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4 formas de usar Machine Learning para mejorar la experiencia de tus clientes

Publicado en 27 dic. 2018 5:00:00

Optimizar el proceso de compra y anticipar las acciones de tus clientes son formas de usar esta tecnología.

 

4 formas de usar Machine Learning para mejorar la experiencia de tus clientes

 

En la era del omnichannel, una de las prioridades para las empresas de alto nivel es ofrecerle a sus clientes una mejor experiencia de compra. Esa experiencia puede ser presencial, pero es principalmente digital. Es utilizada de forma extensa, ágil y actualizada.


Para ponerse a la altura de la demanda, los departamentos de marketing comenzaron una incansable búsqueda de tecnología con el objetivo de encontrar las mejores herramientas que optimicen el acceso a los consumidores, mejoren el lenguaje y analicen el comportamiento de compra del público objetivo, además de realizar mediciones, análisis de datos y otras funciones importantes.


Machine Learning es una de las herramientas más útiles cuando se trata de mejorar la experiencia de compra del cliente. Conoce algunas formas de usar esta tecnología para mejorar la relación con tus consumidores:

  • Mejoras notables en la prueba predictiva: Con el análisis tradicional, las pruebas A-B dividen el tráfico de una determinada página en dos versiones para medir cuál de estas representará la mayor tasa de conversión. Se realizan numerosas pruebas para saber las preferencias del cliente, lo cual aumenta el tiempo del proceso de toma de decisiones. Con el Machine Learning ese tiempo puede ser reducido y el cliente recibirá la versión de su preferencia, ya que el Machine Learning puede darte la información sin realizar tantas pruebas.

  • Por ejemplo, Google Analytics es capaz de realizar todas las distintas métricas y páginas destino para discernir con cual de todas se obtiene un mejor desempeño y hacer recomendaciones inmediatamente.

  • Descubrir detalles en el segmento: El Machine Learning ayuda a las empresas a encontrar nuevos detalles dentro de la segmentación, lo que ayuda aún más a mejorar la relación con el cliente. Por ejemplo, puedes descubrir si el usuario prefiere Chrome o Safari para navegar en su celular y entonces mejorar la plataforma para cada buscador.

  • Organización del itinerario de cada cliente: Al conocer el perfil de cada cliente a través de la captura y validación de sus datos brutos obtenidos de múltiples canales de relación, es posible predecir sus movimientos hasta el cierre efectivo de la compra. Todo esto para ofrecer las mejores herramientas en cada paso, de forma automatizada y personalizada.

  • Al saber que un cliente prefiere recibir SMS para confirmar sus compras, la empresa puede programar el envío de mensajes. Por el contrario, si el cliente prefiere recibir el código de rastreo de su compra cada vez que haya un cambio de estatus, la programación puede ser hecha en el sistema de la empresa.

  • Mejoras en la post-venta: Aunque se haya conquistado un nuevo cliente, las empresas deben continuar invirtiendo para generar fidelidad a la marca. El uso de Machine Learning puede ser aplicado en este caso después de que el historial de compra es analizado, automatizado o relacionado. Mientras los clientes activos pueden recibir sugerencias para complementar su compra inicial, los inactivos pueden ser impactados con ofertas irresistibles.

 

New Call-to-action

 

Según Gartner, para finales de año más del 50% de las mayores organizaciones mundiales competirán en el mercado con la ayuda de soluciones avanzadas de analytics, ya que una encuesta a profesionales demostró que el 50% de ellos utilizan algún tipo de análisis digital o Big Data en sus proyectos de CRM.

 

Por eso, únicamente el 26% se encuentra actualizado con el uso de nuevas tecnologías de Inteligencia Artificial y Machine Learning. Además, de acuerdo con la consultoría, la experiencia del cliente representará la mayor parte de los ingresos del negocio de AI en los siguientes 2 años.



Categorias: Machine Learning