Si en la mitología griega, el posadero Procusto forzaba la customización al estirar hasta descoyuntar a sus huéspedes demasiado bajos y cortaba pies, manos o cabeza de los clientes excesivamente altos para que cupieran en sus camas, ahora se emplea machine learning, una rama de la inteligencia artificial para personalizar anuncios, productos y servicios.
¿Cómo se pueden comprender las necesidades de los clientes y adaptar rápidamente los productos para lograr la personalización de los mismos? ¿Cómo poder recolectar y procesar la data proveniente de clientes reales y potenciales a gran velocidad ? A través del chatbot.
Un chatbot es un robot virtual que puede entablar una conversación con los usuarios via texto, comando de voz o ambas. Siri, Google Home o Alexa son unos de ellos, pero existen más en el mercado y algunos están vinculados a un sitio web específico.
El bot ofrece al usuario/consumidor un soporte personalizado previo y durante todo su proceso de compra y, al mismo tiempo, le da consejos útiles sobre los productos y servicios. Ambas acciones permiten aumentar la fidelización de los clientes e, incluso, hacer predicciones de incidencias. Así se mejoran tanto la experiencia de usuario como la estrategia de ventas posteriores con el cliente.
Adicionalmente, también se mejora el soporte al cliente y el conocimiento específico sobre gustos y necesidades particulares. La personalización, entonces, se convierte en una de las grandes ventajas de las herramientas inteligentes.
Aunque inicialmente los chatbots se emplearon sólo en los sectores de tecnología, finanzas y empresas verdes. Actualmente también impulsa la hiper-relevancia.
Mientras la personalización es un conocimiento amplio de lo que les gusta a los usuarios sobre las marcas con las que se involucran y qué es lo que el consumidor quiere comprar después, la hiper-relevancia considera además el contexto en el que se encuentra actualmente el comprador. Utiliza todos los datos del usuario y analiza la ruta de compra (customer journey) para identificar qué es lo más relevante en ese momento.
La hiper-relevancia, asimismo, no solo tiene que ver con las recomendaciones de productos que el usuario ve, sino que también influye en la creación y la selección de anuncios, pues para que tengamos la atención adecuada, cada anuncio debe tener un color y formato correcto en el canal adecuado para cada consumidor.
Actualmente, el uso de la inteligencia artificial y los algoritmos de machine learning avanzan mucho en los últimos años, pero esto es solo el principio. La inteligencia artificial esta la industria publicitaria al ayudarnos a comprender realmente la relación entre usuario y producto.
Publicado en: Forbes
