Las empresas han confiado durante mucho tiempo en los datos de análisis web, como las tasas de clics, las visitas a la página y la duración de las sesiones para obtener información sobre el comportamiento del cliente. Este método analiza cómo reaccionan los clientes a lo que se les presenta, reacciones impulsadas por el diseño y la copia. Pero la analítica web tradicional no logra captar con precisión los deseos de los clientes. Si bien los especialistas en marketing están avanzando hacia el análisis predictivo, ¿qué pasa con la forma en que las empresas fomentan una experiencia del cliente más amplia (CX)?
Los líderes están adoptando cada vez más la analítica conversacional, un nuevo paradigma para los datos de CX. Ya no se hará hincapié en cómo reaccionan los usuarios a lo que se les presenta, sino en qué “intención” transmiten a través del lenguaje natural. Las empresas capaces de capturar datos de intención a través de interfaces de conversación pueden ser proactivas en las interacciones con los clientes, brindar experiencias hiperpersonalizadas y posicionarse de manera más óptima en el mercado.
Experiencias directas del cliente basadas en la disposición del cliente
La IA conversacional, que impulsa estas interfaces y sistemas de automatización y alimenta datos a los motores de análisis conversacional, es un mercado que se prevé que crezca de $ 4.2 mil millones en 2019 a $ 15.7 mil millones en 2024. A medida que las empresas “conversan” con sus marcas y abren nuevas interfaces para los clientes, La IA puede informar las decisiones de CX no solo en cómo se diseñan los viajes de los clientes, como las experiencias de compra seleccionadas y las rutas de compra, sino también sobre cómo evolucionar las ofertas generales de productos y servicios. Esta ventaja de conocimientos podría convertirse en un cambio de juego y una ventaja competitiva para los primeros usuarios.
Hoy en día, existe una amplia variación en el grado de sofisticación entre las soluciones conversacionales, desde los chatbots elementales de una sola tarea hasta la IA segura, escalable y centrada en el usuario. Para desbloquear análisis de conversación significativos, las empresas deben asegurarse de haber implementado algunos ingredientes críticos más allá de los conceptos básicos de analizar la intención del cliente con comprensión del lenguaje natural (NLU).
Si bien los datos de intención son valiosos, las empresas mejorarán sus compromisos mediante la recopilación de datos de tono y sentimiento, incluso a través del análisis de emoji. Dichos datos pueden permitir que la automatización se adapte a la disposición del cliente, por lo que si se detecta enojo con respecto a una factura vencida, se puede proporcionar un camino rápido hacia la resolución. Si un cliente expresa alegría después de la compra de un producto, AI puede responder con una oferta de venta adicional y recopilar comentarios más agudos y procesables para futuros viajes del cliente.
Aproveche una multitud de puntos de datos conversacionales
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