Las empresas tienen cada vez más canales, más interacciones y más datos. El problema es que la capacidad humana para analizar toda esa información y reaccionar a tiempo no crece al mismo ritmo.
Conocemos la automatización del marketing como una forma de difundir el mismo mensaje, de forma eficiente en diferentes campañas programadas, flujos con lógicas sencillas, si el usuario hace esto, le enviamos esto. Pero, en la actualidad podemos usar inteligencia artificial para mejorar el Customer Engagement.
¿Cómo puede la IA mejorar realmente el Customer Engagement?
La IA guia al usuario a través de un camino predefinido de acuerdo a decisiones que evalúan el contexto y el momento del usuario evaluando quién es la persona, qué acaba de hacer y cómo se comportaron clientes similares y así elegir entre múltiples opciones en cuanto a canal, momento, mensaje, oferta y frecuencia.
La IA puede analizar datos comportamentales, transaccionales y contextuales para identificar patrones.
Por ejemplo:
- Qué productos consulta
- Cuándo interactúa
- Qué canales utiliza
- Qué contenidos consume
- Cuándo disminuye su interacción
- Qué acciones suelen preceder una compra
La IA puede ayudar a encontrar relaciones entre esas señales que serían difíciles de analizar manualmente.
La personalización a escala también es otro gran punto a favor de la Inteligencia Artificial aplicada en marketing mediante la adaptación de mensajes, ofertas y experiencias, las personas están interactuando con las marcas a través de múltiples canales y esperan armonía en todos ellos.
Aquí hablamos de pasar de un simple mensaje para cada segmento a una experiencia que puede adaptarse a cada cliente.
La personalización con IA puede considerar:
- Contenido
- Producto
- Oferta
- Momento
- Frecuencia
- Canal
Esto es especialmente interesante porque los desarrollos actuales de IA para marketing ya no se limitan a insertar el nombre del usuario o cambiar un bloque de contenido. La tendencia apunta hacia sistemas que pueden generar diferentes variantes y después seleccionar cuál es más adecuada para cada persona.
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De la personalización a la orquestación inteligente
Personalizar una comunicación ya no significa únicamente cambiar el nombre del cliente, recomendarle un producto según su última compra o enviarle contenido de acuerdo con el segmento al que pertenece. La evolución está en entender que cada interacción forma parte de una experiencia más grande.
Un cliente puede abrir un email, visitar una página de producto, abandonar una compra, escribir por WhatsApp y finalmente realizar una compra. Si cada una de esas interacciones se gestiona de manera independiente, la marca puede terminar enviándole mensajes contradictorios o repetitivos.
La personalización responde a una pregunta: ¿Qué contenido es relevante para este cliente? Pero con la orquestación inteligente agrega nuevas preguntas:
- ¿Qué debería suceder después?
- ¿En qué canal? ¿En qué momento?
- ¿Con qué mensaje y con qué frecuencia?
Ahí es donde la inteligencia artificial comienza a cambiar la forma de construir Customer Engagement.
La orquestación con IA conecta datos, decisiones y canales
- Datos: ¿Qué sabemos del cliente?
Historial de compras, comportamiento, preferencias, interacciones, canales utilizados, etc. - Contexto: Responde
¿Qué está ocurriendo ahora?
¿Acaba de comprar?
¿Está navegando?
¿Abandonó un carrito?
¿Respondió un mensaje?
¿Está disminuyendo su interacción? - Decisión: Analiza
¿Qué debería hacer la marca?
¿Enviar?
¿Esperar?
¿Cambiar el contenido?
¿Ofrecer otro producto?
¿Pasar de email a WhatsApp? - Canal: ¿Cuál es el canal más adecuado para esa interacción?
Email, SMS, WhatsApp u otro punto de contacto.
- Experiencia
El cliente recibe una interacción que tiene sentido dentro de lo que acaba de hacer. - Aprendizaje
La respuesta del cliente se convierte en una nueva señal que puede utilizarse para optimizar las siguientes decisiones.
Para que la orquestación inteligente sea posible, la IA necesita algo más que capacidad de análisis: necesita datos conectados y la posibilidad de convertir sus conclusiones en acciones. En emBlue, esa conexión parte de los datos que una empresa puede centralizar y organizar para construir una visión más completa de cada cliente. A partir de ahí, esos datos pueden utilizarse para segmentar, activar automatizaciones y diseñar journeys que conecten diferentes puntos de contacto.
DataLab puede funcionar como la capa donde los datos se integran y adquieren contexto, mientras que los Journeys permiten transformar ese contexto en recorridos automatizados y activar comunicaciones en diferentes canales. Un cliente puede comenzar una interacción desde una campaña y terminar conversando con la marca por WhatsApp. La conversación ya no debería ser un evento aislado del resto de su relación con la empresa, sino una nueva señal dentro de su journey.
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Casos de uso: ¿cómo aplicar Inteligencia artificial en Customer Engagement?
- Recuperación inteligente de carritos. No enviar el mismo mensaje a todos los abandonos. La IA puede considerar el comportamiento, historial y valor del cliente para determinar qué tipo de incentivo o comunicación puede ser más relevante.
- Predicción de abandono. Identificar señales de disminución del engagement y activar estrategias de retención antes de que el cliente se pierda.
- Recomendaciones personalizadas. Analizar comportamiento e historial para recomendar productos o contenidos más relevantes.
- Atención y marketing conversacional. Analizar conversaciones para identificar intención, necesidades y oportunidades de acción. WhatsApp deja de ser solamente un canal de envío y se convierte en parte del contexto de la relación con el cliente.
- Fidelización. Identificar clientes con alto potencial, reconocer comportamientos de valor y adaptar las experiencias para aumentar frecuencia, recurrencia o Customer Lifetime Value.
La inteligencia artificial está cambiando la forma en que las marcas se relacionan con sus clientes. Pero su verdadero potencial no está únicamente en generar contenidos, responder consultas o automatizar tareas: está en entender el contexto de cada interacción y utilizarlo para tomar mejores decisiones.
Pasar de una personalización basada en segmentos a una experiencia capaz de adaptarse a cada cliente requiere conectar datos, comportamiento, canales y automatización. Solo así es posible saber no solo quién es el cliente, sino qué está haciendo, qué necesita y cuál puede ser la siguiente mejor interacción.
Por eso, el reto ya no es simplemente incorporar inteligencia artificial a una estrategia de marketing. El verdadero desafío es construir un ecosistema donde esa inteligencia pueda convertir datos en contexto, contexto en decisiones y decisiones en experiencias relevantes.
En emBlue, esa visión se construye conectando datos y canales en un mismo ecosistema. Con DataLab, puedes centralizar y organizar la información de tus clientes; con Journeys, convertir sus comportamientos en recorridos automatizados; y con canales como Email, SMS y OneTalk, llevar cada interacción al punto de contacto adecuado.
Porque el futuro del Customer Engagement no consiste en comunicarnos más con nuestros clientes.
Consiste en entenderlos mejor para saber cuándo, cómo y por qué interactuar con ellos.
¿Quieres llevar la inteligencia artificial de la teoría a tu estrategia? Descubre cómo emBlue puede ayudarte a crear experiencias más relevantes, personalizadas y conectadas.
