Inteligencia artificial ayuda a mejorar la experiencia de cliente y desarrollo del c-commerce
21 de Octubre de 2022El c-commerce aprovecha la IA y el uso de machine learning para ofrecer una asistencia y atención 24/7 personalizadas a través de los canales preferidos de los consumidores.
La personalización de la experiencia de cliente a gran escala incrementa los ingresos totales de las empresas que apuestan por ella entre un 6% y un 10% según los datos del estudio Customer Experience in the Age of IA, de Harvard Business Review.
En los últimos años, se ha puesto en marcha un proceso irreversible de expansión de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) dentro de nuestro sistema económico y social. Estas herramientas son sistemas autónomos capaces de aprender y actuar de forma automática con base en el análisis de un gran volumen de datos y nuevos algoritmos, tareas repetitivas que permiten a los agentes humanos enfocarse en tareas más complejas.
Aplicadas a temas de user experience, las herramientas de IA han permitido que las personas puedan hablar con las empresas o marcas para indagar sobre un producto o servicio por WhatsApp, Instagram Direct o Messenger de Facebook.
En este sentido, y comprendiendo la oportunidad que supone activar canales de mensajería instantánea para mejorar la experiencia de usuario y los servicios de customer service, es que GUS la innovadora startup española, líder en comercio conversacional, ha comprobado que sus chatbots tienen, en promedio, un 85% de asertividad.
Daniel Zenteno, Chief Technology Officer de GUS, explica: “Esta cifra indica que nuestros bots son 85% más efectivos en dar una respuesta precisa, en comparación con las veces en que el bot no consiguió aprender un mensaje, ya que, con la tecnología que hemos desarrollado y nuestros sistemas de programación neurolingüística (PLN), solo hemos necesitado entre 5 y 10 ejemplos de respuestas similares, en comparación con otros motores de IA, que pueden llegar a necesitar cientos o miles”.
Los pilares de la inteligencia artificial para la atención al cliente son el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el machine learning. Las herramientas de IA se alimentan a través de interacciones con los clientes; asimilando expresiones, palabras y modos de comunicación que las máquinas pueden reproducir, generando un diálogo natural y fluido con el consumidor.
Las experiencias conversacionales suceden dentro de un chat, pero solo son efectivas y eficientes si consiguen conectarse a diferentes bases de datos, si la comunicación es personalizada, si interactúan de forma rápida y amigable, y si son eficaces en conectar al cliente con un agente humano cuando sea necesario.
La inteligencia artificial para el servicio al cliente tiene que ver con el proceso de automatización que garantiza una excelencia de servicio 24/7 y ayuda a resolver las demandas más comunes de los clientes, facilitando el proceso de compra.
“Pero no se trata únicamente de digitalizar y automatizar todos los procesos para mejorar el servicio al consumidor, sino de rediseñar la experiencia de cliente de principio a fin, creando una conversación fluida y de valor a través del canal que mejor se adapte a cada usuario”, explica Jaime Navarro, CEO de GUS en España.
La tecnología de GUS los coloca en la categoría de Asistentes Contextuales, según la clasificación de Chatbots Magazine en su entrada Our Future to 5 Levels of AI, lo que significa que sus bots son capaces de entender el contexto de la conversación, comprender al usuario, a pesar de errores ortográficos, y mantener una plática personal.
“Es un trabajo constante, estar al día con las nuevas tendencias y tener una gran capacidad de adaptación para desarrollar las soluciones más adecuadas para nuestros clientes que generen una comunicación positiva con sus usuarios allá donde estén y aumenten su nivel de satisfacción y experiencia de compra”, concluye Navarro.