La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático tienen un gran impacto en el e-business. Pero, ¿Cómo utilizar estas herramientas para mejorar la experiencia de cliente?

Cada vez más a todos nos encantan las compras On Line y buscamos continuamente una mejor experiencia de compra, cada vez que pagamos. Como ocurre con cualquier mercado cada vez más maduro, los clientes tienen muchas opciones y la competencia es feroz. Después de todo, el competidor está a un clic de distancia.

En un entorno minorista volátil, no se puede subestimar el valor de un cliente fiel y satisfecho. La experiencia del cliente (CX) es ahora el nuevo escenario donde se ganan o se pierden consumidores. El premio es aumentar la participación y la lealtad del cliente, y si los minoristas no tienen la vista fija en el premio, no sobrevivirán.

El advenimiento de tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (ML) ha permitido a las empresas tener implementadas estrategias dinámicas de participación y retención del cliente.

Con una base de clientes potencial cada vez mayor, la IA y el aprendizaje automático son fundamentales para cambiar el juego en el conjunto de herramientas de marketing y ventas.
Entonces, ¿cómo pueden las empresas utilizar mejor estas tecnologías para hacer emerger y canalizar datos de forma eficaz para mejorar la experiencia del cliente?

  1. Recomendaciones personalizadas

No hay duda de que la personalización y la optimización juegan un papel crucial en la creación de una experiencia superior para el cliente.

Un viaje de compra memorable en el que el cliente se siente valorado, se comprenden sus preferencias, sus datos se almacenan de forma segura y toda la experiencia es siempre inteligente, intuitiva y sencilla.

Es más probable que cuatro de cada cinco compradores compren en una empresa que ofrece experiencias personalizadas, y el 71% de los consumidores expresan algún nivel de frustración cuando su experiencia de compra es impersonal.

El aprendizaje automático es el secreto para desbloquear las ventas en línea, combinando la sofisticación de la inteligencia artificial con las tácticas de venta tradicionales de venta adicional y venta cruzada.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático utilizan perfiles de visitantes para crear recomendaciones de productos más potentes y personalizadas que conducen a resultados increíbles.

Al hacer coincidir el catálogo de productos y el inventario con perfiles de visitantes inteligentes, la IA puede crear promociones dirigidas hiperespecíficas diseñadas para aumentar las conversiones y fomentar valores de orden superior. Las recomendaciones predictivas también se pueden utilizar después de la compra para que los clientes vuelvan a la tienda.

Estas recomendaciones aumentan la relevancia de un minorista y crean un toque personal, algo bastante raro en el entorno minorista fuera de línea.

2. La gestión del inventario

La IA ayuda a los minoristas a realizar mejores predicciones futuras sobre las ventas y a mejorar la gestión del inventario.

Las empresas pueden beneficiarse de los análisis basados en inteligencia artificial, incluidas las tendencias del valor medio de los pedidos, la eficacia de las promociones y los eventos de ventas, las preferencias de color y estilo, el tamaño y la información de ubicación.

Armados con esta inteligencia, los minoristas pueden adelantarse a la demanda de los clientes, además de mejorar su oferta de productos y niveles de existencias para reducir la cantidad de inventario sin vender.

3. Mejor soporte al cliente

El aprendizaje automático es la fuerza impulsora detrás de las búsquedas inteligentes y el servicio al cliente mejorado durante todo el día, incluidas las funcionalidades de chat en vivo.

La investigación ha encontrado que el 82% de las personas quieren una respuesta “inmediata” a su pregunta mientras interactúan con una marca. El chat en vivo establece una conexión instantánea con el cliente respondiendo preguntas rápidamente y creando una experiencia de cliente enormemente mejorada, de día o de noche.

4. Retargeting: enganchar al que se escapó

La segmentación y la reorientación pueden ser una estrategia exitosa o un error costoso; la diferencia es la IA que captura y canaliza datos para identificar a los clientes que quizás abandonaron un carrito y tienen más probabilidades de completar su compra con el mensaje correcto.

Usando el modelo RFM (actualidad-frecuencia-valor monetario), la IA segmenta a las personas en función de su comportamiento, identificando a aquellos que estarían más comprometidos y motivados para regresar.

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