su comportamiento en el sitio web son una señal de que pronto necesitará ayuda con los productos que consume. En lugar de esperar a que el cliente se comunique, la empresa puede ofrecerle recursos, recomendaciones o soporte para la resolución de problemas de manera proactiva”.
Greg Thomas
Director sénior de Liderazgo de Pensamiento, Genesys
Las empresas utilizan el engagement predictivo para identificar la intención del cliente antes de que solicite ayuda. Analizando el comportamiento de navegación, el historial de interacción y el contexto, los modelos de IA predictiva determinan cuándo es el momento oportuno para ofrecer asistencia. Por ejemplo, si un cliente duda durante la compra, el sistema puede sugerir un chat o una oferta personalizada para evitar el abandono.
En los embudos de venta tradicionales, los equipos suelen reaccionar demasiado tarde a las señales de los clientes. El engagement predictivo permite una comunicación proactiva basada en la probabilidad de engagement y los datos del journey. Al integrar las tecnologías de enrutamiento predictivo y análisis con IA, las empresas pueden conectar a los clientes potenciales de alto valor con el mejor agente o ruta de autoservicio, con el fin de aumentar la conversión y los ingresos.
Los clientes asignan mucho valor a que el servicio no les implique esfuerzo. El engagement predictivo contribuye a personalizar los journeys digitales porque sugiere pasos a seguir en función del contexto o recomendaciones automáticas. Ya sea que se trate de ayudar a un cliente a encontrar los detalles de un producto o de resolver un problema de facturación, la IA utiliza insights de comportamiento para acortar el tiempo de resolución y crear experiencias más fluidas en todos los canales.
Al combinar el engagement predictivo con el enrutamiento predictivo, se garantiza que el agente que atiende la interacción es el adecuado en función de sus habilidades, experiencia y probabilidad de éxito. Esto aumenta la eficiencia, reduce el tiempo de atención y incrementa tanto la productividad del agente como la satisfacción del cliente, porque hay una compatibilidad entre la intención y la capacidad del agente.
El engagement predictivo ayuda a las empresas a identificar los primeros signos de insatisfacción o abandono. Los modelos de IA analizan el sentimiento, los tiempos de espera y los datos históricos para predecir cuándo los clientes pueden necesitar ayuda. De esta manera, las empresas pueden iniciar un contacto proactivo; por ejemplo, ofrecer ayuda o incentivos personalizados de lealtad, a fin de fortalecer la retención y la confianza.
El engagement predictivo transforma la forma en que las organizaciones se conectan con sus clientes, puesto que plasman los insights en experiencias significativas y proactivas. La oferta de Genesys Cloud CX® unifica la IA predictiva, el análisis y la orquestación para ayudar a las empresas a anticipar las necesidades de los clientes, habilitar el enrutamiento inteligente y comunicarse con empatía en todos los canales. Ofrece la experiencia adecuada en el momento adecuado, siempre.
